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Albert-László Barabási

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.

Nacimiento y educación

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]

Carrera académica

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]

Investigación y logros

Los contribuyentes de Barabási a la ciencia de redes y la medicina de redes han cambiado fundamentalmente el estudio de sistemas complejos .

Redes sin escala

Es mejor conocido por el descubrimiento en 1999 de las redes sin escala , después de crear un mapa de la WWW en 1999 [10] y notar que la distribución de grados no sigue la distribución de Poisson esperada para redes aleatorias, sino que sigue una potencia. ley. El mismo año, en un artículo de Science con Réka Albert , propuso el modelo Barabási-Albert , prediciendo que el crecimiento y el vínculo preferencial son corresponsables del surgimiento de la propiedad libre de escala en las redes reales. Al año siguiente, demostró que la distribución de grados de la ley de potencia no se limita a la WWW, sino que también emerge en las redes metabólicas [11] y en las redes de interacción proteína-proteína [12] , lo que demuestra la universalidad de la propiedad libre de escala. Science celebró el décimo aniversario del descubrimiento de Barabási en 1999 de las redes sin escala, uno de los artículos científicos más citados de todos los tiempos, dedicando un número especial a Sistemas y redes complejos en 2009. [13] [14]

Robustez y resiliencia de la red

En un artículo de 2001 con Réka Albert y Hawoong Jeong demostró que las redes son robustas ante fallas aleatorias pero frágiles ante ataques, [15] conocido como la propiedad del talón de Aquiles de las redes sin escala. Específicamente, las redes pueden sobrevivir fácilmente a fallas aleatorias de una gran cantidad de nodos, lo que demuestra una notable robustez ante las fallas. Al mismo tiempo, las redes colapsan rápidamente bajo los ataques, lo que se logra eliminando los centros más grandes. El umbral de ruptura de una red estaba vinculado [16] al segundo momento de la distribución de grados , cuya convergencia a cero para redes grandes explica por qué las redes heterogéneas pueden sobrevivir al fallo de una gran fracción de sus nodos. En 2016 amplió este concepto a la resiliencia, [17] mostrando que la estructura de la red determina la capacidad de un sistema para mostrar resiliencia. Mientras que la robustez se refiere a la capacidad del sistema para llevar a cabo sus funciones básicas incluso cuando algunos de sus nodos y enlaces puedan faltar, un sistema es resiliente si puede adaptarse a errores internos y externos cambiando su modo de operación, sin perder su capacidad de función. Por tanto, la resiliencia es una propiedad dinámica que requiere un cambio en las actividades centrales del sistema.

Medicina en red

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 de enfermedades, o red de enfermedades, [19] que muestra que las enfermedades están conectadas a través de genes compartidos, capturando sus raíces genéticas comunes. Posteriormente fue pionero en el uso de grandes datos de pacientes, vinculando las raíces de la comorbilidad de las enfermedades con las redes moleculares. 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 describió en 2012 en una charla TEDMED [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]

Dinámica humana

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. Posteriormente se descubrieron patrones de ráfaga en una amplia gama de procesos, desde la navegación web hasta las comunicaciones por correo electrónico y los patrones de expresión genética. Propuso el modelo Barabási [30] de dinámica humana , para explicar los fenómenos, demostrando que un modelo de colas puede explicar la naturaleza explosiva de la actividad humana, tema que trata en su libro Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do. [31]

Movilidad Humana

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 anónimos de teléfonos móviles para analizar la movilidad humana y descubrió que el movimiento humano exhibe un alto grado de regularidad en el tiempo y el espacio, y que los individuos muestran distancias de viaje consistentes y una tendencia a regresar a lugares visitados con frecuencia. . En un artículo posterior de Science de 2010, [33] exploró la previsibilidad de la dinámica humana analizando las trayectorias de los usuarios de teléfonos móviles. Contrariamente a lo esperado, encontró una previsibilidad del 93% de los movimientos humanos en todos los usuarios. Introdujo dos principios que rigen las trayectorias humanas, lo que condujo al desarrollo del modelo ampliamente utilizado para la movilidad individual. [34] Utilizando este marco de modelado, una década antes de la pandemia de COVID-19, Barabási predijo los patrones de propagación de un virus transmitido por contacto directo. [35]

Control de red

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. Propuso un método para identificar los nodos a través de los cuales se puede controlar una red compleja, mapeando el problema de control, ampliamente estudiado en física e ingeniería desde Maxwell , en correspondencia de gráficos , fusionando la mecánica estadística y la teoría de control. [36] Utilizó el control de red para predecir la función de neuronas individuales en el conectoma de Caenorhabditis elegans , descubriendo nuevas neuronas involucradas en la locomoción y ofreciendo confirmación experimental directa de los principios de control de red. [37]

Premios

Barabási recibió el Premio Julius Edgar Lilienfeld 2023 , el máximo galardón 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 de la importancia de este campo en rápido desarrollo a una amplia gama de audiencias". En 2021 recibió el Premio EPS de Física Estadística y No Lineal , otorgado por la Sociedad Europea de Física 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, error y tolerancia a 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 y medicina de redes".

Barabási ha sido elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias de EE. UU. (2024), [39] Academia de Ciencias de Austria (2024), Academia de Ciencias de Hungría (2004), Academia Europaea (2007), [40] Academia Europea de Ciencias y Arte ( 2018), Academia Rumana de Ciencias [41] (2018) y Academia de Ciencias de Massachusetts (2013). Fue elegido miembro de la Sociedad Estadounidense de Física (2003), [42] de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (2011), de la Network Science Society (2021). Fue galardonado con el Doctorado Honoris Causa por la Universidad de Obuda (2023) en Hungría, la Universidad Técnica de Madrid [43] (2011), la Universidad de Utrecht [44] (2018) y la Universidad Occidental de Timișoara (2020). [45]

Recibió el Premio Bolyai de la Academia de Ciencias de Hungría (2019), el Premio Científico Senior de la Sociedad de Sistemas Complejos (2017) por "establecer las bases de lo que hoy es la Ciencia de Redes moderna", [46] el Premio Lagrange (2011) Premio C&C (2008) 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" [47] y el Premio Cozzarelli, Academias Nacionales de Ciencias (EE.UU.), [ 48] Medalla John von Neumann (2006) otorgada por la Sociedad de Computación John von Neumann de Hungría, por logros destacados en ciencia y tecnología relacionadas con la computación [49] y Premio Aniversario FEBS de Biología de Sistemas (2005).

En 2021, Barabási ocupó el segundo lugar a nivel mundial en el campo de Ingeniería y Tecnología. [50]

Publicaciones Seleccionadas

Referencias

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enlaces externos