Las redes, que constan de componentes interconectados, como dispositivos o entidades biológicas, facilitan el intercambio de información entre sus nodos. Comprender cómo fluye la información dentro de estas redes es fundamental para avanzar en campos como la inteligencia artificial y la neurociencia.
Para medir el flujo direccional de información, los científicos tradicionalmente se basan en la entropía de transferencia, una construcción matemática que mide la transferencia de información entre nodos. Sin embargo, las metodologías anteriores para calcular la entropía de transferencia a menudo se basaban en aproximaciones, lo que comprometía su confiabilidad y precisión.
En un avance importante, investigadores de AMOLF, un instituto de física de los Países Bajos, han introducido un algoritmo computacional llamado TE-PWS. Este algoritmo permite una cuantificación precisa de la entropía de transferencia en varias redes complejas, lo que supone un avance crucial en este campo. Sus hallazgos han sido publicados en Cartas de evaluación física y brindar nuevas oportunidades para investigar la transferencia de información en sistemas tanto biológicos como artificiales.
Avishek Das, coautor del estudio, destacó el papel crucial de las redes en la vida cotidiana e ilustró su presencia en Internet, los mercados financieros, los ecosistemas e incluso el cerebro humano. Estas redes funcionan procesando señales externas para producir resultados inteligentes, lo que hace que sea fundamental conocer su flujo de información.
Un objetivo principal de Das y su colega Pieter Rein ten Wolde era establecer un método sólido para comprender y controlar el procesamiento de información dentro de sistemas complejos. Hasta el momento de su trabajo, la cuantificación de los flujos de información direccional en modelos generales de redes se veía obstaculizada por errores impredecibles. TE-PWS es un gran avance en este contexto, ya que por primera vez cuantifica con precisión la entropía de transferencia.
Medir la transferencia de información implica rastrear fluctuaciones simultáneas entre nodos a lo largo del tiempo, un proceso complicado por la rareza de tales fluctuaciones en los enfoques de simulación tradicionales. Los investigadores abordaron ingeniosamente este desafío utilizando una técnica conocida como «muestreo de importancia», un método que se encuentra comúnmente en la física estadística. Este enfoque permite simular fluctuaciones raras con mayor frecuencia, lo que permite un recuento preciso y el cálculo exacto de la entropía de transferencia para diferentes modelos.
Una ventaja notable de TE-PWS es su adaptabilidad a diferentes escenarios de red, lo que permite niveles arbitrarios de no linealidad y retroalimentación, a diferencia de los métodos tradicionales que a menudo fallan en tales condiciones.
En su estudio, los investigadores demostraron que una fuerte retroalimentación dentro de una red puede, de manera contraria a la intuición, mejorar la transferencia de información a nodos distantes. Además, el algoritmo demostró ser eficaz; igualaba o requería menos tiempo de cálculo que los métodos existentes y al mismo tiempo mantenía una alta precisión.
Las pruebas iniciales confirmaron la superioridad del TE-PWS, y la técnica superó a los enfoques anteriores. La ausencia de aproximaciones en el algoritmo garantiza que produzca resultados reales que son esenciales para una investigación científica rigurosa en disciplinas como la física, la ciencia de redes y la neurociencia.
En sus comparaciones, Das señaló que muchos métodos tradicionales eran inexactos y menos eficientes, lo que subraya la necesidad de TE-PWS como el único enfoque confiable para evaluar el flujo de información en redes de propósito general.
Las implicaciones de esta investigación son oportunidades profundas y abiertas para futuras investigaciones sobre la transferencia de información en varios sistemas, incluida la inteligencia artificial, las redes de comunicación, los mercados financieros, los marcos ecológicos y las redes neuronales. Debido a su precisión y eficiencia computacional, TE-PWS podría resultar invaluable para analizar redes complejas a gran escala.
Aprovechando este impulso, los investigadores quieren aplicar TE-PWS para investigar el procesamiento de información en células bacterianas a través de sus redes de señalización química. Incluso estos organismos aparentemente simples son capaces de realizar cálculos complejos como la optimización, y el nuevo algoritmo podría desentrañar las complejidades de cómo funcionan eficazmente sus redes de señalización.
