Un descubrimiento de la física predice cuándo un sistema se acerca a un punto crítico
Como dice el mito, los lemmings a veces se siguen unos a otros por los acantilados hasta su perdición. Imagina que te unes a tus compañeros en una soleada excursión por la montaña, disfrutando del día, hasta que de repente te precipitas por el aire y todo se vuelve negro.
El borde del acantilado representa lo que los científicos denominan un «punto crítico», en el que el comportamiento de un sistema (como un grupo de lemmings) cambia bruscamente de un estado (corriendo felizmente) a otro drásticamente distinto (cayendo en picado), a menudo con consecuencias desastrosas.
Aunque en realidad los lemmings no saltan por los acantilados, muchos sistemas del mundo real encuentran puntos críticos que provocan catástrofes repentinas, como desplomes bursátiles, fallos de la red eléctrica y puntos de inflexión en sistemas climáticos y ecosistemas.
Los puntos críticos como parámetros del sistema
Los puntos críticos no siempre son lugares o momentos literales. También pueden ser valores específicos de un parámetro del sistema -como la confianza de los inversores, la temperatura ambiental o la demanda de energía- que señalan una transición hacia la inestabilidad.
¿Es posible detectar cuándo un sistema se acerca a un punto crítico e intervenir para evitar un colapso? ¿Qué indicadores de un mercado de valores o un ecosistema podrían ayudarnos a calibrar su proximidad a tal umbral?
Hemos desarrollado un nuevo método para predecir estos puntos críticos en sistemas del mundo real, y nuestros hallazgos se publican esta semana en Physical Review X.
Los sistemas se «ralentizan» y se vuelven impredecibles cerca de los puntos críticos
Investigaciones anteriores han demostrado que los sistemas suelen «ralentizarse» y volverse más impredecibles a medida que se acercan a los puntos críticos. En el contexto de un mercado bursátil, esto podría manifestarse en que los precios de las acciones fluctúan con menos frecuencia pero muestran mayores diferencias entre máximos y mínimos semanales.
Sin embargo, estos indicadores son menos fiables en sistemas «ruidosos», donde las mediciones no son muy precisas. Muchos sistemas del mundo real son muy ruidosos, lo que dificulta seguir su comportamiento con precisión.
¿Existen indicadores fiables para los sistemas del mundo real? Para averiguarlo, examinamos más de 7.000 métodos diferentes, con el objetivo de identificar uno lo suficientemente robusto como para funcionar bien incluso en sistemas ruidosos.
En nuestra exhaustiva búsqueda, descubrimos algunos métodos destacados que sobresalían en esta difícil tarea. A partir de ellos, desarrollamos un nuevo método sencillo para predecir los puntos críticos.
Hemos bautizado este método con un acrónimo muy apropiado: RAD, que significa «Rescaled AutoDensity».
Probamos nuestro nuevo método con grabaciones muy detalladas de la actividad cerebral en ratones, centrándonos en las regiones del cerebro implicadas en el procesamiento de la información visual.
Cuando una neurona se dispara, las neuronas cercanas pueden transmitir la señal más allá o dejar que se disipe. Las señales amplificadas tienen un mayor impacto, pero una amplificación excesiva puede llevar al sistema más allá de un punto crítico, pudiendo provocar un ataque.
El método RAD revela las regiones cerebrales más próximas a los puntos críticos y sus funciones
Nuestro método RAD demostró que ciertas regiones cerebrales muestran indicadores más potentes de estar cerca de un punto crítico que otras. En concreto, las regiones responsables de funciones más sencillas (como reconocer el tamaño y la orientación de los objetos) operan más lejos de un punto crítico que las regiones que se encargan de tareas más complejas.
Esto implica que el cerebro puede haber evolucionado para aprovechar los puntos críticos con el fin de mejorar sus extraordinarias capacidades computacionales.
Es lógico que estar lejos de un punto crítico (como los lemmings a salvo del borde del acantilado) conduzca a una actividad neuronal altamente estable, lo que ayudaría al procesamiento eficiente y fiable de la información visual básica.
Sin embargo, nuestros hallazgos también indican un beneficio de operar cerca del borde de un punto crítico. Las regiones cerebrales en este estado podrían tener una «memoria» ampliada, lo que les permitiría realizar cálculos más complejos, como interpretar el significado global de una imagen.
El concepto de sistemas que operan cerca o lejos de un punto crítico es relevante en diversos campos, desde las finanzas a la medicina. Nuestra investigación ofrece un método más eficaz para comprender estos sistemas e identificar cuándo pueden sufrir cambios repentinos (y a menudo desastrosos).
Este enfoque podría allanar el camino a futuros avances, como alertar a las personas con epilepsia de ataques inminentes o predecir una crisis financiera inminente.
Read the original article on: Science Alert
