Idean un modelo basado en el cerebro para diseñar redes de comunicaciones

El Instituto de Neurociencias, centro mixto de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (Csic), ha desarrollado un modelo basado en el cerebro humano para diseñar redes eléctricas o de telecomunicaciones más estables.

El objetivo es evitar que estas redes se colapsen cuando uno de los nodos es atacado, incluso cuando no existen sistemas de respaldo, según un comunicado de la UMH, que ha señalado que esta investigación ha sido publicada en la revista científica 'Nature Physics'.

Las redes, tanto las naturales como las artificiales, están compuestas principalmente por nodos, enlaces y concentradores.

Los nodos son los puntos finales de la red, mientras que en los concentradores confluyen conexiones de múltiples nodos, lo que generalmente se conoce como enlaces.

El investigador del Instituto de Neurociencias Santiago Canals ha realizado este estudio, junto a un equipo de físicos de Brasil, de Argentina y de EEUU, liderado por el profesor del City College de Nueva York Hernán Makse y el investigador de la Universidad de Buenos Aires (Argentina) Mariano Sigman.

El trabajo se basa en la retroalimentación entre la neurobiología y la física estadística, lo que ha permitido elaborar y validar el modelo propuesto.

Para realizar el estudio, ha sido fundamental utilizar un modelo biológico estable con el que comparar los resultados teóricos con las verdades que aporta la naturaleza, sometida a siglos de evolución.

Por ello, afirma el comunicado de la UMH, es de «gran relevancia que se hayan empleado los datos de dos experimentos totalmente independientes sobre el funcionamiento del cerebro humano».

El primero de ellos se ha realizado a personas en estado de reposo, mientras que el segundo se ha llevado a cabo a personas que hacen tareas simultáneas, donde las redes cerebrales que se activan en cada caso difieren completamente de un experimento a otro.

Empleando resonancia magnética funcional y las técnicas establecidas para la recreación de las redes cerebrales a través de las imágenes tomadas, el equipo multidisciplinar comprobó que en ambos casos se cumplían las predicciones del modelo.

La transferencia de estos hallazgos hacia el campo de las matemáticas y la ingeniería posibilitará construir «redes de redes mucho más eficientes», añade la nota de prensa.

El trabajo ha sido posible gracias a la colaboración del Instituto de Neurociencias, el City College de Nueva York, la Universidad Federal do Ceará de Brasil y la Universidad de Buenos Aires.