Sistemas Adaptativos Complejos

2011-07-31T21:24:00.000-04:00

AGENT-BASED COMPUTATIONAL MODELS AND GENERATIVE SOCIAL SCIENCE

Emergence

2011-07-31T21:00:00.001-04:00

Excelente documental de los fenomenos emergentes por la PBS (Public Broadcasting Corporation USA)

How Ant colonies get things done

2011-07-31T02:06:00.001-04:00

2011-07-31T02:02:00.001-04:00

Understanding the Complexity of Economic, Ecological, and Social Systems

Methods and Techniques in CAS - Article

2011-07-30T22:29:00.002-04:00

Methods and Techniques of complex system science

Steven Strogatz on sync | Video on TED.com

2011-07-30T11:47:00.002-04:00

Profesor Steven Strograz Muestra un metodo para replicar el comportamiento de enjambre.

Out of Control - Online Book

2011-07-30T10:48:00.001-04:00

Out of Control - The New Biology of Machines

Swarm Intelligence in Animal Groups: When Can a Collective Out-Perform an Expert?

2010-12-05T00:03:00.001-03:00

Swarm Intelligence in Animal Groups

Robustness versus evolvability

2010-11-30T15:38:00.002-03:00

La siguiente nota se extrae en parte del Articulo del HFSP Journal, titulado “Robustness versus evolvability: A paradigm revisited,” de autores Erich Bornberg-Bauer y Linus Kramer.

Este artículo trata de la relación que existe entre la "Evolucionabilidad" y la Robustez en los sistemas biologicos. Evolucionabilidad es la característica de muchos sistemas de biologicos de adaptarse a nuevos requerimeintos del medio ambiente. La Robustez aparentemente corresponde a una característica opuesta. Sin embargo, muchos sistemas biologicos presentan ambas características, lo que a sido fuente de muchos debates en las decadas pasadas. Un modelo publicado recientemente por Draghi et al. [Nature 463, 353–355 (2010)], de manera elegante evita complicaciones derivadas de observaciones de laboratorio de sistemas moleculares, al proponer una solución analítica, la que sorprendentemente, es independiente de los parametros escogidos. Dependiendo de la cantidad de mutaciones, y la cantidad de fenotipos accesibles para cualquier genotipo, la Evolucionabilidad y la Robuistez pueden reconciliarse.

Para ir al articulo (en ingles) presionen aca.

The following news item is taken in part from the June, 2010 issue of HFSP J titled “Robustness versus evolvability: A paradigm revisited,” by Erich Bornberg-Bauer and Linus Kramer.

Evolvability is the property of a biological system to quickly adapt to new requirements. Robustness seems to be the opposite. Nonetheless many biological systems display both properties–a puzzling observation, which has caused many debates over the last decades. A recently published model by Draghi et al. [Nature 463, 353–355 (2010)] elegantly circumvents complications of earlier in silico studies of molecular systems and provides an analytical solution, which is surprisingly independent from parameter choice. Depending on the mutation rate and the number of accessible phenotypes at any given genotype, evolvability and robustness can be reconciled.

A link to this article can be found at http://dx.doi.org/10.2976/1.3404403.

Influencia oculta de las redes socialesHidden influence of Social Networks

2010-05-30T09:23:00.003-04:00

Charla en TED de profesor Nicholas A. Christakis, sobre como las redes sociales influyen el desarrollo de fenomenos sociales. La importancia de las redes no es siempre obvia y esta charla promueve muy bien el interés por identificar esa importancia e ilustrar sus efectos, en especial con la caracterizacion de fenomenologias complejas como la obesidad.
En ingles.

TED talk by Nicholas A. Christakis on how social networks influence the development of social phenomena. The importance of networks is not always obvious, and this talk does a very good job in identifying this importance andd highlighting its effects, specially with regard to complex social phenomena such as obesity.

Investigador
El profesor Christakis enseña en la universidad de Harvard y mayor información sobre su trabajo se puede encontrar en: Professor Christakis teaches at Harvard University and more information on his work can be found at:
1.- Su pagina en Harvard / His harvard page
2.- Pagina EDGE sobre su biografía / EDGE article
3.- Wikipedia

Opinion de la mayoria y Teorema del Jurado / Majority Opinion and the Jury Theorem

2010-05-27T11:09:00.004-04:00

El gran poder de la diversidad se muestra completamente al usar la opinion de la mayoria para realizar decisiones.

Michael Mauboussin produce una muy buena demostracion de esto con sus estudiantes en la escuela de negocios de Columbia. Cada año justo antes de que los premios de la academia sean anunciados, se efectúa una votacion respecto de quienes creen que serán ganadores en cada una de las 12 categorías en las que se entregan premios. No solo categorías populares como "mejor actor" sino que categorias mas ocultas como "mejor edición de pelicula" o "mejor direccion artistica".
El 2007, el promedio de respuestas correctas individuales fue 5 de 12. Sin embargo, el promedio de respuestas correctas para el grupo completo fué 11 de 12!

Porque esta la mayoria acertada en sus respuestas de forma tan frecuente? Una razón puede ser ilustrada por la historia del desarrollo de la Consititución de USA, y dos de sus mas famosos artifices, Bejamin Franklin y Tomas Jefferson.

Franklin y Jefferson ambos pasaron un tiempo en Paris antes de participar en la creación de la constitución, la que fue adptada el 1787. Ambos se involucraron en doscusiones con intelectuales franceses responsables principalmente por la pirmera constitucion francesa, la que fue completada en 1789. Uno de esos intelectales fue Marquis de Condorcet.

Condorecet había comenzado su carrera como un matematico y que en ese tiempo trabajaba como inspector de monedas en la Casa de moneda de Paris. A él le fascinaba la idea de que la matematica puediese ser utilizada para obtener argumentos que apoyaran los derechos humanos y los principios morales.

Franklin se reunión con Condercet muchas veces despues de llegar a Paris, y quedó muy impresionado de los avances que Condorcet había alcanzado con su "matematica social", indicando que "debía ser discutida". No había nada aun escito al respecto, pero todo eso cambió luego de la publicación del ensayo de Condorcet sobre la aplicacion de Analisis a la probabilidad de la decision de las mayorias, publicado en 1785.

Franklin claramente fue influenciado por las ideas de Condorcet, en especial por su prueba matemática hoy conocida como el "Teorema del Jurado de Condorcet", teorema que es considerado hoy una de los fundamentos para nuestro entendimiento del proceso democrático.

Condorcet quería encontrar una razón matemática para que un ciudadano racional aceptara la autoridad del estado como se expresa a través de la eleccion democrática. Él argumentaba que la mejor razón sería si su probabilidad individual de efectuar la decision correcta era menor que la probabilidad colectiva de escoger la alternativa correcta. Su teorema aparece probar que este es casi siempre el caso.

El teorema en su forma mas simple dice que si cada miembro del grupo tiene un 50% de posibilidad de obtener la respuesta correcta a un problema con solo 2 posibles respuestas, entonces la posibilidad de un veredicto por mayoría se acerca rapidamente al 100% a medida que el tamaño de grupo aumenta.

Incluso si la posibilidad individual de obtener la respuesta correcta es de 60%, la posibilidad de que la mayoría obtenga la respuesta correcta aumenta al 80% para un grupo de 17 personas y a 90% para un grupo de 45 personas.El teorema de jurado de Condorec aparece como una impresionante justificación matemática de la potencia que tiene la inteligencia grupal en el proceso democratico. Depende sin embargo de 5 supuestos basicos:

1.- Los individuos del grupo deben ser independientes, esto es, no deben influenciar las opiniones entre sí,

2.- No deben tener opinionbes tendenciadas (preconcevidas),

3.- Todos deben estar intentando responder la misma pregunta,

4.- Deben estar suficientemente bien informados: La probailidad de cad aindiviuo de obtener respuesta correcta debe ser mayor al 50%,

5.- Debe haber una respuesta correcta.

Estos cinco requerimientos implican que el teorema del jurado es util solo en muy restringido grupo de cisrcumstancias - aunque fue, y continua siendo, el punto de partida para discusiones sobre como se puede hacer funcionar a la democracia.

Caso práctico:

Si se analizan casos prácticos, cuando se aplica esta logica al show de televisión "quien quiere ser millonario", se encuentra que las respuestas de "consultar al publico" (90%) consistentemente son mas acertadas que las hechas por "pregunte al experto" (66%)

Además el supuesto que cada miembro de la audiencia necesita tener una probabilidad de mas del 50% de obtener una respuesta correcta, tampoco es necesaria. Un examen mas cercano revela que la inteligencia de grupo aun funciona si solo unos pocos conocen la respuesta y el resto de los individuos solo escogen con variadas probabilidades de acertar.

Para ver como funciona esto, intenten la siguiente pregunta con amigos, situación originalmente formulada por Scott Page: De las siguientes personas, ¿Quién no fué miembro del grupo musical "the Monkees" en los años 60?: Peter Tork, Davy Jones, Roger Noll, o Michael Nesmith?

Si esta pregunta se formula a 100 personas, un escenario posible es que mas de dos tercios (por ejemplo 68%) diga que no tiene idea, 15 conocerían el de uno de los miembos del grupo, 10 personas podrían identificar a 2 miembros, y solo 7 podrían saber la respuesta correcta. La respuesta correcta es Roger Noll, economista de Stanford. Cuantos votos obtendría él?

- 68 personas sin idea: implica que van a escoger al azar cualquiera de las 4 opciones: 25% de ellos escogerán la respuesta correcta: 17
- 15 identifican solo 1 miembro del grupo, escogerán al azar de cualquiera de las 3 opciones restantes: 33% de respuestas correctas: 5
- 10 personas identifican a 2 miembros del grupo: 50% de posibilidades de respuesta correcta: 5
- 7 personas que tienen 100% de obtener respuesta correcta: 7

Esto da un total de 34 respuestas correctas, superior al 22% de respuestas para cada una de las otras opciones, una mayoria clara.

Por tanto la inteligencia de grupo funciona en estos casos con solo unas pocas personas tengan conocimiento de las respuestas. En el problema anterior, la probabilidad de escoger la respuesta correcta sería mayor incluso si 68 personas no tuviesen idea de la respuesta correcta, y las 34 restrantes solo supieran el nombre de 1 integrante del grupo. Esto daría 28 votos a la respuesta correcta y solo 24 a cada una de las restantes posibilidades.

La Distribución estadística de conocimiento puede tornar este pronostico algo menos efectivo, pero si el tamaño de grupo aumenta, la diferencia se hace mas significativa hacia la respuesta correcta.

Ahora, cuando la población alcanza los millones, el voto de la mayoría puede proveer de una guia muy acertada, razón por la cual motores de busqueda como Google, Yahoo o Digg.com, lo usan como una guia muy importante en sus algoritmos de ranking.

The remarkable power of diversity reveals itself fully when it comes to using majority opinion to make decisions. Michael Mauboussin produces a neat demonstration in another experiment with his Columbia Business School students. Each year, just before the Academy Awards are announced, he gets the students to vote on who they think will win in each of twelve categories—not just popular categories like best actor but relatively obscure ones, like best film editing or best art direction.

In 2007, the average score for individuals within the group was 5 out of 12. The group as a whole, though, got 11 out of 12 right!

Why is the majority so often right? One reason can be illustrated by the story of the Constitution, and of two of its principle framers, Benjamin Franklin and Thomas Jefferson.

Franklin and Jefferson both spent time in Paris before working on framing the Constitution, which was adopted in 1787. Both of them became involved in discussions with French intellectuals who were primarily responsible for the first French constitution, which was completed in 1789. One of those intellectuals was the Marquis de Condorcet, a corresponding member of the American Philosophical Society, founded by Franklin in 1743 (and still going strong).

Condorcet had begun his career as a mathematician, but when Franklin met him he had been appointed as inspector-general of the Paris Mint at the instigation of the reforming economist Anne-Robert-Jacques Turgot. Turgot didn’t last long in the atmosphere of intrigue and double-dealing that characterized Louis XVI’s court, but Condorcet prospered. He also became fascinated by the idea that mathematics could be used to support arguments for human rights and moral principles.

Franklin met up with Condorcet many times after he arrived in Paris and was impressed by the progress that Condorcet had made with his “social mathematics,” saying at dinners he attended that it “had to be discussed.” Nothing was yet on paper, but that soon changed with the publication of Condorcet’s remarkable work Essay on the Application of Analysis to the Probability of Majority Decisions, published in 1785.

There is a copy of the book, signed by Condorcet himself, in Jefferson’s library.

Franklin was clearly influenced by Condorcet’s ideas, in particular by his mathematical proof of what is now known as “Condorcet’s jury theorem.” John Adams told Jefferson that Condorcet was a “mathematical charlatan,” but this was far from being the case, and Condorcet’s theorem is now regarded as a cornerstone for our understanding of democratic decision-making processes.

Condorcet wanted to find a mathematical reason for a rational citizen to accept the authority of the state as expressed through democratic choice. He argued that the best reason would be if his or her individual probability of making a correct choice was less than the collective probability of making a correct choice. His theorem appears to prove that this is nearly always the case.

The theorem in its simplest form says that if each member of a group has a better than 50:50 chance of getting the right answer to a question that has just two possible answers, then the chance of a majority verdict being correct rapidly becomes closer to 100 percent as the size of the group increases. Even if each individual has only a 60 percent chance of being right, the chance of the majority being right goes up to 80 percent for a group of seventeen and to 90 percent for a group of forty-five.

Condorcet’s jury theorem looks like a stunning mathematical justification of the power of group intelligence in the democratic process, but it relies on five crucial assumptions, some of which are similar, though not identical, to the elements of cognitive diversity:

1.- the individuals in the group must be independent, which means that that they mustn’t influence each other’s opinions

2.- they must be unbiased

3.- they must all be trying to answer the same question

4.- they must be well-informed enough to have a better than 50:50 chance of getting the right answer to the question

5.- there must be a right answer

These requirements mean that the jury theorem is useful only in a very restricted range of circumstances—although it was (and continues to be) a concrete starting point for discussions on how democracy can best be made to work, and on the way that consensus decisions are arrived at in nature. Condorcet even used it after the French Revolution to suggest the best method of jury trial for the king, but his ideas were not taken up in an atmosphere that was more concerned with retribution than with fairness.

Condorcet also invoked the jury theorem in a discussion about the structure of government under the new U.S. Constitution. A point on which all the Framers were firm was that the new government should consist of two houses—a House of Representatives, representing the people, and a Senate, representing the states. When copies of the U.S. Constitution arrived in Paris in November 1787, Condorcet wrote to Franklin, complaining that such a bicameral legislature was a waste of time and money because, according to his mathematical approach to decision making, “increasing the number of legislative bodies could never increase the probability of obtaining true decisions.”

The point that Condorcet missed was that the two houses were put in place to answer slightly different questions. The U.S. Supreme Court made this clear in a 1983 judgment about the functions of the two houses when it said, “the Great Compromise [of Article I], under which one House was viewed as representing the people and the other the states, allayed the fears of both the large and the small states.” In other words, the House of Representatives is there to ask, “Is X good for the people?” while the Senate’s job is to ask, “Is X best implemented by the federal government or by the states?” The fact that the two houses are answering slightly different questions negates Condorcet’s argument that one of the houses is redundant.

It might appear that the jury theorem is more relevant to the functioning of juries themselves, but here again it is a matter of how juries are set up. To take maximum advantage of group intelligence, jurors need to be truly independent, which means that each would need to listen to the arguments of both sides and then make a decision without discussing it with the other jurors. The decisions would then be pooled, and the majority decision accepted.

Condorcet suggested that Louis XVI’s jury be set up in this way, but his ideas were rejected, and as far as I can find there have been no tests of his proposal since, in France or elsewhere. It does seem a pity, because discussions between jury members before coming to a decision mean that one of the main foundations of group intelligence (that of independence) is lost. Discussions certainly have their value—allowing people to change their minds under the influence of reasoned argument—but other forces can also be at work. One of these is the social pressure to conform with other members of the group that goes under the name of “groupthink,” and which I discuss in the next chapter. So long as members of juries continue to thrash out the merits of a case between themselves before coming to a conclusion in the manner depicted in the film Twelve Angry Men, the jury theorem will largely be irrelevant to their deliberations.

It comes into its own, however, when applied to the game show Who Wants to Be a Millionaire? although it turns out that our collective judgment is even more reliable than the theorem suggests. James Surowiecki points out that the “Ask the Audience” option consistently outperforms the “Call an Expert” option. This group of “folks with nothing better to do on a weekday afternoon” produces the correct answer 90 percent of the time, while preselected experts can only manage 66 percent.

It seems like an ideal case for the jury theorem. The selections are independent. The audience is presumably unbiased. Its members are all trying to answer the same question, and the question has a definite right answer.

The assumption that all members of the audience need to have a better than 50 percent chance of getting the answer right, however, is not necessary. Close examination reveals that their group intelligence still works even if only a few people know the answer and the rest are guessing to various degrees.

To see how this works, try the following question, originated by Scott Page, on your friends. Out of Peter Tork, Davy Jones, Roger Noll, and Michael Nesmith, which one was not a member of the Monkees in the 1960s?

If you ask this question of 100 people, one possible scenario is that more than two-thirds (68, say) of them will have no clue, 15 will know the name of one of the Monkees, 10 will be able to pick two of them, and only 7 know all three. The non-Monkee is Roger Noll, a Stanford economist. How many votes will he get?

Seventeen of the 68 will choose Noll as a random choice. Five of the 15 will select him as one choice out of three. Five of the 10 will select him as one choice out of two. And all of the 7 will choose him. This gives a total of 34 votes for Noll, compared to 22 for each of the others—a very clear majority.

So group intelligence can work in this case with only a few moderately knowledgeable people in the group. It would even have a fair chance of working if 68 people had no clue and the remaining 32 only knew the name of one Monkee. One-third of these (11 to the nearest whole figure) would choose Noll as the exception, giving an average total of 28 votes for Noll and 24 for each of the others.

Statistical scatter makes this prognostication less sure, but with increasing group size the difference becomes more meaningful.

When it reaches the millions, the majority vote can provide a very sure guide, which is why search engines such as Google, Yahoo, and Digg.com use it as an important guide in their ranking algorithms.

Dinamica de multitudes y propuestas de diseño / Crowd Dynamics and design proposals

2010-05-23T09:11:00.002-04:00

Un interesante paper de investigacion donde se analizan una serie de situación de flujo de multitudes, y donde se proponen alternativas de diseño para evitar los efectos no deseados mas comunes en estas situaciones.

An interesting research paper where crowd dynamics in flow situations are analyzed, and design considerations are proposed to avoid their most usual unwanted results.

Self-Organized pedestrian crowd dynamics, experiments simulations and design solutions

Alerta: primera Celula Sintetica / Alert: first Synthetic cell

2010-05-22T09:51:00.002-04:00

En un anuncio esperdo pero preocupante el 21 de mayo 2010, Craig Venter anuncia la creacion de la primera celula sintetica, cuyo DNA fue disenado por un computador.

In an expected but anyway unsettling announcement on 21 may 2010, Craig Venter informs on the successful creation of an synthetic Cell, whose DNA has been completely designed by a computer.

Swarm intelligence for optimal path solution / Inteligencia de enjambre para soluciones de ruta optima

2010-05-20T10:35:00.005-04:00

El proceso de optimizacion de colonia de hormigas es un proceso de reglas muy simples pero de efecto muy potente en condiciones de información limitada (como en el caso de la mayoria de nuestros problemas reales), y por medio de uso de agentes que van dejando "rastros" de su paso por una ruta especifica.

¿Podemos usar este metodo para la resolucion de problemas prácticos en nuestra vida diaria? En efecto, sí se puede. Esta aproximación a un problema práctico se plantea hace muchos años en 1856, y a la hora de que los diseñadores del Parque Central en Nueva York debian definir las rutas que tendrían los pasos peatonales.

La respuesta de Robert J. Dillon, uno de los diseñadores, fue que la definición de estos caminos debía postponerse hasta que los mismos peatones hubieran establecido las mejores rutas por su uso. Esto es, propuso apovechar la inteligencia de enjambre de la población de Nueva York que hacía uso del parque, para determinar las rutas mas eficientes. Aquellos caminos mas utilizados se irian marcando solos a medida que el paso de peatones impide el crecimiento de vegetación.

El paso de peatones y el subsecuente retraso en el crecimiento de la vegetación por este paso, equivale al rastro de feromona que dejan las hormigas. Además el crecimiento posterior de vegetacion en caso de no haber mucho transito de peatones, equivaldría a la evaporación de feromonas, resultando en una disminución no lineal de rastros, y borrado de rutas no privilegiadas.

Este fenomeno es ampliamente visible en una variedad de situaciones y por una variedad de fuentes:
1.- Caminos mas transitados por montañistas en los cerros,
2.- Sitios de recomendación de otros sitios de Internet (tales como Digg.com, o Stumbleupon, en cuales casos los cibernautas dejan recomendaciones de sitios preferidos, equivalentes a "rastros" de feromona visibles por otros cibernautas),
3.- Senderos trazados por los bosquimanos en el desierto del Kalahari,
4.- Senderos cordilleranos usados por ganado pastando o migrando, senderos en bosques utilizados por pequeños mamiferos,
5.- etc.

Desafortunadamente la idea no fue acogida, pero este ejemplo de feedback positivo ha sido probado ser un metodo de obtencion de soluciones eficientes.

"Ant Colony" optimization is a process of very simple rules, but of very powerful effect in conditions of limited information (most of our real problems), and through the use of agents that leave trails of their path through a specific route.

Could we use a similar procedure to resolve traveling and networking problems in our own lives? Robert J. Dillon, one of the original Central Park commissioners, had one idea when he suggested in 1856 that the planning of pathways in the park should be postponed until New York City pedestrians had established them by habit, with the more deeply marked paths corresponding to those that were most used and therefore most efficient.

In other words, he proposed making use of the Swarm Intelligence of the population that used Central Park to determine those routes. Those routes used most frequently would become clear as each transit delayed vegetation growth (equivalent to the pheromone trail in the case of an ant colony). On the other hand, if a route was less travelled, vegetation would slowly start to grow again, process that would be equivalent to feromone evaporation, leading to a non-linear elimination of less-privileged routes.

This phenomenon is evident in a series of situations:
1.- Walking trains in mountains, situation similar to the central park example,
2.- Recommendation sites such as Digg.com or StumbleUpon (user recommendation would amount to "pheromone" creation as the recomendation is seen by other users),
3.- Bushmen trails through the kalahari desert,
4.- Trails through forests as used by small animals, etc.

Dillon did not get his way, but recent research by German traffic engineer Dirk Helbing and his colleagues has shown that Dillon’s solution, a neat example of ant colony optimization as practiced in human society, would have been a good one.

Dinamica de redes por estudio de muestras / Sample study of network dynamics

2010-05-18T11:21:00.005-04:00

El estudio de redes por medio de teoría de grafos, por ejemplo, nos puede llevar a mejor entender la distribución de información a través de la red. Un caso muy particular es la dinámica en el contagio de enfermedades. Dependiendo del contacto que cada nodo tenga con otros nodos de la red, esto influirá directamente en el esparcimiento del contagio.

Sin embargo, configurar grafos de redes sociales no es un tema simple, dado que estas redes tienden a esparcirse muy rápidamente, y en un contexto social es muy raro el caso donde todos los contactos entre agentes estén restringidos a solo unos cientos de individuos. Cualquier estudio de distribución de contactos debe incluir varios miles de agentes para poder contener alguna información de valor.

Dentro de este contexto, existen estudios para intentar explicar dinamicas de contagio al tomar solo algunas muestras de la poblacion y estudiar sus relaciones de primer nivel.

Ver estudio (en ingles) aqui

The study of Networks through graph theory, for instance, can lead us to better understand the distribution of information within a network. A very particular case is the instance of contageous outbreaks. Depending on the contact each node has with other nodes, this will directly influence the contagious outbreak development.

However, making the graph distribution even of a very simple group is no easy task., since contacts tend to radiate very quickly, and it is a very rare instance where all possible contacts can be reduced to a few hhundred individuals. Any study on the distribution of contacts will include at least a few thousand individuals to deliver any meaningful information.

Within this context, there has been the development of studies to substantiate the possibility of making approximations to the dynamics of contageous outbreaks through the use of sample individuales and the study of only these individual's first tier contacts.
Access this study here

Complexity Theory and Organization Science

2010-03-29T19:25:00.000-03:00

Complexity Theory and Organization Science

El poder de la Inteligencia Colectiva / Power of Collective Intelligence

2010-03-28T21:48:00.000-03:00

Power of Colective Intelligence

La Cultura - una fuerza evolutiva? / Culture, an evolutionary force?

2010-03-03T19:44:00.005-03:00

En un interesante articulo publicado esta semana por en New York Times, el periodista cientifico Nicholas Wade informa de la teoria que a raiz de la tecnologia humana, la que ha impedido la seleccion natural actue por medio de las restricciones tradicionales como Pandemias, Hambrunas o el Clima, a permitido que otras fuerzas entren en accion para configurar la evolucion de la humanidad: su Cultura.

La idea de que los genes y la Cultura Coevolucionan esta siendo propuesta por Robert Boyd de la Universidad de California, Los Angeles, y Peter J. Richerson de la University de California, en Davis.

Lean este interesante articulo aqui

In an intersting article published this week in the New York Times, the scientific journalist Nicholas Wade informs on the recent theory that, due to human technology, nature has been restricred from effecting evolution through the usual restrictions such as Pandemics, Famine or Climate, and has allowed other forces to come into action for the evolution of humanity: its Culture.

The idea that the genes and Culture Coevolve, is being proposed by Robert Boyd at the University of California, Los Angeles, and Peter J. Richerson at the University of California, Davis.

Read this interesting article here

Product Details (Amazon)
Paperback: 656 pages
Publisher: Stanford University Press (August 1, 1992)
Language: English
ISBN-10: 0804721564
ISBN-13: 978-0804721561
Product Dimensions: 9.4 x 6.5 x 1.5 inches

La fragilidad escondida de los sistemas complejos / Hidden Fragility of Complex Systems

2010-03-01T21:41:00.001-03:00

Este Paper analiza la relacion entre complejidad y fragilidad.
The Hidden Fragility of Complex Systems

Introduccion a la Ciencia de la Complejidad / Introduction to Complexity Science

2010-03-01T21:22:00.003-03:00

Introduction to Complexity Science

Lecture at Southampton University by professor Dr. Seth Bullock

Paper - Complejidad, Habitos y evolucion

2010-02-18T20:17:00.002-03:00

Complexity, Habits and Evolution
Este articulo aborda lo que es descrito como Sistemas Adaptativos Complejos. Tipicamente estos sistemas involucran poblaciones de entidades que almacenan y replican información. Sin embargo estos microaspectos, no son muy profundamente explorados normalmente, quedandose los analisis en sus macroefectos, especialmente la auto-organizacion y las propiedades emergentes. Estas omisiones son enfrentadas aquí, con un enfasis partiular en hábitos individuales y rutinas organizacionales. Se argumenta que tales consideraciones abren la posibilidad de un marco evolutivo meta-teorico para entender sistemas complejos adaptativos. Este ensayo tambien utiliza conceptos de la economia evolutiva e institucional y contrasta este enfoque con algunos supuestos estandar de la economia tradicional ortodoxa (mainstream).

This article addresses what are often described as ‘complex adaptive systems.’ Typically such systems involve populations of entities that store and replicate information. But these micro aspects are less fully explored in most accounts, which concentrate on macro-outcomes of complex adaptive systems, particularly self-organisation and emergent properties. These omissions are addressed here, with a stress on the roles of individual habits and organisational routines. It is argued that such considerations open up the possibility of a meta-theoretical evolutionary framework for understanding complex adaptive systems. This essay also makes use of some insights from evolutionary and institutional economics and contrasts its approach with some standard assumptions in mainstream economics.

Curso: Modelacion de Sistemas Adaptativos Complejos a traves de Modelación por Agentes

2010-02-12T23:40:00.002-03:00

La Universidad de Delft Ha generado un curso llamado SPM 955x - Agent Based Modeling of Complex Adaptive Systemspara el 2010, y ha compartido en linea sus apuntes y notas de clases.

La improvisacion y los Sistemas Adaptativos Complejos

2010-02-12T22:43:00.005-03:00

La teoria de los Sistemas Adaptativos Complejos tiene influencias en todos los ambitos, y el ensayo sobre los "Sistemas Adaptativos Complejos y la improvisacion teatral" es una clara muestra de ello. El colectivo que piensa sobre este paradigma esta utilizando los conceptos de adaptacion, caos y restricciones de medio ambiente para explorar efectos en la improvisacion teatral, derivando una serie de principios que segun la experiencia de la autora, son determinantes en generar interacciones consistentes, aparentemente pauteadas, pero enteramente espontaneas:

1.- "Si Y". Aceptar enteramente la realidad que se estaba presentando, y el añadir una NUEVA pieza de información - Esto es lo que ella considera que lo hace adaptable, que se mueva hacia adelante y que se mantenga como interaccion generativa. Cada protagonsita (agente) le es ofrecido y ofrece una contribucion unica.

2. "Haz que todos los otros se vean bien". Lo que significa que uno no tenga que estar defendiendo o justificando su posicion - Los otros lo hacen por ti y tu lo haces por los demas. Sin el peso de la competencia o necesidad de defensa, todos son libres de crear. Personajes complejos pueden tomar forma que permiten la emergencia de acciones y direcciones impredecibles.

3. "Cambia por lo dicho y por lo que pasa". En cada momento, nueva informacion es una invitacion para una nueva reaccion, o para que tu personaje experimente un nuevo aspecto de estos. El cambio inspira nuevas ideas, y eso naturalmente desencadena lo que sigue. Tu te adaptas a medida que una estructura se disipa y reorganiza en una nueva estructura, que expande, e incluye lo que lo precede.

4. "Co-Crea una agenda compartida". Este principio implica el reconocer que incluso los mejores planes pueden ser abandonados en un momento, y para servir la realidad de lo que esta en frente tuyo. Tu estas entonces co-creando una agenda compartida en tiempo real. A fin de mantener el juego, tu respondes en el momento y asi emerge una agenda que es mas inclusiva que cualquier cosa que oudiera haber sido planificada. No es consensus, que reduce, sino que es Co-creativa, que expande.

5. "Los Errores son invitaciones". En las improvisaciones, los errores son bienvenidos, son las anomalias que estimulan a los protagonistas a un nuevo nivel de creatividad. Al usar tecnicas de improvisacion, tales como ustificar cualquier error, it can be transformado en un ingenioso argumento o dialogo que nunca habría ocurrido al seguir los patrones convencionales. Al improvisar, la justificacion crea orden desde el caos. Errores quiebran los patrones y permiten la emergencia de patrones nuevos.

6. "Mantén la energía fluyendo". No importando lo dado, o lo que ocurra, aceptalo y mantente en movimiento. Por el contrario a la vida comun, donde la gente se para a analizar, criticar o negar, al improvisar, debes mantenerte en movimiento. Si ocurre un error, dejalo y avanza. Si lo inesperado emerge, usalo para avanzar. Si alguien se olvida de algo importante, justificalo y avanza. Si estas perdido o confundido, inventa algo y confia en el proceso. Solo mantente en movimiento. El sistema no es estatico, sino que esta vivo y es dinamico.

7. "Sirve el bien del todo". Siempre lleva esta pregunta: "Como puedo servir el bien de esta situacion?", para asi tener un mejor sentido de cuando ingresar o cuando retrasar tu entrada, cundo tomar el foco o cuando darlo, y como mejor apoyar a tus compañeros de escena y como mejor apoyar la escena. En vez de enfocarte en como te ves, y mejor enfocandote en servir el bien superior - la vitalidad del sistema - tienes mas impulsos creativos y recursos a tu disposicion en cada momento, y las elecciones que hagas estarán mas alineadas con los niveles mas altos de integracion creativa que forman una obra coherente.

Para mi, estos principios y conceptos, enteramente derivados de la experiencia, tienen aplicacion en una serie de problematicas organizacionales y adptativas. Para leer el articulo en ingles, ingresa aqui.

Superorganismos - Superorganisms

2010-02-06T20:00:00.006-03:00

Superorganismos son individuos agregados que poseen un comportamiento de un organismo unificado. Miembros de un superorganismo tiene instintos sociales altamente especializdos, division de trabajo, y son incapaces de sobrevivir lejos del su superorganismo por mucho tiempo. El ejemplo estandar para un superorganismo son las colonias de hormigas, pero existen muchos otros -- colonias de termitas, abejas, nidos de abispas, coral, sociedades de arboles geneticamente identicos, etc.

Este video muestra una charla en relacion al libro "Super-Organismo", publicado el 2009, y escrito por Bert Hölldobler & E.O. Wilson (autor además del clasico "Sociobiologia")

A superorganism is any aggregate of individual organisms that behaves like a unified organism. Members of a superorganism have highly specialized social cooperative instincts, divisions of labor, and are unable to survive away from their superorganism for very long. The standard example of a superorganism is an ant colony, but there are many others -- termite mounds, bee hives, wasp nests, coral reefs, fungal colonies, groves of genetically identical trees, etc.

This video shows a talk in relation to the 2009 published book "Super-Organism" by Bert Hölldobler & E.O. Wilson (Author also of the classic work "Sociobiology")

Product Details (Amazon)
Hardcover: 544 pages
Publisher: W. W. Norton & Company; 1 edition (November 17, 2008)
Language: English
ISBN-10: 0393067041
ISBN-13: 978-0393067040
Product Dimensions: 10.1 x 8.1 x 1.6 inches

Product Details (Amazon)
Paperback: 720 pages
Publisher: Belknap Press of Harvard University Press; Twenty-Fifth Anniversary Edition edition (March 4, 2000)
Language: English
ISBN-10: 0674002350
ISBN-13: 978-0674002357
Product Dimensions: 9.7 x 9.7 x 1.5 inches

La vida Secreta del Caos - The Secret Life of Chaos

2010-01-31T18:46:00.005-03:00

Este es un programa de la BBC de Londres, que investiga el desarrollo de la Ciencia del Caos y la Complejidad. Fascinante. Esta en Ingles.

This is a program from BBC broadcasted in 2010, and which investigates the development of complexity Science. Fascinating.

PART 1 / PARTE 1

PART 2 / PARTE 2

PART 3 / PARTE 3

PART 4 / PARTE 4

PART 5 / PARTE 5

PART 6 / PARTE 6

Sintesis de los Sistemas Complejos

2010-01-16T08:41:00.003-03:00

Este diagrama muestra de forma resumida los factores mas importantes que inlfuyen en la generación de comportamientos emergentes.
Elemento de Variacion en el ambiente, influye en generar las condiciones para la adpatabilidad de nuevas alternativas, acogiendo nuevas alternativas organicas.
Elemento de Escasez impulsa a la generacion de alternativas organicas para el uso mas eficiente de recursos o la explotacion de nichos de desarrollo.
Elemento de Redes posibilita la busqueda de estrategias distintas en atacar problemas de forma organizada
Elemento de Cooperacion contribuye con estrategias que no necesariamente explotan maximos locales sino que se atreven a explorar mas alla en la busqueda de maximos globales de eficiencia en uso de recursos.

Estructuras complejas - Enjambres

2010-01-07T21:50:00.001-03:00

Este impresionante video muestra el resultado de cientos de miles de pajaros volando y las impresionantes estructuras que forman a la distancia.

Complejidad - Quien es quien

2010-01-07T21:28:00.002-03:00

Navegando por Internet y a fin de entender cual es el alcance de las investigaciones actuales en el tema de los Sistemas Complejos, llegue a una interesante lista de los grandes nombres en el tema de la Cibernetica y los pensadores sistemicos:

Para acceder presiona aqui

Midiendo la Complejidad

2010-01-06T21:43:00.007-03:00

Uno de los problemas actuales en el estudio de los sistemas complejos en general y de los Sistemas Adaptativos Complejos en particular, es cómo podemos medirlos, y dado que la medicion de estos sistemas es un requerimiento basico a a hora de comparar sistemas de forma cientifica y de buscar su optimizacion.

Esta es una pregunta abierta, pero existen alternativas que han sido propuestas, la ultima de las cuales lei en el libro "Cosmic Evolution: The Rise of Complexity in Nature. Eric J. Chaisson".

Al presentar la historia de la complejidad el autor intenta probar 2 cosas. Por una parte pretende mostrar que los aumentos en complejidad son compatibles con la segunda ley de termodinamica. La segunda ley, en su interpretacion mecanica-estadistica, requiere que el desorden aumente en un sistema cerrado, lo que implicaría que la complejidad (lo contrario a desoden) debería disminuir. Sin embargo, una estructura compleja como una galaxia, una estrella o un organismo es un sistema abierto, capaz de sustentar complejidad al exportar suficiente desorden a su ambiente, para mas que justificar sus aumentos de complejidad internos. De hecho, la segunda ley se mantiene dado que el desorden si aumenta en el sistema mayor, aquel que consiste de la estructura compleja mas su ambiente circundante. Por ejemplo, el aumento de complejidad en una estrella joven, tiene su balance en el desorden que exporta a su ambiente a traves de la radiacion.

Su segunda meta es demostrar que el fenomeno fisico que produce complejidad es la misma para todas estas transiciones. De forma muy basica el fenomeno que el explica es como sigue: Donde existen fuertes gradientes de energía, a veces las condiciones son correctas para la emergencia espontanea de estructuras que tiendan a disipar estos gradientes. Mientras este gradiente exista, esas estructuras posrán ser estables, mantenidas en un cuasi estado-estable de alta complejidad, esto es lejos de equilibrio en el sentido estadistico-mecanico, por el flujo de energia a traves de ellas.

Un ejemplo clasico son los huracanes. Esta es una estructura que nace de un gradiente termico entra la alta y la baja atmosfera. Esta estructura es compleja, y disipativa, esto es, que permite la reduccion de este gradiente al transferir aire caliente desde la superficie marina a la fria atmosfera superior.

El autor argumenta que las estrellas tambien son estructuras disipativas, dsipando los gradientes de energia producido por las nubes de hidrogeno colapsando por la fuerza gravitacional, o que los organismos biologicos tambien confirmarían estructuras disipadoras de la especie de gradiente de alta energia contenida entre las estructuras quimicas complejas de su fuente de alimento, y la baja complejidad de sus excrementos.

Pero como medimos la complejidad? Este autor propone que una medida de su complejidad puede ser la densidad de energia. o la razon de flujo de energia a traves dek sistema por unidad de masa, o φm. Esta cantidad, argumenta, sería inversamente proporcional al desorden del sistema, y por tanto en correlacion directa con su complejidad.

Esta afirmacion no esta excenta de problemas, sin embargo φm tiene la gran virtud de ser medible en sistemas reales. En este libro el autor nos muestra calculos de su medicion para un amplio rango de sistemas, incluyendo el sol (φm ~ 2 ergs/seg/gramo), la mente humana (150,000 ergs/seg/gram) y la civilizacion humana(500,000 ergs/seg/gram). Ademas en una serie de diagramas muy interesantes, el muestra que φm aumenta de galaxia a sociedad, y por tanto tambien aumenta en el tiempo.

Porque existiria entonces esta tendencia en φm? Basicamente el autor explica que en sistemas lejos de equilibrio, (incluyendo el universo) las estructuras disipativas dominantes serán aquellas que sean capaces de capturar la mayor proporcion del flujo de energia. Por tanto φm debería aumentar a medida que nuevas estructuras emergen (por fluctuaciones o mutaciones) y a medida que el sistema "descubre" nuevas rutas disipativas.

Esta es una alternativa interesante en el aprendizaje sobre sistemas complejos, su modelacion y cuantificacion.

Product Details (Amazon)
Paperback: 288 pages
Publisher: Harvard University Press (October 15, 2002)
Language: English
ISBN-10: 0674009878
ISBN-13: 978-0674009875
Product Dimensions: 9 x 5.9 x 0.8 inches

Centro de Ciencia de la Complejidad en Univ. de Warwick

2010-01-06T21:19:00.003-03:00

La Universidad de Warwick se esta convirtiendo en uno de los centros mas importantes a nivel europeo y mundial en la investigacion de sistemas adaptativos complejos. Es necesario saber como funcionan, como es posible influir sobre sus efectos, como es posible medir la complejidad.
Este video muestra la actividad de este centro y entrega una pequeña introduccion en aplicaciones pracicas potenciales de esta forma de enfrentar los fenomenos complejos.

Warwick University is quickly becoming on the main research centres at a european level in the subject of Complexuty Science and Complex Adaptive Systems. It's necessary to determine how they work, how is it possible to influence their effects and how the complexity can be measured, for effective scientific approach to its management.
This video shows the activity of ths Research Center, and introduced briefly some practical ways in which this new form of approaching complex problems can be applied.

Resolviendo el trafico como las hormigas

2010-01-05T00:46:00.005-03:00

El uso de algoritmos basados en la organizacion de las hormigas para la generacion de modelos para el control de trafico, parece ser una prometerdora aplicacion de la inteligencia distribuida de enjambres, y la modelacion basada en agentes. Reportaje está en ingles.

The use of algorithms based on ant organization for the generation of trafic control models, appears to be a promessing application for distributed inteligence, and agent based models. Video in english

Comportamiento emergente - canto de multitudes

2009-11-07T16:43:00.004-03:00

Este video es un ejemplo de comportamiento emergente de las multitudes. Bobby McFerrin, musico de vasta trayectoria habilmente y literalmente "orquesta" a la multitud para cantar la escala pentatonica sin errores.
Aqui nuevamente, ninguno de los miembros del publico necesariamente es un musico (la conferencia donde todo esto ocurre es sobre neurociencia), sin embargo la multitud en su conjunto genera un comportamiento que sorprende incluso a sus mismos miembros de la multitud experimentando el comportamiento. Por favor veanlo, es soprendente.

This video is an example of the emergent behaviour of crowds. Bobby McFerrin, a musician of vast experience craftfully and literally, "orchestrates" the crowd into singing a pentatonic scale with no flaws.
Here again, although no single crowd member might be a musician (the conference was about neuroscience), the crowd as a whole achieves a behavior perfectly, and which suprises even the members of the crowd achieving the behaviour. Please watch it's staggering

Arquitectura que se auto-repara? TED Talk

2009-11-07T09:14:00.004-03:00

La forma de construir actual se basa en gran medida en metodos victorianos que resultan en una transferencia unidireccional de energia desde la naturaleza hacia nuestros hogares y ciudades. Esto no puede ser sustentable.

El presente video, muestra una idea aun en su etapa conceptual, sobre formas distintas en que podria organizarse esta transferencia de energia que conectara a las ciudades con la naturaleza en vez de aislarla de ella. Rachel Armstrong, medico, se encuentra actualmente trabajando en tecnologias de materiales metabolicos, buscando las caraceristicas que puedan convertirlos en auto-reparables.

The present form of construction is largely based on victorian methods, that result in a uni-directional transfer of energy from nature into our cities and homes. This is not sustainable.
The video presented here is an idea, still in its conceptual phase (with some laboratory research under way), on ways this energy transfer could connect the cities to the enviroment, instead of isolating them from it. Rachel Armstrong, Medical Doctor, is at present working on technologies relating to metabolic materials, that would render them auto-repairable, for instance.

Enjambres roboticos

2009-11-01T19:53:00.003-03:00

Como seguimiento al blog publicado por mi el pasado (ver aqui), se presenta este video sobre tecnologias roboticas que estan haciendo uso de modelos sobre sistemas adaptativos complejos para oraganizar un enjambre de minirobots en la resolucion de problemas.
As a follow-up of my previos posts on the subject (see here) I present this video on robotic technologies making use of Complex Adaptive systems Models to organize a swarm of mini-robots in the search for possible solutions to complex problems.

El desarrollo como una emergencia sistemica

2009-10-25T08:50:00.004-03:00

El concepto de desarrollo ha venido experimentando cambios y ajustes a medida que se le identifica como distinto, complementario y no circumscrito solo al crecimiento economico. Una de las definiciones que creo es bastante completa indica:

“(...)hoy el desarrollo es entendido como el logro de un contexto, medio, momentum, situación, entorno, o como quiera llamarse, que facilite la potenciación del ser humano para transformarse en persona humana, en su doble dimensión, biológica y espiritual, capaz, en esta última condición, de conocer y amar. Esto significa reubicar el concepto de desarrollo en un marco constructivista, subjetivo e intersubjetivo, valorativo o axiológico, y, por cierto, endógeno, o sea, directamente dependiente de la autoconfianza colectiva en la capacidad para ‘inventar’ recursos, movilizar los ya existentes y actuar en forma cooperativa y solidaria, desde el propio territorio (...)”

En el trabajo que se presenta aca, el autor plantea una hipótesis audaz que podría tener considerables impactos tanto en el pensamiento teórico como en la práctica del desarrollo territorial. Sostiene que el desarrollo territorial debe entenderse como una propiedad emergente, como una emergencia sistémica de un sistema territorial complejo y con elevada sinergía. Ésta es una propuesta completamente opuesta a la práctica corriente de políticas y planes de fomento del desarrollo a escala subnacional, implícitamente basada todavía en un enfoque tipo “incrementalismo disjunto” de Chalers E. Lindblom. Este enfoque indica cambios graduales, politica tambien se conoce como "Gradualismo" buscando un avance "evolucionario" (en el mal entendimiento de este término) mas que "revolucionario".

Si la hipótesis pasa los filtros metodológicos usuales, habría que reentrenar radicalmente a los responsables de estos procesos, familiarizándolos con la teoría de sistemas, con la sinapsis neuronal, con la sinergía, con la lógica difusa, con la irreversibilidad temporal, con el caos, etc., con todo lo que aparece detrás de las propiedades emergentes, y habría que reformular también de forma radical la estructura burocrática y el funcionamiento de los cuerpos políticos y técnicos que se desempeñan en el terreno. El desarrollo hay que reescribirlo en el marco del paradigma de la complejidad, y en un marco humanista y constructivista como el usado por el autor.

Interesante punto de vista y que abre el debate sobre cambios de paradigma necesarios para explorar otras alternativas a lo que ya se conoce, y como bien se sabe, no es lo que necesitamos.

Pueden acceder a este Paper, en castellano, aqui.

Juegos de Coevolucion - Paper

2009-10-21T23:33:00.005-03:00

La existencia de cooperacion en grupos de individuos egoistas es aun deficientemente entendida, dado que aparentemente contradice la premisa de la seleccion natural. LOs juegos evolutivos posan un marco de referencia muy interesante para entender las sutilezas de la cooperacion en tales casos, conocidos como "dilemas sociales".

Avances recientes apuntan hacia el hecho que las estrategias evolutivas son insuficientes para explicar y aprovechar los beneficios entregados por el comportamiento cooperativo. De hecho, mientras la heterogeneidad y estructura especial han sido reconocidos como propotores de la cooperacion, reglas de coevolucion pueden extender el potencial de tales casos e incluso de forma mas importante, pueden asistir en entender el comportamiento emergente de estos.

La introduccion de reglas de coevolucion en juegos evolutivos impica que, ademas de las estrategias evolutivas, otra propiedad puede simultaneamente ser sujeto a evolucion. Reglas de coevolucion pueden afectar la interaccion de una red, las capacidades reproductvas de los participantes, su reputacion y mobilidad.

Este Paper hace una revision de trabajos recientes sobre juegos evolutivos y la incrporacion de reglas de coevolucion, como tambien da una descripcion de potenciales errores de aplicacion y errores conceptuales asociados a este tema. Adicionalemnte se sugieren direcciones de futura investigacion.

Accede a este Paper en Ingles aqui

Libro - Sociedades como sistemas adaptativos complejos

2009-10-03T08:54:00.006-04:00

Este libro se genera como alternativa de pensamiento a la conformacion y desarrollo de sociedades, explorando los fenómenos emergentes como mas que la suma de las partes.
El autor argumenta que las sociedades pueden ser entendidas como Sistemas Adaptativos Complejos dinamicos, y que la mejor manera de entender su comportamiento y efecto es a traves del desarrollo de conceptos como el comportamiento emergente, y enfocandose en distintos niveles de analisis: individuos, interacciones y grupos, y como fenomenos sociales grupales emergen desde las interacciones de miembros individuales.
El autor explora en profundidad la teoria del comportamiento emergente de sociedades de Emile Durkheim, indicandolo como un filosofo mas alla de su tiempo en estos temas, y cuya teoria, en especial como la desarrolla en libros como "las reglas de metodo sociologico".
Este libro es ademas un gran aporte en que desarrolla el mejor resumen de la historia de la teoria del comportamiento emergente que he leido hasta el momento, citando y discutiendo perspectivas tanto desde la sicologia como de la sociologia.

Detalles
Paperback: 276 paginas
Publisher: Cambridge University Press (November 28, 2005)
Lenguaje: Ingles
ISBN-10: 0521606373
ISBN-13: 978-0521606370
Dimensiones: 9.1 x 5.9 x 0.8 pulgadas

Compra este libro en Amazon aca

Memes - Definicion

2009-09-19T10:42:00.005-04:00

Un meme, es cualquier unidad de informacion cultural, como una practica o idea, que puede ser transmitida verbalmente o por accion repetida de una mente a otra.

Un Meme es definido en el contexto de la teoria memetica como una unidad de informacion cultural, evolucion cultural o difusion que se propaga de una mente a otra de forma analoga a la que un gen se propaga de un organismo a otro como una unidad de informacion genetica y de evolucion biologica. Multiples Memes pueden propagarse como grupos cooperativos llamados Memeplexos (Complejos de Memes).

El Biologio y teorico evolucionista Richard Dawkins crea el termino en 1976. El dio como ejemlos melodias, dichos, creencias, modas de vestir, maneras de hacer artesanias, y la tecnologia de construccion de arcos estructurales.

Teoricos de los Memes indican que estos evolucionan por seleccion natural de forma similar a la teoria de la evolucion biologica de Charles Darwin a traves de los procesos de variacion, mutacion, competencia y herencia, los que influencian el exito reproductivo de un organismo. Asi que con los Memes, algunas ideas se propagaran de forma menos exitosa que otras y quedaran extintas, mientras que otras sobreviviran, se difundiran, y para bien o para mal, mutaran. Memeticistas argumentan que los memes mas beneficiosos para sus anfitriones no necesariamente seran lo que sobrevivan, sino que aquellos que se repliquen mas efectivamente y que puedan difundirse de mejor manera, lo que permite la posibilidad de que algunos Memes sean efectivamente detrimentales ara sus anfitriones.

Memes Egoistas - Paper

2009-09-19T10:16:00.004-04:00

Este Paper explora la teoria de los Memes aplicado a la cultura y como el visualizarlo como un Sistema Adaptativo Complejo es de gran asistencia para modelar su comportamiento. Hace una equivalencia entre la teoría memetica y la teoría de la evolución cultural.
Este Paper propone al Meme no como la unidad mas pequeña de transmisión cultural, sino como la menor unidad posible a través de la cual la Evolución Cultural es descrita.
Memetica se muestra entonces como la forma de integrar la teoría genética a las Ciencias Sociales.

Paper en Ingles.Revisa este Paper aca.

Minirobots se mueven en enjambres

2009-09-14T18:45:00.002-04:00

Mientras Hollywood se ha enfocado en robots varias veces el tamano de un humano, algunos investigadores estan construyendo robots diminutos que pueden caber en tu dedo. Estos robots podrian trabajar en la recoleccion de datos para una variedad de aplicaciones, como vigilancia, micromanufactura y medicina.

Investigadores de institutos en Suecia, Espana, Italia y Suiza han usado un metodo muy novedoso que les permite construir robots baratos y en grandes cantidades.

Al trabajar con presupuestos limitados, ellos han construido un robot completo en un solo circuito. Disenos de un solo chip han sido dificiles de disenar y fabricar. Sin embargo, en vez de soldar los componentes de la forma usual, estos investigadores han usado adhesivos conductores para agregar los distintos modulos a un circuito impreso flexible. Luego doblen el circuito para lograr el robot.

Los distintos modulos perimten al robot comunicarse, moverse, guardar energia y recolectar datos. Los diminutos robots, de menos de 4 mm en cualquier direccion, poseen un panel solar superior para su potencia y piernas vibratorias, tres de las cuales on utilizadas para movilizarse y una como sensor de contacto.

Un solo robot no seria capaz de lograr mucho. Sin emabrgo el proyecto se basa en el concepto de I-SWARM (intelligent small-world autonomous robots for micro-manipulation), inspirado en el comportamiento de los insectos. De acuerdo a este concepto, grandes cantidades de estos robots, interactuando con su medio amebiente, y con capacidad de comunicacion entre ellos via sensores infrearojos, pueden simular la interligencia de enjambre de insectos como las hormigas.

Los investigadores esperan mejorar las tecnicas de fabricacion, particularmente la eficiencia de adhesion, y automatizar el proceso de doblado de los circuitos.

Para el articulo en ingles, sigue aqui.
Visita I-SWARM

Redes economicas, que sabemos y que necesitamos saber - Paper

2009-09-13T20:21:00.005-04:00

En este trabajo se examina el campo de investigacion emergente de las redes economicas, y se investiga su habilidad de arrojar luz sobre temas globales y volatiles, tales como la innovacion, el credito o las inversiones, que no respetan limites geograficos o politicos.

En este contexto, el estudio de las redes economicas y su dinamica debe reflejar la complejidad de los patrones de interaccion.

Articulo en ingles. Accede aqui

Entrevista a Richard Dawkins - Nuevo libro

2009-09-13T19:35:00.004-04:00

Esta es una entrevista el pasado 11 de septiembre a Richard Dawkins, Zoologo de la Universidad de Oxford, acerrimo defensor de la teoria de la evolucion, y apodado el "Rottweiler de Darwin" por su forma de fieramente defender su legado
En esta ocasion es entrevistado a causa de su ultimo libro, "The greatest show on earth", en el cual habla de las pruebas alrededor de todos nosotros que fundamentan que la evolucion tal como fue modelada y mostrada al mundo inicialmente por Charles Darwin, esta perpetuamente ocurriendo, y afecta cada aspecto de nuestra existencia.
El siguiente video es una introduccion del mismo profesor Dawkins sobre su libro.

Debo decir que felizmente espero añadir esta nueva obra a mi biblioteca en cuanto llegue desde Amazon, informado como a comienzos de octubre.

Economia de Codigo Abierto

2009-08-09T13:26:00.004-04:00

Yochai Benkler, profesor de derecho en la Universiad de Nueva York, comenta sobre el tema que lo ha apasionado desde hace ya varios años: la economia de codigo abierto y la forma como la sociedad ha cambiado bajo la influencia de nuevas capacidades de comunicacion y el rol que cada uno esta tomando en la generacion de conocimiento.

Coevolucion de Plantas y.... fuego?

2009-07-08T22:10:00.003-04:00

La idea del fuego como una fuerza en el desarrollo de la naturaleza no es nuevo. Su poder de cambio (necesariamente destructivo) es algo que se conoce desde hace mucho, sin embargo no se ha desarrollado mucha investigacion entre la vegetación y el fuego que a veces parecen perseguir y facilitar.

Y es que el fuego despierta en nosotros una percepcion de caos, de destuccion y de materia organica carbonizada por su efecto. Sin embargo una vez que el fuego comienza, existen muchos factores que determinan su duracion, propagacion y potencia. El clima obviamente tiene un gran efecto, el viento lo asiste y la lluvia lo inhibe. Sien embargo existen factores de medio ambiente que inflyen de gran forma en su propagacion, incluyendo la cantidad de material combustible, y la inflamabilidad de este sustrato. Hojas aceitosas son mas combustibles y

Es mas, al analizar los bosques naturales donde ocurren incendios mas frecuentemente, los arboles tienen una corteza mas gruesa, existe mucho combustible suelto en el suelo (ramas y semillas), el algunos casos los arboles mantienen ramas secas a lo largo de su corteza, y sus semillas reaccinan solo frente al calor intenso de las llamas.

Existen por tanto algunos biologos evolutivos que plantean que estos bosques promueven los incendios a fin de

1.- Eliminar competencia : el fuego eliminará la vegetacion no preparada para el fuego

2.- Propagar su semilla y reproducirse.

Existe evidencia de que la vegetacion en areas con mayor incidencia de incendios es mas inflamable que aquella enb areas con menos ocurrencia de siniestros.

Cientificos Espanoles desarrollan la ecolocacion en humanos

2009-07-08T18:44:00.003-04:00

Un equipo de investigadores de la Universidad de Alcala de Henares ha demostrado cientificamente que los seres humanos pueden desarrollar la ecolocación, el sistema de senales acústicas utilizado por delfines y murciélagos para explorar su ambiente. El producir ciertos tipos de clicks con la lengua ayuda a la gente a identificar objetos a su alrededor sin la necesidad de verlos, algo que puede ser especialmente útil para los ciegos.

"En ciertas circumstancias, los humanos podemos incluso sobrepasar a los murcielagos en nuestra capacidad biosonar para la ecolocacion", indica Juan Antonio Martinez, autor principal del estudio e investigador en la Escuela Politecnica Superior de la UAH

EL equipo liderado por este científico ha comenzado una serie de pruebas, las primeras de su tipo, a fin de explorar la capacidad sub-utilizada de ecolocación en humanos.

En el primero estudio, publicado en el Journal Científico Acta Acústica, el equipo analiza las propiedades físicas de varios sonidos, y propone el mas efectivo de estos para la ecolocación. Proponen que el sonido casi ideal es el "Click de Paladar", un click logrado al posicionar la punta de la lengua sobre el paladar, justo detrás de los dientes y moviendo la lengua rápidamente hacia atrás, aunque muchas veces la lengua se mueve hacia abajo, lo que no seria tan efectivo.

Para mas informacion Ingresa aqui al articulo en ingles.

Auto Organizacion y Comportamiento Colectivo en Vertebrados - Paper

2009-06-22T23:29:00.002-04:00

Existen propiedades comunes en muchos fenómenos naturales aparentemente no relacionados, y es que en grupos con interacción entre individuos, estos influencian el comportamiento de otros. Este paper explora como estas interacciones emergen y como se configuran los comportamientos colectivos resultantes.
La Teoría de la Auto organización plantea que comportamientos de grupo complejos se pueden coordinar con reglas relativamente simples, y este paper estudia ademas la influencia de distintos factores en la conformación de estas reglas, e.g. liderazgo o tamaño de grupo.

Este paper esta en ingles y lo puedes encontrar aqui.

Susan Blackmore sobre los Memes

2009-06-21T22:16:00.003-04:00

Susan Blackmore, autora del libro "The Meme Machine", y en respuesta y desarrollo del concepto de Meme indicado por Richard Dawinks en su influyente libro "El gen egoista", define estos procesos de transferencia cultural y su modelacion como verdaderas "infecciones" a traves de los seres humanos.

Paradoja de la Organizacion Viviente

2009-06-20T09:04:00.004-04:00

VON NEUMAN inscribió la paradoja de la organización viviente, en la diferencia entre la máquina viviente (auto- organizadora) y la máquina artefacto (simplemente organizada).

En efecto, la máquina artefacto (e.g.Motor de automóvil) está constituída por elementos extremadamente fiables; de todos modos la máquina, en su conjunto es mucho menos fiable que cada uno de sus elementos tomados aisladamente; pero basta una alteración en uno de sus constituyentes para que el conjunto, deje de funcionar, y no pueda repararse más que a través de una intervención exterior (mecánico).

Por el contrario, otro es el caso de la maquina viviente ( auto-organizada). Sus componentes son muy poco confiables: son moléculas que se degradan muy rápidamente, y todos los órganos están, evidentemente constituidos por esas moléculas, como las células mueren, y se renuevan, a tal punto que un organismo permanece idéntico a si mismo aunque todos sus constituyentes se hayan renovado. Hay por lo tanto, opuestamente al caso de la máquina artificial, gran confiabilidad del conjunto y débil confiabilidad de los constituyentes.

Esto muestra también que hay un lazo consustancial entre desorganización y organización compleja, porque el fenómeno de desorganización "entropía" prosigue su curso en lo viviente, más rápidamente aún que en la máquina artificial; pero de manera inseparable, está el fenómeno de reorganización( entropia negativa o "negentropía"). El caos y el orden aparecen como complementarios dado que la entropía en un sentido, contribuye a la organización que tiende a arruinar y, el orden auto-organizado no puede complejizarse más que a partir del "ruido".

En efecto todo sistema autoorganizador adquiere y/o incrementa su orden, no solamente a partir del orden anterior, no solamente a partir de fenómenos aleatorios de desorden, sino también a partir del hecho de que es en sí mismo un "seleccionador" de elementos que le resultan útiles para su propia estructura a partir del desorden - ruido ambiental.

La magnitud de la entropía (S= K LN P) es una medida del desorden del sistema, de la incapacidad para transformar energía en trabajo, y puede entenderse como la inversa de la información, porque a más desorden , más incapacidad de un observador para decir algo (informar) sobre un sistema . La equivalencia entre la entropía y la inversa de la información hace del concepto de "entropía "la noción puente entre el mundo de la física ( mundo de la materia y la energía) y el mundo de la cibernética (mundo de la información y de la organización).

Libro - Complex Adaptive Systems

2009-06-19T22:32:00.003-04:00

Este libro me lo compre en Amazon como introduccion a los modelos computacionales de sistemas complejos, y el que no me decepciona. Estos autores desarrollan la teoria de los modelos basados en agentes para estudiar feonmenos economicos y sociales. Muestra los conceptos claramente aunque con muchos ejemplos teóricos.
Este libro para mi fue especialmente útil dada la forma como presenta los modelos basados en agente, mas bien como una alternativa viable a una serie de problemas complejos de muy difícil resolución analítica. Estos modelos buscan la solución de una forma no eficiente, pero si tremendamente flexible. Como caratceristica de estos modelos se presenta:

1.-Flexibilidad vs. Precisión
Estos modelos dado que se adaptan a su ambiente, filtro que determina su "subsistencia" tiene la capacidad de ajustar sus habilidades e interaccion con el medio.

2.-Orientado a Procesos
Los agentes deben tener una accion clara ya sea en reaccion al medio que los rodea y sus estimulos, o a alguna accion inherente (e.g. un timer)

3.-Adaptables
La evolucion de sistemas complejos, si es vista como la capacidad de ir evolucionando agentes y sus relaciones para mejor adaptarse al medio, ha demostrado tener un potencial para buscar soluciones en muy pocas generaciones y llegando a varias alternativas en paralelo con eficiencias similares.

4.- Inherentemente Dinámicos
Los modelos tradicionales evitan la dinámica para enfocarse en estados de equilibrio, de mas fácil descripción analítica. Los modelos basados en agente a raíz de sus relaciones cambiantes, tienen múltiples equilibrios, basados en el ambiente donde tienen que operar.

5.- Heterogéneos y asimétricos
Los agentes a medida que se van diversificando, generan un repertorio de alternativas mas amplio para enfrentar una diversidad mayor de situaciones

Detalles
Paperback: 284 paginas
Publisher: Princeton University Press; illustrated edition edition (March 5, 2007)
Lenguaje: Ingles
ISBN-10: 0691127026
ISBN-13: 978-0691127026
Dimensiones: 9.2 x 6.1 x 0.8 inches

Amazon lo vende aqui

Los robots y su apredizaje

2009-06-19T20:29:00.002-04:00

oiga, sabe que, junto con saludarle me ha quedado dando vueltas el tema de la programación de sus robots y su relación con la IA. Sabes, una de las cosas más complejas nos es enseñarle a un robot cosas, condicionarlo etc o que incluso acumule saberes, el tema es CÓMO PUEDE LLEGAR A GENERAR NUEVOS ALGORITMOS que logren desarrollar en forma progresiva formas más complejas de ENTENDIMIENTO.
Cuando se llega a cierto nivel de comprensión existe un salto muy interesante que nos hace tener un nuevo marco lógico comprensivo; algo ha indagar es el proceso en que se dan estos saltos y de eso a teorizado un viejo conocido, y es Piaget y su andamiaje con las zonas de desarrollo próximo, con las existencia de algún ente facilitador que promueva dicho salto…. Le dejo la tarea…

Modelos Basados en Agente sobre Niveles de Conciencia - Paper

2009-06-17T23:07:00.004-04:00

Este Paper se basa en estudios interdiciplinarios experimentales recientes que enfatizan los pasos al adquirir el lenguaje durante los primeros años de vida. Estos pasos son caracterizados como cambios en los niveles de consciencia. El objetivo es posicionar estos distintos niveles de consciencia en un marco CAS, un marco que se centra en agentes que aprenden vía la interacción de señales tales como gestos o balbuceos. El marco de CAS da un enfasis a la naturaleza social de la adquisicion del lenguaje y su evolucion. Los modelos descritos son exploratorios y no predictivos. Como tales, buscan sugerir nuevos mecanismos y experimentos que busquen aumentar nuestro entendimiento de la naturaleza del lenguaje.

Este Paper esta en ingles y publicado por el Santa Fe Institute.

Ve este paper aca

Santa Fe Institute

2009-06-17T22:41:00.002-04:00

Este instituto (SFI) fue fundado en 1984 para el estudio de Sistemas Complejos. La mision original de esta organizacion fue la de difundir el concepto de "Ciencia de la Complejidad" al integrar sistemas humanos, naturales y artificales en busqueda de caracteres comunes.

Algunos de los logros del SFI son:

* La investigacion en el SFI lleva a la modelacion de vida artificial y ecosistemas en los 80's y 90's

* Realiza aportes fundacionales a la escuela de pensamiento de la "Economia Compleja".

Actualmente mantiene 35 investigadores de tiempo completo mas una cantidad similar de investigadores de verano.

Para mas antecedentes entra aca.

Axum - programacion de sistemas complejos

2009-05-31T10:58:00.004-04:00

Axum es un nuevo lenguaje de programación desarrollado por Microsoft para según su definición: "utilizar la arquitectura de la Web y los principios de aislacion (isolation), Actores (agentes), y traspaso de mensajes entre estos actores, a fin de aumentar las seguridad de aplicaciones, escalabilidad, capacidad de respuesta, y productividad de los desarrolladores".

Este programa esta aun en fase experimental, y esta a libre disposición en la red, para ser instalado dentro del marco .NET. Ademas Microsoft ha puesto a disposición de la comunidad una guía basica para programadores.

Los programas comienzan con la palabra AGENT, por lo que escribir un programa en Axum no es nada mas que definir las funciones e interacciones de este agente a mensajes que puedan venir de otros actores y los mensajes que este Agente pueda querer enviar a su medio.

Enjambres roboticos

2009-05-15T22:50:00.004-04:00

Enjambres roboticos es un nuevo acercamiento a la coordinacion de sistemas de multiples robots, el que consiste de grandes numeros de robots relativamente simples. Se supone que un comportamiento colectivo deseado emerge de las interacciones de los robots entre si, y de estos robots con el medio ambiente.

Definicion:
La investigacion en enjambre roboticos es el estudio y diseño de robots, su constitucion fisica y caracteristicas de comportamiento. Esta inspirado en, pero no limitado al comportamiento observado en insectos sociales (hormigas, abejas) y los resultados que emergen de esto, denominado inteligencia de enjambre. Un aspecto clave es la comunicacion entre sus miembros, que construye un sistema de retroalimentacion constante.
En esta foto se muestra un desarrollo de la Universidad de Stuttgart de entes roboticos que se pueden agregar de forma dinamica e interactuar con el mundo fisico para resolver obstaculos:

Esto no solo otorga una gran flexibilidad al sistema, sino que ademas permite a sistemas completos el funcionar sin tutela constante externa, y de forma altamente dinamica.

Para mas informacion visita
www.swarmrobot.org
www.symbrion.eu

Percolacion en redes de nidos de insectos - Paper

2009-05-09T09:11:00.004-04:00

Optimización ha sido demostrada ser la fuerza principal detrás de la evolución de estructuras biológicas, tal como mapas neurales en el cerebro, o redes de transporte. Este Paper espera demostrar que las colonias de insectos, y las redes que estos forman, también muestran algunas de estas características de optimalidad. Al usar una representación gráfica de nidos de termitas en un modelo estructurado, se encuentra que su distribución esta muy cercana al limite de percolación . Esto sugiere que las termitas construyen un sistema eficiente de galerías, que abarcan la gran mayoría del nido a bajo costo. Las consecuencias evolutivas son también mencionadas.

Lee este paper aqui (en ingles)

Complicado versus Complejo

2009-05-06T19:17:00.002-04:00

Esta es una buena represenntacion para apreciar la diferencia entre lo complejo y lo complicado.

De las hormigas a la gente - el instinto de enjambre

2009-05-06T18:52:00.004-04:00

Este articulo, publicado el 2007 en el New York Times, estudia a las hormigas — como también a las aves, peces, langostas y otros animales que formen grupos - el Dr. Couzin y sus colegas han comenzado a descubrir una serie de reglas simples que permiten que estas agrupaciones funcionen tan bien. Esas reglas permiten que miles de animales relativamente simples formen un cerebro colectivo capaz de tomar decisiones y movilizarse como un solo organismo.

Descifrar estas reglas es un gran desafío, dado que estas reglas emergen de forma impredecible de las acciones de miles o millones de individuos.

Lean este articulo aquí.(En ingles)

Observando comportamiento de ejambre durante su diseno evolutivo

2009-05-06T00:22:00.003-04:00

Algoritmos evolutivos (Evolutionary Algorithms-EAs) pueden ser utilizados para diseñar Algoritmos de Optimización de partículas de Enjambre (Particle Swarm Optimization-PSO) algoritmos que trabajan, en algunos casos, considerablemente mejor que otros generados por humanos. Al analizar el proceso evolutivo que toma lugar para el diseño de un algoritmo PSO, podemos identificar una serie de fenómenos de enjambre (e.g. patrones y reglas) que pueden darnos gran información en relación al comportamiento del enjambre. Las reglas observadas nos pueden asistir en la creación de mejores algoritmos PSO para la Optimización. En este Paper, se investiga y analiza los fenómenos de enjambre a través de la evolución de los algoritmos PSO.

Lean este Paper aquí(en Ingles)

Teoria de Enjambres - National Geographic

2009-05-06T00:14:00.006-04:00

Asi es como la inteligencia de enjambres funciona: Criaturas simples que siguen reglas simples, cada una actuando sobre la informacion local que poseen. Ninguan de las hormigas ve el contexto general. Ninguna hormiga le dice a otra que hacer.

El punto mas importante, como dice Iain Couzin, un biólogo de las universidades de Princeton y Oxford, es que no se requiere de figuras de liderazgo. "Incluso comportamientos complejos pueden ser coordinador por interacciones relativamente simples." dice.

Lee este articulo aca (en ingles)

Automatas Celulares expresados en la naturaleza

2009-04-25T10:38:00.006-04:00

La gran mayoria de lo que escribo en este blog es una compilacion del conocimiento en relacion a los sistemas complejos, a medida que lo voy descubriendo. Es un mundo de informacion teorica que deo explorar y de alguna manera ordenar a medida que vanzo por él, siendo mi meta final el obtener un doctorado en este tema.
Es por tanto muy estimulante el encontrar evidencia de manifestaciones de hecho en el mundo natural, como la mostrada aqui, donde Conus Textile exhibe el patron descrito por los Algortitmos Calulares de Stephen Wolfram, que genera patrones de reglas locales simples, tal como el juego de la vida de Conway. La similitud para mi es impresionante.

Algortmos para Bandadas de Pajaros

2009-04-25T10:08:00.005-04:00

Una simulacion de bandadas de pajaros muy influyente fue publicada por Craig Reynolds en 1987. Reynolds asumió que las bandadas de pajaros eran definidas por 3 fueras locales para su conformación: Evtar colisiones, ajustar velocidad y centrado en la bandada. Reynolds llamó a estos entes, “boids”, nombre dado por él a sus aves simuladas, y éstos:

1.- Cambian su direccion antes de colisionar entre ellos
2.- Tratan de avanzar a la misma velocidad que sus vecinos en la bandada
3.- Intentan moverse hacia el centro de la bandada como ellos la perciben

a traves de la implementacion de estas 3 reglas muy simples, los programas de Reynolds muestran un comportamiento de bandada muy realista, con clusters de boids danzando en un espacio tridimensional, partiendo la bandada alrededor de obstaculos, y juntándose nuevamente. Reynolds ha incluso generado la animacion de manadas y bandadas en peliculas, y su algoritmo simple pero no centralizado está detras de muchas animaciones, aplicacion conocida como Behavioral Animation (e.g. el Rey Leon de Disney)

Algunos software han sido desarrolados para explofrar este tipo de programacion, e incluso existen programas de codigo abierto (Opensource) disponibles, tal como Opensteer, un programa desarrollado por Craig Reynolds, y disponible para experimetar Online.

Coevolucion de Sistemas Cooperativos - Paper

2009-04-25T07:54:00.007-04:00

A traves de sistemas competitivos heterogeneso, asumiendo cooperacion interna y competencia No justa inter-sistema, este paper demuestra como la coevolucion de los parametros de este sistema (grado de competencia justa e injusta) depende de la provision externa de recursos. Este tipo de interaccion se encuentra en sistemas sociales, economicos, ecologicos y bioquimicos, y como un ejemplo, se considera el ejemplo de carteles vendedores de drogas.

El modelo consiste en una serie de unidades (individuos, maquinas, enzimas, etc.) agrupados en una serie de sistemas (organizaciones, fabricas, glyicosomas, etc.) cada uno compuesto por un numero fijo de unidades, y que pueden estar organizadas en tres configuraciones:
1.- Aislados (monomeros),
2.- Cooperando en parejas (dimeros), y
3.- Cooperando en grupos de a cuatro(tetrameros).

Las unidades involucradas en estas configuraciones cooperativas aumentan su habilidad al obtener recursos (clientes, materias primas, substarto, etc).

La disponibilidad de recursos puede ser alterada a traves de inhibidores. Cuando una unidad absorbe un inhibidor, su funcion se bloquea por un periodo de tiempo. Cuando la unidad pertenece a un dimero o tetramero, toda las otras unidades constituyentes tambien son bloqueadas como resultado de la absorcion de este inhibidor. Dos parametros caracterizan cada sistema: la fraccion de monomeros, y la produccion promedio de inhibidores por el sistema. Al usar algoritmos geneticos, observamos que la evolucion de los parametros del sistema mantiene sus valores promedio en el largo plazo para razones de abastecimiento latas y bajas, pero tiende a mostrar transiciones evolutivas globales cuando el abastecimiento de materias primas fluctua entre la abundancia y la escasez.

You can access this Paper here

Festo's Bionic Learning Network

2009-04-20T23:04:00.004-04:00

Festo's Bionic Learning Network has developed two colonies of bionic penguins that demonstrate collective behaviour. This type of behaviour - which psychologists also call crowd behaviour - refers to social processes which emerge in a spontaneous manner when members of a group interact. In robotic terms, each penguin is an autonomous self-regulating unit that is free to explore its defined environment using complex built-in navigation and communication facilities, and is capable of modifying its behaviour in the presence of others, to fulfil a group purpose.

Festo believes that autonomous, self-regulating processes are likely to become increasingly significant in automated production systems of the future. An example of this technology could be the organisation of highly flexible, autonomous robots within a pull-through production environment.

The transfer flow, from research to practical everyday use, is already apparent: the penguins use the highly innovative 3D Fin Ray Effect structure - co-developed with the specialist bionics company EvoLogics GmbH - to create very lifelike movement of their heads and tails. The 3D Fin Ray Effect structure is based on two flexible bands which meet at their tips to form a triangle, with interconnecting links spaced at regular intervals. Festo has incorporated this structure in an adaptive gripping device known as the FinGripper, manufactured from polyamide powder using a selective laser sintering process, which weighs just 10% of its equivalent metal counterpart and is capable of moving pressure-sensitive work-pieces of varying shapes and sizes very efficiently. To further demonstrate the potential benefits of this technology, Festo has taken its kinematic tripod robot solution and developed a dynamic display called BionicTripod, which integrates the gripper with an innovative 3-axis positioning system.

Festo is releasing two colonies of bionic penguins on the unsuspecting public, at the Hannover Messe trade exhibition in Germany. Each colony comprises three individuals. The AquaPenguins are confined to a water tank, and use special 3D sonar to swim around and explore their environment without bumping into one another. But the AirPenguins are a different matter altogether; perhaps because their real-life counterparts have evolved to the point where they are unable to fly like other marine birds, the bionic versions seem determined to make up for lost time. Although the air space available for these helium-filled creatures is loosely defined by ultrasonic transmitting stations, they are entirely free to move around their 'sea of air' without let or hindrance, using Xbee wireless links to communicate with each other.

For a video on these bionic AQUA PENGUINS, click here.

For a video on these bionic AIR PENGUINS, click here.

Physics and Complexity

2009-04-20T22:46:00.003-04:00

This paper is concerned with complex macroscopic behaviour arising in many-body systems through the combinations of competitive interactions and disorder, even with simple ingredients at the microscopic level. It attempts to indicate and illustrate the richness that has arisen, in conceptual understanding, in methodology and in application, across a large range of scientific disciplines, together with a hint of some of the further opportunities that remain to be tapped. In doing so it takes the perspective of physics and tries to show, albeit rather briefly, how physics has contributed and been stimulated.

Access this paper here

The secret, social lives of bacteria

2009-04-20T22:23:00.003-04:00

This video above is called The secret, social lives of bacteria, by a very dynamic speaking and brilliant molecular biologist named Bonnie Bassler of Princeton.

Unless you need to study about bacteria in some way, this 18 minute talk is pretty much all you need to know about bacteria and their impact on us. However, this is not just basic fundamental Bacteria 101. It also has cutting edge science put in such basic terms we could all understand it and be amazed. So even if you did study bacteria, there is likely something you can still learn from this talk. They need to show this video in any introductory class having anything to do with bacteria!

The amazing parts about this talk show a simple but potent system in the way bacteria strategically work together, and how we can use that system to negate their potential harm to us rather than killing them with antibiotics. Bacteria have to strategically work together because they are so small it is only together that they can have any impact on us. Their communications system is a simple but brilliant system of determining how many bacteria are in some locale, and bacteria of each types around them, and if that is sufficient numbers to do something. So much for having no brains! We have brains and yet we couldn’t hope to organize ourselves so effectively most of the time!

The language of bacteria is also discussed, and what’s shocking is the molecules they use to send out and receive to detect their numbers and identities all have a common root. No exceptions! It’s like our languages stemming from a common family! This discovery then allows us to create similar molecules to fool the bacteria into not doing what we don’t want them to, without killing them like antibiotics does. The reason for this is because antibiotics, in killing the bacteria, allows the ones that survive to mutate and become stronger. We are facing a huge antibiotic resistance from bacteria right now due to our overuse of antibiotics. If we keep this up, we will not win this war.

However, if we just fool the bacteria by running interference with their communication systems, to the point they never know there are enough of themselves to attack, they won’t mutate nearly as quickly. And we can do this specifically for all kinds of bacteria because their language molecules are very simple to determine.

Dawkins at Atheists 2009, Atlanta,GA

2009-04-19T22:52:00.001-04:00

Mutual Aid: A Factor of Evolution - Kropotkin

2009-04-19T08:57:00.003-04:00

This is a paper written by Peter Kropotkin in 1902, in the aftermath of the publication of Darwin's paper and within the context of the Russian revolution. Written partly in response to Social Darwinism and in particular to Thomas H. Huxley's Nineteenth Century essay, "The Struggle for Existence," Kropotkin's book drew on his experiences in scientific expeditions in Siberia to illustrate the phenomenon of cooperation. After examining the evidence of cooperation in nonhuman animals, "savages," "barbarians," in medieval cities, and in modern times, he concludes that cooperation and mutual aid are as important in the evolution of the species as competition and mutual strife , if not more so.
Click here to read or dwonload this work.

An Early flowering of genetics - Dawkins

2009-04-19T08:49:00.002-04:00

Charles Darwin's theory of human evolution was published long before knowledge of genes was available. But Richard Dawkins reveals that an obscure letter found in a library proves Darwin was already doing research into heredity which anticipated the breakthroughs of the next century.
Click here to read this article.

Libro - Genetic and Cultural Evolution of Cooperation

2009-04-18T22:11:00.003-04:00

El pensamiento actual acerca de la biologia evolutiva mantiene que la competencia entre individuos es la clave para entender la seleccion natural. Cuando existe competencia, obviamente existe conflicto; la emergencia de la cooperacion sin embargo, es menos directa, i demanda un analisis mas en profundidad. Investigaciones se han enfocado en definir y expandir los modelos evolutivos de cooperación.

Mas aun, entender los mecanismos de la cooperación es relevante para otras áreas del conocimiento ademas de la biología. Antropología, economía, matemáticas, ciencia política, primatología y psicología están adoptando el enfoque de modelos evolutivos y desarrollando analogías basadas en este. Similarmente, biologos usan elementos de la teoria de juegos y analizan la cooperacion en "Juegos Evolutivos". No obtante esto, el intercambio entre investigadores de distintas areas, ha sido limitado. En busca de cerrar esta brecha, es que el Taller de Dahlem fue concebido.

Este libro, que nace de ese encuentro, abarca temas tales como las emociones en la cooperacion humana, reciprocidad, mercados biologicos, cooperacion y conflictos en multicelularidad, cooperacion genomica e intercelular, los origenes de la cooperacion humana, y la evolucion cultural de la cooperacion humana; el enfasis esta en la preguntas aun abiertas y las areas de investigacion futuras. Este libro es un gran aporte al creciente proceso de fertilizacion inter-disciplinaria sobre este tema.

Detalles
Hardcover: 499 pages
Publisher: The MIT Press; illustrated edition edition (November 1, 2003)
Language: English
ISBN-10: 0262083264
ISBN-13: 978-0262083263
Product Dimensions: 9 x 6.2 x 1.2 inches
Link en Amazon.com

Cooperation Beats Selfishness, at Least in Theory

2009-04-18T22:08:00.000-04:00

In these dark days, science brings a glimmer of hope: even in a world that rewards selfishness, cooperation can emerge and ultimately prevail.
That world happens to be a computer simulation, but I'll take good news anywhere I can get it.
"We report the sudden outbreak of predominant cooperation in a noisy world dominated by selfishness and defection," write Swiss Federal Institute of Technology sociologists Dirk Helbing and Wenjian Yu in a paper published Monday in the Proceedings of the National Academy of Sciences.
Helbing specializes in complex simulations of crowd behavior, from fans in a soccer stadium to traffic jams. But like other crowd modelers, he's been stuck on a basic conundrum, known best from the Prisoner's Dilemma: if cooperative behavior potentially provides the highest rewards, but selfishness is the safest and most sensible course of action, how can cooperation emerge?
The key, suggests Helbing's simulation, is mobility and imitation. When individuals are free to choose their associates and smart enough to imitate their success, cooperation emerges, then flourishes — and it doesn't take much to start the process. At each iteration in the simulation, just one in 20 units had a chance of abandoning selfishness, and the choice was usually punished.
"After a very long time, there will be two or three or four individuals in the same neighborhood who just happen to cooperate, just by chance," said Helbing. "It's a happy coincidence — and once there's a sufficiently large cluster, cooperators do quite well. Defectors start to copy the behavior of cooperative clusters. And cooperation can persist and spread."
In many ways, the Prisoner's Dilemma simulation is for game theorists what fruit flies are to biologists: a simple system in which basic principles can be uncovered, examined and hopefully extrapolated to people. It's just a model; a bit of mobility and imitation won't magically fix humanity's problems. But they might be important.
"The sheer fact of moving from one place to another might have been an important precondition for the emergence and spreading of cooperation" in human cultural evolution, said Helbing.
There might also be a lesson in Helbing's shifting red-and-blue dots for the cities of the future, where migratory populations often are often stuck in immigrant neighborhoods and denied social opportunities.
"We face a huge amount of migration worldwide, and it's expected on an even larger scale in decades to come," he said. "According to experience, it takes one or two generations for newcomers and their families to integrate fully. That's a very long time. We have to have more efficient integration."
Citation: "The outbreak of cooperation among success-driven individuals under noisy conditions." By Dirk Helbing and Wenjian Yu. Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 106, No. 8, Feb. 23, 2009.

United We Stand: When Cooperation Butts Heads With Competition

2009-04-10T09:34:00.001-04:00

Phrases such as "survival of the fittest" and "every man for himself" may seem to accentuate the presence of political and social competition in American culture; however, there obviously are similar instances of inter- and intra-group conflict across almost all known organisms. So what makes competition so prevalent for life and why does it sometimes seem to be preferred over cooperation?

Read the article here

Cooperative Behavior Meshes With Evolutionary Theory

2009-04-09T22:58:00.000-04:00

ScienceDaily (2009-04-07) -- One of the questions raised by evolutionary theory is how cooperative behavior, which benefits other members of a species at a cost to the individual, came to exist. If only the fittest survive, genes for a behavior that benefits everybody in a population should not last and cooperative behavior should die out. Now researchers have used game theory to understand one solution yeast use to get around this problem.

Look at the article here

Uncovering the secret of the ants

2009-04-04T00:48:00.001-04:00

Giant Ant Colony is a World Wonder - Watch more Funny Videos

Libro - The Biology of Business

2009-03-21T09:21:00.003-04:00

Este es de hecho el primer libro que leí en relación a los sistemas adaptativos complejos y me dio una muy buena introducción a lo que estos sistemas son y los ámbitos en los cuales este enfoque podría ser aplicado.

Este libro constituye una compilación de papers ordenados por tópico: Lo básico de los sistemas CAS, Aplicaciones en la Economía, Liderazgo con CAS (es esto posible en equipos distribuidos de trabajo?), Knowledge Management, Características emergentes y adaptación, por ejemplo.

Este libro sienta las bases para investigaciones posteriores en estas áreas, y lo considero mas un hito filosofico sobre este tema que una guía de aplicación practica de estas tecnicas en empresas existentes.

Altamente recomendable.

Detalles
Paperback: 287 pages
Publisher: Jossey-Bass; 1 edition (October 1, 1999)
Language: English
ISBN-10: 078794324X
ISBN-13: 978-0787943240
Product Dimensions: 9.3 x 6.3 x 1 inches
Link en Amazon

Behavioural Economics - Stealing

2009-03-18T19:41:00.002-04:00

In this Video, DAn Ariely examines what are the probable bases for stealing. According to his experiments, there are several factors influencing the likelihood that someone will cheat or steal: "Distance" from money, Ingroup/Outgroup cheating incentive, anonimity, etc.

Apparently the capability to cheating is something endemic and widespread, albeit the cheating is normally small.

CAS definition

2009-03-16T20:47:00.002-04:00

The complexity paradigm uses systemic inquiry to build fuzzy, multivalent, multi-level and multi-disciplinary representations of reality. Systems can be understood by looking for patterns within their complexity, patterns that describe potential evolutions of the system. Descriptions are indeterminate and complimentary, and observer dependent. Systems transition naturally between equilibrium points through environmental adaptation and self-organization; control and order is emergent rather than predetermined.

A CAS behaves/evolves according to three key principles: a.- order is emergent as opposed to predetermined, b.-the system's history is irreversible, and c.-the system's future is often unpredictable.

The basic building blocks of the CAS are agents. Agents are semi-autonomous units that seek to maximize some measure of goodness, or fitness, by evolving over time. Agents scan their environment and develop schema representing interpretive and action rules. These schema are often evolved from smaller, more basic schema. These schema are rational bounded: they are potentially indeterminate because of incomplete and/or biased information; hey are observer dependent because it is often difficult to separate a phenomenon from its context, thereby identifying contingencies; and they can be contradictory. Schema exist in multitudes and compete for survival.
Existing schema can undergo three types of change: first order change, where action is taken in order to adapt the observation to the existing schema; second order change, where there is purposeful change in the schema in order to better fit observations; and third order change, where a schema survives or dies because of the Darwinian survival or death of its corresponding CAS. Schema can change through random or purposeful mutation, and/or combination with other schema. Schema change generally has the effect of making the agent more robust (it can perform in light of increasing variation or variety), more reliable (it can perform more predictably), or grow in requisite variety (in can adapt to a wider range of conditions).
The fitness of the agent is a complex aggregate of many factors, both local and global. The general health or fitness of the agent determines what the probability of change will be. Optimization of local fitness allows differentiation and novelty/diversity; global optimization enhances the CAS coherence as a system and induces long term memory. In general the probability of second order schema change is a nonlinear function of the fitness value.

Schema define how a given agent interacts with other agents surrounding it. Actions between agents involve the exchange of information and/or resources. These flows may be nonlinear. Information and resources can undergo multiplier effects based on the nature of interconnectedness in the system. Agent tags help identify what other agents are capable of transaction with a given agent; tags also facilitate the formation of aggregates, or meta-agents. Meta-agents help distribute and decentralize functionality, allowing diversity to thrive and specialization to occur. Agents or meta-agents also exist outside the boundaries of the CAS, and schema also determine the rules of interaction concerning how information and resources flow externally.

Conway's Game of Life

2009-03-15T00:01:00.004-04:00

This is a simple programming game first proposed by British mathematician John Horton Conway in 1970. It is the best-known example of a cellular automaton.

The idea is that you have a 2-dimensional grid with cells. These cells can be alive or dead (on or off,true or false, colored or blank). When the simulation is running the state of a cell is determined by three simple rules:

1.- If the cell has no living neighbors or just one, it will be dead (caused by loneliness);
2.- If four or more of the cells next to it are alive, it will be dead (overcrowding);
3.- If a dead cell has exactly three living neighbors it will come alive (Bitstorm).

The effect of these simple rules can be quite surprising. The starting grid can be very chaotic, but after a while you can see patterns emerge, and even stable situations can be reached where nothing will change any more, or the same patterns are just repeated over and over.

From an Excel implementation of this algorithm, I can describe:

1.- "Main" Sheet
This is where the evolution happens, each evolving cell has the same value:

=IF(Reset,template!L3,IF(M5,CHOOSE(MIN(5,nbors),FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE),nbors=3))

Notes
a.- Reset is the name given to a specific cell in the Main Worksheet, and which can be either False (iteration continues as usual), or True (Cell acquires Value of its equivalent cell in "Template" Sheet, in this particular example, Cell L3.

b.- Usual iteration will determine the number of neighbouring True cells for each cell, and apply the rules as explained above.

2.- "nbors" Sheet
This sheet holds the exact same matrix as in "Main". Each cell here has the value

={SUM(SIGN('1.run'!C3:E5))}

Please note this is a matricial function in Excel.

This is, each cell will sum what happens with each of its 9 surrounding cells. The result will thus be the number of True Cells around it.

3.- "Template" Sheet
Sheet equivalent in dimensions to the other two mentioned above, but which only holds cells with either True or False Values. This matrix will determine the values assumed when Reset is set to True in our "Main" sheet and an iteration is run.

Please feel free to download and play around with an example of such an Excel Database here.

Stepping outside the Moral Matrix

2009-03-14T16:43:00.005-03:00

In this Video Jonathan Heidt proposes al alternative for stepping "outside" the moral matrix (just as in the movie The Matrix) we are all constantly immersed. Several things are proposed here:

1.- Human beings are born with an innitial draft in regard with moral principles, which are modelled afterwards (amplified or diminshed) by the environment. This is reinfoced by several other researchers, whose books I will comment later.

2.- Cooperation is reinforced by punishing the freeriders, and what is more, people will spend resources in this punishment, aiming towards a state of "Fairness". Please consider Axelrod's book Evolution of Cooperation for other good example of this conclusion.

3.- Basic differences in regard with the innitial moral aspects are shown between Liberal, Libertarian and Conservative points of view,

"If you want the thrith to stand clear before you, never be for or against. The struggle between "for" and "against" is the mind's worst disease - Sent ts'an, 700CE

Complex and Adaptive Dynamical Systems: A Primer

2009-03-14T13:02:00.004-03:00

An thorough introduction is given at an introductory level to the field of quantitative complex system science, with special emphasis on emergence in dynamical systems based on network topologies. Subjects treated include graph theory and small-world networks, a generic introduction to the concepts of dynamical system theory, random Boolean networks, cellular automata and self-organized criticality, the statistical modeling of Darwinian evolution, synchronization phenomena and an introduction to the theory of cognitive systems.

arXiv document can be seen here

Book - The Origin of Wealth

2009-03-14T10:40:00.003-03:00

The Origin of Wealth is a bestseller written around the proposal of considering the economic activity as a Complex Adaptive System. To do this Beinkocker first describes the current economic paradigm, showing its limitations, their origin and justification, as well as giving very persuasive arguments on why they are no longer useful in explaining the current situation and its evoultion.

He then jumps into the full description of complex systems with some basic distinguishing ideas of this "complexity economics"

1.-Dynamics: Model describes the economy as a dynamic non-linear system, far from equilibrium in contrast with the traditional model

2.- Agents: Model describes them as individuals making decisions with partial information, subject to errors and biases, and able to learn over time, all this in contrast with the traditional theory.

3.- Networks: Model considers explicit interactions between these individual agents. These Networks also CHANGE over time. The traditional model considers interactions between agents only through established market mechanisms (e.g. auctions)

4.- Emergence: Model makes no distintion between micro and macroeconomics. It searches for behaviours that appear "naturally" in these complex systems. No such alternative considered in the traditional theory.

5.- Evolution: Model considers an evolutionary process of differentiation, selection and amplification, providing the system novelty, and it is a mechanism for attaining order and complexity (flexibility). Traditional theory also considers no such mechanism.

Highly Recommendable.

Product Details
Paperback: 544 pages
Publisher: Harvard Business School Press; 1 edition (September 14, 2007)
Language: English
ISBN-10: 1422121038
ISBN-13: 978-1422121030
Product Dimensions: 9.2 x 6.1 x 1.5 inches

Book - The evolution of Cooperation

2009-03-14T10:07:00.005-03:00

The Evolution of Cooperation is a book I heard of back in 1991 when I first read "The selfish Gene" by Richard Dawikins. Dawkins devoted a complete chapter to the description of the particular problem for which this book poses an alternative, and his description was so compelling that it eventually led me to buy it.

The experiment is quite simple and at the same time ingenious. It handles around the problem of cooperation. This is, how is cooperation explained in a darwinian context, where all entities are supposed to be modelled as selfish, without central authority, and looking for their own best outcome? It is evident that cooperation can lead to this, that is all cooperators being best off, but, then how is cooperation evolved and configured?

To model this, Axelrod proposed a "Game" of iterated Prisioner's Dilemma between entities (computer functions) with different strategies, set them off to face each other, asigning points per round won, to see which strategy evolved as winner.

Axelrod, did not himself propose all strategies. Instead, he sent out an invitation to several scientists in the english-speaking world who proposed the strategies.

The book is very detailed in understanding first the empiric evolution of the Winning Strategy, TIT_FOR_TAT (Stategy that would mimic the behaviour of the opposite player in the next round), and then its mathematical derivation.

The four suggestions that spring out from this experiment, and as porposed by Axelrod are:
1.- Don't be envious
2.- Don't be the first to defect (betray)
3.- Reciprocate both Cooperation and Defection
4.- Don't be too clever.

I cannot but wonder at the inmense practical applicability of the rules here derived.

Product Details,
Paperback: 264 pages
Publisher: Basic Books; Revised edition (December 4, 2006)
Language: English
ISBN-10: 0465005640
ISBN-13: 978-0465005642
Product Dimensions: 7.8 x 5.2 x 0.7 inches

Sir Ken Robinson: Do schools kill creativity?

2009-03-14T00:15:00.001-03:00

Deborah Gordon: How do ants know what to do?

2009-03-13T23:43:00.001-03:00

Elizabeth Gilbert: A new way to think about creativity

2009-03-10T23:36:00.001-03:00

Ant Colony Behaviour - BBC Program

2009-03-10T22:05:00.006-03:00

The BBC radio show "Frontiers" aired some time ago a very interesting 30 min program on the evolution of self organization, show where ant colonies were initially described and several other examples were shown.

This very well told program shows that emergence of collecive behaviours is apparently inherent of complex systems.

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Ant Colony Optimization - Introduction

2009-03-10T21:51:00.003-03:00

Ant Colony Optimization (ACO) is a methodology that studies artificial systems taking inspiration from the behavior of real ant colonies and which are used to solve discrete optimization problems. In 1999, the Ant Colony Optimization metaheuristic was defined by Dorigo, Di Caro and Gambardella.

The first ACO system was introduced by Marco Dorigo in his Ph.D. thesis (1992), and was called Ant System (AS). AS is the result of a research on computational intelligence approaches to combinatorial optimization that Dorigo conducted at Politecnico di Milano in collaboration with Alberto Colorni and Vittorio Maniezzo. AS was initially applied to the travelling salesman problem, and to the quadratic assignment problem.

Since 1995 Dorigo, Gambardella and Stützle have been working on various extended versions of the AS paradigm. Dorigo and Gambardella have proposed Ant Colony System (ACS), while Stützle and Hoos have proposed MAX-MIN Ant System (MMAS). They have both have been applied to the symmetric and asymmetric travelling salesman problem, with excellent results. Dorigo, Gambardella and Stützle have also proposed new hybrid versions of ant colony optimization with local search.

For more information you may visit this Wikipedia Website

Purpose of the Blog

2009-03-10T00:18:00.000-03:00

This Blog is intended to serve as record for my continuous research in the compelling field of Complex Adaptive systems. I will ponder on the books I read on the subject and on the different articles that are written on this field.