Los científicos a menudo están capacitados para buscar la mejor solución absoluta para un problema determinado. En una pizarra, esto podría parecerse a dibujar un gráfico para encontrar el punto mínimo o máximo de una función. Al diseñar un motor turborreactor, podría significar ajustar los ángulos de las palas del rotor un poco para lograr un aumento de una décima porcentual en la eficiencia.
Adrian Bejan, el Profesor Distinguido JA Jones de Ingeniería Mecánica en la Universidad de Duke, estaba ocupado demostrando lo primero para una clase llena de estudiantes cuando se le ocurrió una idea: no es así como funciona la naturaleza. La evolución es una secuencia de cambios de diseño que ocurren por sí solos en una dirección perceptible; nunca se une a un solo punto en un tablero de dibujo. Un sistema o animal en evolución es libre de simplemente ir con lo que funciona. No tanto que su rendimiento se resienta mucho, pero sí lo suficiente como para que abra acceso a otras opciones cercanas al llamado diseño óptimo.
Dado que la ciencia a menudo busca pistas en la naturaleza para resolver desafíos, Bejan se preguntó si podría mirar en la dirección opuesta, para predecir la naturaleza antes de mirarla. Si los solucionadores de problemas y los constructores tuvieran la libertad de perder la nota más alta absoluta, ¿cuánto mayor podría ser la gama de diseños que consideran plausibles?
Esa es la pregunta que plantea Bejan en un nuevo artículo publicado en línea el 16 de mayo en la revista Biosystems. Usando dos ejemplos relativamente simples: pasarelas que transportan pasajeros de un tren y un pájaro que agita sus alas, descubre que la respuesta es «bastante».
«En ingeniería, diseño, teatro, arquitectura o incluso en la organización de esta universidad, cualquier forma de diseño se beneficia de la capacidad de tomar decisiones buenas pero imperfectas y de la libertad de seguir adelante y contemplar otras oportunidades de mejora», dijo Bejan. «Si uno está casado con la idea de lo mejor absoluto, nunca se creará nada nuevo».
En el documento, Bejan analiza primero el ejemplo de los pasajeros que llegan en tren y caminan por una habitación con muchos puntos de salida. Manteniendo constante el área total de la habitación, pero con la libertad de cambiar el largo y el ancho de la habitación, resuelve la forma óptima de la habitación para llevar a todos los pasajeros a donde van más rápido. Con las ecuaciones de solución en la mano, muestra que proporcionar incluso un 1 % de margen de maniobra para la imperfección lejos del mejor rendimiento abre el espacio de diseño en un 28 %.
En su segundo ejemplo, Bejan observa el movimiento de aleteo de las aves a una altitud y velocidad casi constantes. Teniendo en cuenta las diversas fuerzas involucradas (resistencia durante el planeo, sustentación creada por el tamaño del ala, la velocidad y el tamaño del cuerpo, entre otras), formula una ecuación para el ritmo de las alas necesario para mantener una velocidad constante con el mínimo esfuerzo. Si bien existe una respuesta óptima, Bejan muestra una vez más que permitir solo un 1 % de imperfección por encima del esfuerzo mínimo teórico abre el espacio de diseño en un 20 %.
Bejan dice que eligió estos ejemplos porque implicaban cambiar solo una variable, un solo grado de libertad: la forma de una habitación o el ritmo de aleteo de un ala. En ejemplos más complejos que involucran muchas variables, estas pequeñas tolerancias a la imperfección crean una gama aún más amplia de soluciones «suficientemente buenas».
La lección aprendida es que la ciencia ahora tiene una idea predictiva de cómo funciona la naturaleza. Al centrarse menos en encontrar diseños óptimos absolutos, los investigadores pueden usar la libertad para moverse iterativamente hacia conceptos de diseño completamente nuevos que de otro modo no habrían estado a la vista. También da a los diseños, métodos y campos completos de estudio la capacidad de adaptarse a un mundo cambiante.
«La doctrina de perseguir el mejor diseño no ayuda», dijo Bejan. «La enseñanza de la ciencia debe ir de la mano con la libertad de disparar, acertar cerca de la marca y seguir adelante. El objetivo final no es solo acertar en la diana, sino tener más flechas en la aljaba». para seguir tomando fotos durante un largo período de tiempo».
Este trabajo fue apoyado por una subvención de CaptiveAire Systems.