Procesos naturales, modelos y
sistemas
Los humanos parecemos tener una
compulsión, innata o que se estabiliza en los primeros años de
vida, tendente a percibir todo (y a describir todo lo que percibimos)
en forma secuencial (temporal), espacial, y causal (en cadenas de
causa-efecto) (véase v.g. La síntesis Kantiana entre racionalismo y empirismo; Schopenhauer: el mundo como Voluntad y representación; Las metáforas y la construcción imaginaria de la realidad).
Somos sistemas complejos sometidos a un proceso permanente de cambio,
y que construye representaciones sobre lo que es el mundo, a partir
de percepciones muy puntuales procedentes de éste. Esto no significa
que cualquier representación que podamos crear tenga la misma
validez práctica. Dentro de nuestras limitaciones constitutivas, no
todas las descripciones espacio-temporales y causales que podemos
hacer de la realidad se ajustan a lo que observamos de forma
consistente y coherente, es decir, de forma pragmáticamente útil a
la hora de manipular y de predecir el comportamiento futuro de los
objetos observados. El llamado “conocimiento científico” no es
sino el estado actual de esa pragmática en la que un conjunto de
metáforas y conceptos sobre supuestos objetos reales (y clases de
objetos) ha sido aceptado como el conjunto cuya coherencia y
consistencia intrínseca (de unos conceptos observacionales con los
otros) es máxima.
Las descripciones
científicas de la realidad se hacen utilizando modelos, que son
conjuntos muy especiales de metáforas y conceptos. Un modelo
contiene un conjunto de teorías generales sobre la clase de objetos
a la que supuestamente pertenece el objeto descrito y también un
conjunto de hipótesis auxiliares sobre características únicas del
objeto que estamos describiendo y el ambiente que le rodea.
Normalmente, los modelos científicos se construyen en forma
matemática.
En las “instrucciones de uso” de un
modelo también hay que definir la "escala espacio-temporal"
en la que se debería observar la realidad para poderla comparar con
lo que el modelo predice (o escala espacio-temporal de aplicabilidad
del modelo) y la definición de lo que debería considerarse como
“las variables de interés” del objeto observado. No todas las
propiedades observables en el objeto las consideramos importantes y
relevantes para el modelo; sólo algunas de ellas. El conjunto
elegido constituye el "sistema de interés". Esta elección
de variables y escala del “observador-modelador” tendrá pues un
importante efecto sobre los resultados y predicciones que se
obtendrán del modelo.
Hay algunos casos en los que la
relación particular entre ''observador-modelador'' y ''objeto
observado-modelado'' puede ser olvidada sin que los resultados del
modelo pierdan validez. Son aquellas en las que existe un acuerdo
previo e incontrovertido entre las diversas partes interesadas que
utilizarán el modelo, sobre cómo interaccionarán con el objeto,
sobre la ‘‘escala espacio-temporal’’ a la que interesa
observarlo (por ejemplo, los distintos ambientes, momentos y
geografías en los que los actores observarán al objeto real no lo
afectarán hasta el punto de convertirlo en otra cosa a una velocidad
que requeriría un análisis evolutivo complementario) y hay también
un consenso previo sobre lo que debería considerarse como "el
sistema de interés", dentro de la variedad de detalles
diferentes con los que se puede presentar una misma clase de objetos
en momentos y sitios diferentes y para observadores diferentes.
En los apartados que siguen resumiremos
la forma como la ciencia actual ha llegado a concebir los procesos de
cambio en los objetos más complejos que percibe y describe, y
analizaremos dos ejemplos concretos: la biosfera y el sistema
climático.
Sistemas disipativos y sistemas
auto-organizativos
Todos los sistemas naturales de interés
para la sostenibilidad y para la supervivencia de los humanos sobre
el planeta Tierra (por ejemplo, los ciclos biogeoquímicos complejos,
las células vivas que realizan la fotosíntesis, los sistemas
ecológicos, o los sistemas humanos cuando se analizan en diferentes
niveles de organización y escalas por encima de la molecular) son
“sistemas disipativos”. Esto es, son sistemas atravesados por
flujos de energía, lejos del equilibrio termodinámico, y afectados
por procesos auto-organizativos.
Ejemplos de procesos auto-organizativos
relativamente simples son los cilindros de agua rotante (o las
columnas hexagonales) que se forman en una caja con agua calentada
por debajo; o las ondas y espirales que se producen en las
reacciones químicas no-lineales, como la de Belusov-Zhabotinski, y
que a veces siguen una pauta periódica y otras se generan de forma
caótica e impredecible.
Resumamos las características de los
procesos auto-organizativos. (i) Se dan en sistemas alejados del
equilibrio y abiertos a la energía y/o a los materiales externos,
por lo que no son sistemas hamiltonianos (que conservan su energía
total) sino sistemas abiertos disipativos (que toman energía de baja
entropía del medio, la hacen circular entre sus componentes, y la
dejan salir de nuevo al medio con mayor entropía de la que entró).
(ii) Muestran creación espontánea (no
buscada por el observador humano) de inhomogeneidad y cambios
cualitativos donde su estado previo era homogéneo y/o estable.
(iii) Sus variables observables a
escala macroscópica (como la temperatura o la densidad) interactúan
de un modo no-lineal. En los modelos matemáticos de los sistemas de
este tipo, cuando hay más de dos variables (y una variable que varía
espacialmente, como las de un fluido, equivale a infinitas variables)
el sistema puede generar atractores para la evolución de sus
variables, esto es, trayectorias recurrentes hacia las que las
variables del sistema tienden. Los atractores pueden ser
estacionarios, ciclos limite, ciclos multiples, o atractores
caóticos.
Desde el punto de vista del modelo
matemático, la estructura disipativa se produce cuando el sistema,
que estaba inicialmente en un estado estacionario (típico en muchos
sistemas termodinámicos abiertos), (a) pierde la estabilidad y (b)
cae en otro atractor de igual o mayor complejidad.
¿Cómo se produce la inestabilización
del sistema? Prigogine distingue tres formas: (a) por la aparición
de una fluctuación suficientemente intensa de las componentes, que
desestabiliza el atractor actual de la dinámica macroscópica del
sistema; (b) por cambio en los parámetros externos que controlan los
flujos, fuerzas termodinámicas, interacciones entre las partículas
o probabilidades de interacción entre los subsistemas
("inestabilidades sinergéticas" sistematizadas
posteriormente por H. Haken), o (c) por inestabilidad estructural
ante la aparición de nuevos componentes y/o nuevas interacciones
("inestabilidad estructural ante la aparición de nuevas
variables").
La primera clase de inestabilidad es
muy improbable en sistemas con atractores intensos que llevan
funcionando establemente mucho tiempo, porque esto mismo es una
demostración de que son estables ante las fluctuaciones estadísticas
habituales en sus componentes y en el entorno; pero todo sistema
compuesto de partes es sólo “metaestable”, esperando el tiempo
suficiente es siempre posible que aparezca una fluctuación
estadística que meta en el sistema una concentración de energía
anómala del entorno, o que lleve una gran parte de la energía del
sistema hacia un grupo de componentes que, al moverse
sincronizadamente, pueden romper la (meta)estabilidad del sistema.
En las inestabilidades de tipo (b)
(sinergéticas), los parámetros del medio ambiente dentro del cual
está el sistema pueden ir modificándose lentamente a lo largo de
periodos de tiempo mucho más dilatados que los tiempos típicos de
cambio del propio sistema; ello puede acabar volviendo inestable a
los atractores que ordenan el comportamiento del sistema. Éste puede
volverse inestable porque se modifiquen las tasas de interacción con
el entorno, las restricciones externas, o las probabilidades de
interacción entre sus subsistemas componentes (por ejemplo,
partículas). Esto último genera una posibilidad adicional de
comportamiento complejo, pues tales probabilidades de interacción
pueden estar siendo modificadas por alguna de las emergencias
macroscópicas generadas por la interacción de los componentes.
La aparición de columnas de convección
de forma hexagonal en sistemas naturales o de laboratorio se pueden
predecir mediante esta clase de modelos sinergéticos.
 |
| Columnas de convección formadas espontáneamente en un lago salino |
