modelización

Hablando de inteligencia artificial…

La inteligencia artificial que quiere imitar al ser humano…Todo un debate. En esta entrevista se dialoga sobre la imitación de procesos “cognitivos” que las inteligencias generales (más parecida al ser humano) consiguen.  Actualmente existen sistemas expertos, que los profesionales pueden consultar, con procesos deductivos etc… Otros son capaces de planificar y de aconsejar tomas de decisiones.

Caos y tecnología

Los avances en la ciencia no lineal estallaron después de la llegada de las máquinas de computación más rápidas. Tratamos de ver la cuestión inversa , es decir … ¿tiene nuestra comprensión de los sistemas caóticos consecuencias para avanzar en la tecnología?

Así que nos centramos en iniciativas recientes de investigación en la disciplina, en la que los experimentos verifican teorías de Caos aplicado. En concreto , se discute cómo un sistema caótico puede funcionar como un generador de patrones de gran alcance, y vamos a demostrar cómo esta función se puede utilizar para diseñar un dispositivo de computación reconfigurable y dinámico . ..

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Cooperación eficiente en las hormigas

El biólogo Deborah Gordon ha descubierto cómo las colonias de hormigas buscar de manera eficiente, sin organización central, una idea que podría mejorar las redes de ordenadores…incluso otras redes.
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Circular Economy

In this narrated slideshow, McKinsey alumnus Markus Zils explains how the circular economy encourages companies to seek ways of retaining more of the value of the material, energy, and labor inputs that go into their products.

February 2014


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Investigan con herramientas matemáticas fenómenos sociales y naturales

Miembros del Departamento de Ecuaciones Diferenciales y Análisis Numérico (EDAN) forman parte del Brazilian-European partnership in Dynamical Systems (BREUDS), un proyecto integrado por 32 Universidades -21 europeas y 11 brasileñas- que reúne a cientos de matemáticos para avanzar en el estudio de la modelización de fenómenos naturales y sociales mediante sistemas dinámicos.

En la foto a la derecha, Jose Antonio Langa, forma parte del Spin Off Nabucco Center

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Education system EEUU 1870-2011

Emergy Evaluation of Formal Education in the United States: 1870 to 2011
Daniel E. Campbell  and Hongfang Lu
Abstract: We evaluated the education system of the United States from 1870 to 2011 using emergy methods. The system was partitioned into three subsystems (elementary, secondary and college/university education) and the emergy inputs required to support each subsystem were determined for every year over the period of analysis.

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Ecuaciones y ritmos de la naturaleza

Los físicos están usando ecuaciones para revelar las complejidades ocultas en el cuerpo humano. Desde los latidos de nuestros corazones hasta el funcionamiento de nuestro cerebro, muchos sistemas en la naturaleza dependen de conjuntos de ‘osciladores’ perfectamente coordinados; que constituyen auténticos sistemas rítmicos que trabajan colaborativamente, como las células del músculo cardíaco.

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Intercambio económico y ecuación de Boltzmann

An important class of economic models involve agents whose wealth changes due to transactions with other agents. Several authors have pointed out an analogy with kinetic theory, which describes molecules whose momentum and energy change due to interactions with other molecules. 

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Book: Business Dynamics

Accelerating economic, technological, social, and environmental change challenge managers and policy makers to learn at increasing rates, while at the same time the complexity of the systems in which we live is growing. Many of the problems we now face arise as unanticipated side effects of our own past actions. All too often the policies we implement to solve important problems fail, make the problem worse, or create new problems.

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Investigan sistemas complejos neuronales

Investigadores de la Universidad de Sevilla aplican las matemáticas a la neurociencia

 

Miembros del grupo Investigación en Sistemas Dinámicos en Ingeniería de la Universidad de Sevilla han publicado recientemente un artículo científico sobre la Teoría de Melnikov aplicada a sistemas híbridos planos y que les ha otorgado el reconocimiento de la comunidad científica internacional además de abrir nuevos vías de investigación en el campo de la medicina.

En concreto, el profesor Jonathan E. Rubin, perteneciente al Departamento de Matemáticas de la Universidad de Pittsburgh (Pensilvania, EEUU) junto a otro grupo de profesores, se ha interesado por la aplicación de los sistemas dinámicos lineales a trozos e híbridos en el estudio de los mecanismos neuronales en la locomoción. Read More

Redes neuronales complejas

Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones:

  1. Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en el sumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, se denomina inhibitoria.
  2. Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.
  3. Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. Algunas de las más utilizadas son la función sigmoidea (para obtener valores en el intervalo [0,1]) y la tangente hiperbólica (para obtener valores en el intervalo [-1,1]).

Con un paradigma convencional de programación en ingeniería del software, el objetivo del programador es modelar matemáticamente (con distintos grados de formalismo) el problema en cuestión y posteriormente formular una solución (programa) mediante un algoritmo codificado que tenga una serie de propiedades que permitan resolver dicho problema. En contraposición, la aproximación basada en las RNA parte de un conjunto de datos de entrada suficientemente significativo y el objetivo es conseguir que la red aprenda automáticamente las propiedades deseadas. En este sentido, el diseño de la red tiene menos que ver con cuestiones como los flujos de datos y la detección de condiciones, y más que ver con cuestiones tales como la selección del modelo de red, la de las variables a incorporar y el preprocesamiento de la información que formará el conjunto de entrenamiento. Asimismo, el proceso por el que los parámetros de la red se adecuan a la resolución de cada problema no se denomina genéricamente programación sino que se suele denominar entrenamiento neuronal.

Por ejemplo en una red que se va a aplicar al diagnóstico de imágenes médicas; durante la fase de entrenamiento el sistema recibe imágenes de tejidos que se sabe son cancerígenos y tejidos que se sabe son sanos, así como las respectivas clasificaciones de dichas imágenes. Si el entrenamiento es el adecuado, una vez concluido, el sistema podrá recibir imágenes de tejidos no clasificados y obtener su clasificación sano/no sano con un buen grado de seguridad. Las variables de entrada pueden ser desde los puntos individuales de cada imagen hasta un vector de características de las mismas que se puedan incorporar al sistema (por ejemplo, procedencia anatómica del tejido de la imagen o la edad del paciente al que se le extrajo la muestra).

Curso en la Universidad de Bath

Incertidumbre en las redes de interacción.

Curso 12 y 13 de Junio de 2013

Acerca del evento

La estructura y la dinámica de las redes de interacción del mundo real están constantemente sometidas a fluctuaciones aleatorias y choques. La incertidumbre resultante en el comportamiento de estos sistemas tiene consecuencias para nuestra comprensión de las redes sociales, redes económicas y biológicas.

Este taller reunirá a expertos de una amplia gama de campos con el interés común de efectos aleatorios en las redes de interacción. El programa constará de conferencias plenarias adecuados para un público científico general, así como una serie de conversaciones sobre las investigaciones aportadas.

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Nabucco Center curso impartido en la Universidad de Sevilla

Imágenes del curso impartido en la Universidad de Sevilla.http://pinterest.com/pin/291678513336989652/

2013-03-25 13.54.19

Ejemplo de medida con vensim de la reputación de una compañía.reputación compañía vensim

Modelo de dos plantas en competencia o cooperación; una de las imágenes resultantes del modelo.

dos plantas_nabucco center

Ecuación logísticaecuacion logistica_nabucco center

Proyecto Cost: Cooperación Europea en ciencia y tecnología

The EU in the new complex geography of economic systems: models, tools and policy evaluation Descriptions are provided by the Actions directly via e-COST.


The uneven geographical distribution of economic activities is a huge worldwide challenge. For the EU regions this is shown by the deep differences within and across nations. Spatial inequalities are evolving through time following complex patterns determined by economic, geographical, institutional and social factors. The New Economic Geography approach, which was initiated by P. Krugman in the early 1990’s, describes economic systems as very simplified spatial structures. The Action aims at developing a more sophisticated modelling of the EU visualised as an evolving trade network with a specific topology determined by the number and strength of national, regional and local links. Economic policies should be specifically designed to take into account this pervasive network structure assessing the position of backward locations within the network and focussing on instruments that favour interconnections. Read More

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