Artículo: R. Kini, D. Raker, T. Stuart, R. Ellingson, M. Heben, y R. Khanna, «Mitigation of PV Variability using Adaptive Moving Average Control», IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2019, doi: 10.1109/TSTE.2019.2953643.

Me gustaría compartir algunas ideas personales sobre el concepto de ciencia.

El primero es sobre la etimología del término, que procede del latín Scientia, conocimiento, que proviene del verbo latino scire (conocer). En 1611 Cobarrubias la definía como «el conocimiento cierto de alguna cosa por su causa» y la Real Academia pluralizó , en 1719, causa y agregó «principios». A primera vista parecería una definición bastante actual pero tiene una profunda diferencia epistemológica con respecto a lo que entendemos hoy en día.

La diferencia está en lo que se acepta como causa y principio, esto es, en dónde recaen las bases sobre los que se sostiene el conocimiento científico. La diferencia fundamental es la inclusión de la experimentación como ÚNICA prueba para la validación de estas causas y principios. La construcción de lo que hoy llamamos ciencia se basó fundamentalmente en desplazar los fundamentos del conocimiento hacia la validación experimental. Atrás quedaron, para muchos, los dogmas de la iglesia o argumentos de autoridad tales como citas a la biblia o a tratados de los «padres fundadores» o a cualquier otra autoridad pasada, como Tomás de Aquino, Platón o Aristóteles.

Para Newton, que fue un hombre profundamente religioso, no fueron gran obstáculo sus creencias para establecer las bases teóricas de la física por los próximos dos siglos y lo hizo basándose en experimentación propia (óptica) o ajena (ley de la Gravedad).

Basado en este principio, el resultado experimental como centro (y siguiendo a Richard Feynman) considero que es completamente desacertado el auge del término «Ciencia» + «adjetivo» para nombrar diferentes ramas del conocimiento: «Ciencias Sociales», «Ciencias Humanas» (como si las Ciencia no fuera una creación únicamente Humana), «Ciencias Políticas», «Ciencias Económicas», «Ciencias de la Información y Comunicación», «Ciencias Jurídicas», «Ciencias Cinematográficas». Lo que ocurre, a mi entender, es que el desarrollo técnico que ha sido permitido por el desarrollo científico, junto a cierto positivismo, ha generado, por un lado, un cierto «complejo de inferioridad» o un «deber ser» en las otras disciplinas; y por otro, un cierto menosprecio en la mentalidad general de lo que «no es ciencia».

No se es menos por estudiar Historia, Literatura, Antropología o Derecho, Arte, Música, Filosofía o Matemáticas (Feynman no las concideraba una ciencia puesto su objeto de estudio es puramente abstracto y no es posible «experimentar» con él). Existen campos de estudio en los que el experimento, o bien no es posible, o bien no es fundamental para probar, digamos, «lo correcto» de un desarrollo.

¿Cómo se puede medir o evaluar, experimentalmente, la calidad de un soneto? ¿O si cierta interpretación de algún proceso histórico es correcta?¿O si una película es buena? A la hora de analizar cualquiera de estos campos el asunto es muy espinoso, pero me parece que depende, fundamentalmente, de la inteligencia y el conocimiento, individual, del público.

Así que invito a dejar de «cientificar» todo y regresar a las Humanidades, El derecho, La Política, El Cine, la Economía (que definitivamente no es una ciencia, y menos exacta, como muchos economistas neoliberales afirman, aspiran y pretenden).

Agrego aquí el gráfico de la frecuencia del uso de los términos «Human Science» y «Ciencias Humanas» en los corpus de inglés(2012) y español(2012) disponibles en Google Books. El espectacular crecimiento en ambos idiomas, en el mismo periodo (después de la II Guerra Mundial), coincidente justamente con el boom de la tercera revolución industrial no me parece gratuito ni una simple coincidencia.

¿Cómo se puede incrementar el número de plantas de energía solar sin deteriorar el funcionamiento de la red eléctrica?

¿Cómo se puede usar la predicción para favorecer este proceso?

Título de caracter tentativo: Mejora de la integración en la red eléctrica de parques fotovoltaicos usando predicción.