Albert-László Barabási (nacido el 30 de marzo de 1967) es un físico húngaro-estadounidense nacido en Rumania , mejor conocido por sus descubrimientos en ciencia de redes y medicina de redes .
Es un distinguido profesor universitario y profesor Robert Gray de ciencia de redes en la Universidad Northeastern , y ocupa cargos en el departamento de medicina de la Facultad de Medicina de Harvard y en el departamento de ciencia de datos y redes [1] de la Universidad Centroeuropea . Es ex profesor de Física Emil T. Hofmann en la Universidad de Notre Dame y ex miembro asociado del Centro de Biología de Sistemas Oncológicos (CCSB) del Instituto del Cáncer Dana-Farber de la Universidad de Harvard .
Descubrió en 1999 el concepto de redes sin escala y propuso el modelo Barabási-Albert para explicar su aparición generalizada en sistemas naturales, tecnológicos y sociales, desde el teléfono celular hasta la World Wide Web o las comunidades en línea. Es el presidente fundador de Network Science Society, [2] que patrocina la serie insignia de conferencias NetSci que se celebra desde 2006.
Barabási nació en una familia de etnia húngara en Cârța , condado de Harghita , Rumania. Su padre, László Barabási, fue historiador, director de museo y escritor, mientras que su madre, Katalin Keresztes, enseñó literatura y más tarde se convirtió en directora de un teatro infantil. [3] Asistió a una escuela secundaria especializada en ciencias y matemáticas; en décimo grado ganó una olimpiada de física local . Entre 1986 y 1989 estudió física e ingeniería en la Universidad de Bucarest ; Durante ese tiempo, comenzó a investigar sobre la teoría del caos , publicando tres artículos. [3]
En 1989, Barabási emigró a Hungría junto con su padre. En 1991, obtuvo una maestría en la Universidad Eötvös Loránd de Budapest , con Tamás Vicsek , antes de inscribirse en el programa de Física de la Universidad de Boston , donde obtuvo un doctorado en 1994. Su tesis, escrita bajo la dirección de H. Eugene Stanley , [4] fue publicado por Cambridge University Press con el título Fractal Concepts in Surface Growth . [5] [6]
Después de un postdoctorado de un año en el Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM , Barabási se unió a la facultad de la Universidad de Notre Dame en 1995. En 2000, a la edad de 32 años, fue nombrado Profesor de Física Emil T. Hofman. convirtiéndose en el profesor becado más joven. En 2004 fundó el Centro de Investigación de Redes Complejas.
En 2005-2006 fue profesor invitado en la Universidad de Harvard. En el otoño de 2007, Barabási dejó Notre Dame para convertirse en profesor distinguido y director del Centro de Ciencias de Redes de la Universidad Northeastern y asumir un cargo en el departamento de medicina de la Facultad de Medicina de Harvard.
Desde 2008, Barabási tiene ciudadanía húngara, rumana y estadounidense. [7] [8] [9]
Barabási ha contribuido de manera importante al desarrollo de la ciencia de redes , la física estadística de sistemas complejos y la medicina de redes .
Es mejor conocido por el descubrimiento de las redes sin escala . Informó sobre la naturaleza libre de escala de la WWW en 1999 [10] y el mismo año, en un artículo de Science con Réka Albert , propuso el modelo Barabási-Albert , prediciendo que el crecimiento y el apego preferencial son corresponsables del surgimiento de la WWW. propiedad sin escala en redes reales. Según la reseña de uno de los libros de Barabási, el apego preferencial se puede describir de la siguiente manera:
Barabási ha descubierto que los sitios web que forman la red (de la WWW) tienen ciertas propiedades matemáticas. Las condiciones para que se produzcan estas propiedades son tres. La primera es que la red tiene que estar expandiéndose, creciendo. Esta condición previa del crecimiento es muy importante ya que la acompaña la idea de surgimiento. Está en constante evolución y adaptación. Esa condición existe notablemente en la red mundial. La segunda es la condición de conexión preferencial , es decir, los nodos (sitios web) desearán vincularse a los centros (sitios web) con la mayor cantidad de conexiones. La tercera condición es lo que se denomina aptitud competitiva, que en términos de red significa su tasa de atracción. [11]
Posteriormente demostró que la propiedad sin escala surge en los sistemas biológicos, concretamente en las redes metabólicas [12] y en las redes de interacción proteína-proteína [13] . La ciencia celebró el décimo aniversario del descubrimiento de Barabási en 1999 dedicando un número especial a Sistemas y redes complejos en 2009. [14] [15]
En un artículo de 2001 con Réka Albert y Hawoong Jeong demostró la propiedad del talón de Aquiles de las redes sin escala, mostrando que dichas redes son robustas ante fallas aleatorias pero frágiles ante los ataques. [16] Específicamente, demostraron que las redes pueden sobrevivir fácilmente a fallas aleatorias de una gran cantidad de nodos, mostrando una notable robustez ante fallas. Al mismo tiempo, las redes pueden colapsar rápidamente bajo un ataque, lo que se logra eliminando los centros más grandes. El umbral que caracteriza la ruptura de una red bajo fallas aleatorias se vinculó [17] al segundo momento de la distribución de grados , cuya convergencia a cero para redes grandes explica por qué las redes heterogéneas pueden sobrevivir a la falla de una gran fracción de sus nodos. Los cálculos también mostraron que la robustez ante fallas aleatorias no se limita a redes sin escala, sino que es una propiedad general de la mayoría de las redes reales con una amplia gama de grados de nodos.
Barabási es uno de los fundadores de la medicina en red , término que acuñó en un artículo titulado "Medicina en red – De la obesidad a la "enfermedad", publicado en The New England Journal of Medicine , en 2007. [18] Su trabajo introdujo el concepto [ 20 ] El concepto de medicina en red es el descubrimiento de Barabási de que los genes asociados con la misma enfermedad se encuentran en el mismo vecindario de la red, [21] lo que llevó al concepto de módulo de enfermedad, actualmente utilizado para ayudar en el descubrimiento y diseño de fármacos y en el desarrollo de biomarcadores . como lo describió en una charla TEDMED en 2012. [22] El trabajo de Barabási ha llevado a la fundación de la División Channing de Medicina en Red en la Facultad de Medicina de Harvard y el Instituto de Medicina en Red, que representa a 33 universidades e instituciones de todo el mundo comprometidas con el avance de este campo. . El trabajo de Barabási en medicina en red ha dado lugar a múltiples predicciones experimentalmente falsificables, ayudando a identificar nuevas vías validadas experimentalmente en el asma, [23] prediciendo un nuevo mecanismo de acción para el ácido rosmarínico, [24] y nuevas funciones terapéuticas de los fármacos existentes ( reutilización de fármacos ). [25] Los productos de la medicina en red han llegado a la clínica, ayudando a los médicos a decidir si los pacientes con artritis reumatoide responden a la terapia anti-TNF. [26] [27] Durante COVID, Barabási dirigió una importante colaboración en la que participaron investigadores de la Universidad de Harvard , la Universidad de Boston y el Broad Institute, para predecir y probar experimentalmente la eficacia para pacientes con COVID de 6.000 medicamentos aprobados. [28] [29]
Barabási en 2005 descubrió la naturaleza de cola gruesa de los tiempos entre eventos en los patrones de actividad humana. El patrón indicó que la actividad humana es intermitente: períodos cortos de actividad intensiva son seguidos por períodos largos sin actividad detectable. Estos patrones de ráfagas se descubrieron posteriormente en una amplia gama de procesos, desde la navegación web hasta las comunicaciones por correo electrónico. Propuso el modelo Barabási [30] de dinámica humana , demostrando que un modelo de colas puede explicar la naturaleza ráfaga de la actividad humana, un tema que trata en su libro Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do. [31]
Barabási sentó las bases para comprender los patrones de movilidad humana individual a través de una serie de artículos influyentes. En su publicación de Nature de 2008, [32] Barabási utilizó datos anonimizados de teléfonos móviles para analizar la movilidad humana, desafiando los modelos de caminata aleatoria existentes. Descubrió que los movimientos humanos exhiben un alto grado de regularidad en el tiempo y el espacio, y los individuos muestran distancias de viaje constantes y una tendencia a regresar a lugares visitados con frecuencia. En un artículo posterior de Science de 2010, [33] Barabási exploró la previsibilidad de la dinámica humana analizando las trayectorias de los usuarios de teléfonos móviles. Contrariamente a lo esperado, encontró una alta previsibilidad del 93% en los movimientos humanos entre todos los usuarios, y la previsibilidad individual rara vez cae por debajo del 80%. Luego introdujo dos principios subyacentes a las trayectorias humanas, lo que condujo al desarrollo de un modelo microscópico para la movilidad individual. [34] Este modelo, consistente con las leyes de escala empíricas observadas, proporcionó información analítica sobre las características clave del patrón de movilidad. Sorprendentemente, una década antes de la pandemia de COVID-19, Barabási pudo predecir los patrones de propagación de un virus transmitido por contacto directo. [35]
Su trabajo sobre la controlabilidad y observabilidad de las redes planteó la cuestión fundamental de cómo las grandes redes se controlan a sí mismas. Para responder a esto, fue el primero en llevar las herramientas de la teoría del control a la ciencia de redes. Su primer trabajo propuso un método para identificar los nodos a través de los cuales se puede controlar una red compleja, al igual que un automóvil se controla a través de tres puntos de control: el volante, el acelerador y el freno. Propuso el formalismo de la controlabilidad de la red al mapear el problema de control, ampliamente estudiado en física e ingeniería desde Maxwell , en la correspondencia de gráficos , un problema de teoría de gráficos, fusionando la mecánica estadística y la teoría de control. [36] El mapeo exacto le permitió desarrollar herramientas para identificar los nodos de control del sistema. Usó el control de red para predecir la función de neuronas individuales en el conectoma de Caenorhabditis elegans , lo que llevó al descubrimiento de nuevas neuronas involucradas en el control de la locomoción y ofreció una confirmación experimental directa y falsificable de los principios de control de red. [37]
Barabási recibió el Premio Julius Edgar Lilienfeld 2023 , uno de los principales premios de la Sociedad Estadounidense de Física, [38] "por su trabajo pionero en la física estadística de redes que transformó el estudio de sistemas complejos y por sus contribuciones duraderas en la comunicación". la importancia de este campo en rápido desarrollo para una amplia gama de audiencias".
En 2021, Barabási recibió el Premio EPS de Física Estadística y No Lineal , por "sus contribuciones pioneras al desarrollo de la ciencia de redes complejas, en particular por su trabajo fundamental sobre redes sin escala, el modelo de conexión preferencial, tolerancia a errores y ataques en redes complejas. controlabilidad de redes complejas, la física de los vínculos sociales, comunidades y patrones de movilidad humana, redes genéticas, metabólicas y bioquímicas, así como aplicaciones en biología de redes y medicina de redes".
En 2021, Barabási ocupó el segundo lugar a nivel mundial en el campo de Ingeniería y Tecnología. [39]
En 2019 recibió el Premio Bolyai de la Academia de Ciencias de Hungría y en 2017 recibió el Premio Científico Senior de la Sociedad de Sistemas Complejos por "sentar las bases de lo que ahora es la Ciencia de Redes moderna". [40]
En 2011 recibió el Premio Lagrange y en 2008 recibió el Premio C&C , Japón "por estimular la investigación innovadora sobre redes y descubrir que la propiedad libre de escala es una característica común de varias redes complejas del mundo real" [41] y el premio Cozzarelli. Premio, Academias Nacionales de Ciencias (EE.UU.) [42]
En 2006, la Sociedad de Informática John von Neumann de Hungría le concedió la Medalla John von Neumann por sus destacados logros en ciencia y tecnología relacionadas con la informática. [43]
En 2005 recibió el Premio Aniversario FEBS de Biología de Sistemas.
Barabási fue elegido miembro de la Sociedad Estadounidense de Física en 2003, [44] miembro de la AAAS en 2011, miembro de la Network Science Society en 2021.
En 2004, fue elegido miembro externo de la Academia de Ciencias de Hungría , en 2007, fue incluido en la Academia Europaea , [45] en 2013 fue elegido miembro de la Academia de Ciencias de Massachusetts, en 2018 fue elegido Ingresó en la Academia Europea de Artes y Ciencias y en 2018 fue elegido miembro de la Academia Rumana de Ciencias . [46]
En 2023 fue galardonado con el Doctorado Honoris Causa por la Universidad de Obuda en Hungría, en 2011 por la Universidad Técnica de Madrid , [47] en 2018 por la Universidad de Utrecht [48] y la Universidad de West Timisoara. [49]
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