proprieta emergenti

proprieta emergenti

proprietà emergènti locuz. sost. f. pl. – In un sistema complesso, costituito da un enorme numero di componenti fra loro interagenti con legge non lineare, proprietà collettive d'insieme non riconducibili a quelle dei suoi costituenti. Sono sistemi complessi, per es., tutti quelli appartenenti all’ambito della vita (un essere vivente, una colonia di esseri viventi microscopici o macroscopici, un ecosistema, ecc.). Molti sistemi sono complessi a più ordini: è il caso, per es., di un organismo vivo, composto di cellule, a loro volta composte di molecole e così via. I sistemi complessi godono in generale di un certo numero di proprietà, tra le quali l’irriducibilità della loro evoluzione a fattori strutturali, il carattere autoreferenziale della loro struttura interna, la capacità di autorganizzarsi. Il loro comportamento caotico (v. ) spiega perché il tentativo di molte discipline di adottare il metodo scientifico galileiano per replicarne il grande successo come strumento di conoscenza (tentativo che ha coinvolto la biologia, la sociologia, l’economia, ecc.) non sia stato coronato da significativi successi: si tratta di discipline che si occupano di sistemi complessi, ai quali il metodo scientifico classico non è applicabile. In questo ambito fisici, chimici, biologi e matematici sono impegnati in ricerche su fenomeni che per complessità si sottraggono alla diretta analisi attraverso l’applicazione di leggi fondamentali. Si tratta di una frontiera in corrispondenza della quale si sta verificando una transizione dall’approccio riduzionistico all’analisi dei fenomeni emergenti che, pur non violando le leggi microscopiche, non appaiono come una loro logica conseguenza. In tale quadro, sembra preminente il ruolo svolto dalla non linearità che è particolarmente importante per la descrizione dei fenomeni che avvengono lontano dalle condizioni di equilibrio. Il progresso nel settore del calcolo numerico, associato al crescente sviluppo dei calcolatori, ha permesso di affrontare i modelli matematici che simulano il comportamento dinamico di sistemi costituiti da molti componenti, interagenti reciprocamente. Questo approccio ha messo in evidenza, rimanendo sempre nell’ambito di un’impostazione deterministica, la presenza di effetti non previsti (dal caos all’autoorganizzazione). Lo studio dei comportamenti collettivi emergenti in sistemi composti da un gran numero (migliaia, milioni o miliardi) di componenti, omogenei o eterogenei, interagenti tra loro, è di notevole interesse, specialmente quando il comportamento collettivo del sistema è qualitativamente differente da quello di ciascun singolo componente. Problemi del genere sono presenti in fisica, oltre che in altre discipline: per es., sono rilevanti per comprendere il passaggio graduale del vetro o della cera dalla fase liquida alla fase solida. Tuttavia la comprensione di tali comportamenti è uno dei problemi più importanti della biologia: per es., il comportamento dei singoli neuroni è probabilmente ben compreso, ma non è affatto chiaro perché 10 miliardi di neuroni, collegati da centomila miliardi di sinapsi, formino un cervello che pensa.