Explicando o mistério da sincronização, de pêndulos balançando a grilos cantando
Uma variedade de coisas vivas e não vivas exibem sincronização comportamental. Por quê?
- A vida e o universo oferecem vários exemplos notáveis de sincronização espontânea entre populações.
- Não são apenas fenômenos mecânicos como metrônomos. Grandes populações de grilos ou neurônios conseguem sincronizar seu comportamento para que seus pios ou seus disparos neurais acabem funcionando em progressão de passo fixo.
- Um dia, esperamos aprender como a vida dá sentido à harmonia.
Os pássaros fazem isso. Os insetos fazem isso. Até mesmo o público em uma peça faz isso. As células do seu corpo estão fazendo isso agora, e é incrível.
O que todos eles estão fazendo é sincronizar. De vaga-lumes piscando em ritmo em um campo de verão, a aplausos estrondosos de uma platéia de alguma forma caindo em uma batida, a vida e o Universo oferecem vários e notáveis exemplos de sincronização espontânea entre populações. Embora ainda existam mistérios profundos sobre como isso ocorre, os cientistas já capturaram o mecanismo básico que não apenas explica a sincronização espontânea, mas pode oferecer algumas pistas fundamentais sobre a vida e seu uso da informação.
Ciência da sincronização
Os cientistas têm confrontado o mistério da sincronização desde o nascimento da ciência. Em 1665, Christiaan Huygens, que inventou os relógios de pêndulo, escreveu que viu um estranho compartilhado por pêndulos posicionados um ao lado do outro. Depois que cada um começou fora de fase - ou seja, balançando em seu próprio ritmo - os dois pêndulos logo entraram em uma dança perfeita. Sendo o físico brilhante que era, Huygens deduziu que devia haver alguns movimentos sutis e imperceptíveis do material que sustentava os dois pêndulos que os levavam a sincronizar.
O assunto mais tarde se ampliaria para além dos fenômenos mecânicos. Em 1948, Norbert Weiner escreveu um livro chamado Cibernética que se concentrava nos problemas gêmeos de controle e comunicação em sistemas. Em seu livro, Weiner perguntou como grandes populações de grilos ou neurônios conseguem sincronizar seu comportamento para que seus gorjeios ou seus disparos neurais acabem se movendo em uma progressão de passo fixo.
Então, se os mundos vivos e não vivos exibem sincronização espontânea, quais são os elementos-chave necessários para capturar sua essência?
Acoplamentos e osciladores
O avanço crítico no campo veio ao reconhecer que todos os casos de sincronização poderiam ser capturados matematicamente usando dois componentes. Primeiro, há um população de osciladores — uma maneira matemática sofisticada de dizer qualquer coisa que se repita. Um pêndulo é um oscilador mecânico. Um neurônio disparando repetidamente em um cérebro é um oscilador celular. Os relâmpagos piscando em um campo são osciladores de animais.
O próximo passo é permitir algum tipo de acoplamento entre todos os indivíduos. Os pêndulos repousam sobre uma mesa. Os neurônios têm conexões com outros neurônios. Os vaga-lumes podem ver uns aos outros se iluminando. Estes são todos exemplos de acoplamentos.
Inscreva-se para receber histórias contra-intuitivas, surpreendentes e impactantes entregues em sua caixa de entrada todas as quintas-feirasCom esses dois componentes, todo o problema pode ser capturado em matemática usando o que é chamado de sistemas dinâmicos, que são basicamente equações diferenciais em esteróides. Foi exatamente isso que Yoshiki Kuramoto fez em dois artigos, escritos em 1975 e 1982. O chamado Modelo Kuramoto tornou-se a base padrão-ouro para o estudo da sincronização espontânea. O Modelo Kuramoto revelou o equilíbrio entre a força do acoplamento entre os osciladores e a diversidade de frequências inatas dentro de cada um deles.
Qual é a frequência, Kuramoto?
Se cada grilo está cantando com seu próprio pulso – um pulso completamente aleatório quando comparado com todos os outros grilos – então apenas um acoplamento muito forte levará a uma bela sincronização de pios. Aqui, “acoplamento forte” significa que os grilos estão realmente prestando atenção um no outro. Acoplamento fraco significaria que os grilos ouvem uns aos outros, mas eles não estão motivados a prestar muita atenção. Somente se todos os grilos tiverem frequências de chilrear inatas relativamente próximas umas das outras, eles poderão entrar em sincronia e, então, poderão fazê-lo mesmo com acoplamento fraco.
Uma ampla gama de frequências inatas precisa de acoplamentos fortes para sincronização. Uma pequena faixa de frequências inatas precisa apenas de acoplamentos fracos para sincronização.
A característica mais importante que o Modelo Kuramoto revelou, no entanto, foi a transição de fase distinta nesses tipos de sistemas. Uma mudança de fase é uma mudança relativamente abrupta de um tipo de comportamento (sem sincronização) para outro (sincronização completa). Os cientistas descobriram que o modelo Kuramoto exibia um claro início de sincronização, que é a marca registrada de uma mudança de fase. À medida que a força de acoplamento entre uma população de osciladores aumenta, eles farão a transição repentina do caos para o coro.
O Modelo Kuramoto é um belo exemplo de um sistema matemático simples que é capaz de capturar comportamentos complicados em um sistema complexo. É por isso que meus colegas e eu estamos usando isso como um primeiro passo na tentativa de desenvolver uma teoria da informação semântica. Recentemente, recebemos uma bolsa da Templeton Foundation para entender como a vida usa a informação para criar significado – algo que a teoria da informação normal não aborda. Como o Modelo Kuramoto é simples e fala sobre o tipo de comportamento notável que a vida exibe, planejamos ver se podemos reformulá-lo em uma estrutura de teoria da informação. Se funcionar, podemos ver um pouco mais profundamente como a vida e o Universo dão sentido à harmonia.
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