Ржавчина разъедает металл неделями, а электрическая сеть рушится за секунды. Ученые из Университета Бар-Илан нашли разгадку: оказывается, перед катастрофой системы проходят скрытую стадию микроскопических изменений, которые накапливаются — и затем все обрушивается разом.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, команда под руководством профессоров Шломо Гавлина и Авиада Фридмана изучала сверхпроводящие сети — два слоя проводов, которые при охлаждении проводят ток без сопротивления. Но самое интересное начинается, когда эти сети взаимодействуют.

Если постепенно увеличивать силу тока, система не переходит в новое состояние плавно. Сотни секунд она остается в подвешенном состоянии, а потом — резкий скачок. Почему?

Дело в цепной реакции. Когда один участок сети теряет сверхпроводимость, он выделяет тепло. Оно случайным образом затрагивает другой участок — и так далее. Сначала изменения почти незаметны, но в какой-то момент система достигает критической точки и рушится, как башня из «Дженги», когда вытаскиваешь последний кирпич.

Ключевой параметр здесь — коэффициент ветвления  (его часто упоминали во время пандемии). Если он меньше единицы, цепная реакция затухает. Если больше — лавинообразный коллапс. Но если ровно единица, система балансирует на грани. То же самое с эпидемиями: когда один зараженный передает вирус одному человеку, болезнь держится на пределе.

Коэффициент ветвления — среднее число новых изменений, которые вызывает одно событие. Например, если перегрев одного провода приводит к поломке двух других, коэффициент равен 2. Если 0.5 — сбои затухают. Критическое значение — 1: система балансирует между стабильностью и коллапсом.

Это открытие важно: теперь мы знаем, что катастрофы не возникают из ниоткуда. Их можно предсказать, отслеживая микроизменения. И не только в сверхпроводниках — в энергосетях, экосистемах, даже в финансовых рынках.

Так что в следующий раз, когда столкнетесь с внезапным сбоем, помните: разрушение начинается задолго до финального удара.

Где это пригодится

• Энергетика: прогнозирование коллапсов в электросетях (например, предотвращение аналогов «блэкаута-2003» в США).
• Кибербезопасность: понимание каскадных сбоев в интернет-сетях.
• Экология: мониторинг переломных моментов в экосистемах (исчезновение лесов, гибель кораллов).
• Медицина: моделирование внезапных кризисов, вроде остановки сердца или эпилептического припадка.

Главное — метод позволяет уловить момент, когда мелкие изменения перерастают в катастрофу.

Слабые места:

• Эксперимент проводился на искусственной системе (сверхпроводники), где параметры контролируются. В реальном мире — хаос: погода, человеческий фактор, непредсказуемые помехи.
• Коэффициент ветвления сложно измерить в динамичных системах (например, в экономике).
• Неясно, как быстро можно адаптировать эту модель для практического использования.

Ранее мы разбирались, как строят современные АЭС — чтобы выдержать любую катастрофу и отразить угрозы.