Um termo que tem se tornado popular nos últimos anos, dado o contexto de estabelecimento efetivo da tecnologia e da internet, é o de “Redes complexas”. Definida de maneira muito simples, uma rede complexa é uma abstração, ou seja, algo que não pode ser visto, que permite a codificação de algum tipo de relação.
Para entender melhor, imagine uma rede social, na qual os objetos são indivíduos que fazem parte da rede e apresentam algum tipo de relação, como “amizade”, por exemplo. Assim, se dois indivíduos são amigos, diz-se que eles estão relacionados. As redes complexas farão o estudo dos componentes de determinada situação e a relação que existe entre eles, suas conexões e interações, ou seja, quantifica-se o relacionamento entre os objetos de uma rede.
As redes complexas podem ser de vários tipos e os objetos escolhidos, também. Vários relacionamentos diferentes podem ser codificados por uma rede complexa. No exemplo acima, foram pessoas, mas pode-se estudar o relacionamento entre neurônios, que seria a chamada “rede biológica” ou a transmissão de informações entre computadores, o que resultaria numa “rede tecnológica” ou “rede de informações”.
No Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP), assim como em outras instituições de pesquisa que trabalham neste segmento, as análises sobre redes complexas são mais científicas e reduzidas, ou seja, as partes consideradas menos importantes ficam de fora da análise, para que esta, por sua vez, tenha um aspecto mais genérico. “A ideia principal da área de redes complexas é ou trabalhar com um problema real, quando fazemos um levantamento das relações entre elementos para estudar o funcionamento dessa rede, ou analisar uma rede já montada para entender sua estrutura e funcionamento”, explica o docente do Grupo de Computação Interdisciplinar do IFSC, Gonzalo Travieso. “No caso do exemplo das amizades numa rede social, pode-se estudar por quais caminhos um boato foi espalhado entre as pessoas”.
Numa rede complexa, cada nó ou ponto representa um objeto. Os objetos que mantêm ligações com vários outros são os chamados hubs. Ainda tendo como referência o aspecto amizade, o hub será aquele indivíduo com mais amigos e, portanto, ligado a mais pessoas. Através da análise dos nós e de suas respectivas ligações, que forma o desenho da rede complexa, é possível fazer algumas previsões. “Sempre tentamos fazer a quantificação das relações observando o desenho das redes, pois, dependendo da estrutura, o comportamento é diferente, e, baseados nessas ligações, podemos prever diversos comportamentos”, explica Gonzalo.
Para que essas previsões sejam possíveis, os estudiosos da área de redes complexas fazem estudos minuciosos sobre a estrutura das redes. Ou seja, as redes são analisadas, definindo-se objetos protagonistas (os hubs), entre outras coisas. Um dos estudos de Gonzalo, por exemplo, faz a análise do desempenho de clusters, computadores que trabalham num esquema gerente-trabalhador. A máquina principal (gerente) tem a função de repassar tarefas às outras máquinas, que estão ligadas a ela, e fazer a posterior coleta dos resultados.
Para melhor visualização, um dos programas desse tipo é o Fonding@home, criado para simular o enrolamento de proteínas, tarefa muito complicada para se calcular manualmente. Outro programa que ficou muito conhecido quando lançado, em 1999, é o SETI@home, que faz a busca por vida extraterrestre através da análise de sinais de radiofrequência obtidos por radiotelescópios instalados na Terra. Para funcionarem, todos esse programas utilizam a plataforma Berkeley Open Infrastucture For Network Computing (BOINC )*, que tem como objetivo principal a implementação de sistemas de computação voluntária que trabalham com um conjunto de computadores para realização de uma tarefa comum, através da chamada “computação distribuída”.
O trabalho de Gonzalo, especificamente, consiste na análise sistemas de computação distribuida como redes complexas. A ideia principal é a de entender como a estrutura de redes complexas afeta o desempenho dos sistemas citados acima, e analisar tópicos como funcionamento e velocidade de tais redes.
Alguns resultados já foram colhidos: sabe-se que onde os hubs estão presentes, estes servem como um ponto de comunicação que faz com que as pessoas fiquem mais próximas. No caso de uma rede complexa que avalia amizade, por exemplo, a pessoa que possuir mais amigos pode servir de intermediária para aproximar dois amigos em comum. No caso dos computadores, a máquina que desempenhará o papel de hub será responsável por, por exemplo, enviar trabalhos de uma máquina para outra. “Com isso, a distância e o tempo de comunicação entre as máquinas fica menor, tornando o processo mais eficiente. Por outro lado, os hubs têm que ficar passando informações continuamente, o que pode gerar um sobrecarregamento da máquina”, esclarece Gonzalo.
Esses estudos podem trazer novas ideias para dar mais corpo à grid computing, termo que traduzido livremente, significa “computação em grelha”. Na prática, é um modelo computacional capaz de alcançar grandes taxas de processamento através da divisão de tarefas entre diversas máquinas. “Nessa hora, buscamos criar um algoritmo que tenha capacidade de montar uma topologia de rede mais ou menos favorável. Se temos um conjunto de regras que traga um bom desempenho, nos a usamos para montar um algoritmo que gere essas regras. Esse é um de nossos objetivos futuros”, conta Gonzalo.
As redes complexas nos congestionamentos da internet e nas eleições
Um dos trabalhos realizados pelo grupo de Gonzalo, sob sua coordenação, relaciona-se, justamente, ao tráfego de informações, especialmente no que se refere à previsão dos congestionamentos em rede e, consequentemente, nas formas de evitá-los. “Se temos certas medidas em mãos, conseguimos prever os congestionamentos e, em alguns casos, redirecionar o tráfego. No momento, só conseguimos fazer a detecção, mas o redirecionamento já está nos planos de estudos”, conta o docente. “Para esse segundo passo, é preciso se criar o chamado ‘algoritmo de roteamento’, de maneira a influenciá-lo para fazer percursos menos congestionados”.
Outro trabalho paralelo realizado por Gonzalo é a análise de resultados de eleições. Nesse tipo de rede existem as chamadas “dinâmicas de opinião”, que consiste na troca de ideias entre elementos da rede, trazendo, em muitos casos, as mudanças de opinião a respeito de qualquer assunto. “No geral, essas redes possuem diversas ligações, pois os membros conversam muito entre si. Agora, suponha que, nessas conversas, a troca de informações faça as pessoas mudarem de opinião a respeito de algum assunto ou pessoa, algo que acontece na realidade. Em cima disso, supõe-se uma regra simplificada de como uma pessoa influencia a opinião da outra e pode alterá-la”, elucida Gonzalo.
Uma maneira simples de fazer essa previsão é calcular a probabilidade de uma pessoa A conseguir alterar a opinião de uma pessoa B. Faz-se essa estatística e sobre ela escreve-se a fórmula. “No caso das eleições, o que fizemos foi distribuir as preferências de candidatos para os elementos dos grupos. Comparando-se os números de uma eleição real com a simulação , chegou-se a uma regra simples que era capaz de prever a distribuição de votos por candidato”, explica o docente. “Essa dinâmica que utilizamos reproduz uma distribuição de votos parecida com a da eleição real, desde que a rede de conexão entre os amigos mantenha certas características”.
Gonzalo e seus colaboradores continuam seus estudos para criar outras fórmulas capazes de analisar, cada vez com mais eficiência, o funcionamento de redes complexas em situações diversas. Com o aprimoramento da resolução de problemas computacionais, certamente a análise de situações reais será compreendida com mais facilidade e rapidez. Isso será uma boa notícia para todos, até mesmo para aqueles sem entendimento nenhum sobre tais redes.
*Diversos programas com diferentes finalidades foram enumerados em uma página da Wikipedia e podem ser acessados através do endereço http://pt.wikipedia.org/wiki/BOINC
Assessoria de Comunicação
