Una gran red de redes natural, como la que forman las neuronas del cerebro, es más estable y resiste mejor los fallos que las creadas de manera artificial, como internet. Ahora, investigadores de América y España han desvelado el secreto de esta estabilidad. Su estudio tiene posibles aplicaciones en las redes eléctricas, financieras o comunicaciones.
Multitud de organismos y procesos biológicos –desde la escala bioquímica o celular hasta la de ecosistemas o la biosfera– se organizan en redes, que a menudo interaccionan entre ellas en la naturaleza, intercambiando información de forma muy eficiente y en sintonía. Sin embargo, las redes humanas suelen ser más propensas a tener fallos en cascada y colapsar, como ocurre, por ejemplo, en los apagones de las redes eléctricas.
¿Por qué son tan estables las redes naturales? ¿Cuál es su secreto para poderlo aplicar en las creadas por el hombre? Según un estudio internacional, liderado desde el City College de Nueva York y publicado en Nature Physics, la estabilidad de un sistema de redes descansa en la relación entre la estructura interna de cada red y el patrón de conexiones que se establece entre ellas.
“En concreto hemos demostrado que si las interconexiones entre redes las proporcionan nodos con una alta conectividad dentro de su red (hubs) y hay un grado moderado de convergencia en las conexiones, el sistema de red de redes es estable y robusto a los fallos”, explica a Sinc Santiago Canals, investigador del Instituto de Neurociencias (CSIC-Universidad Miguel Hernández) y coautor del trabajo.
Para probar este planteamiento, el equipo ha empleado el cerebro humano como banco de pruebas, usando señales funcionales adquiridas mediante imagen por resonancia magnética nuclear. De esta forma han confirmado que las redes neuronales en el cerebro se conectan siguiendo una topología que maximiza la estabilidad de acuerdo con su teoría.
“Los resultados obtenidos no solo contribuyen a desvelar el secreto de la estabilidad en los sistemas de redes naturales, sino que proporcionan predicciones teóricas específicas sobre cómo deberían interconectarse las redes, de cualquier tipo, para ser estables”, señala Canals.
Aplicaciones en redes eléctricas y financieras
Según los autores, la consistencia entre las observaciones experimentales y las predicciones hacen que su teoría sea una buena candidata para estudiar redes muy complejas. Además, se podría aplicar dentro y fuera del ámbito biológico, desde el diseño de infraestructuras eficientes para sistemas de red eléctrica, datos o internet, hasta la construcción de redes financieras robustas.
“Entender cómo los sistemas naturales han resulto tras miles de años de presión evolutiva el problema de la estabilidad en las redes de redes, puede enseñarnos a construir otras similares resistentes a fallos, eligiendo la mejor forma de conectar los elementos del sistema en base a un conocimiento teórico, y no por el método de prueba y error”, concluye Casals.
Referencia bibliográfica:
Saulo D. S. Reis, Yanqing Hu, Andrés Babino, José S. Andrade Jr, Santiago Canals, Mariano Sigman, Hernán A. Makse. “Avoiding catastrophic failure in correlated networks of networks”. Nature Physics, 14 de septiembre de 2014 (on line). Doi: 10.1038/nphys3081.
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