La idea subyacente a este estudio es que en una red dispuesta con una arquitectura determinada (por ejemplo, una red en estrella) y en condiciones adecuadas, los nodos que tienen el mayor número de conexiones (arriba) desarrollan espontáneamente una actividad más compleja que los que tienen solo unas pocas o incluso una sola conexión (abajo). Aquí, se muestra un ejemplo que involucra osciladores electrónicos. Crédito:Ludovico Minati
Los científicos del Instituto de Tecnología de Tokio han descubierto algunos aspectos nuevos de cómo las conexiones en las redes pueden influir en su comportamiento a lo largo del tiempo. Generalmente, Los elementos de red con muchas conexiones generan una actividad más compleja que otros, pero este efecto puede invertirse si las conexiones son demasiado fuertes. A diferencia de, en casos como neuronas, que se comportan de una manera aparentemente aleatoria cuando por sí mismos, la conectividad puede resultar en patrones más regulares y predecibles.
Es común encontrar ejemplos de cómo las personas con muchas conexiones, sociales o profesionales, tienden a tener una vida diaria bastante turbulenta e impredecible en comparación con aquellas con menos relaciones. que suelen seguir rutinas más regulares. Esta diferencia es particularmente evidente cuando se comparan personas o comunidades específicas, como altos directivos frente a operativos, o personas que viven en una metrópoli versus personas que viven en el campo.
Esto se puede extender a redes naturales y diseñadas de elementos que interactúan, desde neuronas hasta osciladores acoplados y terminales inalámbricos, donde los "nodos" (los elementos de la red donde se entrelazan las conexiones) que tienen más conexiones tienden a tener una dinámica más rica (la actividad se desarrolla con el tiempo). . Comprender las complejidades de las redes dentro de un sistema puede darnos una visión holística de ese sistema, que es útil tanto en biología como en ingeniería.
En un estudio publicado en la revista Acceso IEEE , Investigadores de Japón e Italia estudiaron utilizando métodos teóricos y experimentales la dinámica de las redes en varios sistemas naturales y de ingeniería. Esta investigación fue el resultado de una colaboración entre científicos del Instituto de Tecnología de Tokio (Tokyo Tech), en parte financiado por la Iniciativa World Research Hub, y las Universidades de Catania, Palermo, y Trento en Italia.
Resultados de simulaciones numéricas que muestran la relación entre el número de conexiones (diámetros de los círculos) y la complejidad de la actividad (tono azul-rojo). En redes sin escala, algunos nodos "concentradores" tienen muchas conexiones desproporcionadamente:esos nodos suelen generar patrones de actividad más ricos que los demás, pero el efecto puede perderse incluso invertido si cada conexión, o acoplamiento, se vuelve demasiado intenso (izquierda). En redes totalmente aleatorias, el número de conexiones se distribuye de manera más uniforme, por lo que esta relación no se observa fácilmente (derecha). Crédito:Ludovico Minati
El equipo de investigación comenzó analizando escenarios puramente matemáticos. Primero, simularon redes elementales en forma de estrella, donde la mayoría de los nodos (llamados "hojas") tienen una sola conexión a un nodo central (llamado "hub"); cada nodo constaba de un sistema llamado Rössler, que es un elegante conjunto de ecuaciones capaces de generar comportamientos bastante intrincados. Se hizo evidente que los hubs en estas redes casi siempre exhiben un comportamiento más complicado que las hojas, porque están influenciados por muchos nodos diferentes al mismo tiempo. Pero, si las conexiones entre los nodos son demasiado fuertes, sus salidas se unen rígidamente entre sí y esta relación se pierde, mientras que si son demasiado débiles, el efecto se desvanece.
Curiosamente, este fenómeno también se observó en una red física hecha de osciladores electrónicos conectados entre sí mediante resistencias (Fig. 1). "Fue bastante sorprendente notar cuán fuerte es la tendencia de los nodos central y hoja a comportarse de manera diferente, "explica el profesor adjunto Hiroyuki Ito, coautor y responsable del laboratorio donde se aplicarán estos conceptos para resolver problemas de detección en el campo de Internet de las cosas (IoT).
Para profundizar en este fenómeno, los investigadores realizaron más simulaciones numéricas con redes más complicadas que contienen un mayor número de nodos y patrones de conexión más intrincados. Descubrieron que la relación también se aplica generalmente a dichos sistemas, a menos que las conexiones individuales sean demasiado fuertes, en cuyo caso la tendencia puede incluso cambiar y hacer que los nodos con menos conexiones exhiban una actividad más compleja. La razón de esta inversión aún no se conoce, pero se puede imaginar como los nodos altamente conectados que se "paralizan" y el resto "se hace cargo" (Fig. 2). "Queda mucho por aclarar acerca de cómo la estructura y la dinámica de las redes se relacionan entre sí, incluso en casos sencillos, "dice el profesor adjunto Mattia Frasca, de la Universidad de Catania.
En naturaleza, la actividad de elementos individuales, como las neuronas, a menudo parece dominado por el ruido, o "aleatoriedad". Las simulaciones numéricas de una red neuronal simple ejemplifican cómo las conexiones adecuadas pueden hacer que surjan patrones más predecibles. como la generación de "ráfagas" (izquierda). En cultivos celulares que crecen sobre matrices de electrodos de grabación, las neuronas ubicadas dentro de regiones que tienen alta conectividad generan trenes de picos más predecibles (derecha). Crédito:Ludovico Minati, y Daniel Wagenaar por microfotografía de cultura
Luego, los científicos pasaron a investigar uno de los tipos más complicados de redes naturales:las hechas de neuronas. A diferencia de los sistemas matemáticos o de ingeniería, Las neuronas vivas aisladas son bastante impredecibles porque a menudo están sujetas a formas de aleatoriedad o "ruido". Al analizar la actividad de las neuronas vivas mediante simulaciones y mediciones, los investigadores encontraron que una mayor conectividad puede ayudarlos a reducir este ruido y expresar patrones más estructurados, en última instancia, permitiéndoles funcionar "de manera útil". "Estudios anteriores sobre la función cerebral muestran relaciones similares entre las áreas corticales. Creemos que una mejor comprensión de estos fenómenos también podría ayudarnos a mejorar las interfaces cerebro-computadora, "añade el profesor Yasuharu Koike, jefe del laboratorio se centró en temas de la interfaz entre la ingeniería y la biología.
Este estudio arroja luz sobre cómo el conocimiento de las complejidades de un sistema de red se puede utilizar en diferentes campos. Assoc. Prof. Ludovico Minati, autor principal del estudio, habla de las implicaciones del estudio, "Si bien es necesario actuar con cautela y humildad para no caer en declaraciones excesivamente generalistas, estudios como éste pueden ejemplificar el valor inspirador potencial de la investigación multidisciplinaria, lo que puede afectar no solo a la ingeniería y la biología, sino incluso a los conceptos de gestión ".
