تخيل سربًا من 200 جسيم تتدافع باستمرار، وتوازن سرعاتها، وتسعى إلى هدف مشترك. هذا السرب لا يتحرك هنا وهناك في الفضاء فحسب، بل يتعلم التنبؤ بالفوضى. تُغذّى إشارة خارجية، تشبه سلوك الطقس غير القابل للتوقع، عبر جسيم قائد واحد، وعلى البقية أن تخمّن إلى أين سيتجه بعد ذلك. مثل هذا السرب هو حاسوب خزّاني فيزيائي، وقدرته على التنبؤ تعتمد على الطريقة التي يتعامل بها مع الإنتروبيا.

تبيّن أن القيمة المطلقة للإنتروبيا ليست بهذه الأهمية. فالأهم بكثير هو مدى تغيير الإشارة الخارجية للاستجابة الترموديناميكية للمنظومة. فعندما يكون القائد موصولًا، يتضاعف تدفق الحرارة في الوسط آلاف المرات، وتتضاعف إنتروبيا المنظومة عشرات المرات. وهذا النمو النسبي تحديدًا، لا الإنتروبيا نفسها، هو ما يرتبط بأداء السرب.

هذا الاكتشاف يغيّر مقاربة تطوير الحواسيب الفيزيائية. فبدلًا من التدريب المكلف لكل مرشح، يمكن انتقاء الأنظمة المناسبة بسرعة عبر قياس كيفية استجابة المنظومة للإشارة الخارجية. وهذا الفرز ينطبق على أسراب المادة النشطة، والمنظومات الفوتونية والمغزلية.

إن سرب الجسيمات، الذي كان يبدو مجرد تجمع فوضوي، يتبين أنه أداة دقيقة. إنتروبياه تعمل كبوصلة تشير إلى القدرات الحسابية. وأفضل بوصلة ليست تلك التي تُظهر الكثير، بل تلك التي تستجيب بحساسية للإشارة الخارجية.