L'idea alla base di questo studio è che in una rete organizzata con una data architettura (ad esempio, una rete a stella) e in condizioni adeguate, il/i nodo/i con il maggior numero di connessioni (in alto) sviluppano spontaneamente attività più complesse rispetto a quelli che ne hanno solo poche o anche una sola (in basso). Qui, viene mostrato un esempio che coinvolge oscillatori elettronici. Credito:Ludovico Minati
Gli scienziati del Tokyo Institute of Technology hanno scoperto alcuni nuovi aspetti di come le connessioni nelle reti possono influenzare il loro comportamento nel tempo. Generalmente, gli elementi di rete con molte connessioni generano attività più complesse di altri, ma questo effetto può essere invertito se le connessioni sono troppo forti. In contrasto, in casi come neuroni, che si comportano in modo apparentemente casuale quando da soli, la connettività può portare a modelli più regolari e prevedibili.
È comune trovare esempi di come le persone con molte connessioni, sociali o professionali, tendano ad avere una vita quotidiana piuttosto turbolenta e imprevedibile rispetto a quelle con meno relazioni, che di solito seguono routine più regolari. Questa differenza è particolarmente evidente quando si confrontano individui o comunità specifici, come i top manager contro gli operatori, o persone che vivono in una metropoli contro persone che vivono in campagna.
Questo può essere esteso a reti naturali e ingegnerizzate di elementi interagenti, dai neuroni agli oscillatori accoppiati e ai terminali wireless, dove i "nodi" (gli elementi di rete in cui le connessioni si intrecciano) che hanno più connessioni tendono ad avere dinamiche più ricche (l'attività si svolge nel tempo) . Comprendere la complessità delle reti all'interno di un sistema può darci una visione olistica di quel sistema, utile sia in biologia che in ingegneria.
In uno studio pubblicato sulla rivista Accesso IEEE , ricercatori in Giappone e in Italia hanno studiato utilizzando metodi teorici e sperimentali la dinamica delle reti in vari sistemi naturali e ingegnerizzati. Questa ricerca è stata il risultato di una collaborazione tra scienziati del Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech), in parte finanziato dalla World Research Hub Initiative, e le Università di Catania, palermitano, e Trento in Italia.
Risultati di simulazioni numeriche che mostrano la relazione tra il numero di connessioni (diametri del cerchio) e la complessità dell'attività (tonalità blu-rosso). Nelle reti senza scala, alcuni nodi "hub" hanno un numero sproporzionato di connessioni:quei nodi di solito generano modelli di attività più ricchi degli altri, ma l'effetto può essere perso anche invertito se ogni connessione, o accoppiamento, diventa troppo intenso (a sinistra). In reti totalmente casuali, il numero di connessioni è distribuito in modo più uniforme, quindi questa relazione non si osserva facilmente (a destra). Credito:Ludovico Minati
Il team di ricerca ha iniziato analizzando scenari puramente matematici. Primo, simulavano reti elementari a forma di stella, dove la maggior parte dei nodi (chiamati "foglie") hanno un'unica connessione ad un nodo centrale (chiamato "hub"); ogni nodo era costituito da un cosiddetto sistema Rössler, che è un elegante insieme di equazioni in grado di generare comportamenti piuttosto intricati. È apparso evidente che gli hub di queste reti mostrano quasi sempre un comportamento più complicato delle foglie, perché sono influenzati da molti nodi diversi contemporaneamente. Ma, se le connessioni tra i nodi sono troppo forti, le loro uscite diventano rigidamente legate l'una all'altra e questa relazione si perde, mentre se sono troppo deboli, l'effetto svanisce.
interessante, questo fenomeno è stato riscontrato anche in una rete fisica costituita da oscillatori elettronici collegati tra loro tramite resistori (Fig. 1). "È stato abbastanza sorprendente notare quanto sia forte la tendenza per i nodi hub e leaf a comportarsi in modo diverso, " spiega Assoc. Prof. Hiroyuki Ito, co-autore e responsabile del laboratorio in cui questi concetti verranno applicati per risolvere problemi di rilevamento nel campo dell'Internet of Things (IoT).
Per approfondire questo fenomeno, i ricercatori hanno condotto ulteriori simulazioni numeriche con reti più complicate contenenti un numero maggiore di nodi e modelli di connessione più intricati. Hanno scoperto che la relazione si applica generalmente anche a tali sistemi, a meno che le singole connessioni non siano troppo forti, nel qual caso la tendenza può anche capovolgersi e far sì che i nodi con meno connessioni mostrino un'attività più complessa. Il motivo di questa inversione non è ancora noto, ma può essere immaginato come i nodi altamente connessi che diventano "paralizzati" e il resto "prendendo il sopravvento" (Fig. 2). "Rimane molto da chiarire su come la struttura e le dinamiche delle reti si relazionano tra loro, anche in casi semplici, " dice Assoc. Prof. Mattia Frasca, dell'Università di Catania.
In natura, l'attività dei singoli elementi, come i neuroni, sembra spesso dominato dal rumore, o "casualità". Le simulazioni numeriche di una semplice rete neuronale esemplificano come connessioni adatte possono far sorgere modelli più prevedibili, come la generazione di "scoppi" (a sinistra). Nelle colture cellulari che crescono su matrici di elettrodi di registrazione, i neuroni situati all'interno di regioni ad alta connettività generano treni di picchi più prevedibili (a destra). Crediti:Ludovico Minati, e Daniel Wagenaar per la microfotografia culturale
Gli scienziati sono poi passati allo studio di uno dei tipi più complicati di reti naturali:quelle fatte di neuroni. A differenza dei sistemi matematici o ingegneristici, i neuroni viventi isolati sono abbastanza imprevedibili perché sono spesso soggetti a forme di casualità o "rumore". Analizzando l'attività dei neuroni viventi attraverso simulazioni e misurazioni, i ricercatori hanno scoperto che una maggiore connessione può aiutarli a ridurre questo rumore ed esprimere schemi più strutturati, in ultima analisi, consentendo loro di funzionare "utilmente". "Studi precedenti sulla funzione cerebrale mostrano relazioni simili tra le aree corticali. Pensiamo che una migliore comprensione di questi fenomeni potrebbe anche aiutarci a migliorare le interfacce cervello-computer, " aggiunge il prof. Yasuharu Koike, responsabile del laboratorio focalizzato su temi all'interfaccia tra ingegneria e biologia.
Questo studio fa luce su come la conoscenza delle complessità di un sistema di rete può essere utilizzata in diversi campi. Assoc. Prof. Ludovico Minati, autore principale dello studio, parla delle implicazioni dello studio, “Mentre occorre esercitare cautela e umiltà per non cadere in affermazioni eccessivamente generaliste, studi come questo possono esemplificare il potenziale valore ispiratore della ricerca multidisciplinare, che può avere un impatto non solo sull'ingegneria e sulla biologia, ma anche sui concetti di gestione".
