Científicos resuelven una paradoja física que llevaba siendo un misterio más de medio siglo

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El científico Robert May demostró matemáticamente en 1972 que un aumento en la biodiversidad conduce a una mayor inestabilidad ecológica, sin embargo, observamos que redes complejas como los ecosistemas o internet son bastante estables frente a las perturbaciones. Ahora un estudio internacional ofrece una solución para esta paradoja.

Resuelto un rompecabezas de la fisica planteado hace medio siglo
Ilustración de un sistema de redes complejas. / Geralt

Cuando una sola especie invade un ecosistema o se produce un ciberataque a una red eléctrica, se produce un evento dañino. Este tipo de eventos siempre están presentes, pero rara vez conducen a consecuencias relevantes. Entonces, ¿por qué son tan estables estos sistemas y resisten estas perturbaciones externas? De hecho, carecen de un diseño o modelo central y, sin embargo, exhiben una funcionalidad excepcionalmente confiable. 

A principios de la década de 1970, en el campo de la ecología se planteó una cuestión parecida y los expertos se dividieron en torno a la cuestión de si la biodiversidad es buena o mala para un ecosistema.

Robert May planteó en los 70 que un aumento en la biodiversidad conduce a una mayor inestabilidad ecológica, algo que contradice el conocimiento actual y las observaciones sobre ecosistemas o redes complejas

En 1972, el científico australiano Sir Robert May, considerado uno de los padres de la teoría del caos, que llegó a ser el principal asesor científico del gobierno británico y presidente de la Royal Society, se centró en la dinámica de las poblaciones animales y la relación entre complejidad y estabilidad en las comunidades naturales, demostrando matemáticamente que un aumento en la biodiversidad conduce a una mayor inestabilidad ecológica.

Además, sugirió que un gran ecosistema no puede mantener su funcionalidad estable más allá de un cierto nivel de biodiversidad y que inevitablemente colapsará ante el más mínimo movimiento.

Pero la publicación de May no solo contradice el conocimiento actual y las observaciones empíricas de los ecosistemas reales, sino que, en general, parece desafiar todo lo que se sabe sobre las redes de interacción en los sistemas sociales, tecnológicos y biológicos. La predicción del científico australiano sugiere que todos estos sistemas son inestables, pero un nuevo estudio publicado en Nature Physics apunta en otra dirección.

Los autores, encabezados por la investigadora Chandrakala Meena de la Universidad Bar-Ilán (Israel) y entre los que figura Stefano Boccaletti de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), afirman que la experiencia es directamente contradictoria con lo que planteó May.

“La biología –explican– se manifiesta a través de redes de interacción genética y nuestros cerebros se basan en una red compleja de neuronas y sinapsis. Nuestros sistemas sociales y económicos están alimentados por redes sociales, y nuestra infraestructura tecnológica, desde internet hasta la red eléctrica, son redes grandes y complejas que en realidad funcionan de manera bastante robusta”.

Encajada la pieza que faltaba

El equipo científico ha descubierto que la pieza que faltaba en el rompecabezas de la formulación original de May es que los patrones de interacción en las redes sociales, biológicas y tecnológicas no son aleatorios.

“Las redes aleatorias tienden a ser bastante homogéneas y todos los nodos dentro de estas redes son aproximadamente iguales. Por ejemplo, la probabilidad de que una persona tenga muchos más amigos que el promedio es pequeña. Tales redes pueden ser sensibles e inestables. Las redes en el mundo real, por otro lado, son extremadamente diversas y heterogéneas”, señalan los autores.  

Ahora se ha descubierto que la pieza que faltaba en el rompecabezas de la formulación de May es que los patrones de interacción en las redes sociales, biológicas y tecnológicas no son aleatorios

Durante la investigación, el equipo descubrió que esta heterogeneidad puede cambiar fundamentalmente el comportamiento del sistema. Sorprendentemente, en realidad mejora la estabilidad. El análisis muestra que, cuando una red es grande y heterogénea, recibe una estabilidad garantizada que es extremadamente robusta frente a fuerzas externas. Esto explica el hecho de que la mayoría de las redes, desde internet hasta el cerebro, exhiben una funcionalidad extremadamente resistente a pesar de las constantes interrupciones y obstáculos. 

“Esta heterogeneidad extrema se puede ver en casi todas las redes que nos rodean, desde redes genéticas hasta redes sociales y tecnológicas,” afirma Boccaletti. 

La heterogeneidad extrema (que sorprendentemente mejora la estabilidad) se puede ver en casi todas las redes que nos rodean, desde las genéticas hasta las redes sociales y tecnológicas

Stefano Boccaletti (URJC)

“Por ejemplo –comenta–, imagina tener un amigo en Twitter que tiene 10.000 seguidores, mil veces el promedio. En la vida cotidiana, con una altura media de unos dos metros, una desviación de mil veces en altura equivaldría a tener una persona de dos kilómetros de altura, lo que obviamente es imposible. Pero es lo que observamos todos los días en el contexto de las redes sociales, biológicas y tecnológicas”. 

The redes complejas grandes y heterogéneas no solo pueden ser estables, sino que a menudo tienen que serlo, según los investigadores.

Diseñar redes resilientes

Según los investigadores, “descubrir las reglas que hacen que un sistema grande y complejo sea estable puede ofrecer nuevas pautas para abordar el apremiante desafío científico y político de diseñar redes de infraestructura resilientes que no solo protejan contra amenazas viables, sino también la resiliencia de ecosistemas cruciales, pero frágiles”.

Los autores concluyen en su estudio: “Dos de las características más ubicuas de las redes del mundo real (la escala y la heterogeneidad) emergen como principios organizativos naturales para garantizar la estabilidad del punto fijo frente a condiciones ambientales cambiantes”.

Reference: 

Chandrakala Meena et al. “Emergent stability in complex network dynamics”. Nature Physics, 2023

 
Fuente: URJC
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