ელექტროქსელი, ცხვრის ფარა, უჯრედებში მიმდინარე ბიოლოგიური პროცესები თუ "ფეისბუკის" პლატფორმა: ყველა ამ შემთხვევაში საქმე გვაქვს კომპლექსურ და დინამიკურ ქსელებთან, რომლებსაც ხშირად ვხვდებით ყოველდღიურ ცხოვრებაში. როგორ შეიძლება ასეთი ქსელების გაკონტროლება? ამერიკელ მეცნიერთა ჯგუფმა ამ შეკითხვაზე პასუხის მისაღებად შექმნა მათემატიკური სისტემა. სისტემის მიზანია სხვადასხვა სახის ქსელის საკონტროლო პარამეტრების განსაზღვრა. როგორც ჟურნალ Nature-ში გამოქვეყნებულ სტატიაში წერენ გამოკვლევის ავტორები, ერთობ იოლია სოციალური ქსელების, მაგალითად „ფეისბუკის“ კონტროლირება და მასზე გავლენის მოხდენა. ბევრად უფრო რთულია ბიოლოგიური სისტემების კონტროლი.
„ყველაზე უფრო რთულია გაფანტული, არაჰომოგენური ქსელების კონტროლი“, - იტყობინებიან ბოსტონის ჩრდილო-აღმოსავლეთის უნივერსიტეტისა და კემბრიჯის მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტის თანამშრომლები, ალბერტ-ლასლო ბარაბაში და მისი კოლეგები. ამ დასკვნამდე მივიდნენ ისინი მათ მიერ შემუშავებული კომპიუტერული ალგორითმის მეშვეობით, რომელიც ნებისმიერი ქსელის ანალიზის საშუალებას იძლევა. მეცნიერთა მთავარი ამოცანა იყო, გაერკვიათ, ქსელის რამდენ და რომელ კვანძებში უნდა შეეყვანათ ინფორმაცია, რათა ის მთელ ქსელზე გავრცელებულიყო. ეს ინფორმაცია შეიძლება იყოს, მაგალითად, პოლიტიკური მოსაზრება სოციალურ ქსელში, ბიოლოგიური სიგნალი ანდა ჩიტების გუნდის მიერ მიმართულების ცვლა.
მეცნიერები მოელოდნენ, რომ ყველაზე ეფექტიანი იქნებოდა იმ კვანძების მართვა, რომლებიც ქსელის მაქსიმალურ მონაწილესთან იყო დაკავშირებული. მაგრამ მათდა გასაკვირად ალგორითმა აჩვენა, რომ ეს არ არის საუკეთესო სტრატეგია. უფრო მოგებიანი იყო ქსელში განაწილებული სწორი კვანძების შერჩევა ისე, რომ არ ჰქონდა მნიშვნელობა, რამდენ მონაწილეს აკავშირებდნენ ისინი. სხვა სიტყვებით: ქსელის სტრუქტურას გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მისი კონტროლის ხარისხისთვის.
აღმოჩნდა, რომ მოულოდნელად იოლი ყოფილა ინტერნეტში სოციალური ქსელების გაკონტროლება მათი ჰომოგენურობის გამო. საამისოდ საკმარისია, ინფორმაციით მომარაგდეს მონაწილეთა მხოლოდ 20 პროცენტი, რათა ის მთელ ქსელზე გავრცელდეს. ეს დასკვნა შესაძლოა მნიშვნელოვანი აღმოჩნდეს მარკეტინგის ექსპერტებისთვის, რომელთა მიზანია, რაც შეიძლება მეტ ადამიანამდე მიიტანონ ამა თუ იმ პროდუქტისა თუ პოლიტიკური მოსაზრების შესახებ ინფორმაცია.
ბევრად უფრო რთული აღმოჩნდა ბიოლოგიური პროცესების კონტროლი. საფუარის უჯრედში გენეტიკური რეგულაციის მაგალითზე ბარაბაშიმ და მისმა კოლეგებმა დაადგინეს, რომ ქსელის ყველა კვანძის 80 პროცენტამდე უნდა იყოს მართული, რათა კონტროლი დამყარდეს მთელ სისტემაზე. ამის მიზეზს მეცნიერები ხედავენ ბიოლოგიური სისტემების არაჰომოგენურ სტრუქტურებში. ამის საპირისპიროდ, შედარებით მყარი, ტექნიკური ქსელები - როგორიცაა, მაგალითად, ელექტროქსელი - მთლიანად შეიძლება გაკონტროლდეს საგრძნობლად ნაკლები კვანძების მართვის გზით.
მართალია, ამ გამოკვლევის შემთხვევაში საქმე გვაქვს კომპიუტერულ სიმულაციასთან, მაგრამ, სავარაუდოა, რომ მოპოვებული შედეგების პრაქტიკული გამოყენება ბევრ სფეროშია შესაძლებელი. ელექტრომომმარაგებელ კომპანიებს უფრო იოლად შეეძლებათ ელექტროქსელის სტაბილურობის გაუმჯობესება. თავად მეცნიერებს სურთ, მომავალი კვლევისას განსაკუთრებული ყურადღება დაუთმონ ბიოლოგიურ სისტემებს, რომლებიც რთულად ექვემდებარება კონტროლს. ასეთ შემთხვევაში მოხერხდებოდა ნივთიერებათა ცვლის პროცესების, ანდა მიზანმიმართული მკურნალობის გაუმჯობესება. მაგალითად, ბაქტერიული ინფექციის შემთხვევაში დაავადების გამომწვევი ბაქტერიებიც დინამიკურ ქსელს ქმნიან. ასეთ ქსელში უმნიშვნელოვანესი კვანძების გამოვლენა სასარგებლო იქნებოდა უფრო ქმედითი ანტიბიოტიკების შესაქმნელად.
„ყველაზე უფრო რთულია გაფანტული, არაჰომოგენური ქსელების კონტროლი“, - იტყობინებიან ბოსტონის ჩრდილო-აღმოსავლეთის უნივერსიტეტისა და კემბრიჯის მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტის თანამშრომლები, ალბერტ-ლასლო ბარაბაში და მისი კოლეგები. ამ დასკვნამდე მივიდნენ ისინი მათ მიერ შემუშავებული კომპიუტერული ალგორითმის მეშვეობით, რომელიც ნებისმიერი ქსელის ანალიზის საშუალებას იძლევა. მეცნიერთა მთავარი ამოცანა იყო, გაერკვიათ, ქსელის რამდენ და რომელ კვანძებში უნდა შეეყვანათ ინფორმაცია, რათა ის მთელ ქსელზე გავრცელებულიყო. ეს ინფორმაცია შეიძლება იყოს, მაგალითად, პოლიტიკური მოსაზრება სოციალურ ქსელში, ბიოლოგიური სიგნალი ანდა ჩიტების გუნდის მიერ მიმართულების ცვლა.
მეცნიერები მოელოდნენ, რომ ყველაზე ეფექტიანი იქნებოდა იმ კვანძების მართვა, რომლებიც ქსელის მაქსიმალურ მონაწილესთან იყო დაკავშირებული. მაგრამ მათდა გასაკვირად ალგორითმა აჩვენა, რომ ეს არ არის საუკეთესო სტრატეგია. უფრო მოგებიანი იყო ქსელში განაწილებული სწორი კვანძების შერჩევა ისე, რომ არ ჰქონდა მნიშვნელობა, რამდენ მონაწილეს აკავშირებდნენ ისინი. სხვა სიტყვებით: ქსელის სტრუქტურას გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მისი კონტროლის ხარისხისთვის.
აღმოჩნდა, რომ მოულოდნელად იოლი ყოფილა ინტერნეტში სოციალური ქსელების გაკონტროლება მათი ჰომოგენურობის გამო. საამისოდ საკმარისია, ინფორმაციით მომარაგდეს მონაწილეთა მხოლოდ 20 პროცენტი, რათა ის მთელ ქსელზე გავრცელდეს. ეს დასკვნა შესაძლოა მნიშვნელოვანი აღმოჩნდეს მარკეტინგის ექსპერტებისთვის, რომელთა მიზანია, რაც შეიძლება მეტ ადამიანამდე მიიტანონ ამა თუ იმ პროდუქტისა თუ პოლიტიკური მოსაზრების შესახებ ინფორმაცია.
ბევრად უფრო რთული აღმოჩნდა ბიოლოგიური პროცესების კონტროლი. საფუარის უჯრედში გენეტიკური რეგულაციის მაგალითზე ბარაბაშიმ და მისმა კოლეგებმა დაადგინეს, რომ ქსელის ყველა კვანძის 80 პროცენტამდე უნდა იყოს მართული, რათა კონტროლი დამყარდეს მთელ სისტემაზე. ამის მიზეზს მეცნიერები ხედავენ ბიოლოგიური სისტემების არაჰომოგენურ სტრუქტურებში. ამის საპირისპიროდ, შედარებით მყარი, ტექნიკური ქსელები - როგორიცაა, მაგალითად, ელექტროქსელი - მთლიანად შეიძლება გაკონტროლდეს საგრძნობლად ნაკლები კვანძების მართვის გზით.
მართალია, ამ გამოკვლევის შემთხვევაში საქმე გვაქვს კომპიუტერულ სიმულაციასთან, მაგრამ, სავარაუდოა, რომ მოპოვებული შედეგების პრაქტიკული გამოყენება ბევრ სფეროშია შესაძლებელი. ელექტრომომმარაგებელ კომპანიებს უფრო იოლად შეეძლებათ ელექტროქსელის სტაბილურობის გაუმჯობესება. თავად მეცნიერებს სურთ, მომავალი კვლევისას განსაკუთრებული ყურადღება დაუთმონ ბიოლოგიურ სისტემებს, რომლებიც რთულად ექვემდებარება კონტროლს. ასეთ შემთხვევაში მოხერხდებოდა ნივთიერებათა ცვლის პროცესების, ანდა მიზანმიმართული მკურნალობის გაუმჯობესება. მაგალითად, ბაქტერიული ინფექციის შემთხვევაში დაავადების გამომწვევი ბაქტერიებიც დინამიკურ ქსელს ქმნიან. ასეთ ქსელში უმნიშვნელოვანესი კვანძების გამოვლენა სასარგებლო იქნებოდა უფრო ქმედითი ანტიბიოტიკების შესაქმნელად.
