La palabra sincronización deriva de una raiz griega (syn chronos, que literalmente significa “con el mismo tiempo”) y, de hecho, su significado original se ha mantenido hasta el día de hoy en su uso coloquial como acuerdo o correlación en el tiempo de diferentes procesos.
Históricamente, el análisis de los fenómenos de sincronización en la evolución de los sistemas dinámicos fue objeto de investigación ya desde los comienzos de la física. Comenzó en el siglo XVII con el hallazgo de Christian Huygens al observar que dos péndulos sujetos a la misma barra oscilaban de tal forma que mantenían una relación específica de fase entre ellos, a pesar de la condición inicial que se les había impuesto, y que los mismos péndulos restablecían ese estado dinámico frente a perturbaciones de su movimiento.
Por otro lado, la observación de la naturaleza nos proporciona a diario miles y miles de ejemplos de fenómenos colectivos en donde unidades dinámicas se organizan en un estado de sincronía. Es suficiente con observar la luna cada noche y darse cuenta de que nuestro satélite nos muestra siempre la misma cara porque, en el curso de los años, la fuerza de gravitación con la Tierra se ha encargado de sincronizar sus movimientos de rotación y revolución.
También, la mayoría de las funciones biológicas en las células, o en los organismos, se realizan a través de estados de sincronización entre los componentes unitarios. Todo esto ha determinado que se haya multiplicado en los últimos años la investigación de fenómenos de sincronización en redes complejas de unidades dinámicas que interactúan entre ellas.
Como definición, se puede hablar de sincronización en redes como de un proceso a través del cual los muchos elementos de la red ajustan una determinada propiedad de su dinámica a un comportamiento común, debido al acoplamiento, las interacciones o bien a forzamientos externos. Esto puede significar sincronía completa de sus trayectorias, o bien formas mas débiles de sincronía, que tan solo implican la equivalencia en el tiempo, por ejemplo, de las dos fases, o bien formas de sincronía generalizada, en donde la evolución temporal de un elemento es una función tiempo-independiente de la evolución temporal del otro.
En el marco de la teoría de las redes complejas, inicialmente se trató de entender la íntima relación entre las propiedades topológicas de una red y su propensión a dar lugar a dinámicas sincronizadas, llegándose a descubrir que particulares arquitecturas de redes favorecen la sincronización de sus elementos, y otras la desfavorecen, llegando a resultados que, por lo tanto, permiten hacer previsiones sobre cuál es la arquitectura de red óptima en el caso en que un comportamiento síncrono sea deseable, y cuál en el caso en que se quiera evitar la sincronización.
Más recientemente la atención se ha volcado en el estudio de la aparición de fenómenos de sincronización en redes adaptativas, es decir, redes en donde las mismas interacciones de red co-evolucionan junto a la dinámica propia de cada uno de los elementos, o bien al estudio de métodos de control de dinámicas sincronizadas a través de perturbaciones externas que tengan el efecto de estabilizar o desestabilizar estos estados.
Por último, es de subrayar cómo todos los conocimientos logrados en estos años permiten ahora entender fenómenos como el de sincronización de cluster, es decir, situaciones donde la red entera se organiza en comunidades o módulos, cada uno de los cuales determina una particular dinámica de sincronización de forma coordinada con todos los demás y esto, a su vez, permite tener un nuevo enfoque en el estudio de las redes reales biológicas como el cerebro, cuyo funcionamiento es el resultado de un delicado equilibrio entre el procesado en paralelo de diferentes informaciones en diferentes áreas y la coordinación de estas distintas tareas.
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