Sistemas Auto-Organizantes

La Ingeniería tradicional busca predecir para diseñar sistemas de acuerdo a un modelo. Sin embargo, hay muchos problemas que cambian constantemente, lo cual vuelve difícil su predicción. Como complemento, se puede dotar a los sistemas de adaptación, para que puedan ajustarse a cambios impredecibles de su entorno. Se usa el concepto de auto-organización para construir sistemas adaptativos. En lugar de diseñar el sistema tal cual, se diseñan los componentes del sistema, para que éstos mismos encuentren, por medio de interacciones, soluciones a problemas que cambian constantemente.

Para mayor información, visita al Laboratorio de Sistemas Auto-Organizantes.

Para indagar más en el tema de Sistemas Complejos, se invita a visitar El Nodo Latinoamericano de FuturICT.

Además, se ofrece el curso de Computación Adaptiva.

Listado de Proyectos:

Artificial Life

Vida Artificial

En este proyecto, se estudian propiedades de sistemas vivos de manera abstracta, independientemente de su substrato. Esto permite la identificación de condiciones suficientes y necesarias para la vida, la evolución y la adaptabilidad.
El conocimiento generado aquí puede aplicarse al desarrollo de sistemas artificiales que exhiban las propiedades de los sistemas vivos, tales como adaptación, aprendizaje, evolución, robustez, y auto-organización.
Específicamente, se desarrollan modelos computacionales de fenómenos biológicos, para mejorar su comprensión. Por un lado, se estudian modelos de redes genéticas (Redes Booleanas Aleatorias) y sus propiedades. Por otro lado, se exploran cuestiones sobre la evolución de la complejidad.
Complex Systems

Sistemas Complejos

La complejidad es una propiedad de sistemas cuyas interacciones entre componentes determinan el futuro del sistema. Dado que estas interacciones no son predefinidas, los sistemas complejos tienen una previsibilidad limitada. Se usa a la adaptación como complemento de la predicción para poder enfrentar a la complejidad. Se ha usado a la auto-organización como método para desarrollar sistemas adaptativos. Ejemplos incluyen la coordinación de semáforos, regulación de transporte público, sistemas sobre chip, burocracias y organizaciones.
Los elementos de un sistema pueden producir información nueva al interactuar, la cual no puede predecirse a partir del comportamiento de los elementos. Es por eso que es necesario usar a la computadora como herramienta para estudiar exhaustiva o estadísticamente el comportamiento de tales sistemas.