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Ciencia |
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Escrito por Néstor V. Torres Darias
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domingo, 12 de marzo de 2006 |
Caos en sistemas biológicos III
Recibido: lunes, 21 junio 2004; revisado: jueves, 04 noviembre 2004
Caos en
sistemas biológicos III
Néstor V. Torres
Departamento de Bioquímica y Biología
Molecular
Universidad de La Laguna
e-mail:
Esta dirección de correo electrónico está protegida contra los robots de spam, necesita tener Javascript activado para poder verla
página web:
http://webpages.ull.es/users/sympbst
6. Fractales y caos
Siempre que un sistema
manifiesta dinámica caótica, ésta aparece asociada con un tipo de geometría
caracterizada por su dimensión no entera,
los objetos
fractales. El término fractal
fue acuñado por el matemático francés de origen polaco Benoit Mandelbrot. En
sus propias palabras:
Acuñé fractal
del latín fractus, que proviene del
verbo frangere: quebrar, crear
fragmentos irregulares. Es por esto especialmente adecuado, puesto que además
de a “rotura”, fractus alude a “irregular”,
siendo esta una característica presente en cada fragmento.
Los objetos fractales
son, pues, figuras geométricas sumamente complejas y detalladas. Si
amplificamos una sección de las mismas nos encontramos con tanta complejidad y
detalle como en la situación anterior, de tal manera que las secciones más
pequeñas son similares a las grandes. Mientras la geometría clásica,
euclidiana, que todos nosotros aprendimos en la escuela describe rectas,
elipses, círculos, etc., objetos todos ellos relacionados con sistemas
lineales, la geometría fractal es la propia de los sistemas no lineales, es una
descripción de algoritmos.
Los fractales tienen
tres propiedades definitorias: la autosimilaridad,
la autorreferencia y la dimensión fraccionaria. La primera se
manifiesta en que las sucesivas ampliaciones de cualquier detalle de las mismas
son indistinguibles de los originales. La segunda implica que la forma de
generar un fractal es mediante un algoritmo recurrente. Por último, la dimensión
fraccionaria alude al hecho de que los objetos fractales se encuentran en un espacio
geométrico de dimensión no entera. Es decir, son objetos geométricos que están
a medias entre la recta y el plano, o entre un plano y el espacio de tres
dimensiones.
Ilustraremos estas
propiedades, y, por ende, el concepto de fractal con un ejemplo, el triángulo de Sierpinski, unos de los
objetos fractales más sencillos. La mejor manera de definir el triángulo de
Sierpinski es mediante un algoritmo, o regla de construcción. Empezando por un
único triángulo equilátero, se toma el punto medio de cada lado y se conectan
entre sí de manera que se forme en su interior un nuevo triangulo equilátero.
La reiteración del proceso conduce a una figura con un número infinito de triángulos
en su interior (Figura 12).
Figura 12. Triángulo de
Sierpinski.
Otro ejemplo sencillo de
objeto fractal que se construye con la aplicación reiterada de una sencilla
regla (algoritmo) es el copo de nieve de
Koch. En este caso el fractal surge a partir de un triangulo equilátero
mediante el proceso de insertar en cada lado un triángulo que mida de lado un
tercio del anterior. En el límite la longitud del perímetro del copo es infinita,
mientras que la superficie que envuelve es menor que la del círculo que lo
circunscribe. Este objeto es más que una recta (tiene longitud infinita) pero
no llega a ser una superficie (Figura 13).

Figura 13. Copo de nieve
de Koch.
Pero sin duda el ejemplo
más conocido de objeto fractal es el conjunto
de Mandelbrot (Figura 14),
considerado por algunos como “el objeto más bello y complejo creado por el
hombre”. No es cuestión aquí de entrar en los detalles del algoritmo generador
del conjunto de Mandelbrot. Baste decir que el proceso sigue la siguiente
pauta: si f(x) es una función
y se aplica repetidamente la misma a partir de un valor determinado de x, e.g. x=a, se obtiene la sucesión
de valores:
a, f(a), f(f(a)),
f(f(f(a))),
...
El conjunto (ilimitado)
de valores que se obtiene de esta manera se divide en dos partes de acuerdo con
un criterio. Los valores que sirven para construir el conjunto de Mandelbrot forman
la frontera entre estos dos grupos. Los puntos “interiores” son aquellos
valores x=a para los cuales
la iteración de f aplicada a a los sitúa dentro de los
limites previamente definidos.
El conjunto de Mandelbrot presenta
todas las propiedades de los fractales que hemos descrito, entre las que no es
la menos destacable la autosimilaridad que se aprecia en la ilustración de la Figura
15.

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Figura 14. El conjunto de Mandelbrot.
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Figura 15. Autosimilaridad del conjunto
de Mandelbrot.
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La complejidad de este
objeto se puede asimismo observar si hacemos un “viaje” ampliando cada vez en
un millón de veces cada una de las secciones señaladas (Figura 16).
Figura 16. Complejidad del
conjunto de Mandelbrot.
Pero ¿qué relación
tienen los fractales con el caos? El carácter fractal se manifiesta en el caos
en varios aspectos. En primer lugar, la geometría de los atractores extraños es
fractal. Si se representan las órbitas de un atractor extraño y se amplían
sucesivamente se puede observar la autosimilaridad propia de los fractales, en
la que aparece y reaparece la misma estructura (Figura 17).

Figura 17. Estructura
fractal de un atractor extraño (Hénon).
Asimismo, se han
detectado estructuras fractales en algunas regiones separatrices de las cuencas
de atracción de dichos atractores y en los denominados diagramas de bifurcación de aquellos sistemas en los que existe
caos.
Por último, se observan
estructuras fractales en los registros de electroencefalogramas y
electrocardiogramas. Al aumentar las secciones de éstos se aprecia que (dentro
de las limitaciones experimentales de precisión del registro) tienen el mismo
aspecto, el mismo perfil (Figura 18).
Figura 18. Fractalidad de
los ECG y EEG.
7. Conclusiones
Hasta no hace mucho
tiempo un código implícito entre los científicos era que los sistemas sencillos
se comportan de modo sencillo y que el comportamiento complejo era el resultado
de causas complejas. La aparición de la TC viene a desmontar este prejuicio:
los sistemas sencillos pueden dar lugar a comportamientos complejos, y los
sistemas complejos no necesariamente llevan asociadas respuestas complejas.
Este conocimiento sin duda contribuye a una mejor comprensión de nuestro mundo,
pero al mismo tiempo aleja la posibilidad de poder controlarlo.
Desde el establecimiento del
comportamiento caótico como un fenómeno bien establecido, éste ha penetrado en las
ciencias biológicas. Los biólogos los han buscado, provocado y especulado sobre
sus implicaciones para los organismos vivos. Una vez superadas las primeras
impresiones que llevaban a sospechar que el caos estaba asociado con
condiciones patológicas, la investigación posterior llevó a admitir que la
dinámica caótica puede representar alguna ventaja para los seres vivos.
Actualmente la TC es una herramienta de trabajo en varios campos de la biología.
Se emplea para la identificación de procesos evolutivos que sirvan para
comprender los algoritmos genéticos, en simulaciones de vida artificial, en la
investigación de procesos cerebrales de aprendizaje y en campos de tan difícil
investigación como la conciencia y la mente.
La incontestable
evidencia del carácter no lineal del comportamiento de los sistemas biológicos
está siendo uno de los catalizadores más eficaces que, operando en el seno de
la comunidad científica, contribuye a que los planteamientos de disciplinas
hasta ahora consideradas distantes y distintas se aproximen. La TC es en sí
misma un alegato por la unificación de las ciencias. En lo que a la biología se
refiere, la emergencia del caos determinista ha forzado a biólogos y médicos a aproximarse
a los conceptos relevantes de las matemáticas necesarios para entender y
describir esta fenomenología. Y de la misma manera, ha impulsado a los matemáticos
a esforzarse por entender los principios biológicos básicos que se manifiestan
en ensayos biológicos y médicos.
Los administradores
científicos y académicos tienen en este sentido un papel que jugar para
impulsar la creación de entornos favorables que estimulen el trabajo
interdisciplinar de calidad. Dentro de la universidad, con mucha frecuencia el
mayor obstáculo es la estrechez de miras con la que se contempla el trabajo de
las áreas científicas clásicas y los méritos necesarios para la promoción
profesional. En las agencias financiadoras de la investigación, este problema
se manifiesta en el proceso de evaluación por pares y en las priorización de
las áreas de investigación. El reto es que sin relajar las expectativas de
calidad y excelencia, los administradores científicos sean más tolerantes con
aquellas ideas y propuestas que van más allá de las fronteras tradicionales
entre las disciplinas científicas.
Referencias
J. Gleick: Caos: la creación de una ciencia. Seix
Barral, 1987.
E.N.
Lorenz: La esencia del caos: un
modelo científico para la disparidad de la naturaleza. Círculo
de Lectores, 1993.
B.B. Mandelbrot: The fractal geometry of nature.
W.H. Freeman and Company, 1983.
Las Figuras 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 y 17 han sido tomadas, con permiso de los autores, de:
F. Montero, F. Morán: Biofísica: Procesos de autoorganización en biología.
EUDEMA, 1992.
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Sobre el
autor
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Néstor V. Torres Darias es Profesor Titular
de Bioquímica y Biología Molecular de la Universidad de La Laguna.
Especialista en modelización matemática y optimización de procesos
metabólicos (campo de la ingeniería metabólica), es director de numerosos
proyectos de investigación financiados por agencias autonómicas, nacionales y
europeas y autor de más de cincuenta trabajos de investigación y monografías
publicadas en revistas internacionales sobre temas de biotecnología y
bioquímica, así como de la monografía Pathway
Analysis and Optimization in Metabolic Engineering (Cambridge University Press, 2003). Profesor
visitante de las universidades de Michigan (USA), Quilmes (Argentina),
Técnica de Viena (Austria), Edimburgo (Escocia, UK) y Complutense de Madrid,
es miembro de la Sociedad Española de Biofísica, Society of Mathematical
Biology, New York Academy of Sciences y Sociedad Española de Bioquímica y
Biología Molecular. Ha sido evaluador de artículos científicos para las
revistas Journal of Theoretical Biology, Biotechnology and
Bioengineering, Journal of Biotechnology y Mathematical
Biosciences, entre otras, así como de la Agencia Nacional de Evaluación y
Prospectiva (España), Fonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
(Austria), National Science Foundation (USA), Welcome Trust (UK) y Fondo para
la Investigación Científica y Tecnológica (República Argentina). Ha dirigido
y participado en varios ciclos de conferencias y escrito diversos artículos
de divulgación científica. En la actualidad es Director de la Agencia Canaria
de Evaluación para la Calidad y Acreditación Universitaria.
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