La resiliencia, la capacidad de un sistema de adaptarse y retener sus propiedades fundamentales básicas ante cambios, errores internos o externos; es una propiedad característica de los sistemas complejos físicos y sociales.
Pese a las graves consecuencias para la economía, la sociedad, la salud o ecosistemas, la incapacidad de predecir la perdida de resiliencia en sistemas complejos debido a fallos en cascada tiene su causa principal en una debilidad de nuestros marcos teórícos que son unidimensionales.
Jianxi Gao, Baruch Barzel y Albert-László Barabási han desarrollado instrumentos analíticos para sistemas compejos multidimensionales que permite sistemáticamente separar el papel de la dinámica del sistema con la topología permitiendo entender el comportamiento de cada uno de los elementos del sistema.
Con el uso ingenioso de ciertas técnicas matemáticas los investigadores han podido determinar el punto en el que una red llega a su punto crítico de resiliencia, ya sea un ecosistema (la interrelación entre plantas y animales) o un sistema tecnológico (el colapso en cascada de servidores en Internet), lo que significa que la resiliencia de la red original es predecible.
Esto es muy útil para comprender cómo ciertas redes (ecosistemas) reaccionan ante cambios ambientales. Por ejemplo, el cambio climático puede afectar a todas las especies de una red (ecosistema) y sus relaciones. Pero conociendo el punto crítico de resiliencia se puede fortalecer la resiliencia de esa red antes de que llegue a su punto crítico de resiliencia donde el daño puede resultar irreversible y conducir al colapso catastrófico (la perdida total de la biodiversidad).
Estos resultados analíticos permiten aumentar o disminuir la resiliencia de un sistema y así impedir el colapso de un sistema económico, social, ecológico o tecnológico donde un pequeño cambio puede provocar cambios importantes en la estructura de la red. Esto a su vez permite el diseño de sistemas resilientes a fallos internos o externos.
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Gao J, Barzel B, & Barabási AL (2016). Universal resilience patterns in complex networks. Nature PMID: 27144362
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