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2.2: Papel de la teoría

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    Desde sus inicios, la ecología ha sido en parte una ciencia teórico-matemática, y ahora también es una ciencia computacional. La teoría matemática surge donde los sistemas son relativamente simples. En nuestra era moderna, la computación puede abordar sistemas algo más complejos, aunque la creación de cálculos en sistemas complejos que satisfagan los principios básicos de la ciencia sigue siendo problemática. Para sistemas muy complejos, la narrativa es todo lo que tenemos disponible.

    Examine los niveles en la Figura 2.1.1 para pensar en dónde se aplica la teoría. Las partículas y los átomos subatómicos son el reino de la mecánica cuántica, una de las teorías más sublimes y exitosas. La teoría se aplica muy bien al átomo de hidrógeno, un objeto de dos partículas. Y si bien se aplica a átomos más grandes, las matemáticas crudas se vuelven demasiado complejas a medida que crece el número de partículas, por lo que la computación entra en juego. En niveles más altos como el molecular, la teoría es más difícil de aplicar. La química orgánica, por ejemplo, no es una ciencia fuertemente matemática, y a nivel de protoplasma y células no existe una teoría matemática integral o equivalente computacional. Este nivel es demasiado complejo: con minúsculas máquinas moleculares que corren a lo largo de túbulos y llevan mitocondrias en sus espaldas a alta velocidad en relación con su tamaño, es más complejo que cualquier fábrica industrial. A nivel de los sistemas de tejidos y órganos, solo tenemos narrativas para guiar nuestra comprensión.

    ¿Qué sucede, entonces, a nivel de organismos, a la entrada a la ecología? Los organismos individuales son sumamente complejos. No existe una teoría matemática completa para el funcionamiento interno de organismos individuales. Pero externamente, los organismos se comportan como una unidad y las poblaciones se vuelven más simples que los individuos, pasando por alto los latidos del corazón, las tasas de activación de neuronas, la replicación de glóbulos blancos, etc., con toda su enorme complejidad. Los detalles desaparecen. Las poblaciones pueden describirse con matemáticas básicas. Las comunidades son más complejas, pero aún están al alcance de las matemáticas y, particularmente, al alcance de la computación. Y los ecosistemas son complejos, pero con algunas propiedades unificadoras.

    Así, toda la tierra comienza a ser más simple, y a nivel de planetas y sistemas solares, las cosas vuelven a ser muy matemáticas. Este es el nivel donde, con Newton, nació la ciencia moderna. En parte, esta simplicidad emergente se debe a que los niveles de detalle vuelven a fusionarse. A nivel de las órbitas planetarias, no importa que los dinosaurios alguna vez dominaran el planeta o que Mozart alguna vez escribiera algún concierto.

    A escalas más grandes aún, los sistemas solares son completamente descriptibles con computadoras, aunque las matemáticas se vuelven difíciles, y a medida que avanzamos hacia las galaxias y todo el universo las descripciones se vuelven difíciles de nuevo.

    El cambio de escalas implica así el movimiento sucesivo dentro y fuera de la simplicidad. ¿Dónde es mayor la complejidad en el universo? Resulta estar a aproximadamente un metro. En otras palabras, a nuestra escala. Un gran pico en la complejidad aparece justo donde nosotros y otras formas de vida surgieron.

    Eso no es un accidente. Una idea filosófica llamada principio antrópico débil sugiere que cualquier parte del universo que pueda sentarse alrededor y contemplarse a sí misma y al universo más grande debe ser compleja en sí misma. Estamos limitados a vivir a una escala de gran complejidad, o a no existir en absoluto. Eso merece alguna reflexión.

    Pero tratamos de encontrar la simplicidad entre esta complejidad, de dejarnos sentir que entendemos, y de dejarnos predecir lo que puede suceder.


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