Un investigador de la Universidad de Indiana ha desarrollado un nuevo marco matemático para analizar de manera más efectiva el "caos controlado" o cómo las interacciones entre sistemas altamente complejos afectan su funcionamiento y vulnerabilidad.
El nuevo método podría usarse potencialmente para mejorar la capacidad de recuperación de sistemas críticos complejos, como las redes de control de tráfico aéreo y las redes eléctricas, o retrasar la propagación de amenazas a través de grandes redes, como brotes de enfermedades.
"Al proporcionar resultados confiables de manera rápida, estas ecuaciones permiten la creación de algoritmos que optimizan la resistencia de las redes interdependientes reales", dijo el autor del estudio, Filippo Radicchi, cuyo trabajo aparece en la revista Física de la naturaleza .
"También pueden ser útiles para diseñar sistemas complejos que sean más robustos o más fáciles de recuperar", agregó.
Radicchi es profesor asistente en la Escuela de Informática y Computación y miembro del Centro de Investigación de Redes y Sistemas Complejos. Sus ecuaciones funcionan al proporcionar un nuevo método para "desenredar" múltiples sistemas complejos; separando cada red, o "gráfico "para el análisis individual; y luego reconstruir una imagen general.
Un "gráfico" describe la miríada de puntos y líneas de conexión que comprenden una red compleja. En una red de transporte aéreo, por ejemplo, un aeropuerto podría representar un solo punto; la ruta de vuelo de un avión, las conexiones entre puntos.
"En el mundo real, las redes no existen de forma aislada; siempre están interactuando con otras redes", dijo Radicchi. "Al desentrañar varios gráficos, podemos analizar cada uno de forma aislada, proporcionando una imagen más completa de sus redes sociales".interdependencia e interacción "
La clave del poder de las ecuaciones es doble. Primero, no dependen del uso de simulaciones a gran escala, que son costosas y requieren mucho tiempo de ejecución. En segundo lugar, pueden medir de forma rápida y precisa la "percolación"en un sistema, un término que describe la cantidad de interrupción causada por pequeñas averías en un sistema grande.
"Si viaja entre ciudades en avión y el 10 por ciento de los aeropuertos en todo el mundo deja de funcionar repentinamente por alguna razón, la teoría de la filtración puede ayudarnos a calcular cuántos aeropuertos puede utilizar para llegar a su ciudad objetivo", dijo Radicchi.
Una transición de percolación suave, como se revela a través de las ecuaciones, indica que un sistema dejará de funcionar gradualmente a medida que aumente el número de fallas locales. Una transición de percolación abrupta revela que es más probable que el sistema deje de funcionar repentinamente después de alcanzar un cierto número de fallas locales.
"En ese punto", dijo Radicchi, "un sistema exhibirá 'comportamiento catastrófico', del cual es muy difícil recuperarse".
Para un ejemplo infame de una infraestructura inestable, Radicchi señala un apagón masivo en su país natal de Italia en 2003, en el que la red eléctrica de toda la nación falló en cuestión de minutos. El problema se remonta al control de la nacióngeneradores de energía, que dependían de una red de telecomunicaciones que en sí misma no podría funcionar adecuadamente sin electricidad.
"Cuando se cortó la energía, los enrutadores de telecomunicaciones también fallaron, causando más caos y destruyendo también la red de comunicaciones de Internet", dijo. "Estas son las situaciones que necesitamos poder detectar antes de que ocurran, no despuéses demasiado tarde."
En términos de infraestructura, Radicchi dijo que los mismos métodos utilizados para detectar vulnerabilidades en una red de transporte también podrían ayudar a crear planes para reducir los costos de construcción o acortar los tiempos de viaje. O podrían aplicarse para comprender mejor otros sistemas complejos que siguen siendo sorprendentemente resistentes adesglose, como el cuerpo humano, el cerebro y las redes sociales.
"Es posible que también podamos optimizar aún más estos sistemas", agregó. "Por ejemplo, mejorar la difusión de nuevos conocimientos e ideas".
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Materiales proporcionado por Universidad de Indiana . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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