Una investigación de Northwestern University encontró que introducir diferencias entre los componentes de una red puede aumentar su estabilidad. El principio podría aplicarse a sistemas eléctricos, neurales, ecológicos y materiales diseñados, aunque los resultados proceden por ahora de modelos matemáticos y simulaciones.
La búsqueda de sistemas más resistentes no necesariamente pasa por hacer que todos sus componentes se comporten de la misma manera. Un grupo de físicos de Northwestern University encontró que cierto grado de desorden puede aumentar la estabilidad de redes complejas y, en algunos casos, incluso las variaciones introducidas al azar funcionan mejor que una configuración perfectamente uniforme.
El estudio, titulado Disorder-promoted stability, fue publicado el 17 de septiembre en la revista Science. Los investigadores desarrollaron un marco matemático para identificar las condiciones bajo las cuales la heterogeneidad, diferencias entre los componentes de una red o entre las conexiones que los unen, puede ayudar a un sistema a recuperarse de perturbaciones.
La idea contradice una suposición utilizada durante décadas en algunos modelos de dinámica de redes: que los sistemas son generalmente más estables cuando sus componentes son similares. En la realidad, sin embargo, las redes complejas rara vez son uniformes. Los generadores de una red eléctrica no funcionan exactamente igual, las neuronas presentan diferencias de forma y comportamiento y las especies dentro de un ecosistema desempeñan funciones distintas.
El equipo encabezado por Adilson Motter, director del Center for Network Dynamics de Northwestern, sostiene que esas diferencias no necesariamente representan defectos. Bajo determinadas condiciones pueden convertirse en una fuente adicional de estabilidad.
Los modelos simples podían ocultar el efecto
Parte de la explicación está en la manera en que tradicionalmente se han estudiado las redes. Para facilitar los cálculos, numerosos modelos reducen el comportamiento de cada nodo a una sola variable. Uno de los ejemplos más conocidos es el modelo de Kuramoto, utilizado para estudiar la sincronización entre osciladores.
Los investigadores encontraron que esas simplificaciones pueden eliminar precisamente las dinámicas que permiten que la heterogeneidad estabilice una red. Cuando los nodos poseen dinámicas internas suficientemente complejas, las diferencias entre ellos pueden mejorar la capacidad del sistema para regresar a un estado estable después de una perturbación. El artículo relaciona este comportamiento con propiedades matemáticas que aparecen en sistemas de mayor dimensionalidad y en interacciones no recíprocas.
Para comprobarlo, los científicos aplicaron su marco a modelos de redes eléctricas, neuronas, bandadas de animales, materiales estructurados y redes ecológicas. En cada caso analizaron qué ocurría después de introducir pequeñas perturbaciones. Si estas disminuían con el tiempo, el sistema recuperaba la estabilidad; si crecían, el sistema se alejaba de ella.
Ni demasiado orden ni demasiado desorden
El efecto tampoco significa que aumentar indefinidamente el desorden haga mejores a los sistemas. Los investigadores encontraron un punto intermedio: reducir excesivamente las diferencias puede disminuir la estabilidad, pero introducir demasiada variación también puede terminar desestabilizando la red.
El marco permite calcular qué grado y qué distribución de heterogeneidad producen el mejor resultado para un sistema determinado. Uno de los resultados más llamativos fue que las diferencias beneficiosas no siempre necesitan ser diseñadas cuidadosamente. En varios de los modelos, introducir variaciones aleatorias produjo sistemas más estables que la mejor configuración completamente uniforme.
Esto abre una posibilidad distinta para el diseño de sistemas complejos: en lugar de fabricar componentes idénticos y tratar cualquier desviación como un defecto, los ingenieros podrían introducir deliberadamente diferencias entre ellos.
De redes eléctricas a ecosistemas
La investigación también ofrece una posible explicación para una vieja paradoja de la ecología. Desde la década de 1970, algunos modelos matemáticos han sugerido que ecosistemas grandes y muy complejos deberían ser intrínsecamente inestables. Sin embargo, en la naturaleza existen ecosistemas extremadamente diversos capaces de persistir durante largos periodos.
Los autores plantean que las diferencias entre las interacciones de sus componentes, por ejemplo, entre plantas y polinizadores, podrían contribuir a esa estabilidad. El mismo principio podría aprovecharse para desarrollar materiales artificiales. Muchos materiales diseñados están formados por unidades repetidas prácticamente idénticas. Variar deliberadamente su tamaño, orientación, forma o propiedades físicas podría permitir comportamientos mecánicos diferentes y, potencialmente, más resistentes.
Investigaciones anteriores del mismo grupo ya habían encontrado ejemplos de este fenómeno. En 2020 mostraron que generadores eléctricos ligeramente diferentes podían sincronizarse mejor, y un trabajo de 2025 encontró efectos semejantes en modelos de bandadas y enjambres de drones. El nuevo estudio intenta establecer las condiciones generales que explican esos casos.
Los autores advierten, sin embargo, que el trabajo constituye principalmente un resultado matemático y computacional. El marco fue puesto a prueba mediante modelos, no mediante la modificación experimental de redes eléctricas, ecosistemas o materiales reales.
El siguiente problema será precisamente trasladar la teoría al diseño: determinar dónde introducir diferencias, qué tipo de variación utilizar y cuánto desorden necesita cada sistema. En lugar de eliminar las imperfecciones, el nuevo marco propone tratarlas como una posible herramienta de ingeniería.
