Los científicos han encontrado una manera de predecir grandes cambios en sistemas complejos, como los ecosistemas, utilizando señales de diferentes partes del sistema. Estos grandes cambios, llamados puntos de inflexión, pueden alterar drásticamente cómo funciona un sistema. Por ejemplo, los puntos de inflexión pueden explicar eventos como las extinciones masivas o el inicio de una epidemia. Las señales de advertencia temprana pueden ayudar a predecir estos cambios antes de que ocurran.

Antes no estaba claro cómo combinar mejor las señales de advertencia temprana de diferentes partes de un sistema. El nuevo método, basado en matemáticas complejas, ayuda a elegir qué partes del sistema observar para mejores predicciones. Este método considera tanto la fuerza como la incertidumbre de las señales. Utilizar señales de varias partes del sistema puede ser útil, pero no siempre.

Los investigadores probaron su método utilizando diferentes redes y modelos. Descubrieron que su enfoque funciona bien, especialmente cuando diferentes partes del sistema experimentan distintos niveles de ruido y estrés. Por ejemplo, en un ecosistema, algunas especies pueden mostrar señales de advertencia temprana antes que otras. Elegir el conjunto adecuado de especies a observar puede mejorar la calidad de las predicciones y ahorrar tiempo.

Este nuevo método puede ser utilizado en muchos campos, como la ecología, la ciencia del clima y el control de enfermedades. No necesita información detallada sobre la red del sistema, lo que facilita su uso con datos del mundo real. Al enfocarse en las partes adecuadas de un sistema, los científicos pueden predecir y responder mejor a crisis potenciales, mejorando nuestra comprensión de los sistemas complejos y haciéndola más útil.