fronteras de la física: sistemas complejos


Hoy he disfrutado de una conferencia sobre un tema que está presente en muchas líneas de investigación, tanto en el campo de la física como en otros campos como la Biología, presentando incluso interacciones en ambos campos. El tema es de los sistemas complejos. Por Internet he encontrado que tiene su propia publicación científica.

La conferencia está dentro del ciclo de Fronteras de la Física de la Universidad de Cantabria. Esta es la segunda conferencia a la que asisto después de la primera sobre la astronomía del siglo XXI. En este caso, ha sido impartida por Juan Manuel López (CSIC)

Las transparencias de la presentación no son nuevas y forman parte de otra conferencia de temática idéntica de la Semana de la Ciencia del año pasado 2007 organizada por el IFCA a la que no pude asistir. También recuerdo otra presentación similar de hace más de un año sobre el mismo tema dentro del mismo ámbito de la semana de la ciencia (2006?) en el Paraninfo de la Universidad de Cantabria.

2 comentarios en “fronteras de la física: sistemas complejos

  1. La conferencia comenzó tarde, debido a un problema del ordenador portátil del conferenciante.

    Los sistemas complejos han sido estudiados por la física como un problema que se han encontrado los científicos en este campo a la hora de establecer leyes de rango universal para el mundo que nos rodea. También se han encontrado y estudiado en la biología y tienen un auge inusitado en el mundo de las redes de computadores. De hecho el concepto de red es un concepto fundamental para el estudio de estos sistemas, ya que las relaciones entre los componentes de estos sistemas, se pueden representar de esa forma. El esquema de la charla era en primer lugar una explicación desde el punto de vista de la física de lo que es un sistema simple, un sistema complicado y un sistema complejo.

    Básicamente un sistema simple es aquél en el que se conoce totalmente su comportamiento dinámico. El cálculo puede ser más complicado o más simple desde el punto de vista computacional, pero es posible. La escala del problema puede ser pequeña, como el cálculo de la estructura de una molécula de agua o de escala grande como es el cálculo de las órbitas y estructura del sistema solar. Así pues un sistema físico simple se caracteriza por:

    – pocas partículas
    – pocos grados de libertad (variables que lo describen)
    – ecuaciones dinámicas precisas
    – alto grado de predictabilidad

    Cuando se tienen muchos elementos simples conectados, como sucede en todo tipo de máquinas creadas por el ser humano, se deben tener en cuenta muchas ecuaciones dinámicas y un programa preciso de trabajo para diseñar y construirlas. Estos sistemas tienen que ser diseñados con elementos redundantes para evitar que un fallo en uno de sus componentes críticos provoque que deje de funcionar todo el sistema. Además los sistemas se comportan siempre de la misma manera (tienen una nula capacidad de adaptación) Estos sistemas se denominan complicados.

    El caso es que cuando el hombre ha empezado a estudiar la naturaleza, los sistemas biológicos, los sistemas ecológicos, ha observado una serie de propiedades:

    – sistemas que responden al ambiente que los rodea
    – que ajustan su comportamiento a las condiciones externas
    – que se adaptan y evolucionan
    – que son capaces de corregir errores en sus componentes fundamentales (genes)
    – que se organizan (se auto organizan, más bien) en sociedades

    en definitiva, son multifuncionales, versátiles y robustos.

    Además, ya en el campo de la física, cuando se pretende estudiar un número elevado de partículas, por ejemplo, en 18 gramos de agua hay 10 elevado a la 23 moléculas de agua, la complejidad de sus interacciones hace imposible que sea estudiada a partir del estudio detallado de sus partes, que se conocen perfectamente, sino que se debe estudiar al colectivo en su conjunto con una nueva serie de herramientas que estudien a los componentes del sistema complejo como colectivo, con valores típicos o promedios (temperatura, presión, volumen) Esas nuevas herramientas están basadas en la estadística y estudian las magnitudes estadísticas (valores típicos o promedios), teniendo como consecuencia la formulación de leyes físicas estadísticas de validez universal. El todo es más que la suma de las partes.

    En definitiva, los sistemas complejos tienen la cualidad de sorprender con propiedades singulares que emergen del comportamiento como colectivo de sus componentes. Un sistema complejo tiene muchos componentes sencillos acoplados, obedece en general a leyes estadísticas y posee propiedades como colectivo. Esto sucede en sistemas que conservan la energía. Los sistemas complejos también pueden ser de la categoría de sistemas disipativos (estudiados por Illya Prigogine) , que se encuentran lejos del equilibrio y cuyo acoplamiento no lineal de sus partes hace aparecer el caos (como ejemplo nos puso un modelo de lorenz con su atractor) En estos sistemas las leyes estadísticas (mecánica estadística) no son capaces de explicar su comportamiento ni su estructura. Los sistemas complejos disipativos suelen tener estructuras auto organizadas en los que no existe control central y sus elementos son autónomos.

  2. El siguiente tema en la conferencia fueron los sistemas complejos en la biología. Muchas de las teorías sobre sistemas complejos de la física se han llevado para su aplicación a la biología, ya que todos los sistemas biológicos son sistemas complejos.

    Si analizamos una célula, todas sus partes son extremadamente complejas, incluso la membrana que la envuelve es extremadamente compleja. Un sistema vivo es un sistema complejo formado por unidades complejas, formadas por subunidades complejas, … Los genes que se encuentran codificados en cadenas de DNA son las partículas elementales de la vida. Si analizamos el número de genes que tienen diversos series vivos vemos que su número no varía tanto e incluso seres aparentemente más simples tienen más genes que el ser humano. La diferencia entre el ser humano y el resto de los primates apenas es el 1%.

    ¿Cómo pueden provocar esas pequeñas diferencias tanta diferencia en la complejidad del ser vivo? No puede. La diferencia está en otra parte. Los genes pueden ser activados o desactivados. Resulta que existe una compleja red de relación entre los genes que se regulan (activan y desactivan) unos a otros. A esa red se la llama Gene Regulatory Network. Esa red es muchísimo más compleja en un ser humano que en un primate. Se están mapeando rápidamente esas redes gracias a un hardware muy especial, los microarrays, que permiten estudiar grandes cantidades de genes y como se relacionan entre ellos.

    Otra red muy interesante es la red de proteínas. Las proteínas son producidas en el interior de las células siguiendo las instrucciones de los genes. Las proteínas se refuerzan o inhiben unas a otras y tienen una red de relaciones que se llama Red de Interacción.

    Al estudiar los patrones de esas redes se han descubierto los llamados network motifs. Estos patrones construyen la dinámica de las redes genómicas. Lo más sorprendente es que estas redes, como estructura con sus motifs se encuentran en todas las redes que se pueden formar en los sistemas biológicos, como por ejemplo la red neuronal del cerebro humano o las cadenas tróficas de los nichos ecológicos.

    Existe una cierta analogía entre la biología y la física. En le segunda tenemos partículas elementales que forman la materia y la energía y unas leyes que las gobiernan. En la primera están los genes que forman las proteínas y estructuras de los seres vivos y las correspondientes leyes que los gobiernan. Los sistemas complejos están a todas las escalas en ambos campos. Los componentes forman redes de relación con ciertas propiedades que son similares. Existe la certeza de que puede haber un juego (interplay) entre la biología y la física (con las matemáticas de fondo, por supuesto)

    Yo conozco otro interplay similar entre la biología y la Inteligencia Artificial, que además tiene su propio congreso IWINAC el último de los cuales organizó la UNED:

    IWINAC2007
    2nd. INTERNATIONAL WORK-CONFERENCE on the INTERPLAY between NATURAL and ARTIFICIAL
    COMPUTATION

    Así pues el concepto de red existe a todos los niveles, incluyendo las escalas de individuo, grupo, población, sociedad, … existe un principio común que hace que los sistemas vivos sean complejos y sus partes configuren redes con unas determinadas propiedades, en especial, que son libres de escala (scale-free network) Lo más sorprendente de todo esto es que la red Internet exhibe esa misma propiedad y es lo que hace que sea tan robusta ante ataques puntuales a sus nodos.

    La conferencia terminó con una explicación de la complejidad de la siguiente forma:

    – elementos individuales conectados (motifs)
    – motifs conectados (unidades funcionales)
    – unidades funcionales conectadas (red)

    Esto se parece de forma increíble a un sistema de computación. De hecho el conferenciante hizo una referencia a un artículo de la revista Science:

    SYSTEMS BIOLOGY: Life’s Complexity Pyramid
    Zoltán N. Oltvai and Albert-László Barabási

    donde se explica ese concepto de manera más clara.

    Tengo la sensación de que aquí hay algo, de que se puede construir un sistema de computación bioinspirado (he encontrado un artículo en la wikipedia, que es más bien un ensayo, sobre Biological Network Inference), del cual puede emerger la inteligencia y convertirse realmente en una inteligencia artificial.

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