Convergência de Tecnologias

No século XX vivenciamos enorme desenvolvimento tecnológico, que acredito ter suplantado todo o progresso nos séculos anteriores somados. Isso se deveu principalmente às descobertas científicas nas primeiras décadas do século, que permitiram decifrar a estrutura da matéria. Saber que a matéria é constituída de átomos e moléculas, que interagem entre si segundo as regras da mecânica quântica, permitiu não só compreender as propriedades dos materiais que nos cercam, mas também projetar novos materiais.

Os exemplos mais marcantes são os semicondutores empregados na fabricação de computadores e toda sorte de equipamentos eletrônicos, e os avanços na medicina a partir da síntese de fármacos e da criação de novos métodos de diagnóstico. Ressalte-se, a propósito, que descobertas como as do laser e o uso de ressonância magnética na medicina seriam impossíveis se cientistas desconhecessem como funciona a matéria. No que concerne à importância econômica, levantamentos nos Estados Unidos apontam para mais de 50% do Produto Interno Bruto (PIB) daquele país serem gerados por tecnologias que usam a mecânica quântica. É o sucesso de uma abordagem científico-tecnológica que podemos classificar como reducionista, na medida em que buscamos compreender o funcionamento da matéria até seus constituintes mais elementares, e que hoje é o paradigma no qual se baseia a nanociência e nanotecnologia.

Com os grandes avanços obtidos da aplicação de uma teoria largamente comprovada, a teoria quântica, pode-se ter a impressão de não restar desafios científicos significativos. Esta impressão não poderia ser mais falsa, pois ainda não é possível aplicar a teoria à maioria esmagadora dos materiais, inclusive os mais importantes constituídos de matéria viva (como os seres humanos). A dificuldade principal está na falta de ordem na disposição dos átomos na matéria. Aplicar os princípios da mecânica quântica para um sólido cristalino, em que os átomos estão organizados em arranjos regulares, é relativamente simples. O mesmo não é verdadeiro para líquidos, como a água, ou sólidos não cristalinos, para os quais não conseguimos fazer previsões precisas sobre seu comportamento. Mais complicado é tentar entender as propriedades de moléculas constituídas de grande número de átomos como as proteínas, essenciais para a vida.

A análise da matéria viva, em particular, é um desafio ainda mais gigantesco por dois motivos. i) ela é constituída de estruturas auto-organizadas com número enorme de diferentes componentes, moléculas pequenas e grandes, e muita água. ii) suas propriedades finais não dependem apenas do comportamento individual de cada componente, mas também da interrelação entre esses componentes. Este último ponto é ilustrado pelo funcionamento da rede neural do cérebro, pois mesmo que pudéssemos determinar as propriedades de cada nó da rede (neurônio), ainda assim não teríamos o conhecimento sobre o funcionamento global.

Observa-se a partir da afirmação acima sobre o cérebro que uma abordagem reducionista é insuficiente para tratar sistemas complexos, como a rede neural. Isso obviamente se aplica a muitos outros sistemas, naturais ou produzidos pelo homem, cujo comportamento é governado pelas interações de seus componentes. Muitos cientistas, incluindo físicos, cientistas da computação e sociólogos, usaram um paradigma de certa forma oposto ao reducionista para investigar diferentes tipos de sistemas complexos, em que não se consideram os detalhes dos componentes mas apenas sua conexão.

Um resultado interessante foi a de que a organização de redes, como a da Internet e algumas redes sociais, obedece a princípios universais, como o do chamado efeito rico-fica-mais-rico. Segundo esse efeito, numa rede os componentes que já têm muitas conexões têm mais chances de conseguir conexões adicionais. Ao final, a rede acaba por ser constituída por um número pequeno de nós com uma quantidade enorme de conexões (“riqueza”), e um número enorme de nós com pouquíssimas conexões. Esta constatação é fácil entender para a Internet, pois quando se cria um novo nó, é muito mais provável que seja conectado a um nó já com muitas conexões, um provedor, do que a nós periféricos.

Embora pareçam antagônicos, o paradigma reducionista e o uso de redes ou outros métodos estatísticos começam a ser combinados em diferentes aplicações. É o que eu chamo de tendência à convergência de tecnologias, em que se lançam mão de abordagens e estratégias de naturezas muito distintas para atacar um problema difícil. Como exemplo, menciono o diagnóstico médico. Por um lado, o diagnóstico depende de exames clínicos com biossensores baseados em nanotecnologia. Por outro, requer o tratamento de grande quantidade de dados sobre pacientes, que podem ser imagens, relatórios, resultados de exames, etc. Implica em transformar informação, que é relativamente barata e disponível, em conhecimento.

À medida que formos capazes de combinar eficientemente essas abordagens, e pudermos processar todo o material eletrônico hoje disponível na transformação de informação em conhecimento, assistiremos a uma revolução no diagnóstico médico, como em muitas outras aplicações.