Coevolucion de Plantas y.... fuego?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)