Una lógica para frenar el calentamiento global al mínimo coste

Desentrañarla es la primera tarea a la que nos enfrentamos para gestionarlas desde la administración, la empresa y cada hogar sin dejar reducidas nuestras acciones a una intuitiva sucesión de parches aislados sin coherencia en el tiempo y el espacio.

Afortunadamente ahora contamos también con instrumentos que hemos optimizado desde la lógica difusa, como los algoritmos y procedimientos de cálculo desarrollados por la 'Fuzzy Set Theory' y la 'Teoría de los Efectos Olvidados', en la que profundizamos ya en su día con Lofti Zadeh y Arnold Kaufmann.

La 'lógica fuzzy' nos permite graduar la incidencia –con mayor precisión que el binario y habitual sí o no; blanco o negro– la intensidad de los efectos que causan nuestras decisiones en la cadena de variables causantes del cambio climático. De esa forma, podríamos reducir de manera precisa las emisiones de CO2 sin tener que distorsionar, más allá de lo estrictamente necesario, las fases de creación de valor en la cadena productiva.

No se trataría así ya dejar de usar, de una vez, de repente y para siempre, por ejemplo, el motor de explosión con combustibles fósiles y la consiguiente pérdida de empleos y el coste social de pasar de repente al por ahora costoso vehículo eléctrico; sino de usar nuestra metodología para modular cómo, cuándo y a qué ritmo podemos ir sustituyéndolo paulatinamente con el menor coste económico y social.

Para lograrlo, hemos incorporado los datos e informaciones suministradas por un grupo de expertos que han intervenido en la supervisión de cada fase del algoritmo diseñado para sincronizar los ocho grupos de actividad económica que hemos seleccionado por su mayor incidencia en la generación de carbono y, por tanto, en el calentamiento global.

El algoritmo muestra también, gracias a la utilización de los nuevos conceptos de canales, caudales y depósitos de incidencia, entre otros, las interacciones que tienen lugar, sobre todo en las decisiones entres sí, que aumentan, muchas veces, el grado o nivel de incidencia final en la descarbonización.

Finalmente, conviene subrayar que, entre las cualidades del algoritmo propuesto, se encuentran las de flexibilidad y adaptabilidad, tan deseadas en un contexto como el que vivimos, de complejidad e incertidumbre. Se trata de un instrumento de gestión que, estamos seguros, ayudará a los gestores privados y públicos a optimizar, desde lo deseable en la teoría en la medida de lo posible a lo posible en la práctica, sus políticas de transición energética.