Miks osa tehnoloogiaid teistest kiiremini areneb?
Kui arvutikiibid arenevad väga kiiresti, siis osa tehnoloogiaid on palju aeglasema arenguga. Miks see on nii? Massachusettsi tehnoloogiainstituudi (MIT) teadlaste juhitud uuring näitab, et on võimalik ennustada, millised tehnoloogiad kõige tõenäolisemalt kiiresti arenevad ning nende uuringutesse tasub seetõttu ka panustada. Kokkuvõttes leidsid teadlased: mida keerulisem tehnoloogia, seda aeglasemalt see muutub ja areneb. Ajakirjas Proceedings of the National Academy of Sciences ilmuva artikli tarbeks mõtlesid teadlased välja, kuidas süsteemi keerukust selle üksikkomponentideks lahutamise ning nende komponentide vastastikuste seoste kaardistamise abil matemaatiliselt modelleerida. MITi teadlase Jessika Tranciki sõnul aitab see mõista, kuidas tehnoloogia struktuur mõjutab selle arengukiirust. Teadlased said uurimistööks inspiratsiooni erinevate energiaga seotud tehnoloogiate keerukusest, alates transistoritest kuni tohutute kivisöejaamadeni. Nad jälgisid, kuidas need tehnoloogiad aja jooksul paremaks muutuvad, võttes kriteeriumiteks suurenenud kuluefektiivsuse või parema suutlikkuse. Avaldatud uurimistöös kirjeldavad nad mudelit, mis võimaldab progressi võrrelda tehnoloogia disaini keerukuse ja erinevate komponentide vahelise seotusega. Autorite sõnul aitab nende lähenemine näiteks poliitikutel võtta ette samme kliimamuutuste takistamiseks. Ennustades ette, millised süsinikdioksiidi õhku vähem paiskavad tehnoloogiad arenevad tõenäoliselt kõige kiiremini, võimaldab see kindlaks määrata kõige efektiivsemad valdkonnad, mille uuringute rahastamisele keskenduda.Pudelikaelad Tranciki väitel võimaldab nende mudeli abil läbi viidud analüüs arendamiseks välja valida tehnoloogiad, mis ei toimi hästi mitte ainult täna, vaid mille areng on ka edaspidi kiire. Teadlased avastasid, et lisaks tehnoloogia disaini keerukusele pidurdavad arengut ka teatud komponentide vahelistest seostest tulenevad pudelikaelad, mis muudavad ühtlase arengu heitlikuks. Tranciki sõnul põhjendab nende teooria, miks praegused tehnoloogiate arengukiirused on sellised, nagu nad on. Järgmiseks tahavad Trancik ja tema kolleegid empiiriliselt analüüsida erinevaid tehnoloogiaid, et hinnata, kui hästi nende teoreetiline mudel praktikas toimib. Tranciki väitel on hetkel nende meetod kõige kasulikum kahe erineva tehnoloogia võrdlemisel, millel on sarnased komponendid, kuid lahendused täiesti erinevad. Näiteks saab selle abil võrrelda erinevaid lähenemisi päikesepatareide arendamiseks. Hollandi Eindhoveni tehnoloogiaülikooli majandusteadusteadlase Koen Frenkeni sõnul on see kauaoodatud teooria, mis aitab selgitada kuulsat õppimiskõverate fenomeni. Pikka aega on olnud mõistatuseks, miks on erinevate tehnoloogiate osas inimeste õpivõime tase nii erinev. Frenkeni sõnul annab uurimistöö tehnoloogia keerukust vaadeldes sellele küsimusele vastuse, kasutades selleks nutikal viisil disaini keerukuse modelleerimist.
