Avanço da física prevê quando um sistema está prestes a se tornar crítico: WebCuriosos

De acordo com o mito infame, grupos de lemingues às vezes fogem de penhascos para a sua destruição coletiva.

Imagine que você é um desses roedores: em um dia ensolarado você se junta a seus companheiros em uma alegre subida a uma montanha sob um céu limpo, caminhando pela grama, terra e pedras, feliz por estar entre amigos, até que de repente você mergulha no ar fresco e tudo fica preto.

A beira do penhasco é o que os cientistas chamam de “ponto crítico”: o local onde o comportamento de um sistema (como um grupo de lemingues) repentinamente passa de um tipo de estado (funcionando alegremente) para um tipo de estado muito diferente ( em queda livre), muitas vezes com resultados catastróficos.

Na verdade, os lemingues não atacam penhascos, mas muitos sistemas do mundo real passam por pontos críticos e desastres abruptos, como quebras do mercado de ações, falhas na rede elétricae pontos de inflexão em sistemas climáticos e ecossistemas.

Os pontos críticos nem sempre são pontos literais no espaço ou no tempo. Podem ser valores de algum parâmetro do sistema – como a confiança dos investidores, a temperatura ambiente ou a procura de energia – que marca a transição para a instabilidade.

Podemos saber quando um sistema está perto de um precipício e talvez agir para impedir que ele despenque? O que podemos medir sobre um mercado acionário ou ecossistema que possa nos ajudar a prever até que ponto ele está de um ponto tão crítico?

Desenvolvemos um novo método para fazer exatamente isso em sistemas do mundo real. Nosso trabalho é publicado esta semana na Physical Review X.

Como saber quando você está perto de um penhasco?

Trabalhos anteriores mostraram que os sistemas tendem a “desacelerar” e tornam-se mais variáveis ​​perto de pontos críticos. Para um mercado accionista, por exemplo, isto significaria que os preços das acções mudariam menos rapidamente e apresentariam uma diferença maior entre máximos e mínimos semanais.

Mas estes indicadores não funcionam quando os sistemas são “ruidosos”, o que significa que não podemos medir com muita precisão o que estão a fazer. Muitos sistemas reais são muito barulhentos.

Existem indicadores que funcionam para sistemas do mundo real? Para descobrir, pesquisamos mais de 7.000 métodos diferentes na esperança de encontrar um poderoso o suficiente para funcionar bem, mesmo quando há muito ruído em nosso sistema.

Encontramos algumas agulhas em nosso palheiro: um punhado de métodos que funcionaram surpreendentemente bem nesse problema tão difícil. Com base nesses métodos, formulamos uma nova receita simples para prever pontos críticos.

Demos a ele um nome apropriadamente incrível: RAD. (Este acrônimo tem uma origem muito nerd: uma abreviatura de “Rescaled AutoDensity”.)

Os cérebros usam pontos críticos para o bem?

Verificamos nosso novo método em gravações incrivelmente complexas da atividade cerebral de ratos. Para ser mais específico, analisamos a atividade em áreas do cérebro do rato responsáveis ​​pela interpretação do que o rato vê.

Quando um neurônio dispara, os neurônios vizinhos podem captar seu sinal e transmiti-lo, ou podem deixá-lo morrer. Quando um sinal é amplificado pelos vizinhos tem mais impacto, mas demasiada amplificação e pode cruzar o ponto crítico para um feedback descontrolado – o que pode causar uma convulsão.

Nosso método RAD revelou que a atividade cerebral em algumas regiões apresenta sinais mais fortes de estar próxima de um ponto crítico do que em outras. Especificamente, áreas com funções mais simples (como tamanho e orientação de objetos em uma imagem) funcionam mais longe de um ponto crítico do que áreas com funções mais complexas.

Isto sugere que o cérebro pode ter evoluído para usar pontos críticos para apoiar as suas notáveis ​​capacidades computacionais.

Faz sentido que estar muito longe de um ponto crítico (pense em lemingues seguros, longe da face do penhasco) tornaria a atividade neural muito estável. A estabilidade apoiaria o processamento eficiente e confiável de recursos visuais básicos.

Mas os nossos resultados também sugerem que há uma vantagem em sentar-se mesmo perto da face do penhasco – no precipício de um ponto crítico. As regiões cerebrais neste estado podem ter uma “memória” mais longa para suportar cálculos mais complexos, como aqueles necessários para compreender o significado geral de uma imagem.

Um guia melhor para falésias

Esta ideia de sistemas situados perto ou longe de um ponto crítico aparece em muitas aplicações importantes, desde finanças até medicina. Nosso trabalho apresenta uma maneira melhor de compreender esses sistemas e detectar quando eles podem apresentar mudanças repentinas (e muitas vezes catastróficas).

Isto poderia ser usado para desbloquear todos os tipos de avanços futuros – desde alertar indivíduos com epilepsia sobre convulsões futuras, até ajudar a prever uma crise financeira iminente.

Ben FulcherProfessor Sênior, Escola de Física, Universidade de Sydney e Brendan Harrisestudante de doutorado, Neurofísica, Universidade de Sydney

Este artigo foi republicado de A conversa sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.