Les oiseaux le font. Les insectes le font. Même le public d’une pièce le fait. Les cellules de votre corps le font en ce moment, et c’est assez incroyable.
Ce qu’ils font tous, c’est se synchroniser. Des éclairs qui clignotent en rythme dans un champ d’été aux applaudissements tonitruants d’un public tombant d’une manière ou d’une autre dans un rythme, la vie et l’Univers offrent de multiples exemples remarquables de synchronisation spontanée entre les populations. Bien qu’il existe encore de profonds mystères sur la façon dont cela se produit, les scientifiques ont déjà capturé le mécanisme de base qui non seulement explique la synchronisation spontanée, mais peut offrir des indices fondamentaux sur la vie et son utilisation de l’information.
Science de la synchronisation
Les scientifiques sont confrontés au mystère de la synchronisation depuis la naissance même de la science. En 1665, Christiaan Huygens, qui inventa les horloges à pendule, écrivit qu’il avait vu un étrange genre de sympathie partagé par des pendules placés les uns à côté des autres. Après que chacun ait commencé en déphasage – en d’autres termes, oscillant à son propre rythme – les deux pendules entrèrent bientôt dans une danse parfaite. En brillant physicien qu’il était, Huygens en a déduit qu’il devait y avoir des mouvements subtils et imperceptibles du matériau supportant les deux pendules qui les poussaient à se synchroniser.
Le sujet s’élargira plus tard au-delà des phénomènes mécaniques. En 1948, Norbert Weiner a écrit un livre intitulé Cybernétique qui portait sur le double problème du contrôle et de la communication dans les systèmes. Dans son livre, Weiner a demandé comment de grandes populations de grillons ou de neurones parviennent à synchroniser leur comportement afin que leurs gazouillis ou leurs déclenchements neuronaux finissent par se déplacer en progression cadencée.
Donc, si les mondes vivant et non vivant affichent une synchronisation spontanée, quels sont les éléments clés nécessaires pour capturer son essence ?
Couplages et oscillateurs
L’avancée critique dans le domaine est venue de la reconnaissance que tous les cas de synchronisation pouvaient être capturés mathématiquement à l’aide de deux composants. Premièrement, il y a un population d’oscillateurs – une façon mathématique fantaisiste de dire tout ce qui se répète. Un pendule est un oscillateur mécanique. Un neurone qui s’active de manière répétée dans un cerveau est un oscillateur cellulaire. Les bogues éclairs qui clignotent dans un champ sont des oscillateurs animaux.
L’étape suivante consiste à permettre une sorte de couplage entre tous les individus. Les pendules reposent sur une table. Les neurones ont des connexions avec d’autres neurones. Les lucioles peuvent se voir s’allumer. Ce sont tous des exemples de couplages.
Abonnez-vous pour recevoir des histoires contre-intuitives, surprenantes et percutantes dans votre boîte de réception tous les jeudis
Avec ces deux composants, l’ensemble du problème peut être proprement capturé en mathématiques en utilisant ce qu’on appelle des systèmes dynamiques, qui sont essentiellement des équations différentielles sur les stéroïdes. C’est exactement ce qu’a fait Yoshiki Kuramoto dans deux articles, écrits en 1975 et 1982. Le soi-disant modèle de Kuramoto est devenu la base de référence pour l’étude de la synchronisation spontanée. Le modèle de Kuramoto a révélé l’équilibre entre la force du couplage entre les oscillateurs et la diversité des fréquences innées au sein de chacun d’eux.
Quelle est la fréquence, Kuramoto ?
Si chaque grillon gazouille avec sa propre impulsion – une impulsion complètement aléatoire par rapport à tous les autres grillons – alors seul un couplage très fort conduira à une belle synchronisation des gazouillis. Ici, “couplage fort” signifie que les grillons font vraiment attention les uns aux autres. Un couplage faible signifierait que les grillons s’entendent, mais ils ne sont pas motivés à prêter beaucoup d’attention. Ce n’est que si tous les grillons ont des fréquences de gazouillis innées relativement proches les unes des autres qu’ils peuvent tomber en synchronisation, et ils peuvent le faire même avec un couplage faible.
Une large gamme de fréquences innées nécessite des couplages forts pour la synchronisation. Une petite gamme de fréquences innées n’a besoin que de faibles couplages pour la synchronisation.
Cependant, la caractéristique la plus importante révélée par le modèle de Kuramoto était la transition de phase distincte dans ces types de systèmes. Un changement de phase est un passage relativement brutal d’un type de comportement (pas de synchronisation) à un autre (synchronisation complète). Les scientifiques ont découvert que le modèle de Kuramoto affichait un début de synchronisation clair, qui est la marque d’un changement de phase. Au fur et à mesure que la force de couplage entre une population d’oscillateurs augmente, ils feront la transition soudaine du chaos au chorus.
Le modèle de Kuramoto est un bel exemple d’un système mathématique simple capable de capturer un comportement compliqué dans un système complexe. C’est pourquoi mes collègues et moi l’utilisons comme première étape pour essayer de développer une théorie de l’information sémantique. Nous avons récemment reçu une subvention de la Fondation Templeton pour comprendre comment la vie utilise l’information pour créer du sens – quelque chose que la théorie de l’information normale n’aborde pas vraiment. Parce que le modèle de Kuramoto est à la fois simple et parle du type d’affichages remarquables de la vie comportementale, nous prévoyons de voir si nous pouvons le refondre dans un cadre théorique de l’information. Si cela fonctionne, alors nous pourrions voir un peu plus en profondeur comment la vie et l’univers donnent un sens à l’harmonie.
