বিজ্ঞানীরা আবিষ্কার করেছেন যে ‘নিখুঁত’ সিস্টেম আশ্চর্যজনকভাবে দুর্বল হতে পারে

বহু বছর ধরে, গবেষকরা প্রায়শই এই ধারণা নিয়ে কাজ করেছেন যে একটি নেটওয়ার্ক আরও নির্ভরযোগ্যভাবে আচরণ করা উচিত যদি তার পৃথক অংশগুলি যতটা সম্ভব একইভাবে আচরণ করে। যাইহোক, বাস্তব সিস্টেম খুব কমই যে সুশৃঙ্খল হয়. জেনারেটর একে অপরের থেকে আলাদা আচরণ করে, নিউরনগুলির বিভিন্ন আকার এবং আচরণ থাকে, প্রজাতিগুলি বাস্তুতন্ত্রের মধ্যে বিভিন্ন ভূমিকা পালন করে এবং প্রকৌশলী উপাদানগুলির মধ্যে উপাদানগুলি সর্বদা সম্পূর্ণ একজাত হয় না।

নর্থওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটির পদার্থবিদরা এখন বলছেন যে এই পার্থক্যগুলি একটি অসুবিধার পরিবর্তে একটি সুবিধা হতে পারে।

বাধা কেন স্থিতিশীলতা বাড়ায়

নতুন গবেষণায়, গবেষকরা একটি গাণিতিক কাঠামো তৈরি করেছেন যা নির্ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে কখন ওঠানামা যা বিজ্ঞানীরা প্রায়শই বিশৃঙ্খল হিসাবে বর্ণনা করে আসলে নেটওয়ার্কগুলিকে আরও স্থিতিশীল করে তোলে। তাদের ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে অনেকগুলি শারীরিক, প্রকৌশলী এবং জৈবিক সিস্টেমগুলি আরও স্থিতিস্থাপক হয়ে উঠতে পারে যদিও তাদের উপাদানগুলি বা তাদের মধ্যে সংযোগগুলি অভিন্ন না হয়।

এই অনুসন্ধানটি এই ধারণাটিকে প্রশ্নবিদ্ধ করে যে অভিন্নতা সর্বদা লক্ষ্য হওয়া উচিত। পরিবর্তে, সাবধানে সিস্টেমের মধ্যে পার্থক্যগুলি প্রবর্তন করা ইঞ্জিনিয়ারদের আরও স্থিতিস্থাপক পাওয়ার গ্রিড, প্রকৌশলী উপকরণ এবং অন্যান্য আন্তঃসংযুক্ত প্রযুক্তি ডিজাইন করতে সহায়তা করতে পারে। এই অধ্যয়নটি ব্যাখ্যা করতেও সাহায্য করতে পারে কেন অনিয়মগুলি প্রাকৃতিক সিস্টেম যেমন নিউরাল, জৈবিক এবং পরিবেশগত নেটওয়ার্কগুলিতে এত সাধারণ।

গবেষণাটি 17 সেপ্টেম্বর জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল। বিজ্ঞান. গবেষকরা একটি ওয়েবসাইটও তৈরি করেছেন যা ব্যবহারকারীদের দৃশ্যত কাঠামোটি অন্বেষণ করতে দেয়। বিভিন্ন পরামিতি সামঞ্জস্য করে, ব্যবহারকারীরা পর্যবেক্ষণ করতে পারে কিভাবে নেটওয়ার্ক উপাদানগুলি ইন্টারঅ্যাক্ট, সিঙ্ক্রোনাইজ এবং সংগঠিত নিদর্শন গঠন করে।

“আগের গবেষণায় দেখা গেছে যে ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রে, একটি নেটওয়ার্কের নোড জুড়ে ব্যাধি (এছাড়াও বৈষম্য, অনিয়ম বা অসামঞ্জস্য হিসাবে পরিচিত) আসলে স্থিতিশীলতা এবং পছন্দসই আচরণকে উন্নত করতে পারে,” বলেছেন নর্থওয়েস্টার্নের অ্যাডিলসন মোটর, যিনি গবেষণার নেতৃত্ব দিয়েছিলেন। “আমরা এটিকে পাওয়ার গ্রিড, মেটামেটেরিয়ালস এবং মস্তিষ্কের গণনার মতো গুরুত্বপূর্ণ বাস্তব-বিশ্বের সিস্টেমে দেখেছি। কিন্তু আমরা জানতাম না যে এই প্রভাবটি কতটা ব্যাপক ছিল বা কী ধরনের সিস্টেম এটি থেকে উপকৃত হতে পারে। আমাদের নতুন গবেষণা এই প্রশ্নের উত্তর দেয়, ব্যাখ্যা করে কেন এই পার্থক্যগুলি স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারে, এবং এমনকি কেন বিজ্ঞানীরা এতদিন ধরে এই প্রভাবটিকে উপেক্ষা করেছেন।”

মিস্টার মোটর হলেন চার্লস ই. এবং এমা এইচ. মরিসন পদার্থবিদ্যা এবং জ্যোতির্বিদ্যার অধ্যাপক এবং নর্থওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটির ওয়েইনবার্গ কলেজ অফ আর্টস অ্যান্ড সায়েন্সেসের সেন্টার ফর নেটওয়ার্ক ডায়নামিক্সের পরিচালক৷ উত্তর-পশ্চিম পোস্টডক্টরাল গবেষক আর্থার মন্টানারি এবং স্নাতক ছাত্র পিয়েত্রো জানিন, উভয়ই মোটর গ্রুপের সদস্য, অধ্যয়নের সহ-প্রথম লেখক।

কেন পুরানো নেটওয়ার্ক মডেল কাজ করে না

অনেক আন্তঃসংযুক্ত সিস্টেম শুধুমাত্র ব্যর্থতা থেকে পুনরুদ্ধার করতে পারলেই বেঁচে থাকে। বাতাসের শক্তিশালী দমকা পালকে ছিঁড়ে ফেলতে পারে। হঠাৎ করে বিদ্যুতের চাহিদা বৃদ্ধি পাওয়ার গ্রিডে চাপ সৃষ্টি করতে পারে। প্রভাব উপাদান বিকৃত হতে পারে.

বিজ্ঞানীরা প্রায়ই এই সিস্টেমগুলিকে নোড নামক পৃথক উপাদান দ্বারা গঠিত নেটওয়ার্ক হিসাবে উপস্থাপন করে, যা লিঙ্ক দ্বারা সংযুক্ত থাকে। একটি পাওয়ার গ্রিডে, জেনারেটরগুলি নোড হিসাবে কাজ করে এবং ট্রান্সমিশন লাইনগুলি তাদের মধ্যে লিঙ্ক তৈরি করে। পরিবেশগত নেটওয়ার্কগুলিতে, প্রজাতিগুলি নোড এবং তাদের সম্পর্ক (প্রতিযোগিতা, সহযোগিতা, শিকার) লিঙ্ক তৈরি করে।

ঐতিহ্যগতভাবে, গবেষকরা কীভাবে এই নোডগুলি সংযুক্ত করা হয় তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছেন। অনেক গবেষণা সরলীকৃত গাণিতিক মডেলের উপরও নির্ভর করে, যার মধ্যে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত কুরামোটো মডেল রয়েছে, যেখানে প্রতিটি নোডকে শুধুমাত্র একটি পরিবর্তনশীল দ্বারা উপস্থাপন করা হয়।

যদিও এই সরল পদ্ধতিগুলি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করেছে, তারা বাস্তব-বিশ্বের সিস্টেমে পাওয়া গুরুত্বপূর্ণ আচরণগুলিকে বাদ দিতে পারে যেখানে পৃথক উপাদান এবং তাদের মিথস্ক্রিয়াগুলি আরও জটিল হতে পারে।

“বাস্তব সিস্টেমগুলি খুব কমই সমজাতীয় হয়,” মন্টানারি বলেছেন। “পাখিদের বিভিন্ন ব্যক্তিত্ব রয়েছে, নিউরনের বিভিন্ন আকার রয়েছে এবং এমনকি মানুষের সামাজিক সম্পর্কগুলিও অসমমিত হতে পারে। এই পার্থক্যগুলি এলোমেলো মনে হতে পারে, তবে তারা পুরো সিস্টেমের আচরণের উপর গভীর প্রভাব ফেলতে পারে।”

প্রাথমিক গবেষণা ইতিমধ্যে পরামর্শ দিয়েছে যে এই ধরনের পার্থক্য কিছু ক্ষেত্রে উপকারী হতে পারে। 2020 সালে প্রাকৃতিক পদার্থবিদ্যা তাদের গবেষণায়, মোটারের দল দেখিয়েছে যে জেনারেটরগুলি একে অপরের থেকে কিছুটা আলাদাভাবে কাজ করলে আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজ করতে পারে। 2025 প্রকৃতি যোগাযোগ মন্টানারির নেতৃত্বে একটি গবেষণায় একটি মডেলের তুলনামূলক প্রভাব পাওয়া গেছে যাতে ঝাঁকের আচরণ এবং ড্রোনের ঝাঁক অন্তর্ভুক্ত ছিল।

কি অস্পষ্ট ছিল এই উদাহরণগুলি বিরল ব্যতিক্রম বা একটি বিস্তৃত নিয়ম প্রতিনিধিত্ব করে কিনা।

“ব্যাধি একটি নেটওয়ার্ককে স্থিতিশীল করতে পারে, কিন্তু শুধুমাত্র যদি নোডের গতিবিদ্যা যথেষ্ট সমৃদ্ধ হয়,” মোটর বলেন। “সরলীকৃত মডেলগুলি অসাবধানতাবশত আমরা যে স্থিতিশীল প্রভাবগুলি ক্যাপচার করতে চাই তা সরিয়ে ফেলতে পারে।”

ব্যর্থতার সঠিক পরিমাণ খুঁজুন

এই প্রশ্নটি আরও বিস্তৃতভাবে তদন্ত করার জন্য, গবেষকরা একটি গাণিতিক কাঠামো তৈরি করেছেন যা আরও বাস্তববাদী নেটওয়ার্ক আচরণ ব্যাখ্যা করতে পারে।

তারা প্রথমে একটি সিস্টেমের দিকে তাকালো যা স্থির অবস্থার কাছাকাছি ছিল। আমরা তারপর একটি ছোট ঝামেলা চালু হওয়ার পরে কি ঘটেছে তা গণনা করেছি। এই ব্যাঘাতগুলি ধীরে ধীরে দূর হয়ে গেলে, সিস্টেমটি স্থিতিশীলতায় ফিরে আসে। তারা বড় হওয়ার সাথে সাথে সিস্টেমটি অস্থির হয়ে ওঠে।

তারপর দলটি অভিন্ন উপাদান সহ নেটওয়ার্কগুলিকে উপাদান বা সংযোগে পার্থক্য সহ নেটওয়ার্কগুলির সাথে তুলনা করে। এটি গবেষকদের সাধারণ পরিস্থিতি সনাক্ত করার অনুমতি দেয় যেখানে ভিন্নতা একজাতকে ছাড়িয়ে যেতে পারে।

মোটর এবং তার সহকর্মীরা পাওয়ার গ্রিড, নিউরন, ঝাঁক, নির্মিত উপকরণ এবং পরিবেশগত নেটওয়ার্কগুলির মডেল ব্যবহার করে কাঠামোটি পরীক্ষা করেছেন।

তারা দেখেছে যে ব্যাধি দুটি প্রধান উপায়ে স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারে। নোডগুলির মধ্যে পার্থক্য থাকতে পারে বা সেই নোডগুলিকে সংযুক্ত করে এমন লিঙ্কগুলিতে উপস্থিত হতে পারে। অবস্থান এবং পরিবর্তনের পরিমাণ উভয়ের ভিত্তিতেও প্রভাব পরিবর্তিত হয়।

একটি মাঝারি স্তরের ব্যাধি একটি নেটওয়ার্ককে আরও স্থিতিশীল করে তুলতে পারে, কিন্তু অতিরিক্ত ওঠানামা শেষ পর্যন্ত একই সিস্টেমকে বিপরীত দিকে ঠেলে দিতে পারে।

“আপনি যদি সিস্টেমটিকে আরও সমজাতীয় করে তোলেন তবে আপনি স্থিতিশীলতা হারাবেন,” মন্টানারি বলেছিলেন। “তবে, যখন ব্যাধি খুব বেশি বেড়ে যায়, তখন স্থিতিশীলতাও অদৃশ্য হয়ে যায়। আমাদের কাঠামো ব্যাধির স্তরকে চিহ্নিত করতে সাহায্য করে যা সিস্টেমটিকে সর্বোত্তম স্থিতিশীলতা অর্জনে সহায়তা করে।”

কখনও কখনও র্যান্ডম প্রকরণ যথেষ্ট

গবেষকরা আরও দেখেছেন যে উপকারী পার্থক্যগুলি সাবধানে আগে থেকে ডিজাইন করার দরকার নেই।

তাদের অনেক মডেলে, এলোমেলোভাবে প্রবর্তিত ওঠানামার ফলে সর্বোত্তম সম্পূর্ণ ইউনিফর্ম কনফিগারেশনের চেয়ে ভাল স্থায়িত্ব পাওয়া যায়। এর মানে হল যে সিস্টেমের মধ্যে কিছু বৈচিত্র্যের অনুমতি দেওয়ার সুবিধা থাকতে পারে।

একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যতিক্রম ছিল যখন নোডের মধ্যে না হয়ে সংযোগকারী নোডগুলিতে ওঠানামা ঘটেছিল। এই ধরনের ক্ষেত্রে, এমনকি তুলনামূলকভাবে সহজ নোড গতিবিদ্যা সহ নেটওয়ার্কগুলি ব্যাধি থেকে স্থিতিশীলতা অর্জন করতে পারে।

প্রকৃতি কেন অপূর্ণ নেটওয়ার্ক পছন্দ করে?

আবিষ্কারটি গবেষকদের বিদ্যমান জটিল সিস্টেমগুলি, বিশেষত বাস্তুসংস্থানীয় নেটওয়ার্কগুলিকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করতে পারে, যখন স্ক্র্যাচ থেকে সিস্টেমগুলি ডিজাইন করার জন্য ইঞ্জিনিয়ারদের নতুন কৌশল প্রদান করে।

বাস্তুবিদ্যার দীর্ঘস্থায়ী রহস্যগুলির মধ্যে একটি হল যে পুরানো গাণিতিক মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল যে বড়, জটিল বাস্তুতন্ত্রগুলি সহজাতভাবে অস্থির হওয়া উচিত। যাইহোক, প্রকৃতি অনেক অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় এবং অবিরাম বাস্তুতন্ত্রের আবাসস্থল।

“1970 এর দশক থেকে, গাণিতিক মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যে বৃহৎ, জটিল বাস্তুতন্ত্রগুলি অস্থির হয়ে উঠবে এবং ভেঙে পড়বে,” মন্টানারি বলেছিলেন। “তবে, খুব বড় এবং অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় ইকোসিস্টেমগুলি প্রকৃতিতে টিকে থাকে। আমাদের অনুসন্ধানগুলি পরামর্শ দেয় যে পারস্পরিক উপকারী মিথস্ক্রিয়া যেমন পরাগায়নকারী এবং ফুলের মধ্যে পার্থক্য, এই বৈষম্য ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করতে পারে।”

একই নীতিগুলি শেষ পর্যন্ত উন্নত উপকরণগুলির নকশাকে প্রভাবিত করতে পারে।

বিল্ডিং উপকরণ প্রায়ই প্রায় অভিন্ন ইউনিট পুনরাবৃত্তি থেকে নির্মিত হয়. নতুন অনুসন্ধানগুলি পরামর্শ দেয় যে ইঞ্জিনিয়াররা ইচ্ছাকৃতভাবে এই ইউনিটগুলির আকৃতি, আকার, অভিযোজন এবং শারীরিক বৈশিষ্ট্যগুলি পরিবর্তন করে ভিন্ন বা উন্নত আচরণ তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে।

এটি কার্যকরভাবে করতে, গবেষকদের অবশ্যই এই উপকরণগুলিকে যান্ত্রিক নেটওয়ার্ক হিসাবে বিবেচনা করতে হবে এবং সিস্টেমের প্রকৃত গতিশীলতা সংরক্ষণের জন্য যথেষ্ট বিশদ মডেলগুলি ব্যবহার করতে হবে। কম্পিউটেশনাল কৌশলগুলি তারপরে বৈচিত্রগুলির সংমিশ্রণগুলি অনুসন্ধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা সর্বাধিক মুনাফা দেয়।

“যদি ব্যাধি স্থিতিশীলতা বাড়ায়, পরবর্তী চ্যালেঞ্জ হল এটিকে সর্বোত্তমভাবে ডিজাইন করার উপায় খুঁজে বের করা,” মটার বলেছেন।

এই সমীক্ষা, “অক্ষমতা দ্বারা প্রচারিত স্থিতিশীলতা,” আর্মি রিসার্চ অফিস (গ্রান্ট নং W911NF-22-2-0109) এবং ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন (অনুদান নং DMS-2308341) দ্বারা সমর্থিত ছিল। এই গবেষণাটি NSF-Simons National Institute for Biological Theoretical Mathematics (NSF অনুদান নম্বর DMS-2235451 এবং Simmons Foundation অনুদান নম্বর MP-TMPS-00005320) দ্বারা প্রদত্ত উদ্দীপক গবেষণা পরিবেশকেও স্বীকার করে।