Une équipe de chercheurs dont Neil Johnson, professeur de physique à l'université George Washington, a découvert que les systèmes décentralisés fonctionnent mieux lorsque les parties individuelles sont moins performantes.

Le Dr Johnson souhaitait comprendre comment des systèmes comportant de nombreuses pièces mobiles peuvent atteindre une cible ou un objectif souhaité sans contrôle centralisé. Cela explore une théorie commune selon laquelle les systèmes décentralisés, ceux qui n'ont pas de cerveau central, serait plus résistant aux dommages ou aux erreurs.

Cette recherche a le potentiel de tout éclairer, de la manière de structurer efficacement une entreprise, construire un meilleur véhicule autonome, optimiser les algorithmes d'intelligence artificielle de nouvelle génération et pourrait même transformer notre compréhension de l'évolution. La clé consiste à comprendre comment le "sweet spot" entre les systèmes décentralisés et centralisés varie en fonction de l'intelligence des pièces, dit le Dr Johnson.

L'équipe a construit un modèle informatique d'un système décentralisé, ajuster les variables pour refléter la façon dont les composants pourraient s'améliorer au fil du temps et devenir plus efficaces pour résoudre les problèmes. Le Dr Johnson a été surpris de constater que son équipe de recherche a amélioré les pièces individuelles, l'ensemble du système s'est moins bien comporté. Au fur et à mesure que les pièces deviennent plus intelligentes, ils commettent collectivement des erreurs plus importantes et répètent les erreurs du passé, il a dit.

« Nous avons constaté que lorsque vous avez une collection d'objets qui fonctionnent de manière décentralisée, et ces objets individuels s'améliorent dans le traitement de l'information, tout le système s'aggrave parce qu'ils ont tendance à former des foules, même s'il n'y a rien en eux qui dit 'Je veux être membre d'une foule, '", a déclaré le Dr Johnson. "Juste la façon dont vous regardez les modèles lorsque vous obtenez plus de mémoire, cela peut vous enfermer dans une certaine façon erronée de voir les choses."