Programação 161 

Há uma série de associações que o pesquisador deve fazer com elementos de computação para conseguir dar início à sua pesquisa. Além do financiamento, instalação, suporte técnico e infraestrutura, que exigem que o pesquisador busque alianças institucionais, a fim de obter dinheiro, apoio especializado científico e técnico, energia elétrica e condições físicas de instalação, a própria máquina e sua programação permitem e constrangem seu trabalho. Acostumar-se e aprender os detalhes da programação de um modelo exige intenso treinamento.

Michel: Demorava um mês e meio para rodar a simulação. Ficávamos fazendo o que chamamos babysitting, cuidando do programa, passando madrugadas observando o modelo sendo rodado, voltando pela manhã para resolver problemas com crash. Checando erros que faziam com que o programa parasse de rodar. Quando isso acontecia, tínhamos que voltar de onde ocorreu o erro e recomeçar a rodar.

Um modelo climático necessita de um meio material para que a experimentação virtual ocorra; porém, a materialidade não é um dado já pronto ao início da pesquisa. Além das questões de eletricidade e infraestrutura de instalação, uma máquina somente é capaz de rodar um modelo depois de ser programada para tal e a partir do momento em que o modelo é traduzido em códigos computacionais.

162 “Modelos são códigos e equações em conjunto”, segundo o relato de Ivan acima. Eles são compostos das equações físicas e suas interações matemáticas, fórmulas, bancos de dados; dos supercomputadores, e sua estrutura física, módulos de processadores, energia elétrica, capacidade de armazenamento e memória; e também dos códigos, bits, armazenados e processados pela máquina, e que permitem que um programa instalado em um computador de capacidade compatível possa processar seu conjunto de equações – calculá-las e resolvê-las, gerando a simulação discretizada no tempo e no espaço.

Os códigos de programação permitem que programas que irão rodar as simulações compreendam as equações traduzidas em alguma linguagem. Para traduzir as equações em códigos computacionais, os pesquisadores utilizam o FORTRAN, uma linguagem bastante popular de programação computacional e cujo nome vem de formule translator, ou tradutor de fórmulas.

Essa linguagem computacional permite que os pesquisadores expressem seus problemas em linguagem matemática, em uma sintaxe próxima à da álgebra, comum nas equações físicas – uma das razões para a sua popularidade entre os pesquisadores (SUNDBERG, 2009, p. 174). O FORTRAN permite que o programa leia códigos traduzidos, relativos aos cálculos matemáticos, mas também o código espacial, que traduz mapas topográficos em linguagem computacional e permite que mapas possam ser gerados, associando a topografia, baseada em mapeamentos internacionais, coordenados por organizações internacionais, às simulações.

Ele também funciona como um compilador dos códigos, pois todas as interações entre as variáveis, as equações e parametrizações, e suas discretizações no tempo e no espaço geram “milhares de linhas de código”, que necessitam de grandes capacidades de armazenamento, segundo Michel, da ordem de terabytes.

Sendo a linguagem de programação mais eficiente ou não, o fato de o FORTRAN ser utilizado por modelistas na programação dos modelos faz com que seu uso seja mantido pelos usuários e qualquer um que desenvolva um novo modelo baseado em um anterior.

“Os modelos são sempre filhos de outros”, como afirma Ivan, e não apenas porque carregam consigo um certo conjunto de equações, mas também por conta de seus códigos e sua sintaxe. Michel, em nossas entrevistas, como vimos, relata a

163 centralidade dos códigos e da programação para a sua prática de modelagem, mesmo que sua definição de modelos trata apenas do conjunto de suas equações.

Sundberg encontrou entre modelistas de clima e meteorologia a concepção dos modelos como equações, cabendo aos códigos um papel secundário (2009, pp. 172– 173). Ela nomeia de “perspectiva de construção de representação” a concepção de pesquisadores envolvidos no desenvolvimento de modelos e que enfatizam sua base teórica física, nomeadamente as equações e as parametrizações, dando mais importância para a estrutura teórica e suas diferentes componentes do que para a prática da programação e os códigos.

Essa perspectiva é apoiada na situação em que códigos costumam não fazer parte do lado público da modelagem climática e são pouco discutidos em artigos ou capítulos científicos publicados e na apresentação pública dos modelos. Modelos são constantemente definidos quase que somente pelas descrições físicas dos processos simulados - atmosféricos, oceanos, terrestres, biogeoquímicos, antrópicos – e suas descrições matemáticas.

Como o Quarto Relatório de Avaliação (AR4) do IPCC define: “modelos climáticos são representações matemáticas do sistema climático, expressos como códigos computacionais e rodados em computadores poderosos” (SOLOMON et al., 2007, p. 600). Para o relatório, os modelos são as representações matemáticas da realidade, o sistema climático, enquanto códigos são apenas maneiras de expressá- los, ferramentas.

Em outros trechos, o relatório reafirma essa concepção, e em que códigos nem mesmo são mencionados. “Modelos climáticos são baseados em princípios físicos bem estabelecidos e têm demonstrado que reproduzem traços observados do clima recente (...) e de mudanças climáticas do passado (...)” (p. 591).

Sobre como os modelos são construídos (p. 596), o relatório do IPCC afirma que a base fundamental sobre a qual eles são construídos pouco mudou nos últimos vintes anos – e mencionam, como base fundamental, “leis físicas fundamentais”, como a lei newtoniana do movimento, e “aproximações físicas” e “discretizações matemáticas” – isto é, as equações, “representações do sistema climático”. A única menção à computação refere-se aos constrangimentos que restringem à resolução das equações discretizadas.

164 Podemos observar definições semelhantes em artigos publicados em revistas científicas, ou relatórios científicos, em que a programação computacional é excluída das definições de modelos climáticos, por exemplo:

As ferramentas comumente adotadas para obter e avaliar projeções climáticas passadas e futuras são os modelos de clima, que podem ser: Modelos Globais Atmosféricos (GCMs) ou Modelos Globais Acoplados Oceano- Atmosfera (AOGCMs). Esses modelos numéricos provêm de uma visão tridimensional do sistema climático, descrevendo os principais processos físicos e dinâmicos, assim como as interações entre as componentes do sistema climático e os mecanismos de retro-alimentação (feedbacks) entre os processos físicos (MARENGO, 2006, pp. 19–20).

Modelos climáticos globais acoplados atmosfera-oceano (AOGCMs) são as ferramentas de modelagem tradicionalmente usadas para gerar projeções e cenários de mudança climática (Mearns et al. 2003). Modelos globais fornecem: (a) condições iniciais – umidade do solo, temperaturas da superfície do mar, gelo marinho; (b) condições meteorológicas laterais (temperatura, pressão, umidade) a cada 6-8 horas; (c) resposta em larga escala às forçantes (em centenas de quilômetros) (MARENGO, 2007, p. 9).

Um modelo complexo do sistema Terrestre acopla a o sistema climático físico com ciclos biogeoquímicos (por exemplo, o ciclo do carbono, os gases de efeito-estufa atmosféricos e sua química, microfísica de aerossóis, dinâmicas de ecossistemas e hidrologia, incluindo influências antropogênicas). Ele inclui interações chave, físicas, biológicas e químicas (NOBRE et al., 2010, p. 1391).

Entretanto, notamos que os códigos fazem parte da forma como os próprios cientistas climáticos definem seus modelos – o que está de acordo com o que Sundberg notou em sua etnografia. Ao relatar como escolhem os modelos, os cientistas mencionam códigos tanto como as equações físicas. “Modelos são códigos e equações em conjunto, e pegaram sem pagar por esse conjunto”, no relato

165 de Ivan, ou na necessidade de Michel de trazer pesquisadores de fora para realizar treinamentos de programação.

Códigos fazem parte dos problemas cotidianos dos cientistas, que dedicam boa parte de seu tempo a programá-los. Um mesmo modelo, com o mesmo conjunto de equações e parametrizações, pode ser expresso por diferentes códigos, de acordo com Sundberg. Da mesma forma, modelos diferentes, mas que possuem conjuntos de equações e descrições de processos bem semelhantes ou quase idênticos, somente são diferenciados quando seus diferentes códigos são comparados. Esta ambiguidade aparente faz com que qualquer redução da identidade de um modelo apenas à sua formulação teórica seja insuficiente (Sunberg, 2009, p. 173).

O fato de os modelos utilizados no Brasil serem abertos, como o modelo usado por Michel, torna-os possíveis de terem seu código alterado para adequar-se às necessidades dos pesquisadores. Código, deste modo, é linguagem. Uma linguagem que permite a escrita de equações e parametrizações essenciais para algum fenômeno específico, como o clima regional na América do Sul, alterando o código original do modelo113.

Michel: Parametrizações são maneiras de representação. Você escolhe isso. Podemos pegar um ensemble (conjunto) de modelos com parametrizações diferentes. Cada parametrização tem um peso diferente em cada modelo. Você escolhe o pior ou melhor para o seu objeto de pesquisa.

Mais uma vez, podemos afirmar que qualquer tipologia fixa, que divide modelistas e usuários em lados opostos da ação, cabendo somente aos primeiros um

113 _{Pela economia geral do texto e devido às limitações do tempo de pesquisa, este projeto}

não abordou algumas questões importantes relativas à programação. Sugerimos como necessária uma futura investigação que se atente à seguinte pergunta: como e em quais momentos a linguagem computacional afeta aquilo que é narrado por meio dela, isto é, a simulação do real por meio dos modelos climáticos? De que forma a linguagem, mediadora da pesquisa científica climatológica e da engenharia de programação, transforma-se em intermediária, mera ferramenta de escrita e passível de não ser discutida publicamente. Para uma discussão etnográfica mais aprofundada sobre códigos computacionais, programação e desenvolvedores de modelagem climática, ver a excelente discussão de Easterbrook & Johns, 2009.

166 papel ativo na produção científica, é problemática. As máquinas e os códigos computacionais que permitem-nas serem operadas fazem tanto modelistas como usuários agirem. De acordo com o repertório de Callon e Latour, a ação é sempre distribuída entre as entidades da rede.

Sozinhas, a programação em uma máquina já instalada em um recinto propício e a tradução de um modelo em códigos não garantem que a experimentação simulada ocorra automaticamente. Os crashes, bugs e “explosões” das máquinas e dos programas, os erros de codificação e armazenamento de dados fazem os atores humanos dedicarem parte de seu tempo de pesquisa trabalhando na programação, traduzindo constantemente uma rede complexa de dados para versões estatisticamente mais simplificadas.

Códigos são trabalhados a todo o momento, com o intuito de resolver problemas de resolução numérica de equações não-lineares; resolver os problemas de software e hardware, os crashes e bugs do programa, constantemente sobrecarregado pelo imenso volume de dados; deixar alguns processos mais simples, ou mais eficientes – isto é, que demandem menos capacidade computacional, sendo processados de forma mais veloz.

Michel: Uma previsão de vinte e quatro horas ou menos te dá noventa e sete por cento de certeza. Quanto maior o tempo [simulado], menor a certeza 114 . O modelo climático simplifica. Não muda muito de um para o outro. Muda a fonte de dados. Como o custo aumenta [para simular a longa duração], então você simplifica o banco de dados para as médias, que são mais simples.

É uma questão de computação. Fazemos ajustes numéricos para que o modelo não exploda, isto é, pare de funcionar. Fazemos ajustes nos dados, nas equações de transformação. Você modifica numericamente a representação das equações do complexo meteorológico ao simplificado climatológico. Você não muda as equações em si e sim as [variáveis] de tempo.

A vantagem do modelo regional é que você pode aumentar a resolução sem ter que aumentar a quantidade de dados e a

114 _{“Quanto maior o tempo [simulado], menor a certeza”. Quanto mais variáveis, menor a}

previsibilidade, o que nos remete novamente à “ciência do complexo” e à teoria do caos. Ver nota 84, seção 4.2.

167 capacidade computacional. Um modelo regional, pela maior resolução, tem uma física mais refinada, melhor representação dos processos. Mas pelas leis das massas, não podemos gerar massa dentro de uma região, sempre dependemos da massa do modelo global de que são baseados. Eles são sempre escravos do global. Temos que fazer transformações físicas das massas nas bordas do modelo regional, nas fronteiras com o global, há constantes problemas de dinâmica e interações com o global ao redor. Mas eles estão fadados a morrer, com a melhora da computação, com computadores mais velozes e com mais memória. Vai ser possível rodar o global para analisar o regional.

Ao afirmar que eles “(...) não mudam as equações em si”, Michel tenta frisar um ponto que percorre nossas entrevistas, sua afirmação de que a física dos modelos é a mesma. Dependendo das escolhas do modelo, das escolhas de cada grupo de pesquisa entre quais parametrizações adotar e das formas como eles trabalham os códigos, que permitirão a eles rodar um modelo de forma mais funcional, livrando- se dos erros e impedindo que o modelo “exploda”, a física torna-se “mais refinada”, chegando a uma “melhor representação”.

Como já notamos anteriormente, há uma visão entre os pesquisadores que para a chamada boa ciência, a boa física e a boa matemática são as mesmas, o que mudam são as capacidades de representação devido às limitações tecnológicas. Não mudam as “equações em si”, mas sim “as equações de transformação”, que simplificam numericamente o complexo dos fenômenos naturais. Nesta perspectiva, física e matemática aparecem como fatos (matters of fact) universais e desprovidos de sujeitos, cabendo aos códigos e equações de transformação o papel de artefato, ferramentas que permitem que os cientistas possam operar dentro de suas limitações.

Entretanto, como os próprios pesquisadores demonstram, há um número muito alto de escolhas, muitas vezes contraditórias entre si, muitas vezes incertas. Temos o que Ivan me disse sobre as diferentes opções:

Ivan: o modelo vira o filho da pessoa. Ativamente temos três ou quatro modelos globais diferentes e um número maior de regionais. Há muitas brigas e disputas de ego

168 entre os modelistas. Os modelistas não querem usar os modelos alheios por conta da química de um que não está no outro.

“Química de um”, neste caso, é bastante diferente da “mesma física”. Parametrizações, resoluções, bancos de dados, transformações e codificações são escolhidas. Como os modelos fazem uso de uma infinidade de equações incertas e em disputa e soluções de problemas de códigos, temos a situação recorrente em que a ciência é retraçada à matéria das controvérsias (matters of concern), às histórias de sua composição por coletivos de associações.

A ambiguidade entre fatos e artefatos é operada a todo o instante, em que determinados elementos são encerrados em caixas-pretas e fatos universais, como as equações físicas primitivas e as variáveis inseridas a partir dos bancos de dados internacionais, enquanto outros são constantemente reabertos e retrabalhados, como os códigos e as parametrizações. Desta forma, nas arenas públicas da ciência, modelos são constantemente divulgados como sendo conjunto de equações em que, devido às incertezas assumidas, as parametrizações têm papéis importantes, enquanto que códigos e problemas de computação nem mesmo são mencionados e não passam pelas tradicionais revisões por pares.