O que o colapso climático, um início da epilepsia, a crise financeira ou uma falha na rede elétrica têm em comum? Segundo a Física de Sistemas Complexos, que analisa sistemas com propriedades emergentes imprevisíveis, todos os exemplos são sistemas em criticidade que estão à beira de mudanças repentinas em sua dinâmica.
Como se trata de sistemas em criticidade, a detecção dos pontos críticos a partir de dados medidos representa um primeiro passo fundamental para compreender e, quem sabe, antecipar eventos potencialmente desastrosos. Mas, quando estamos tentando estudar um sistema complexo, às vezes é difícil identificar sinais importantes quando há alto nível de ruído, ou seja, quando esses dados são “sufocados” por muitas informações irrelevantes.
Em um estudo recente, publicado na revista Physical Review X, pesquisadores australianos desenvolveram uma metodologia revolucionária, após analisar sete mil métodos diferentes. Chamado RAD, sigla em inglês para autodensidade redimensionada, o método é capaz de identificar esses sinais de proximidade de pontos críticos, mesmo em sistemas muito complexos e com bastante ruído.
Ponto de ruptura no cérebro
A equipe testou seu método em “gravações incrivelmente intrincadas da atividade cerebral de camundongos”, segundo o estudo. Na realidade, eles mediram a atividade em áreas do cérebro responsáveis por interpretar o que o camundongo vê. Descobriram que, quando um neurônio dispara, seus vizinhos podem propagar ou extinguir o sinal, mas propagar em excesso pode resultar em convulsões.
O método RAD revelou que diferentes regiões cerebrais apresentam distâncias variadas em relação aos pontos críticos. Áreas responsáveis por funções mais simples, como processar tamanho e orientação de objetos, operam mais longe desses pontos, para não comprometer o processamento de informações básicas. Já as regiões normalmente envolvidas em processamentos mais complexos tendem a operar mais próximas dos limites críticos.
A configuração indica um tipo de evolução estratégica do cérebro para tirar proveito das propriedades dos pontos críticos.
Estar próximo, mas não além do ponto crítico, oferece algumas vantagens, como desenvolver uma espécie de memória temporária, útil para tarefas cognitivas, facilitando cálculos complexos e uma maior flexibilidade para processar informações abstratas e se adaptar a situações novas.
Implicações e perspectivas para o método RAD
Compreender os pontos críticos vai além do âmbito apenas acadêmico e apresenta algumas potenciais aplicações práticas em diversos campos. Na medicina, por exemplo, o método poderia prever eventos como convulsões epiléticas, oferecendo alerta aos pacientes antes dos episódios.
No campo financeiro, a técnica poderia auxiliar na identificação precoce de potenciais colapsos de mercado, permitindo intervenções preventivas.
O trabalho mostrou uma forma simples de entender sistemas teóricos usando simulações e comparações. O RAD detecta quais caminhos de análise (algoritmos) parecem mais interessantes para estudar, e consegue fazer medições mesmo quando há muita variação e perturbações nos dados. Esse “filtro” enxerga padrões úteis, mesmo em meio a informações barulhentas do mundo real.
Como não cair no penhasco
Em um artigo publicado na plataforma The Conversation, dois dos autores, Ben Fulcher e Bredan Harris, ambos da Universidade de Sidney na Austrália, fazem uma analogia entre ponto crítico e o mito de suicídio coletivo dos lêmingues, pequenos roedores que vivem em regiões árticas e supostamente se jogariam de penhascos em grupo.
Nesse exemplo, faz todo sentido ficar longe da beira do penhasco, que representaria o momento limite ou o ponto de transição crítica em um sistema, onde qualquer mudança causaria uma transformação radical ou até mesmo um colapso total.
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Mas os resultados também sugerem que estar perto do ponto crítico, como sentado na beira do penhasco, pode oferecer vantagens computacionais, ou seja, realizar cálculos mais complexos, como um acrobata que realiza movimentos mais precisos justamente por estar em um estado de equilíbrio instável.
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