Yaiza Martinez 
El desorden puede producir orden, según un estudio computacional realizado por un grupo de físicos de la Washington University de St. Louis. El estudio descubrió que se puede generar orden en el funcionamiento de un sistema complejo introduciendo desorden en él, tal como explican en un artículo publicado en la revista Physical Review Letters.
Lo han comprobado trabajando con una red de osciladores o péndulos interconectados, a los que se aplicaron distintas fuerzas. Si la aplicación de estas fuerzas seguía un orden, los distintos péndulos comenzaban a comportarse de manera caótica, meciéndose sin ninguna sincronía entre ellos.
Por el contrario, y para sorpresa de los investigadores, si introducían el desorden, esto es, si aplicaban fuerzas aleatorias a cada uno de los osciladores, el sistema adquiría un orden y los osciladores se sincronizaban unos con otros.
¿Magia?
Sebastián F. Brandt, estudiante graduado en arte y ciencia en esta universidad y director de esta investigación, ha explicado en un comunicado de la mencionada universidad que, aunque parezca ilógico, lo que sucede es que cuando se introduce desorden en este sistema, cuando las fuerzas que actúan sobre los péndulos son aleatorias, el caos que antes estaba presente en el sistema desaparece, y aparece el orden.
Este hecho sorprende a los físicos. Las investigaciones acerca del papel del desorden en los sistemas complejos aún son demasiado recientes, por lo que todavía no se comprende bien este fenómeno. No obstante, los investigadores esperan que estos resultados puedan aportar nueva luz a las investigaciones sobre los sistemas complejos.
En la Naturaleza existen multitud de sistemas complejos cuyos componentes se hallan interconectados, por lo que el descubrimiento sobre los osciladores puede tener aplicaciones más allá de la Física.
Es el caso, por ejemplo, de las neuronas, las células cerebrales, que están interconectadas unas a otras. Así, los movimientos de unas influyen a las otras, y en ellas se produce una actividad eléctrica repetitiva que puede influir en la actividad de las neuronas más cercanas. Por lo tanto, las neuronas muestran una actividad sincronizada como respuesta a determinados estímulos
Sistemas no-lineales
El modelo de sistema empleado para esta investigación, al igual que el sistema neuronal, tienen un punto en común: ambos son sistemas no lineales. Eso quiere decir que son sistemas que muestran un comportamiento que no es igual a la suma de los comportamientos de cada uno de sus componentes. Es decir, estos sistemas son mucho más que la suma de sus partes.
Los sistemas lineales permiten realizar algunas suposiciones y aproximaciones matemáticas, así como predecir algunos resultados. En los sistemas no lineales, por el contrario, resulta a menudo muy difícil, o imposible, predecir los comportamientos con respecto a determinada variable (por ejemplo, el tiempo).
Asimismo, en los sistemas no lineales no existe una relación lineal entre las fuerzas que se aplican y los desplazamientos que producen. Un ejemplo es el de un niño que se columpia. Si le estamos empujando, por más fuerte que le demos, su altura sólo alcanzará hasta un punto, y no seguirá aumentando proporcionalmente a la fuerza que apliquemos al empujarle, aunque al principio sí lo haga.
Otro caso es, por ejemplo, que si cuando nos gusta una canción subimos su volumen, la segunda vez que la ponemos al doble de volumen que la primera vez que la oímos, no implica que dupliquemos el placer que sentimos al escucharla.
Básicamente, el estudio de la Universidad de Washington ha servido para demostrar que el comportamiento de los sistemas complejos puede ser inesperado, completamente opuesto a lo que podemos pensar que debe suceder.
Caos, orden y sistema
Tal como ha explicado al respecto el ingeniero Sergio Moriello en RedCientifica, un sistema es un conjunto de elementos o partes que interaccionan entre sí a fin de alcanzar un objetivo concreto. Los sistemas complejos se caracterizan fundamentalmente porque su comportamiento es imprevisible.
La mayoría de los sistemas complejos son inestables, aunque se mantienen delicadamente equilibrados. En general, crecen progresivamente hasta que llegan al límite de su desarrollo potencial.
En ese instante, sufren un desorden, una especie de ruptura que induce una fragmentación del orden pre-existente. Pero después comienzan a surgir regularidades que organizan al sistema de acuerdo con nuevas leyes, produciendo otra clase de desarrollo.
El orden y el desorden se necesitan el uno al otro, se producen mutuamente; son conceptos antagónicos, pero, al mismo tiempo, complementarios. En ciertos casos, un poco de desorden posibilita un orden diferente y, a veces, más rico.
Aunque no es posible analizar matemáticamente la evolución de muchos de estos sistemas, se los puede explorar -sin embargo- a través de experimentos numéricos (con sistemas informáticos). Esto se debe a que, desde el punto de vista computacional, son sistemas irreducibles; es decir, la única forma de estudiar su evolución es mediante la observación directa (o sea, permitiendo que evolucionen).
Sistemas computacionales
Para su estudio, en consecuencia, se emplean potentes sistemas computacionales en donde se simulan sus componentes, sus conexiones y sus interacciones, observándose la dinámica emergente, que es lo que han hecho los científicos de la Universidad de Missouri.
Sin embargo, el caos no es más que un desorden solamente en apariencia y tiene muy poco que ver con el azar. Aunque parecen evolucionar de forma aleatoria y errática, los sistemas complejos tienen -en realidad- un cierto orden interno subyacente.
Por eso, aunque son impredecibles, también son determinables. Esto significa que su estado futuro está determinado por su estado actual y obedece estrictas leyes naturales de evolución dinámica, en forma de complicadas ecuaciones diferenciales no lineales.
Pero estos sistemas son tan irregulares que jamás repiten su comportamiento pasado, ni siquiera de manera aproximada. Desde esta perspectiva, el experimento de la Universidad de Washington introduce en nuevo elemento inesperado en el funcionamiento de los sistemas complejos que puede resultar útil tanto para el desarrollo de la física como de otras disciplinas.
Complejidad e imprevisibilidad
Comentando la investigación realizada en la Universidad de Washington, Sergio Moriello, en declaraciones exclusivas, señala que este experimento ha demostrado, una vez más, cuán inesperado, ilógico e imprevisible puede llegar a ser el comportamiento de los sistemas complejos.
Precisó, sin embargo, que ya era conocido el hecho de que, en un sistema caótico, se puede controlar su evolución hacia la estabilidad perturbándolo adecuadamente, con simples correcciones ínfimas, a fin de forzarlo a tomar uno de los muchos comportamientos posibles. No debe olvidarse que el caos –sólo superficialmente– parece ser desorganizado y aleatorio.
En realidad, es ultrasensible: la más leve modificación puede modificar y cambiar la dinámica del sistema que lo manifiesta. Así, un sistema caótico puede saltar de forma espontánea y repetida desde un comportamiento irregular y azaroso, hasta otro estable y ordenado, tal como el agua que baja por una cañería en un gorgoteo desordenado puede formar –súbitamente– un chorro ordenado.
Estructura disipativa
Por otro lado, la red (en este caso, de osciladores) es un sistema abierto, una “estructura disipativa”, que se encuentra continuamente en estado de flujo, siempre en proceso, y permeable a la transformación. Para el Premio Nobel ruso-belga Ilya Prigogine, los sistemas abiertos son estructuras disipativas. Es decir, su forma o estructura se mantiene sobre la base de una continua disipación (consumo) de energía. Esta continua circulación energética que atraviesa el sistema se traduce en “fluctuaciones”.
Si la red presenta una baja densidad de componentes, las fluctuaciones son muy irregulares porque hay poca interacción y los componentes no propagan bien sus cambios. Es decir, el sistema las absorbe, por lo que no llegan a alterar su integridad estructural.
Si la red presenta una gran densidad de componentes, muy por el contrario, las fluctuaciones de energía que se producen dentro del sistema se tornan cíclicas: la activación de los componentes se propaga en forma ondulatoria.
Este proceso “perturba” al sistema, lo cual genera la potencialidad de desencadenar una repentina “reorganización”, una nueva estructura disipativa. De este modo, el sistema puede mostrar una respuesta global y sincronizada a determinados estímulos de su entorno.
Orden, caos y atractores
Por último, se puede decir que el orden y el caos están muy interrelacionados. Y ambos están ligados a un fenómeno llamado reorganización que, a su vez, está conectado al concepto de “atractor”.
Un atractor es un punto, curva, superficie o volumen –extendido en el espacio-tiempo– configurado de manera tal que los sistemas situados dentro de su esfera de acción tienden a moverse hacia él. No se trata de una fuerza de atracción, sino que simplemente representa hacia dónde se dirige el sistema, según sus reglas de movimiento, según su propia dinámica.
Por intermedio de varios atractores, un sistema caótico es factible de adaptarse a los cambios y, en consecuencia, de mantener su estabilidad. Es así que, como se mencionó más arriba, se puede controlar la dinámica de un sistema caótico perturbándolo adecuadamente, con el fin de conducirlo hacia alguno de sus atractores, concluye Moriello.
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