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Investigadores de las universidades Politécnica de Cataluña y la escocesa de Aberdeen han desarrollado una técnica para distinguir comportamientos ordenados dentro de secuencias de inestabilidades, como las que produce un láser, en sistemas muy complejos. La nueva herramienta es mucho más sencilla que otras existentes y se podría aplicar en la investigación de redes sociales, terremotos o la actividad neuronal.
Científicos del grupo Dinámica no Lineal, Óptica no Lineal y Láseres (DONLL) y del departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Politécnica de Cataluña · BarcelonaTech (UPC), junto con científicos de la Universidad de Aberdeen (Escocia), han conseguido separar el orden del caos en sistemas muy complejos con una nueva metodología mucho más sencilla que la utilizada hasta ahora.
El trabajo, que publica la revista Scientific Reports del grupo Nature, se ha centrado en distinguir comportamientos ordenados en secuencias de inestabilidades que produce un láser superconductor.
El equipo ha identificado, por un lado, un grupo de inestabilidades que se manifiesta con una distribución aleatoria, y, por otro, el conjunto de inestabilidades que tienen una secuenciación clara.
La aparición de inestabilidades en un láser puede tener dos causas. Pueden aparecer de manera espontánea debido al ruido, o bien se pueden inducir unos procesos bien definidos que generan una secuenciación de inestabilidades con cierto grado de orden.
Cuando el ruido produce una inestabilidad, el láser puede hacer dos cosas: volver a su punto de equilibrio y esperar que el ruido lo vuelva a desestabilizar, o bien continuar produciendo más inestabilidades antes de volver al punto estable.
La escala temporal es la clave
Lo que han descubierto los investigadores es que estas últimas inestabilidades tienen un cierto orden que no se ve. Según Andrés Aragoneses, uno de los autores, “nos hemos dado cuenta de que la manera de discriminar unas inestabilidades de las otras se basa en la escala temporal”.
“El orden escondido provoca que las inestabilidades inducidas estén más juntas que las que están producidas aleatoriamente por el ruido –añade–. De hecho, utilizando nuestro método podemos llegar a decir qué inestabilidades han estado producidas por el ruido y cuáles inducidas”.
El investigador afirma que lo que han hecho “es igual a detectar una melodía suave y tenue en medio de un ambiente ruidoso, como si hubiéramos separado la melodía de una canción en medio de un estadio de futbol entre el público, y llegando a identificar una secuencia de notas bien estructurada”.
Según los promotores del método, a partir de ahora, partiendo de una secuencia de acontecimientos caótica y sin regularidad aparente, se podrá identificar una estructura clara, producida por leyes concretas, aislando el ruido que lo enmascara y adivinar su comportamiento.
La técnica puede ser muy útil para analizar, por ejemplo, el comportamiento de las redes sociales, porque los mecanismos de comunicación con los que funcionan están gobernados por interacciones entre usuarios con un componente aleatorio y un componente de orden.
“Un primer sms o tuit se produce de manera aleatoria cuando alguien tiene una cosa que decir y éste va seguido de respuestas con un cierto orden y estructura, inducidos por el primero”, señala Aragoneses.
Otro de los campos de aplicación de la nueva metodología es para avanzar en el estudio de la frecuencia en que se producen los terremotos, “ya que hay grupos de terremotos que están relacionados (esconden cierto orden) pero otros no", argumenta el investigador. "Después de una gran terremoto, siempre siguen pequeñas réplicas que desaparecen con el tiempo".
Además, según los autores, la técnica servirá para entender mejor la actividad neuronal, ya que las respuestas eléctricas de las neuronas tienen una estructura muy parecida a las inestabilidades de los láseres utilizados en este estudio.
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