El científico Rudolf E. Kalman publicó en los años 60 los resultados de su investigación científica sobre la estimación óptima de parámetros no medibles de un sistema complejo de manera directa con el fin de poder estimar su evolución e incluso, predecir posibles estados. El filtro de Kalman, como se le suele llamar, es un algoritmo recursivo que requiere simplemente que el ruido inherente a las medidas observables entre en la categoría de ruido blanco, varianza noble y media cero.
Las aplicaciones del Filtro de Kalman se popularizaron cuando logró una importante relevancia al ser parte fundamental del sistema de guía del Apollo XI. El arte de la predicción ha sido muy relevante tanto para alimentar la mitología como incluso para las ciencias de la salud: nada más lógico y recomendable que detectar enfermedades de forma temprana para poder reducir así las consecuencias.
Con la irrupción de la ciencia de datos y la aceptación industrial de las técnicas de inteligencia artificial, las ciencias de la predicción han venido a conformar el elemento fundamental de los negocios. Desde la predicción del crecimiento o el decaimiento del valor de las acciones de las empresas en bolsa, como la predicción de los casos de COVID-19. Incluso, hay miles de personas triturando datos todos los días para predecir desde terremotos como el efecto de ciclones desde etapas tempranas.
La tarea consiste en crear modelos a partir de datos y que permitan hacer proyecciones futuras de la evolución de las variables de interés. En la actualidad, ingenieros y científicos de datos con el apoyo de matemáticos, físicos, actuarios y expertos en software construímos modelos a partir de series de tiempo y procuramos identificar las fuentes primaras y significativas de datos para introducirlos en nuestros modelos, lo más rápido posible, para poder construir sistemas de predicción. Los sistemas más avanzados de ciberseguridad, permiten identificar posibles ataques a partir del seguimiento e identificación de ciertos patrones que representan conductas “sospechosas” y que ponen en riesgo bases de datos privadas o ponen en riesgo la integridad de aquellos datos sensibles.
La capacidad de predicción no es exclusiva de los seres humanos, quienes hasta los 6-8 meses de nacidos somos incapaces de saber si al, desaparecer momentáneamente, volveremos a ver a nuestra madre, generando ansiedad que nos lleva incluso al llanto. A diferencia de, por ejemplo, los pollos, los cuales no tienen problema en estimar, sin muchas complicaciones, la aparición de un objeto en movimiento tras ser ocluido. Una oclusión visual es un buen ejemplo del tipo de complejidades al que nos enfrentamos al tratar de hacer seguimiento de objetos con cámaras de video para diversas aplicaciones, incluso las de aplicación médica.
Desgraciadamente - la palabra tiene su fuerza real - tecnologías similares a las implementaciones como el filtro de Kalman son utilizadas para fabricar armas capaces de identificar y nulificar el efecto de un misil (como el כִּפַּת בַּרְזֶל - Kipat barzel - también llamada Iron Dome o Iron Cap utilizado en el Estado de Israel); así como también pueden ser utilizadas - y lo son - para poder, por ejemplo, destruir con precisión una biblioteca.