Encuentro de Sistemas Complejos

Encuentro de Sistemas Complejos

Applicattion of Complex Systems Methods in Engineering

Valparaiso, Chile

14 al 16 de Enero 2008

Los sistemas complejos, desde la célula hasta la ecoesfera, resultan de procesos de evolución y de adaptación. Presentan propiedades emergentes: el nivel microscópico subyacente hace emerger formas organizadas en el nivel macroscópico. Este, a su vez, influencia hacia el nivel microscópico. Las propiedades emergentes son robustas y se pueden estudiar desde diferentes puntos de vista. Ello depende de la clase de sistemas adaptativos complejos que se considere.

El aporte de las disciplinas formales para la modelación de sistemas complejos, ya sean naturales o artificiales, es considerable. ¿Qué sería de la modelación de sistemas complejos sin las transiciones de fase, la renormalización, los estados críticos auto- organizados de la física estadística, sin los sistemas dinámicos de la matemática, sin los sistemas discretos o los autómatas celulares y sin la informática?

La comprensión de los sistemas adaptativos complejos pasa necesariamente por su modelación. Algunos modelos quedan doblemente restringidos, según las reglas habituales de la ciencia: por un lado, deben ser lo más parsimonioso posible, con un contenido teórico inteligible; por el otro, deben permitir la reconstrucción del conjunto de datos que provienen de la observación de esos sistemas. La novedad, sin embargo, proviene de la cantidad de datos acumulados sobre los sistemas complejos, que hoy conoce una expansión muy rápida. No sólo bajo la forma de datos numéricos en patrones 1D, sino también de imágenes 2D y 3D. En ese flujo creciente de datos, la cuestión es detectar los patrones espacio- temporales a ser sometidos a las reconstrucciones racionales de la modelación y de la simulación. Dicha reconstrucción pone en acción métodos inductivos cada vez más sofisticados, con el apoyo de medios computacionales cada vez más poderosos. La actividad de reconstruir datos es, por naturaleza, interdisciplinaria. Ella permite asociar directamente cada disciplina con los especialistas provenientes de las disciplinas formales: matemáticas, informática y física.

Es justamente, en este ir y venir entre la adquisición de datos sobre la base de hipótesis modeladoras y su reconstrucción por medio de la modelación, que una ciencia de los sistemas complejos puede desarrollarse. Los sistemas complejos son objetos esencialmente pluridisciplinarios. Para un mismo objeto, hay teorías diferentes y heterogéneas de las cuales pueden dar cuenta: las actividades neuronales pueden pensarse, a la vez, como ecuaciones dinámicas y como estructura lógica para un determinado contenido.Queda aún mucho por hacer en el plano teórico-sobre la base de lo realizado en el siglo XX- de modo de tener conceptos y modelos que provean explicaciones elegantes a los fenómenos emergentes.

Objetivos

• Presentacion de la Sociedad de Sistemas Complejos (SC).
• Identificar áreas de trabajo conjunto, crear posibles equipos de colaboracion cientifica, analizar posibles acuerdos y proyectos en el area de los sistemas complejos y sus aplicaciones.
• Estudio para una propuesta de curso permanente y transversal de SC en los postgrados de Facultad de ciencias

Workshops

I Reconstruccion de dinamicas de comunidades cientificas: un ejemplo de la cognicion social

1. David Chavalarias :vice presidente de la Sociedad de Sistemas Complejos. Phd en ciencias cognitivas, CREA Ecole Polytechnique. Post-doctorado en sistemas complejos.
2. Jean phillipe Cointet :Phd student en sistemas complejos, CREA Ecole Polytechnique y TSV-INRA.
3. Carla Taramasco :responsable del comite "acciones en latino america" de la Sociedad de Sistemas Complejos. Phd student en sistemas complejos CREA Ecole Polytechnique.

II Desde los pixeles hasta los campos morfo- genéticos: Análisis, modelación y aprendizaje sobre embriogénesis

1. Emmanuel Faure: Phd student en ciencias cognitivas y sistemas complejos CREA Ecole Polytechnique.
2. (P) Masatoshi Funabashi: Phd student en matematica CREA Ecole Polytechnique.
3. (P) Miguel Luengo : Phd Student en ingenieria Universidad Politecnica de Madrid.

Por confirmar (P)