modelización

Sistemas complejos: comportamiento contraintuitivo y efectos desproporcionados causales

Al igual que la “catastofre ultravioleta” el medir en discreto o en analógico puede dar resultados absolutamente distintos

Inteligencia computacional

La modelación matemática tradicional ha sido útil para describir y estudiar ciertos fenómenos y aspectos de sistemas complejos, como por ejemplo en la genética poblacional. Sin embargo, tales modelos no han sido capaces de describir la complejidad en el sentido de una jerarquía de grados de libertad efectivos (agentes) cualitativamente diferentes a distintas escalas. Puede ser que la complejidad no se pueda modelar con modelación matemática analítica, y entonces sea necesario recurrir a la simulación para tratar de crear sistemas complejos artificiales, o entenderlos mejor a nivel fenomenológico a través de la minería de datos.gente-diferente1.jpg

Por estas razones, la Inteligencia Computacional jugará un papel importante en el C3, tanto por las metodologías importantes que proporcionará a las diversas líneas, como porque se desarrollará como un área de investigación en sí misma que permitirá explorar diferentes escenarios y el papel de distintos tipos de interacciones y agentes.

Por ejemplo, para ver ¿cuáles son los impedimentos de una evolución biológica continua? Las áreas iniciales a explorar serán:

  1. Sistemas económicos: mercados financieros.
  2. Minería de datos en enfermedades emergentes.
  3. Vida Artificial.
  4. Relación entre área de aplicación y metodología para el ejemplo de enfermedades emergentes.

Fuente C3. Centro de ciencias de la complejidad

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