Gli scienziati sono spesso addestrati a cercare la soluzione migliore in assoluto a un dato problema. Su una lavagna, questo potrebbe assomigliare a disegnare un grafico per trovare il punto minimo o massimo di una funzione. Quando si progetta un motore a turbogetto, potrebbe significare modificare leggermente gli angoli delle pale del rotore per ottenere un aumento dell’efficienza di un decimo di punto percentuale.
Adrian Bejan, JA Jones Distinguished Professor of Mechanical Engineering presso la Duke University, era impegnato a dimostrare il primo a una classe piena di studenti quando un pensiero lo colpì: non è così che funziona la natura. L’evoluzione è una sequenza di modifiche al design che avvengono da sole in una direzione riconoscibile; non si sposa mai con un singolo punto su un tavolo da disegno. Un sistema o un animale in evoluzione è libero di seguire semplicemente ciò che funziona. Non tanto che le sue prestazioni ne risentano molto, ma abbastanza da aprire l’accesso ad altre opzioni vicine al cosiddetto design ottimale.
Con la scienza che spesso guarda alla natura per trovare indizi per risolvere le sfide, Bejan si chiedeva se potesse guardare nella direzione opposta, per prevedere la natura prima di guardarla. Se i risolutori di problemi e i costruttori fossero liberi di perdere il punteggio più alto in assoluto, quanto maggiore potrebbe essere la gamma di progetti che considerano plausibili?
Questa è la domanda che Bejan pone in un nuovo articolo pubblicato online il 16 maggio sulla rivista Biosystems. Usando due esempi relativamente semplici – passerelle che traghettano i passeggeri giù da un treno e un uccello che sbatte le ali – scopre che la risposta è “abbastanza”.
“Nell’ingegneria, nel design, nel teatro, nell’architettura o persino nell’organizzazione di questa università, qualsiasi forma di design beneficia della capacità di prendere decisioni buone ma imperfette e della libertà di andare avanti e contemplare altre opportunità di miglioramento”, ha affermato Bejan. “Se si è sposati con l’idea del meglio in assoluto, non verrà mai creato nulla di nuovo.”
Nel documento, Bejan esamina innanzitutto l’esempio di passeggeri che arrivano in treno e attraversano una stanza con molti punti di uscita. Con l’area totale della stanza che rimane costante ma la lunghezza e la larghezza della stanza libere di cambiare, risolve la forma ottimale della stanza per portare tutti i passeggeri dove stanno andando più velocemente. Con le equazioni di soluzione in mano, mostra che fornire anche solo l’1% di margine di manovra per l’imperfezione rispetto alle migliori prestazioni apre lo spazio di progettazione del 28%.
Nel suo secondo esempio, Bejan osserva il movimento svolazzante degli uccelli a quota e velocità quasi costanti. Considerando le varie forze coinvolte – resistenza durante la planata, portanza creata dalle dimensioni dell’ala, velocità e dimensioni del corpo, tra le altre – formula un’equazione per il ritmo delle ali necessario per mantenere una velocità costante con il minimo sforzo. Sebbene esista una risposta ottimale, Bejan mostra ancora una volta che consentire solo l’1% di imperfezione al di sopra dello sforzo minimo teorico apre lo spazio di progettazione del 20%.
Bejan afferma di aver scelto questi esempi perché comportavano la modifica di una singola variabile, un singolo grado di libertà: la forma di una stanza o il ritmo del battito di un’ala. In esempi più complessi che coinvolgono molte variabili, queste minuscole tolleranze per l’imperfezione creano una gamma ancora più ampia di soluzioni “abbastanza buone”.
La lezione appresa è che la scienza ora ha un’idea predittiva di come funziona la natura. Concentrandosi meno sulla ricerca di progetti ottimali assoluti, i ricercatori possono sfruttare la libertà di spostarsi in modo iterativo verso concetti di design completamente nuovi che altrimenti non sarebbero stati alla loro vista. Offre inoltre a progetti, metodi e interi campi di studio la capacità di adattarsi a un mondo che cambia.
“La dottrina di inseguire il miglior design non è utile”, ha detto Bejan. “L’insegnamento della scienza dovrebbe andare di pari passo con la libertà di tirare, colpire vicino al segno e andare avanti. L’obiettivo finale non è solo quello di colpire un bersaglio, ma di tenere più frecce nella faretra per continuare a scattare foto per un lungo periodo di tempo.”
Questo lavoro è stato supportato da una sovvenzione di CaptiveAire Systems.
Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com
