Me gustaba el artículo que os traslado hoy, cuyo título traduzco de forma literal porque me ha parecido también interesante.

Explica de forma simple y didáctica lo mucho que tienen en común, como también nos decían Steven Johnson (en Emergence: The Connected Lives of Ants, Brains, Cities, and Software) o Barábasi (Linked) nuestros cerebros, los de gusanos y los circuitos de computadora de alto rendimiento.

En una reciente conferencia en el Festival de Ciencia de Cambridge el psiquiatra Ed Bullmore preguntaba a la audiencia y otros usuarios de Twitter que twittearan sobre los conceptos que iban apareciendo, usando el hashtag #twitterbrain. Al final de la charla Bullmore mostraba la imagen resultante y explicaba cómo las redes en Twitter son similares a las formadas entre regiones interconectadas del cerebro humano.

Al igual que el cerebro humano, la red derivada de #twitterbrain resultó ser una red de mundo pequeño, lo que significa que las rutas que conectan dos nodos son relativamente cortas, con un alto grado de agrupamiento local. Significa que la información puede moverse con rapidez, tanto en distancias cortas y largas, así que tiene sentido que cualquier red de procesamiento de la información se adapte a esta tipología.

También como en la red del cerebro humano, la red #twitterbrain fue modular, lo que significa que su estructura general puede ser dividida en una serie de módulos que contienen nodos densamente conectados entre sí, pero escasamente conectados a los nodos de otros módulos. Se trata de una característica ventajosa para cualquier sistema de procesamiento de la información que tiene que adaptarse, evolucionar o cambiar con frecuencia sin poner en peligro la función en otros módulos.

Exsiten algunas diferencias entre estas dos redes de procesamiento de información, la red del cerebro y la de twitter, como el hecho de que en la red cerebral los nodos están más agrupados y el funcionamiento es, en general, menos eficiente que en la red social Twitter. 

Una posible explicación de las diferencias está en el hecho de que el cerebro humano está incrustado en un espacio físico, minimizando el coste de la conexión, comenta Bullmore. Conexiones de larga distancia entre las regiones del cerebro costarían mucho en términos de energía metabólica y el cerebro ha evolucionado para mantener el coste de conexión en mínimos. La red de Twitter, por contra, es probable que esté menos limitada por los costes de hacer conexiones de larga distancia (tweets) entre las personas.

El difícil equilibrio entre la complejidad necesaria para garantizar un alto rendimiento y el coste de conexión de esa complejidad son los factores que han causado que el cerebro evolucione hacia una determinada estructura matemática, conocida como la regla de Rent. La regla se repite no sólo en la red del cerebro humano, sino también en el sistema nervioso de un gusano nemátodo y en circuitos de computación de alto rendimiento.

 
La película, que os dejo a continuación, muestra la red cerebral durante una exploración de resonancia magnética funcional del cerebro, técnica que permite estudiar procesos además de estructuras. La red resultante se utiliza para analizar el flujo de información en los cerebros de personas sanas y en pacientes con trastornos como la esquizofrenia.

El video muestra la transición entre una red que muestra las conexiones entre las diferentes regiones del cerebro en sus localizaciones anatómicas a un nuevo diseño que hace hincapié en la estructura de la red, con los nodos reubicados en función de su pertenencia a determinadas comunidades.

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