NeoFronteras

Desarrollan un marco teórico para saber cuándo ciertos sistemas complejos cruzarán el punto de no retorno y colapsarán.

La forma de pensamiento que tenemos los humanos es lineal. Creemos que la realidad reacciona proporcionalmente a los cambios. Así por ejemplo, creemos que el aumento de preció del producto que vendemos en un 10% hará que sólo haya un 10% menos de compradores. Creemos que llevar un poco de mala dieta, fumar un poco o hacer menos ejercicio hará que nuestra salud sólo se resienta en un poco. Creemos que podemos alterar un poco el clima o los ecosistemas y que las consecuencias no sean graves…

La realidad es que la mayor parte de los fenómenos que se dan en la Naturaleza o en la sociedad no son lineales. Puede ocurrir que ese aumento de precio haga que no vendamos nuestro producto, que el hábito de fumar nos mate y que nuestras acciones sobre el clima o los ecosistemas nos lleven a una extinción masiva.

Los científicos saben todo esto y tratan de modelizar y estudiar estos sistemas no lineales para evitar problemas. Así por ejemplo, nos podemos plantear durante cuánto tiempo nos podemos permitir el lujo de perder abejas y otros polinizadores antes de que estos colapsen y nos quedemos sin frutas y verduras. El colapso de un sistema puede dar lugar a consecuencias serias.

Muchos de estos sistemas tienen un punto de no retorno o umbral a partir del cual el sistema colapsa. Pero este punto no es fácil de predecir y, hasta el momento, no había muchos marcos teóricos que permitieran predecirlo. La idea es saber qué determina la resistencia o elasticidad de un sistema y conocer la habilidad que tiene de ajustarse sin quebrarse a las alteraciones que puedan aparecer, tanto externas como internas.

Ahora Albert-László Barabási, Jianxi Gao y Baruch Barzel han conseguido desarrollar una herramienta basada en la Física Estadística que permite precisamente la identificación de puntos de no retorno para sistemas ecológicos, como pueda ser el caso de las abejas, pero que también es aplicable a sistemas como la red de alta tensión de un país. Esto permitirá tomar medidas preventivas antes de que sea tarde y surja un problema, o bien, prepararse mejor para la recuperación después del desastre, si es posible.

Según Barabasi no había hasta ahora una teoría que considerara la complejidad de la compleja red oculta que subyace en estos sistemas, que tiene muchos parámetros y componentes. Este aspecto hace que sea muy difícil o casi imposible, predecir la resistencia o elasticidad de un sistema al afrontar las alteraciones sobre esos parámetros y componentes. Según este investigador, la herramienta que ha desarrollado junto a sus compañeros permite esta predicción por primera vez.

La Física Estadística puede ayudar en todo esto y lo ideal es fijarse en un análogo para verlo. Supongamos que tenemos un recipiente con agua al que le aplicamos calor. Hay una multitud de moléculas en movimiento, de hecho cada una tiene su propio movimiento, y además interaccionan entre ellas. Según el sistema se calienta se llega a un punto dado en el que se produce una transición de fase y el agua empieza a hervir y a transformarse en vapor. Sin embargo, se pueden ignorar todos los detalles moleculares internos y fijarse en la temperatura, que es un indicador promedio, para, una vez alcanzado el umbral de los 99 grados dejar de calentar para así evitar que el agua hierva (todo a presión normal, claro), si es lo que nos interesa.

La Física Estadística permite reducir el análisis de un sistema como un gas, que tiene millones de parámetros y componentes, al estudio de unos pocos factores (presión y temperatura) emergentes que se deducen del comportamiento colectivo.

Estos investigadores tomaron estas ideas de la Física Estadística y las aplicaron a otros sistemas como los ecológicos para así tener un indicador equivalente a la temperatura de antes, pero relativo a estos sistemas. Obviamente las interacciones entre abejas y plantas son muy distintas a las que hay entre moléculas de agua, pero las herramientas matemáticas a usar pueden ser las mismas o similares.

En el caso del agua que empieza hervir es fácil ver que se ha cruzado el umbral cuando empiezan a aparecer burbujas de vapor de agua. No hay equivalente en el ejemplo de las abejas. Sin embargo, se pueden usar las técnicas de la Física Estadística tanto para la detección temprana del problema como para su recuperación en el caso de que el sistema haya cruzado ya el umbral.

Para ello recolectan todos los datos y obtienen una curva de resistencia universal, que es el único número que necesitan para cuantificar si el sistema está en la parte deseable o indeseable del punto umbral o si está demasiado cerca de él.

“Una vez identificas el parámetro relevante que controla la resistencia del sistema pueden empezar a abordar cómo manipular esa resistencia. Estas no son cuestiones sencillas, pero nuestra teoría, al darnos un marco para el sistema en su conjunto, allana el camino a las respuestas”, dice Gao.

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