La clave es la estructura

31 Octubre 2013

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La ciencia ha tenido históricamente una aproximación analítica al estudio del mundo y la naturaleza, descomponiéndolos en las partes que los forman y estudiándolas por separado. El objetivo ha sido derivar las propiedades del todo a partir de las propiedades de sus partes.

En los últimos años se ha demostrado que tan importante o más que las partes que componen un sistema, es cómo se relacionan las mismas, su estructura. Esta observación ha llevado a la aparición incluso de nuevas áreas científicas, como la ciencia de las redes. Un ejemplo claro de la importancia de la estructura nos la dio recientemente un amigo¹: toma una manzana y métela en una batidora. Antes y después de encender la batidora lo que hay dentro es el mismo conjunto de elementos básicos, pero su principal diferencia es la estructura.

En IMDEA Networks estamos desarrollando, dentro de un proyecto coordinado por las empresas Zed Worldwide S.A. y Factory Holding Company 25 S.L. (FHC25), una herramienta que va a permitir el estudio de sistemas grandes y complejos desde el punto de vista de su estructura. Para dicha herramienta, los sistemas a explorar se modelan como redes, formadas por entidades y las relaciones entre ellas. Por ejemplo, será capaz de estudiar de forma sencilla la estructura de las redes sociales, donde las entidades de la red son personas y sus relaciones pueden ser, por ejemplo, de amistad.

Sin embargo, estamos rodeados (y formados) de redes: la red de carreteras, la red de neuronas en nuestro cerebro, la red de relaciones comerciales entre empresas, etc. La potencia de nuestro instrumento es que podrá ser usado para estudiar todas esas redes también.

Los estudios que permitirá realizar incluyen la extracción de parámetros básicos de una red, como el número de entidades y relaciones que la componen, la distancia media entre ellas, el diámetro de la red, etc. Estas propiedades ya dicen mucho de la red. Incluso sin tener datos históricos, se puede inducir cómo se ha formado y ha crecido, y por lo tanto predecir hasta cierto punto cómo va a evolucionar. Si además se sabe como ha evolucionado la red en el tiempo, es posible hacer predicciones mucho más detalladas y ricas.

Un aspecto muy importante de estos estudios es la posibilidad de influir en la evolución futura del sistema estudiado. Por ejemplo, se pueden determinar las entidades clave existentes en la red (esos amigos que mantienen la panda unida), y sin las cuales la misma se desharía. Si sabemos quiénes son esos individuos, podemos tomar medidas para incentivar que no abandonen el sistema e incluso fomentar su actividad dentro del mismo.

Uno de los mayores desafíos que presenta el trabajo que se está desarrollando es el tamaño de las redes que se quieren estudiar. Se aspira a procesar redes de cientos de millones de entidades, con miles de millones de relaciones. Redes de esta escala son ya habituales (por ejemplo, Facebook o Twitter) y es evidente que el éxito de las ya existentes avala la aparición futura de otras incluso más complejas. El procesamiento eficiente de redes de este tamaño implica el desarrollo de una tecnología que está más allá de lo disponible actualmente. Lo que sí sabemos es que esta tecnología por venir buscará la clave de las redes en su estructura y el reto de su creación vendrá determinado por la complejidad de la misma.

 

Representación gráfica de redes en la que cada círculo es una entidad y las líneas representan relaciones entre entidades. La estructura w1 muestra una red muy densa e interrelacionada. Las estructuras w2 a 4 muestran diferentes aspectos relacionales de una misma red, por lo que la forma cambia según las relaciones a destacar (nodos más activos, dependencias, etc.).

Reproducimos el ejemplo (adaptado) con su permiso.