Descoberta Física Prevê Quando um Sistema se Aproxima de um Ponto Crítico
De acordo com o mito, os lemingues por vezes seguem-se uns aos outros nos penhascos para a sua perdição. Imagine-se a juntar-se aos seus companheiros lemingues numa caminhada solarenga na montanha, a desfrutar do dia – até que, de repente, se precipita no ar e tudo fica negro.
A borda do penhasco representa o que os cientistas chamam de “ponto crítico”, onde o comportamento de um sistema (como um grupo de lemingues) muda abruptamente de um estado (correndo alegremente) para um estado drasticamente diferente (despencando), muitas vezes com consequências desastrosas.
Embora os lemingues não saltem de penhascos, muitos sistemas do mundo real encontram pontos críticos que conduzem a catástrofes súbitas, tais como quebras na bolsa de valores, falhas na rede eléctrica e pontos de viragem em sistemas climáticos e ecossistemas.
Pontos críticos como parâmetros do sistema
Os pontos críticos nem sempre são locais ou momentos literais. Podem também ser valores específicos de um parâmetro do sistema – como a confiança dos investidores, a temperatura ambiental ou a procura de energia – que assinalam uma transição para a instabilidade.
É possível detetar quando um sistema está a aproximar-se de um ponto crítico e intervir para evitar um colapso? Que indicadores num mercado bolsista ou num ecossistema podem ajudar-nos a avaliar a sua proximidade de um tal limiar?
Desenvolvemos um novo método para prever estes pontos críticos em sistemas do mundo real, e os nossos resultados são publicados esta semana na Physical Review X.
Os sistemas “abrandam” e tornam-se imprevisíveis perto de pontos críticos
Investigações anteriores demonstraram que os sistemas frequentemente “abrandam” e tornam-se mais imprevisíveis à medida que se aproximam de pontos críticos. No contexto de um mercado de acções, isto pode manifestar-se quando os preços das acções flutuam com menos frequência, mas apresentam maiores diferenças entre os máximos e os mínimos semanais.
No entanto, estes indicadores são menos fiáveis em sistemas “ruidosos”, em que as medições não são muito precisas. Muitos sistemas do mundo real são altamente ruidosos, o que torna difícil seguir o seu comportamento com precisão.
Existem indicadores fiáveis para os sistemas do mundo real? Para explorar esta questão, examinámos mais de 7.000 métodos diferentes, com o objetivo de identificar um suficientemente robusto para ter um bom desempenho mesmo em sistemas ruidosos.
No meio da nossa extensa pesquisa, descobrimos alguns métodos de destaque que se destacaram nesta tarefa desafiante. Utilizando estes métodos, desenvolvemos uma nova abordagem simples para a previsão de pontos críticos.
Demos a este método o nome de um acrónimo muito fixe: RAD, que significa “Rescaled AutoDensity” (densidade automática redimensionada).
Testámos o nosso novo método em gravações altamente detalhadas da atividade cerebral em ratos, concentrando-nos nas regiões do cérebro envolvidas no processamento de informação visual.
Quando um neurónio dispara, os neurónios próximos podem transmitir mais o sinal ou deixá-lo dissipar-se. Os sinais amplificados têm um impacto maior, mas uma amplificação excessiva pode fazer com que o sistema ultrapasse um ponto crítico, levando potencialmente a uma convulsão.
O método RAD revela as regiões cerebrais mais próximas dos pontos críticos e as suas funções
O nosso método RAD mostrou que certas regiões cerebrais apresentam indicadores mais fortes de estarem próximas de um ponto crítico do que outras. Especificamente, as regiões responsáveis por funções mais simples (como reconhecer o tamanho e a orientação dos objectos) operam mais longe de um ponto crítico em comparação com as regiões que lidam com tarefas mais complexas.
Isto implica que o cérebro pode ter evoluído para aproveitar os pontos críticos para melhorar as suas extraordinárias capacidades computacionais.
É lógico que estar longe de um ponto crítico (como os lemingues seguros longe da borda de um penhasco) levaria a uma atividade neural altamente estável, o que ajudaria no processamento eficiente e fiável da informação visual básica.
No entanto, os nossos resultados também indicam uma vantagem em operar perto da borda de um ponto crítico. As regiões do cérebro neste estado podem ter uma “memória” alargada, permitindo-lhes efetuar cálculos mais complexos, como a interpretação do significado global de uma imagem.
O conceito de sistemas que funcionam perto ou longe de um ponto crítico é relevante em vários domínios, desde as finanças à medicina. A nossa investigação oferece um método mais eficaz para compreender estes sistemas e identificar quando podem sofrer alterações súbitas (e muitas vezes desastrosas).
Esta abordagem poderá abrir caminho a futuras descobertas, tais como alertar indivíduos com epilepsia para convulsões iminentes ou prever uma crise financeira iminente.
Leia o Artigo Original: Science Alert
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