Durante décadas, os modelos económicos convencionais têm lutado para prever com precisão as grandes crises – desde o colapso financeiro de 2008 até à emergência climática em curso. Agora, um cientista veterano e antigo vencedor do mercado propõe uma solução radical: um supersimulador que modela todas as empresas do planeta, tomando decisões realistas à medida que a economia muda. O custo? Cerca de US$ 100 milhões.
O fracasso dos modelos tradicionais
Os modelos económicos tradicionais operam sob pressupostos que simplesmente não se aplicam ao mundo real. Ou simplificam excessivamente a realidade até ao ponto da inutilidade ou tornam-se computacionalmente impossíveis quando dimensionados para representar toda a complexidade dos mercados globais. Isto levou a falhas consistentes nas previsões, custando triliões em perdas financeiras e dificultando uma política climática eficaz.
O problema não é apenas precisão; é a abordagem fundamental. Os modelos existentes assumem uma racionalidade perfeita, ou seja, os agentes (empresas, consumidores) sabem tudo e tomam decisões óptimas. Isto não é realista. Os actores do mundo real aprendem através de tentativa e erro, imitam outros e operam num ambiente de informação incompleta.
A solução da complexidade
A economia da complexidade oferece um caminho diferente. Ao simular milhões de agentes, cada um com regras simples, mas em evolução, o sistema pode gerar comportamentos emergentes que refletem padrões do mundo real. Essa abordagem reduz drasticamente as demandas de computação e aumenta o realismo. Como explica o professor Doyne Farmer, físico que se tornou economista: “Queremos fazer pelo planeamento económico o que o Google Maps fez pelo planeamento do tráfego… uma resposta inteligente e útil”.
O histórico do Farmer fala por si. Ele explorou falhas na roleta de cassino na década de 1970, usando os primeiros computadores digitais, e depois construiu sistemas de negociação automatizados que superaram Wall Street na década de 1990. Ele agora aplica esse mesmo rigor analítico à modelagem econômica.
Aplicando Complexidade às Mudanças Climáticas
A crise climática representa um fracasso particularmente agudo dos modelos tradicionais. As projecções actuais têm subestimado consistentemente a velocidade da adopção das energias renováveis e da redução dos custos. A equipa de Farmer está a construir um modelo que abrange 30.000 empresas de energia e 160.000 ativos, simulando a sua tomada de decisão num ambiente dinâmico.
Os primeiros resultados sugerem o potencial para poupanças significativas: uma transição rápida para a energia limpa poderia poupar ao mundo biliões de dólares. O modelo não é apenas teórico; baseia-se em 25 anos de dados do mundo real, permitindo previsões e planejamento estratégico mais precisos.
Por que agora?
Três fatores principais tornam esta abordagem viável hoje:
- Poder computacional: Os computadores modernos são capazes de lidar com as demandas computacionais de simulações baseadas em agentes em larga escala.
- Disponibilidade de dados: Vastos conjuntos de dados sobre atividade econômica, produção de energia e comportamento das empresas fornecem a matéria-prima para uma modelagem realista.
- Avanços teóricos: A ciência da complexidade oferece novas ferramentas – incluindo aprendizagem automática – para lidar com estratégias em evolução e choques sistémicos.
Um apelo ao investimento
A equipa do agricultor está ativamente à procura de financiamento para acelerar o desenvolvimento. O preço de 100 milhões de dólares é uma pechincha, dado o potencial para mitigar triliões em perdas económicas e optimizar a política climática. Como afirma Farmer: “Se alguém quiser nos dar milhões de dólares para ajudar a construir esses modelos, tiramos o chapéu”.
O desenvolvimento deste modelo de complexidade não é apenas um empreendimento científico; é uma necessidade urgente. Ao abandonar pressupostos ultrapassados e abraçar a confusão dos sistemas económicos do mundo real, podemos finalmente criar ferramentas que prevejam e naveguem com precisão nas crises do século XXI.
