Posts Tagged sistemas
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.
La Ciencia de la Auto-organización y la Adaptación
La Ciencia de la Auto-organización y la Adaptación
La teoría de la auto-organización y la adaptación está surgiendo desde una variedad de disciplinas, que incluyen la termodinámica, cibernética y el modelamiento por computadora. El presente artículo revisa sus más importantes conceptos y principios. Este comienza con una revisión intuitiva, ilustrada con los ejemplos de magnetización y convección de Bénard, y concluye con las bases del modelamiento matemático. La auto-organización puede ser definida como la creación espontánea de patrones globalmente coherentes desde las interacciones locales. Debido a su carácter distribuido esta organización tiende a ser robusta, resistente a las perturbaciones. La dinámica de los sistemas auto-organizados es típicamente no lineal a causa de las relaciones circulares o retroalimentadas entre sus componentes. Las retroalimentaciones positivas llevan a un crecimiento explosivo el cual termina cuando todos los componentes han sido absorbidos dentro de una nueva configuración, dejando al sistema en un estado estable de retroalimentación negativa. Los sistemas no lineales tienen en general muchos estados estables, y este número tiende a incrementarse (bifurcarse) mientras un incremento de entrada de energía empuja al sistema más allá de su equilibrio termodinámico. Para adaptarse a los cambios del entorno el sistema necesita una variedad de estados estables que sean más que suficientes para reaccionar a todas las perturbaciones, pero no tantas como para hacer su evolución incontrolablemente caótica. Los estados más adecuados son seleccionados de acuerdo a su pertinencia, ya sea directamente por el entorno o por los subsistemas que tiene que adaptarse al entorno en una fase previa. Formalmente el mecanismo básico subyacente a la auto-organización es la variación (a menudo portadora de “ruido”) la cual explora diferentes regiones en el espacio de estados del sistema hasta que entre en un atractor. Esto evita posteriores variaciones fuera del atractor, esto es, restringe las posibilidades de los componentes del sistema de comportarse independientemente. Eso es equivalente al incremento de coherencia, o decremento de la entropía estadística, que define la auto-organización.
Paper completo
Trabajo Original:
Francis Heylighen
download paper (english)
bajar paper (español — traducción por este blog)
GLOSARIO:
Adaptación: Capacidad de un sistema para ajustarse a los cambios del entorno sin poner en peligro su organización esencial.
Entropía Estadística: Medida matemática de la ausencia de restricciones o la falta de información acerca del estado de un sistema, equivalente a la medida de la incertidumbre de Shannon.
Entropía Termodinámica: Medida de la disipación de energía en calor. Equilibrio Termodinámico: Estado estático de mínima energía donde no se produce entropía.
Estado Estacionario: Estado que se caracteriza por estar en actividad permanente.
Estructura Disipativa: Patrón organizado de actividades sostenidas por la exportación de entropía de sistemas lejos del equilibrio.
Rollo de Bénard: Un tipo de estructura disipativa formada por convección entre capas en un líquido calentado desde abajo.
Atractor: Una región en el espacio de estados en que un sistema puede entrar pero no salir.
Tamaño de correlación: La distancia más larga sobre la cual los componentes de un sistema están correlacionados.
Bifurcación: la ramificación de las soluciones estables en los sistemas de ecuaciones que describen un sistema auto-organizado cuando el orden de parámetros crece.
Orden de parámetros: Una variable que describe la transición entre los regímenes de orden y de desorden.
Límite del caos: Dominio de actividades dinámicas donde residen por lo general los sistemas adaptativos complejos, entre lo completamente ordenado, régimen “congelado”, y lo completamente desordenado, régimen caótico.
Control distribuido: Limitación sobre toda la organización de un sistema que no está centralizada en un subsistema distinto, sino que es realizada colectivamente por todos los componentes.
Condiciones de frontera: Los estados del entorno en la frontera del sistema en la medida que estos influyen en la evolución del sistema.
Científicos encuentran reglas universales para la estabilidad de una red alimenticia.
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el agosto 12th, 2009
Flexibilidad de los depredadores mantiene la estabilidad en los ecosistemas
Científicos encuentran reglas universales para la estabilidad de una red alimenticia.
Con ayuda de modelos de computadora, científicos de Alemania, Austria y los Estados Unidos han descubierto reglas fundamentales que determinan la estabilidad de los ecosistemas. Los hallazgos, publicados en la edición de esta semana de Science (6 de Agosto del 2009), concluyen que la estabilidad de una red alimenticia es mayor cuando una mayor diversidad de vínculos depredador-presa conectan altos e intermedios níveles tróficos. Los cálculos también revelan que pequeños ecosistemas siguen diferentes reglas a lo largo de los ecosistemas: diferencias en la fortaleza de los vínculos depredador-presa incrementa la estabilidad de pequeñas redes,pero desetabilizan redes mayores.
Los ecosistemas naturales consisten en cadenas alimenticias entrelazadas, en las cuales animales individuales o especies de plantas actúan como depredadores o presas. Las redes alimenticias potenciales no sólo difieren por las especies que las componen, sino, además, por la variedad en su estabilidad. Las redes alimenticias observables son redes alimenticias estables con las relaciones entre sus especies restantes relativamente constantes durante largos períodos de tiempo.
El entendimiento de los sistemas complejos tales como las redes alimenticias presenta mayores retos para la ciencia. Ellso pueden ser examinados o por observación en su ambiente natural, o por simulaciones de computadora. Para lograr las simulaciones de computadora de tales sistemas, los científicos a menudo tienen que hacer asunciones que los simplifiquen, manteniendo el número de parámetros del sistema tan bajo como sea posible. Aún así, la demanda computacional de tales simulaciones es alta y su relevancia a menudo limitada.
Científicos del Max Planck Institute para la Física de Sistemas Compejos (MPIPKS) en Dresden, Alemania, han desarrollado un nuevo mñetodo que les permite analizar eficientemente el impacto de innumerables parámetro sobre sistemas complejos.
“Mediante el uso de un método llamado Modelamiento Generalizado, nosotros examinamos si una red alimenticia dada puede, en principio, ser estable, i.e., si sus especies pueden coexistir en el largo plazo,” dice Thilo Gross del MPIPKS. Los sistemas complejos pueden, de hecho, ser simulados y analizados bajo casi cualquier condición. “De este modo podemos estimar cuáles parámetros mantendrán al ecosistema estable y cuáles perturbaran su balance.” El método además puede ser usado para examinar otros sistemas complejos, tales como el metabolismo humano o la regulación de genes.
Generalistas en estabilizar, especialistas en desestabilizar
Aplicando este innovador enfoque de modelamiento junto con colegas en el International Institute for Applied System Analysis (IIASA) en Laxenburg, Austria, y la Universidad Princeton, Estados Unidos, los científicos tuvieron éxito descubriendo no sólo una, sino varias reglas universales en la dinámica de los ecosistemas.
La estabilidad de la red alimentaria es mayor cuando las especies en altos níveles tróficos se alimentan de múltiples especies de presas, y especies en intermedios níveles tróficos son alimento para múltiples especies de depredadores”, dice Ulf Dieckmann del IIASA
Los científicos además han identificado factores adicionales estabilizadores y desestabilizadores en los ecosistemas. Los ecosistemas con alta densidad de vínculos depredador-presa tieen menos probabilidades de ser estables, mientras que una fuerte dependencia de la depredación sobre la densidad de depredadores desestabiliza el sistema. Por otro lado, una fuerte dependencia de depredación sobre la densiad de presas tien un impact estabilizador sobre las redes alimenticias.
La diferencia entre pequeños y grandes sistemas
Otro hallazgo importante es que las redes alimenticias consistentes de sólo unas pocas especies se comportan cualitativamente distinto que redes consistentes de muchas especies. “Pequeños ecosistemas aparentemente siguen reglas distintas que grandes Sistemas”, dice Ulf Dieckmann. “Sistemas con pocas especies son más estables si hay fuertes interacciones entre algunas especies, pero sólo interacciones débiles entre otras. Para redes alimenticias con muchas especies, es cierto exactamente lo opuesto. Extremadamente fuertes o débiles vínculos depredador-presa en la naturaleza deben, por ende, ser para especies raras contenidas en una red alimenticia”, concluyó.
Trabajo Original:
Thilo Gross, Lars Rudolf, Simon A. Levin, Ulf Dieckmann
Generalized Models Reveal Stabilizing Factors in Food Webs
Science, August 6, 2009
Artículo original (en inglés) tomado del Max Planck Institute
Material Anexo (en inglés) tomado de la Revista Science
Cursos de Auditoría en la ENC
No pocas veces me han preguntado qué conocimientos se necesita para especializarse en Auditoría de Sistemas. Aunque tengo poco tiempo en esta rama, y yo misma estoy adquiriendo estos conocimientos, les puedo dar algunas recomendaciones.
El punto de partida es, sin duda, conocer de COBIT. Existen varios cursos de COBIT en el mercado local, la mayoría de ellos a precios demasiado altos para estudiantes o recién egresados. Sin embargo, existe un programa de tres cursos de COBIT en la Escuela Nacional de Control (extensión educativa de la Contraloría General de la República) con un plan de estudios interesante y a un precio asequible. El primero de los cursos empieza este 7 de Agosto, y me voy a matricular 
así que si se animan nos encontramos ahí.
Otro aspecto es aprender sobre auditoría de sistemas en el sector gobierno, tema que particularmente me interesa. La ENC también tiene un curso de auditoría de TI con enfoque gubernamental.
Además, para los ingenieros industriales interesados en Auditoría Interna, la ENC tiene una variedad de cursos con los que fácilmente pueden desarrollarse en este campo.
Espero que este post motive a todos los interesados en Auditoría… y sea el primero de varios posts compartiendo lo poco que sé… saludos!
7º Congreso Latinoamericano de Dinámica de Sistemas
Escrito por Zajnóstiko en congreso, evento, internacional el mayo 17th, 2009
El Séptimo Congreso Latinoamericano y el Séptimo Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas convoca a profesores, investigadores,estudiantes y a la comunidad en general, a compartir experiencias conceptuales, metodológicas y aplicaciones relacionadas con el modelamiento y la simulación con Dinámica de Sistemas (DS). Para resaltar dos contextos especiales de aplicación de la dinámica de sistemas, en el marco de estos eventos se realizará la escuela de verano: La complejidad en la Dinámica de sistemas y el II Coloquio: La dinámica de sistemas en la escuela.
Convocatoria
Invitamos a los estudiantes, académicos y profesionales de las disciplinas relacionadas con el modelamiento y la simulación con Dinámica de Sistemas a participar en calidad de ponentes o asistentes en este evento nacional y latinoamericano.
Se desarrollarán sesiones de conferencias, ponencias plenarias, ponencias paralelas, así como sesiones de poster y seminarios-talleres, acerca de las siguientes temáticas
- Aspectos formales del lenguaje y la metodología de la DS
Aplicaciones de la DS como:
- Ecología y ambiente
- Planeación
- Energía
- Aplicaciones industriales
- Logística y productividad
- Educación
- Economía y sociedad
- Innovaciones tecnológicas
- Micromundos de aprendizaje
- Otros
Envío de Trabajos
Los textos deben estar en formato MS Word, en idioma español o portugues, siguiendo las orientaciones del documento Orientaciones para los autores disponible aquí.
Los artículos se deben enviar al correo electrónico de acuerdo con el cronograma del evento:7congresods@gmail.com
Fecha límite de envío de resúmenes extendidos de los trabajos: 10 de Agosto de 2009
Informe de la evaluación de los resúmenes enviados: 1 de Septiembre de 2009
Fecha límite de envío de artículos completo: 25 de Septiembre de 2009
Realización del Encuentro: 4 al 7 de Noviembre de 2009
Peter Senge — Learning Organization
Escrito por lastbadboy en artículo el marzo 12th, 2009
Peter Senge es un gurú muy reconocido a nivel mundial por su libro “Quinta Disciplina” el cual es lectura obligatoria para todos aquellos interesados en el Management o en el Pensamiento Sistémico. Además de los libros que ha escrito, regularmente dicta conferencias a ejecutivos en todo el mundo que son grabadas y luego vendidas en formato DVD.
En el año 2002, en la ciudad de Sao Paulo (Brasil) en el marco del ExpoManagement dictó una conferencia titulada “Learning Organization”. Aquí presentamos la transcripción de lo que nos pareció más interesante, espero sea útil para ustedes.
Most of us who ride bicycles still have no idea how we do it. Why is it so difficult to learn to ride a bicycle? The first reason is that we all learned walking before we learned bicycle riding. When we walk, if we start to lose our balance, what do we do?, we move in direction, if you are walking and you start to stumble, what do you do?, you slow down and try to regain your balance. If you are riding a bicycle, and your bicycle starts to tip in a direction, what do you do? you actually turn into that direction, and if your bicycle starts to fall or you lose your balance, you actually have to speed up. It’s totally crazy from the stand point of walking. Learning to ride a bicycle is a crazy activity only because we first learned to walk, because the principles that govern bicycle riding are actually different than the principles that govern walking. So there are two points, I’d like you to think about from my simple example.
The first is that what appears difficult initially is difficult because of what we have learned in the past. Many people would say that real learning requires unlearning. Because in essence to ride a bicycle you have to unlearn some of what we learned about walking. But secondly, almost all of us, did learn to ride bicycles, it becomes natural, because, in fact, we have the capacity to ride bicycles, because we are products of nature, and the laws of motion are part of nature, and of course, most importantly of all, we all know how learning occurs. It does not occur through listening to somebody’s ideas and then go and implementing them, ever!. It occurs through taking action and failing. We learned to walk through falling down, we learned to ride bicycles through falling down. There is no subtitute, we learn through doing, all of us. Sometimes ideas might be helpful, sometimes ideas can actually slow the process down.
We also learn through our relationships, learning is always personal. A learning process is a process where a learner goes from not being able to do something the learner really wants to do, to being more able to do something the learner wants to do. Learning is a process of enhancing our capacity. However, we learned to ride bicycles by entering a community of bicycle riders. Learning is both intimate or personal and social or collective. Human beings learn in the context of large social networks or networks of relationships. We learned to walk by entering a community of walkers, we learned to talk by entering a community of talkers. And this morning we’ll learn a bit about learning organizations by becoming a community of learners.
Almost all of us, in one time or another, have been part of a group of people working together in a extraordinary way. In fact, let me just ask you, if you think of your whole life, this might go back to a football team you were part of when you were a student, or something at work, and ask this question: have I ever been part of a group who worked together in a extraordinary way, who were really exceptional in their effectiveness, in what they were able to achieve, and created a kind of enviroment that was really exciting to be part of. There is one more question I need to ask:
Did the group or the team start with that level of capability? When they first came together, did they have that ability?So you were part of a “Learning Organization”, you were part of a group of people who enhance their capacities to create types of result they truly want to create. However, we don’t necessarily appreciate the principles that even operate in our own experience. Often times these things happen and we don’t give a lot of thought to them.
One of the features of great teams is a lot of conflict. But there is a special nature of the conflict, it’s conflict that becomes productive. It’s conflict that leads us to see the world in different ways. The first principle of effective teams is: to create great teams, you must first create space for individuals.
How do we build the learning organization?
–Talk about your aspirations.
–Create space and openness for reflecting our mental models.
–Keep asking the question: what are the systems we are part of? how can we contribute to those systems?
Fuente: Learning Organization DVD — Peter Senge
La Cooperación Vence al Egoísmo
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el febrero 24th, 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 ocurre en 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, de hinchas en un estadio de fútbol a los atascos de tráfico. Pero al igual que otros modeladores de multitudes ha estado atrapado en un dilema básico, mejor conocido como 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?
La clave, sugiere la simulación de Helbing , es la movilidad y la imitación. Cuando las personas son libres de elegir sus colaboradores y lo suficientemente inteligentes como para imitar a su éxito, la cooperación surge, entonces florece — y no tarda mucho para que el proceso empiece. En cada iteración de la simulación, sólo uno de cada 20 unidades tuvieron la oportunidad de abandonar el egoísmo, y la elección fue usualmente castigada.
“Después de mucho tiempo, habrá dos o tres o cuatro personas en el mismo barrio entre quienes ha ocurrido una cooperación, sólo por casualidad”, dice Helbing. “Es una feliz coincidencia — y una vez que hay un grupo lo suficientemente grande, cooperadores continúan haciédolo. Los desertores empiezan a copiar el comportamiento de las agrupaciones de cooperación. Y la cooperación pueden persistir y propagarse”.
En muchos sentidos, la simulación del dilema del prisionero es para los teóricos de teoría de juegos de lo que son las moscas de la fruta(*) para los biólogos: un sistema simple en el que los principios básicos pueden ser descubiertos, se examinó y se espera extrapolar a las personas. Es sólo un modelo, un poco de movilidad y la imitación no arregla por arte de magia los problemas de la humanidad. Pero podría ser importante.
“El mero hecho de moverse de un lugar a otro puede haber sido una condición previa importante para la aparición y propagación de la cooperación en la evolución cultural humana”, dice Helbing.
También puede haber una lección en los cambios Helbing de los puntos color rojo-y-azul para las ciudades del futuro, donde las poblaciones migratorias a menudo son atrapadas en los barrios de inmigrantes y se les niegan oportunidades sociales.
“Nos enfrentamos a una gran cantidad de migración en todo el mundo, y se espera a una escala aún mayor en las próximas décadas”, dijo. “De acuerdo con la experiencia, se necesita una o dos generaciones para los recién llegados y sus familias para integrarse plenamente. Eso es mucho tiempo. Debemos tener procesos de integración más eficientes”.
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.
[Aparecido en la revista Wired Science… versión original, en inglés, aquí ]
(*) 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.
-
Blog de la Comunidad Bloggers FIISFacultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
P.E FIIS
Botón del Blog
Reflexión
The true and only practicable object of a polytechnic school is… the teaching, not of the manipulations and minute details of the arts… but the inculcation of all the scientific principles which form the basis and explanation of them.
William Barton Rogers
En la UNI la palabra “IMPOSIBLE” no significa otra cosa que “HAZLO” Web CEIIS
Centro de Estudiantes FIIS 
Comentarios recientes: