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La 30 Conferencia anual de la Sociedad de Dinámica de Sistemas — Call for papers
Escrito por jozeluiz en congreso, evento, internacional el diciembre 13th, 2011
Julio 22 – Julio 26, 2012
St. Gallen, Suiza
La Conferencia de este año girará alrededor de “Model-based Management”, un tema que pondrá de relieve el rol crucial de los modelos fomales para la gestión efectiva de sistemas dinámicos, y las razones por las que las habilidades en modelamiento y simulación se volverán esenciales en la formulación de políticas, diseño y aprendizaje organizacional.
Temática
- Business Applications
- Complexity/Agent-Based Modeling
- Conflict, Defense and Security
- Economic Dynamics
- Education
- Energy and Resources
- Environment and Sustainability
- Health Policy
- Information Science
- Methodology
- Operations Management/Supply Chains
- Organizational Dynamics
- Participatory Modeling Approaches
- Psychology/Social Dynamics
- Public Policy
- Qualitative System Dynamics
- Strategy
Envío de Trabajos
Los papers deben ser enviadosdesde el 02 de enero del 2012 al 19 de marzo del 2012, y deben contener el suficiente detalle para que los árbitros puedan evaluar su significado y valor. Los trabajos deben ser escritos en inglés y contener entre 5 y 30 páginas (el tamaño límite para los archivos es de 2MB). Y deben seguir las siguientes reglas de envío: Submission instructions. NO SE ACEPTARAN ABSTRACTS.
Plazos y fechas claves
January 2, 2012 Opening date for paper submissions and workshop and session proposals.
March 19, 2012 Paper submission deadline.Workshop and session proposals due.
May 9, 2012 Notification of acceptance.
May 16, 2012 Final abstracts due for printed Abstract Proceedings.
May 30, 2012 Presenter registration deadline—papers of unregistered designated presenters will be removed from the program.
June 8, 2012 Tentative program schedule available.
June 16, 2012 Deadline for hotel reservations.
June 21, 2012 Conference registration fee increase.
July 22, 2012 PhD Colloquium; Policy Council Meeting.
July 23, 2012 St. Gallen Conference Opening!
August 16, 2012 Deadline for final papers for Web Proceedings.
Más Información: Website Conferencia
Investigación sobre hormigas reta las asunciones de la auto-organización
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el agosto 26th, 2011

Algunas hormigas obreras son “más iguales” que otras.
Como con otros insectos sociales, se pensaba que los obreros eran esencialmente equivalentes en la jerarquía de una colonia de hormigas. Pero parece que unos pocos individuos bien informados forman grupos de decisiones que llevan a sus compañerasa nuevos hogares.
Los hallazgos podrían agregar una nueva dimensión a los modelos de auto-organización derivados de las hormigas.
“Aunque los sistemas auto-organizados parezcan muy eficaces bajo el supuesto de que los individuos siguen un mismo conjunto simple de reglas, la presencia de individuos claves, bien informados que cambian su comportamiento debido a experiencia previa general, podría mejorar su rendimiento aún más” escribieron biólogos de las Universidades de Bristol y la Universidad de Toulouse en un paper el pasado 24 de agosto en el Journal of Experimental Biology.
Para estudiar la “caza de nidos”, Nathalie Stroemeyt y sus colegas Nigel Franks y Martin Giurfa recolectaron hormigas “cazadoras de casa”, o temnothorax albipennis, de la costa sur del Reino Unido. Estas pequeñas hormigas marrón claro hacen nidos simples enterrados con arena sobre las grietas de las rocas.
Moviendo las hormigas en el laboratorio, Stroeymeyt les dió nidos artificiales bien abastecidos. Ella luego colocó nidos idénticos vacíos en el lado opuesto del territorio de las hormigas, cada espalda de las hormigas fue pintada con marcas de color individualmente identificable. Cámaras web y un software identificador de movimiento permitió a los investigadores seguir el movimiento específico de cada hormiga.
Una semana después Stroeymeyt colocó un segundo nido desconocido en el territorio y destruyó su casa original. Aunque algunas hormigas empezaron a correr por todas partes al azar, algunas pocas que ya habían explorado el nido alternativo fueron directamente hacia él.
Estas hormigas luego rápidamente volvieron al nido destruido a reclutar seguidores. Ellas repitieron el proceso hasta que hubieron las suficientes como para reubicar a toda la colonia.
La mayoría de estudios de cómo las hormigas encuentran nuevos nidos usa colonias no familiarizadas con el nuevo territorio, y asumen que todas las obreras siguen las mismas reglas. Pero esto no es realista, y como modelo para auto-organización y toma de decisiones distribuida — hormigas han inspirado varias formas de coordinación de tráfico, desde autos hasta datos– esto no parece ser óptimamente eficiente.
“Esto comienza a cambiar como pensamos acerca de la auto-organización”, dijo Nicola Plowes, un ecologista del comportamiento y especialista en hormigas de la Universidad estatal de Arizona, quien no estaba involucrado en la investigación. “Individuos informados tomando esas decisiones provocan un proceso que es más eficiente que un simple sitema homogeneo auto-organizado”
Plowes cree que los hallazgos serán interesantes para técnicos y matemáticos que usan algoritmos basados en insectos.
“El aeropuerto internacional de Sky Harbor, por ejemplo, usa algoritmos basados en hormigas para el transporte de equipaje”, dijo ella.
“Sabemos que incorporaando individuos informados podemos hacer que las cosas funcionen mejor y más rápido.”
- Abstract del paper [English / Journal of Experimental Biology]
- Material adicional del paper (pdf) [English / tomado de Journal of Experimental Biology]
Artículo tomado de WIRED SCIENCE
TRADUCCIÓN DE ABSTRACT
En la auto-organización subyacen varios procesos colectivos en un gran grupo de animales donde emergen patrones coordinados y actividades a nivel de grupo a partir de interacciones locales entre sus miembros. Aunque recientemente se ha reconocido la importancia de la atuación de individuos claves en ciertos procesos colectivos, es ampliamente creido que decisiones de auto-organización son igualmente compartidas entre todos o un subconjunto de individuos que actúan como tomadores de decisión, a menos que existan conflictos significativos de intereses entre todos los miembros del grupo. Aquí mostramos que ciertos individuos son desproporcionadamente influyentes en las decisiones de auto-organización en un sistema donde todos los individuos comparten los mismos intereses : la selección de un nido para hormigas Temnothorax albipennis. Obreras que visitaron un buen nido disponible antes de su emigración (nido conocido) memorizaron su ubicación, y luego usaron su memoria para navegar eficientemente y encontrar este nido más rápido que através de exploración aleatoria. Adicionalmente estas hormigas obreras confiaban en su información privada para agilizar decisiones individuales sobre el nido conocido. Esto confirió un sesgo a favor de nidos conocidos sobre nidos nuevos durante la emigración. Obreras informadas mostraron tener un porcentaje tanto de reclutamiento como de transporte hacia el nido significativamente más alto que obreras ingenuas. Esto sugiere que fueron las principales determinadoras de la preferencia colectiva por nidos conocidos, y esto contribuyó bastante a mejorar la performance colectiva. En general estos resultados indican que las decisiones de auto-organización no son siempre equitativamente compartidas por todos los tomadores de decisión, aún en sistemas donde no hay conflictos de interés. Grupos de animales pueden, en cambio, beneficiarse del conocimiento de individuos bien informados que actúan como líderes en decisiones.
Traducción de artículo WIRED y abstract: bloggerfiis
Foro Perú Global: Un enfoque sistémico e integrador
Escrito por Zajnóstiko en evento, perú, UNI el agosto 14th, 2011
- Innovación y aplicación de las TIC
- Retos para el desarrollo en ciencia, tecnología y educación
- Redes de colaboración: Academia, Empresa y Estado
Conferencia: Soft System Dynamics Methodology , Ricardo Rodriguez Ulloa , FIIS UNI
Conferencia de Ricardo Rodriguez Ulloa en la FIIS UNI (07/07/2011) en el marco de actividades por la Reforma Curricular, por recuperar la Ingeniería de Sistemas e impulsar la Ingeniería Informática.
Ir a descargar
(Gracias a Miguel Vadillo por el audio original)
Teoría del Caos y Robótica
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el enero 18th, 2010
Científicos han creado un robot que puede moverse como un insecto, alimentado por un circuito sencillo es capaz de generar muchos comportamientos complejos. El circuito emplea la idea del teoría del caos de que los sistemas son muy sensibles a pequeños cambios, los cuales pueden rápidamente ser magnificados. EL robot, llamado AMOS, puede usar su circuito simple para responder a la luz y el sonido, sacar el pie de un agujero, o huir de obstáculos lanzados a su paso.
Para leer la investigación original (english) Click Aquí
Análisis de Requerimientos del Sistema de Información de una empresa de publicidad exterior
Escrito por Zajnóstiko en artículo, fiis, UNI el octubre 9th, 2009
Colaboración de Eduardo Quevedo.
En este trabajo se aplicará la Metodología Suave Rigurosa empleada a nivel organizacional, dando como resultado el catálogo de problemas , expresados en forma más optimista como Requerimientos de la Organización del área de Marketing y Ventas de la empresa.
A continuación se hará el Análisis de Requerimientos del Sistema de Trabajo, que en este caso es el Sistema de Inteligencia Comercial (SIC), elegido como el proceso de negocio de interés, después de la evaluación respectiva en el capítulo de Diagnóstico. Los requerimientos en este nivel están constituidos por los procesos y/o actividades del sistema (SIC).
Bajando en la jerarquía de sistemas, se hará el Análisis de Requerimientos del Sistema de “Información” del SIC, abreviado SIIC. Los requerimientos para esta capa están constituidos por las categorías de información que necesita para su realización cada proceso/actividad del nivel anterior.
Finalmente, en el nivel siguiente nivel de la jerarquía de sistemas, se hará el Análisis de Requerimientos de Software del Sistema del SIIC, referidos a la parte (generalmente estructurada) del sistema de información que es factible de automatizar (sistemas de información basado en TI). Es decir, la automatización parcial o completa de los procesos y/o actividades que producen las categorías de información que son viables de mecanizar. Llamados también requisitos funcionales. Este nivel será desarrollado detalladamente y completado por el proveedor o consultor seleccionado para implementar el Sistema.
Análisis de requerimientos con enfoque sistémico — Parte I
Más información en: Sistemigramas
Cibernética
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el octubre 3rd, 2009
Tomado de la Enciclopedia de Teoría de Sistemas y Cibernética. (Charles Francois)
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1. “Campo de control y comunicación en los animales y las máquinas” (N. Wiener 1948 p.11)
La visión original de Wiener es de hecho bastante mecanicista y corresponde a lo que será conocido como primera cibernética o cibernética de primer orden.
2. “El estudio de los sistemas que están abiertos a la energía pero cerrados a la información y control –sistemas que están apretados de información-“ (W. R. Ashby 1956 p.5).
La visión de Ashby es muy cercana a la de Wiener: “La cibernética trata con todas las formas de comportamiento en cuanto ellas son regulares, determinadas, o reproducibles… Lo que la cibernética ofrece es un marco de trabajo sobre el cual todas las máquinas individuales pueden ser ordenadas, relacionadas y estudiadas” (p.2)
El punto de vista de Wiener, y en menor medida el de Ashby, tienen resistencias considerables de parte delos investigadores de ciencias humanas.
Ashby mismo sin embargo escribió también: “La cibernética no estudia cosas sino modos de comportamiento. No pregunta ¿qué es esto? sino ¿qué hace esto?…la materialidad es irrelevante así como la tenencia o no de las leyes ordinarias de la física”. (1956 p.1)
Y además: “La cibernética no está condicionada por ser derivada de otras ramas de la ciencia. La cibernética tiene sus propios fundamentos.” (Ibíd.).
Cibernetistas alemanes prefirieron, por lo menos hasta 1970, definiciones más formales como puede apreciarse en las siguientes 4 definiciones:
3. “Ciencia de las estructuras de la información en dominios técnicos y no técnicos” (básicamente relacionados con tratamiento de datos) (Steinbuch 1955 p.325).
4. “Teoría y técnica de sistemas la cual transforma mensajes” (Frank 1959 p.30)
5. “Tratamiento matemático y constructivo de sistemas, funciones y relaciones generales” (von Cube 1967 p.11–16)
6. “La teoría de la ínter-conectividad de posibles sistemas auto-regulados con sus subsistemas” (Klaus 1965).
El cibernetista ruso Glushkov propuso en 1966 un concepto técnico bastante similar de cibernética:
7. “La teoría general de la transmisión de la información y… la teoría y principios de la construcción de las varias transformaciones de la información.” (1966)
Glushkov incluyo en su libro teorías de algoritmos, autómatas discretos, sistemas auto-organizados, lógica matemática. V. G. Drozin observó que: “…sus postulados traslapaban algunas cosas que la ciencia de la computación estaba enseñando en nuestro país (i.e. US) (1976 p.30)
8. “Disciplina que estudia regulaciones y comunicaciones en seres vivos y máquinas hechas por el hombre” (J. de Rosnay 1975 p.33)
Muy significativamente de Rosnay usa la palabra “regulación” y no “control” usada por Wiener. Como biólogo él está más acostumbrado al aspecto no intencionado de la regulación. Esto se ve mejor si uno recuerda que biólogos, psicólogos y sociólogos reaccionaron negativamente a los “controles” cibernéticos, que ellos consideraban un reduccionismo mecanicista, tentado , lo que es más, a inducir posibles manipulaciones a comportamiento humano (y animal).
Por otro lado de Rosnay añade: “Una definición más filosófica dada por L. Couffignal en 1958, ve la cibernética como: “El arte de asegurar la eficacia en la acción”. La palabra cibernética fue reinventada por Wiener en 1948 de la palabra griega “kubernetes” que significa “piloto” o “timón”. Uno de los primeros mecanismos cibernéticos de regulación en la máquina de vapor inventada por Watt y Boulton en 1788 fue llamado “gobernador”… La cibernética tiene así la misma raíz que “gobierno”: El arte de administrar y dirigir sistemas altamente complejos. (Ibíd.)
A partir de 1960 empezó a emerger una visión de la cibernética menos mecanicista con Stafford Beer, G. Pastk, H. von Foerster, M. Maruyama, H. Maturana y otros investigadores.
De acuerdo con Stafford Beer…”La cibernética estudia el flujo de información alrededor de un sistema y la manera como esta información es usada como un medio para regularse a sí misma. Esto funciona indiferentemente para seres animados o inanimados. La cibernética es una ciencia interdisciplinaria, en deuda tanto con la biología como con la física, tanto con el estudio del cerebro como con el estudio de las computadoras, y además muy en deuda con los lenguajes formales de la ciencia por proveer herramientas con las cuales el comportamiento de todos los sistemas puede ser descrito objetivamente” (1966 p.254)
Uno se pregunta si Beer actualmente usaría a palabra “objetivamente” debido a que ahora es generalmente admitido que el conocimiento científico puede ser falseado (Popper) y resulta de un proceso consensual a través de la conversación (Pask). Por supuesto y no obstante, aún podemos postular sin correr riesgos la existencia de una realidad objetiva , y todo esto no dañaría la utilidad de los modelos cibernéticos.
Luego Beer añade: “La cibernética es precisamente sobre la organización– para este es el medio sobre el cual se ejercita el control. Por lo tanto la cibernética puede además ser definida, como lo ha sido por ciertos escritores rusos, como la ciencia de la organización efectiva” (Ibíd. p.425)
En cualquier caso la visión de Beer no es mecanicista “La cibernética comienza cuando las posibilidades de la algoritmización de los sistemas de control termina” (Citado por Drozin 1976 p.28)
De acuerdo con Krippendorff: “En la cibernética las teorías descansan sobre 4 postulados básicos: variedad, circularidad, proceso y observación” (1986 p.20)
Como señaló este autor la variedad está muy relacionada a información, comunicación y control; circularidad es un resultado necesario de la retroalimentación , y la lleva ala autopoiesis; procesos vienen de retroalimentación, comunicación, regulación y control; y observación es la condición básica para la toma de decisiones y el control.

Teoría de Caos y Ciencias Sociales
Hace poco leí un ensayo muy interesante, escrito ya hace mucho, titulado “CHAOS THEORY AND POSTMODERN PHILOSOPHY OF SCIENCE,DE NOVUM ORGANUM,The New Body of Scientific Knowledge” , escrito por T.R. Young.
Hay todo un movimiento que trabaja en las implicaciones de la Teoría del Caos en las Ciencias Sociales, y está teniendo grandes avances…
Aquí un extracto de ese ensayo:
La Teoría del Caos es una manera resumida de hablar sobre la dinámica no lineal de la mayoría de sistemas naturales y sociales que encontramos en el mundo real. Algunos de los que trabajan en este campo hablan de ciencia de la complejidad; otros hablan de teoría de la bifurcación, fractales, o, simplemente, no linealidad. Todas ellas relacionadas con los patrones, las regularidades y las certezas que se encuentran en los mismos campos de resultados en los cuales se encuentran también el desorden, la incertidumbre, y las transformaciones inesperadas. Se trata de un viaje difícil con muchas verdades sin descubrir y poco hechos inmutables. La Teoría del Caos es el estudio de las relaciones cambiantes entre el orden y el desorden. (Briggs and Peat, 1988; Gleick, 1988; Holden, 1986; Mandelbrot, 1977).
Aún menos seremos capaces de usar gran teoría axiomática como un fundamento sobre el cual producir una política social. Ya no podemos suponer que si algo existe entonces se puede medir con precisión y predecir completamente. Ahora debemos aceptar que, en economía, política, cognición humana, delincuencia, enfermedades, y otros fenómenos naturales, la causalidad abre y cierra, viene y va, se desvanece y reaparece como la sonrisa del gato de Cheshire, en una cuenca de un fractal de eventos. Hay un ensayo sobre Teoría de paradigma junto con fundamentos de ciencia postmoderna los cuales se enfocan mucho más sobre los peculiares saltos, giros, vueltas, y el deambular que toman los hilos de causalidad en la ciencia postmoderna.
En el anverso de dicha capacidad está la incapacidad de conocer con completitud, perfección y precisión; está es una imposibilidad para “culpas” de lo más variadas, desde la perfección y predicción hasta problemas técnicos, duendes,fantasmas, demonios, genes, desviaciones, errores, pecados, agitadores externos, o incompetencia humana. Las interacciones no lineales y bifurcaciones no lineales son atributos comunes de los sistemas sociales y naturales. Lo normal, lo ideal y lo perfecto son vestigios de deseos por conocer todo por parte de científicos, de controlar todo por parte de los administradores, de los burócratas de planificar todo, y de los contadores de categorizar todo. La ciencia postmoderna basada en la Teoría del Caos no sirve en absoluto a las políticas que buscan predecir y controlar todo.
Informe de Evaluación Curricular — Especialidad de Ingeniería de Sistemas — UNI
¿QUÉ ES LA INGENIERÍA DE SISTEMAS?

Hace poco en la Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UNI se presentó el Informe Final de la Comisión de Evaluación Curricular de la especialiadad de Ingeniería de Sistemas. Un muy completo informe que busca recuperar y consolidar la Ingeniería de Sistemas e impulsar la Ingeniería Informática, ambas disciplinas distintas.
Este documento contiene valiosísima información que pone una voz autorizada al debate generado por la proliferación en un lugar anárquico ‚como lo es el Sistema Universitario peruano, de escuelas académicas y Facultades que bajo el título de Ingeniería de Sistemas ofrecen una formación ligada más a la Ingeniería Informática y sus afines, causando una confusión ya generalizada.
Incluso el Colegio de Ingenieros del Perú publico un informe acerca de la denominación de las carreras de Ingeniería Informática, Computación y Sistemas, señalando su diferenciación. Siendo la UNI la primera Universidad peruana en ofrecer tal especialidad tiene la responsabilidad y autoridad para dar algunas luces al respecto.
Cabe señalar que este Informe contó con una participación activa de Estudiantes , Profesores y profesionales, y significan un compromiso por parte de la Comunidad FIIS.
Instamos a postulantes a la especialidad de Ingeniería de Sistemas, y a estudiantes de Ingeniería de Sistemas de otras facultades a una lectura detenida del documento. Esperemos que ayude a clarificar muchas dudas. Este documento además contiene definiciones, perfiles y estructura curricular, análisis de la carrera en el Perú y el mundo, y mucho más.
DESCARGAR INFORME COMPLETO (PDF, 159 páginas) [1.77 MB]
La Emergencia de la Cooperación
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el agosto 25th, 2009
En estos días oscuros, la ciencia aporta un rayo de esperanza: incluso en un mundo que premia el egoísmo, la cooperación puede surgir y, en última instancia, prevalecer.
Ese mundo pasa a ser una simulación por computadora, pero voy a dar buenas noticias desde cualquier lugar de donde pueda conseguirlas.
“Notamos el brote repentino de cooperación predominante en un mundo dominado por ruidos de egoísmo y deserción,” escribieron en el Instituto Federal Suizo de Tecnología (Swiss Federal Institute of Technology) los sociólogos Dirk Helbing y Yu Wenjian en un documento publicado la mañana del lunes en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias.
Helbing se especializa en simulaciones complejas desde comportamiento de multitudes (desde hinchas en un estadio de fútbol hasta los atascos de tráfico). Pero, al igual que otros modeladores de multitudes, ha estado atrapado en un dilema básico, mejor conocido desde el dilema del prisionero: si el comportamiento cooperativo potencialmente proporciona la más alta recompensa, pero el egoísmo es el más seguro y sensato curso de acción, ¿cómo puede surgir la cooperación?
Cita de: “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.
(*) N del T: Los biólogos usan las moscas de la fruta porque son fáciles de mantener, se reproducen rápidamente, son fáciles de manipular; sus procesos bioquímicos son similares a los que curren en el hombre (molecular, genéticamente), las moscas de las frutas tienen sólo 4 pares de cromosomas.




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