Los pájaros lo hacen. Los insectos hacen esto. Incluso el público de la obra lo hace. Las células de tu cuerpo están haciendo esto ahora, lo cual es realmente sorprendente.

Lo que hacen todos es sincronizar. Desde los insectos de los relámpagos que destellan con ritmo en un campo de verano, hasta los estruendosos aplausos de la audiencia que de alguna manera entraron en ritmo, la vida y el universo ofrecen múltiples ejemplos fascinantes de sincronización espontánea entre poblaciones. Si bien todavía existen profundos misterios sobre cómo sucede esto, los científicos ya han entendido el mecanismo subyacente que no solo explica la sincronización espontánea, sino que también puede proporcionar algunas pistas básicas sobre la vida y su uso de la información.

sincronicidad

Los científicos se han enfrentado al enigma de la sincronicidad desde el nacimiento de la ciencia. En 1665, Christian Huygens, quien inventó los relojes de péndulo, escribió sobre una extraña visión tipo de simpatía Compartido por péndulos colocados uno al lado del otro. Después de que cada uno salió del escenario, en otras palabras, balanceándose a su propio ritmo, los péndulos rápidamente entraron en un baile perfecto. Siendo un físico brillante, Huygens concluyó que debió haber algún movimiento sutil e imperceptible de la materia que soportaba ambos péndulos que hizo que se sincronizaran.

El tema se expandirá más adelante más allá de los fenómenos mecánicos. En 1948, Norbert Wiener escribió un libro llamado autonomía que se centró en los problemas duales de control y comunicación en los sistemas. En su libro, Weiner cuestionó cómo grandes grupos de cucarachas o neuronas sincronizan su comportamiento para que sus tweets o disparos neuronales terminen en la progresión de bloqueo.

Entonces, si tanto el mundo vivo como el inanimado exhiben una sincronía espontánea, ¿cuáles son los elementos clave necesarios para capturar su esencia?

acoplamiento y osciladores

Un avance crítico en este campo provino del reconocimiento de que todos los estados de sincronización se pueden capturar matemáticamente usando dos componentes. Primero hay un archivo Población de osciladores Una gran forma matemática de decir algo que se repite. El péndulo es un oscilador mecánico. El disparo frecuente de una neurona en el cerebro es un oscilador celular. Los luciérnagas que destellan en un campo son osciladores animales.

El siguiente paso es permitir algún tipo de acoplamiento entre todos los individuos. Los péndulos descansan sobre una mesa. Las neuronas tienen conexiones con otras neuronas. Las luciérnagas pueden ver algunas de ellas iluminarse. Todos estos son ejemplos de acoplamientos.

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Con estos dos componentes, todo el problema se puede capturar explícitamente en matemáticas utilizando los llamados sistemas dinámicos, que son básicamente ecuaciones diferenciales sobre el dopaje. Esto es exactamente lo que hizo Yoshiki Kuramoto en dos artículos, escritos en 1975 y 1982. El llamado modelo de Kuramoto se convirtió en la base dorada para el estudio de la sincronía espontánea. El modelo de Kuramoto reveló un equilibrio entre la fuerza del acoplamiento entre los osciladores y las frecuencias innatas dentro de cada uno.

¿Cuál es la frecuencia, Kuramoto?

Si cada cucaracha piara con su propio pulso, un pulso completamente aleatorio en comparación con todas las demás cucarachas, solo un acoplamiento muy fuerte haría que las cucarachas se sincronicen hermosamente. Aquí, “emparejamiento fuerte” significa que los grillos realmente se preocupan el uno por el otro. Un emparejamiento deficiente puede significar que los grillos se escuchan entre sí, pero no tienen la motivación para prestar mucha atención. Solo si todas las cucarachas tienen frecuencias de chirrido innatas relativamente cercanas entre sí, pueden entrar en sincronía, y luego pueden hacerlo incluso con un acoplamiento débil.

La amplia gama de frecuencias innatas necesita enlaces fuertes para sincronizarse. El pequeño rango de frecuencias innatas solo necesita acoplamientos débiles para sincronizarse.

Sin embargo, la característica más importante revelada por el modelo de Kuramoto fue la característica de transición de fase en este tipo de sistemas. Un cambio de fase es un cambio relativamente abrupto de un tipo de comportamiento (sin sincronización) a otro (sincronización total). Los científicos descubrieron que el modelo de Kuramoto mostraba un claro inicio de sincronía, un sello distintivo del cambio de fase. A medida que aumenta la fuerza de acoplamiento entre un conjunto de osciladores, hará una transición repentina del caos al coro.

El modelo de Kuramoto es un hermoso ejemplo de un sistema matemático simple capaz de capturar un comportamiento complejo en un sistema complejo. Es por eso que mis colegas y yo lo usamos como un primer paso para tratar de desarrollar la teoría de la información semántica. Recientemente recibimos una subvención de la Fundación Templeton para comprender cómo la vida usa la información para crear significado, algo que la teoría de la información natural realmente no aborda. Dado que el modelo de Kuramoto es simple y habla sobre el tipo de comportamiento maravilloso que exhibe la vida, planeamos ver si podemos reformularlo dentro del marco de la teoría de la información. Si funciona, podríamos ver un poco más en profundidad cómo la vida y el universo dan sentido a la armonía.