Diario de Navarra

Nuestro mundo está lleno de redes. Las de Internet o las aplicaciones sociales como Facebook o Instagram parecen el ejemplo más obvio, pero hay muchas más. Nuestro cerebro también es una enorme red, formada por neuronas. Las proteínas que construyen nuestro cuerpo también generan redes. No es extraño entonces que la ciencia haya intentado desde hace tiempo conocer cómo funcionan las redes y determinar si tienen algo en común las redes que forman las sociedades con las que forman los animales, por ejemplo. “Es un enorme campo de investigación”, dice Stefano Boccaletti, un físico italiano, de Florencia, que se formó también en la Universidad de Navarra y que después ha llevado su carrera por Israel o China, entre otros lugares. Su prestigio es enorme: ya cuando era profesor en la Comunidad foral tres de sus artículos fueron citados en más de 2.500 ocasiones en revistas importantes. El martes regresó a Pamplona, “la ciudad donde nació científicamente”, para pronunciar en el edificio de Ciencias de la Universidad de Navarra la lección Albareda, que la cátedra Timac Agro, dedicada a mejorar el conocimiento sobre el medio ambiente y la química agrícola y encarga cada año a un científico de prestigio. Boccaletti podía haber hablado del caos y su control, de las ópticas no lineales, otros campos en los que ha investigado, pero prefirió la teoría de las redes complejas, “una de las de más éxito de la ciencia de hoy”. La investigación de las redes en realidad tiene mucho tiempo y lleva el nombre de grandes matemáticos como Leonhard Euler, el suizo que tomó como ejemplo la ciudad que hoy se conoce como Kaliningrado y pertenece a Rusia. En sus tiempos se llamaba Königsberg y formaba parte de Prusia. Entonces, y ahora, un río se bifurca de modo que sus brazos forman una isla en el centro de la ciudad y la dividen en zonas. “Euler, que era un príncipe de la matemática, inició la teoría de grafos resolviendo el problema de los puentes de Königsberg”, que se preguntaba si habría un camino que recorriera toda la ciudad pasando una sola vez por los siete puentes que salvaban el río y volviera a su inicio. Aquel problema iniciaba el mundo de las redes. “Después hay que trasladarse hasta los años 50, cuando surge la figura de Paul Erdös, en Hungría, que escribe una teoría que explica todo lo que ocurre cuando una red está compuesta al azar”. LAS REDES REALES Pasó el tiempo y en los años 90 esas teorías matemáticas un tanto teóricas se iban a dar de bruces contra un muro, la realidad. “En aquellos años por primera vez existían datos sobre redes reales suficientemente grandes como para hacer una estadística sobre ellas y ordenadores suficientemente potentes como para analizarlos”, explica el investigador italiano, que comenzó su carrera en Florencia y que en 1998 fue el primer becario que ganó en la Universidad de Navarra la beca Marie Curie que concede la Unión Europea. “Cuando se analizaron las redes reales, se descubrió que no sirven las leyes que había previsto Erdös, que las redes se forman de una manera diferente. Comenzó el camino de las redes complejas”. Se iba a necesitar una matemática nueva, pero eso no era lo más sorprendente. Lo que más llamaba la atención es que esas redes compartían propiedades universales, por mucho que unas las originara la sociedad, como las redes sociales a través de Internet, otras las controlara la mano del hombre, como las redes de aeropuertos, y en muchas el ser humano no tuviese nada que ver, como las redes biológicas que forman las proteínas y que responden a miles de años de evolución. Pues bien, todas ellas, por muy diferentes, que parezcan, comparten mecanismos similares. LAS LEYES DE LAS REDES Esas propiedades probablemente les van a sonar. Una es del mundo pequeño, tal y como la bautizó el psicólogo estadounidense Stanley Mingram. Él fue quien probó lo que en otros foros se denomina como la ley de los seis grados de separación, que dice que todos los habitantes de la Tierra están conectados entre sí por no más de cinco intermediarios. Es decir, que a través de conocidos y conocidos de esos conocidos, en seis pasos usted llegaría, por decir alguien, a Donald Trump. O al Dalai Lama. Si lo traducimos al lenguaje de las redes, diríamos que siempre hay un camino en cinco pasos que une dos nodos. “Las redes pueden ser muy gordas, muy complicadas, pero desde cualquier punto se puede llegar a otros sitio en un número pequeño de pasos. Esa es una propiedad fundamental”. Otra es la de estar libre de escalas. “Las redes son muy heterogéneas. En las redes clásicas, si escogías un nodo al azar, era más o menos equivalente a los demás, tenía la misma importancia. Ahora no. Hay listas de importancia, rankings. Si quiero ser un influencer en Facebook, según como haga mis amistades iniciales conseguiré que me elijan y ganer importancia. Existen modos para hacer que Google me ponga entre los primeros resultados. Todo eso es matemática. Al fin y al cabo, se trata de definiciones, formas de analizar las redes que los matemáticos tratan como matrices. De la matemáticas se sacan conceptos como el del ranking o la centralidad de los nodos y después se aplican a las distintas realidades”. La teoría de las redes complejas analiza no solo las estructuras, sino su dinámica. “No hay más que pensar en el cerebro. La Inteligencia Artificial no hace más que aprender cómo funciona el cerebro, cómo calcula y crea ordenadores que simulan estos mecanismos. Se dice que el cerebro hace un trillón de operaciones por segundo, y de la gran mayoría no nos damos cuenta, pero le basta alimentarse con un plato de pasta. La máquina más potente no llega al 1 por mil de esas operaciones y necesita media central nuclear para funcional”, señala medio en broma medio en serio. “Por eso hay que aprender de las redes biológicas que se han optimizado durante años y años de evolución para ser más robustas. Para saber cómo construir una red eléctrica en la que un fallo no me genere un apagón importante conviene aprender por ejemplo de las redes de proteínas y cómo hacen para que cuando se produce una mutación el daño sea más limitado”, señala el italiano para introducir conceptos de la teoría de redes como los de centralidad, vulnerabilidad o eficiencia en procesar información. APLICACIONES Por supuesto, no todas las redes son iguales al 100%. “Sólo lo son en la gran estadística. Por ejemplo, en las redes sociales, si yo soy rico la tendencia es que mis amigos sean ricos. Sin embargo, en las redes biológicas ocurre lo contrario. Los hubs (nodos con muchas conexiones) tienden a unirse a otros pequeños, para garantizar su función en la red”. Pero, salvadas esas excepciones, los estudios sobre redes ya han comenzado a dar resultados de lo más variopintos. Boccaletti refiere que conocer la red genética de las plantas ayuda a determinar el gen en el que se debe actuar para que una planta resista mejor en condiciones casi en el desierto. Pero el conocimiento de redes ha llegado incluso a servir para curar a niños epilépticos que por la gravedad de su enfermedad no tenían otra opción que pasar por una intervención quirúrgica en el cerebro. “Las redes ayudan al cirujano a determinar cuál es el trozo que debe cortar. Durante una semana miden la actividad del cerebro del niño para así determinar en que zona de la red cerebral hay que intervenir”. Las redes complejas, concluye el italiano, “ayudan a dar una respuesta rigurosa, con tratamiento matemático, a problemas muy reales de la vida.”

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Las redes organizan el mundo

Las redes sociales, Internet, pero también el cerebro son redes que modulan nuestra vida. Por eso las matemáticas y la física se han esforzado en conocer cómo funcionan. Ahora las últimas teorías pueden confrontarse con millones de datos

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