Jean M. Carlson

Jean Marie Carlson (born 1962) is a professor of complexity at the University of California, Santa Barbara. She studies robustness and feedback in highly connected complex systems, which have applications in a variety of areas including earthquakes, wildfires and neuroscience.

Carlson studied electrical engineering and computer science at Princeton University, graduating in 1984. She then moved to Cornell University for her graduate studies, earning a master's in applied physics. In 1987, she switched to theoretical condensed matter physics for her doctoral studies, completing her PhD in 1988. She worked under the supervision of James Sethna on the spin glass model in the Bethe Lattice.^[1] Carlson worked in the Kavli Institute for Theoretical Physics as a postdoctoral scholar with James S. Langer.^[2][3]

Carlson was appointed to the faculty at the University of California, Santa Barbara in 1990. She works on the fundamental theory and applications of complex systems.^[4][5] She was awarded a David and Lucile Packard Foundation fellowship in 1993, which allowed her to study the physical and mathematical principles that underlie complexity.^[6] Carlson uses highly optimized tolerance (HOT) methods that connect evolving structure with power laws in highly interconnected systems.^[7][8][9] Carlson developed the HOT mechanism in the early 2000s, and has since applied it to complex systems including the immune system, earthquakes, wildfires and neuroscience. HOT represents a unifying framework that can couple with external environments, which differs from self-organized criticality and the edge of chaos.^[7]

Carlson ha utilizado la biología de sistemas computacional para comprender el sistema inmunitario . ^{[ 10 ]} Estudia cómo cambia el sistema inmunitario con la edad, así como las enfermedades autoinmunes y la homeostasis . ^{[ 10 ]} Carlson trabajó con Eric Jones para desarrollar un modelo matemático que puede analizar y predecir las interacciones en las bacterias intestinales de las moscas de la fruta . Se espera que este modelo pueda explicar el microbioma intestinal humano . ^{[ 11 ]} Su modelo demostró que la interacción entre las bacterias en el intestino es tan importante para la salud general de una mosca de la fruta como su presencia en el intestino. ^{[ 11 ]}

Carlson también ha aplicado la teoría de la complejidad a la neurociencia , identificando las propiedades de las redes neuronales que se protegen en la población sana. ^{[ 12 ]} La comprensión de estas redes podría explicar la conexión entre la estructura de la sustancia blanca y la función cognitiva. ^{[ 12 ]} Carlson busca explicar cómo las redes neuronales están involucradas en el aprendizaje y la memoria, comparándolas con estructuras de procesamiento de información computacional y biológica. ^{[ 12 ]} Carlson está particularmente interesada en el aprendizaje secuencial, que combina información nueva con conocimiento previo. ^{[ 12 ]} Su trabajo combina modelos computacionales con datos experimentales de electroencefalografía e imágenes por resonancia magnética . ^{[ 12 ]} Demostró que las partes del cerebro que sincronizan su actividad durante las tareas relacionadas con la memoria se vuelven más pequeñas pero más numerosas a medida que las personas envejecen. ^{[ 13 ]}

La aplicación de la mecánica estadística a la ciencia de los materiales podría ayudar a describir las características de los materiales granulares . ^{[ 14 ]} Ella aplica la teoría de la zona de transformación de corte a los materiales granulares para describir cómo fluyen y se atascan. ^{[ 14 ]} Este trabajo contribuye a sus estudios de fricción en fallas sísmicas , leyes de velocidad y estado y caos reológico. ^{[ 15 ] [ 16 ]} Carlson ha estudiado la complejidad en varias áreas de la física de los terremotos, incluyendo la ruptura dinámica y el supercizallamiento. ^{[ 17 ]} Desarrolló un algoritmo (Highly Optimized Tolerance Fire Spread Model, HFire) que puede modelar la propagación de un incendio forestal, que puede usarse para comprender la evolución a largo plazo de los ecosistemas forestales y ayudar a coordinar la gestión forestal. Ha investigado la toma de decisiones humanas en la respuesta a desastres, en un esfuerzo por hacer que las evacuaciones sean más seguras y efectivas. ^{[ 18 ]} Ha investigado las compensaciones que surgen en la respuesta a incendios forestales , utilizando modelos de la economía, poblaciones y propagación del fuego. ^{[ 18 ]} Esto requiere herramientas de decisión dinámicas, ya que los retrasos pueden provocar más incendios y una mayor demanda de recursos. ^{[ 18 ]} También ha estudiado cómo las redes de información influyen en las decisiones y la relación entre la difusión de información y el intercambio social. ^{[ 18 ]}

Carlson también ha aplicado la teoría de la complejidad a la econofísica , ^{[ 19 ]} la evolución ^{[ 20 ]} y la teoría del control . ^{[ 21 ]} Es profesora visitante en el Instituto Santa Fe . ^{[ 22 ]}

Carlson fue elegido miembro de la Sociedad Estadounidense de Física (APS) en 2021, tras una nominación del Grupo Temático de Física Estadística y No Lineal de la APS, "por el desarrollo de modelos matemáticamente rigurosos, basados ​​en la física, de sistemas no lineales y complejos que han impactado significativamente una amplia gama de campos, incluyendo la neurociencia, las ciencias ambientales y la geofísica". ^{[ 23 ]}