Cientistas descobriram uma maneira de prever grandes mudanças em sistemas complexos, como ecossistemas, usando sinais de diferentes partes do sistema. Essas grandes mudanças, chamadas de pontos de inflexão, podem alterar drasticamente o funcionamento de um sistema. Por exemplo, os pontos de inflexão podem explicar eventos como extinções em massa ou o início de uma epidemia. Sinais de alerta precoce podem ajudar a prever essas mudanças antes que elas aconteçam.

Antigamente, não estava claro como combinar da melhor forma os sinais de alerta precoce de diferentes partes de um sistema. O novo método, baseado em matemática complexa, ajuda a escolher quais partes do sistema observar para previsões melhores. Este método analisa tanto a força quanto a incerteza dos sinais. Usar sinais de várias partes do sistema pode ser útil, mas nem sempre.

Os pesquisadores testaram seu método usando diferentes redes e modelos. Eles descobriram que sua abordagem funciona bem, especialmente quando diferentes partes do sistema experimentam níveis variados de ruído e estresse. Por exemplo, em um ecossistema, algumas espécies podem mostrar sinais de alerta precoce mais cedo do que outras. Escolher o conjunto certo de espécies para monitorar pode melhorar a qualidade das previsões e economizar tempo.

Esse novo método pode ser utilizado em muitos campos, como ecologia, ciência do clima e controle de doenças. Ele não precisa de informações detalhadas sobre a rede do sistema, tornando-o mais fácil de usar com dados do mundo real. Ao focar nas partes certas de um sistema, os cientistas podem prever e responder melhor a potenciais crises, melhorando nossa compreensão de sistemas complexos e tornando-a mais útil.