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1. Sistemas Bioinspirados

¿Cómo funcionan los mecanismos de auto-regulación, descentralización o auto-mantenimiento en sistemas vivos?, ¿Son los mismos principios los que permiten explicar la conducta de una colonia de bacterias y el comportamiento de sociedades humanas?, ¿Cuáles son las técnicas para su formalización?

Los organismos vivos resuelven problemas poniendo en marcha soluciones diferentes a las que -tradicionalmente- los ingenieros proponen, destacando por ser adaptativas y desplegarse de manera distribuida. Bajo este epígrafe consideraremos, por un lado, los denominados modelos computacionales bioinspirados -que pretenden utilizar principios que gobiernan la vida de sistemas básicos para solucionar problemas técnicos- y, por otro,  los modelos de inteligencia colectiva - centrados en medir la "inteligencia de grupos" e identificar cuáles son los factores que afectan el nivel de inteligencia colectiva, como el tamaño del grupo, los mecanismos de colaboración o la destreza de los miembros del mismo. 

A. Computación bioinspirada   

B. Inteligencia colectiva    

1. Fenómenos colectivos naturales

  • Introducción: bandadas, colmenas, rebaños,...
  • Modelos de agrupación y auto-organización 

 2. Nociones teóricas I

  • Sistemas adaptativos complejos
  • Procesos estigmérticos

 3. Metodología I

  • Modelos computacionales
  • Algoritmos genéticos y computación evolutiva
  • Medidas de información 

 4. Fenómenos colectivos sociales

  • Introducción: organizaciones, multitudes, sociedades
  • Modelos de convenio y formación de opiniones colectivas

 5. Nociones teóricas II

  • Redes sociales complejas
  • Procesos colaborativos 

 6. Metodología II

  • Modelos de simulación
  • Análisis estructural, dinámico y de sincronización
  • Medidas de información 

Objetivos: En esta primera parte del curso se facilitarán las nociones que explican las estrategias de sistemas vivos (organismos simples y humanos) para transformarlos en modelos robustos, escalables, flexibles y con facilidad para la interacción. Los estudiantes conocerán las nociones fundamentales de computación bioinspirada e inteligencia colectiva que sustentan el diseño de algoritmos para la resolución de problemas complejos. 

Distribucion temporal: La asignatura se imparte a lo largo de 12 sesiones entre los meses de Septiembre 2016 y Enero 2017. La parte correspondiente a "Sistemas Bioinspirados" cubrirá las 6 primeras sesiones. 

 

2. Ingeniería de Sistemas Complejos

 ¿Y si aplicamos soluciones orgánicas para el análisis y el diseño de sistemas técnicos?, ¿Y si nuestras organizaciones sociales aprendieran, nuestros sistemas urbanos se adaptaran o nuestros sistemas técnicos se auto-repararan?, ¿Y si con los mismos modelos somos capaces de explicar cómo emerge una civilización o cómo se aprende un lenguaje?   

Las nociones sobre sistemas auto-organizados y redes complejas proporcionan mecanismos para abordar el diseño software de soluciones técnicas en numerosos dominios de aplicación. Se repartirán en dos bloques y cuatro campos de interés. En el primer bloque, de caracter más técnico y organizacional, nos centraremos en modelos económico-financieros y modelos internet-social media. En el segundo bloque, de caracter más conductual, en modelos comunicacionales-lingüísticos y procesos de decisión colectiva.  

C. Dominio técnico 

D. Dominio social  
7. Mercados
  • Principios de auto-organización aplicados a:
    • Mercados bursátiles
    • Mercados financieros
    • Prediccion en mercados

8. Redes de Internet

  • Nociones de sistemas complejos y grafos adaptativos para analizar:
    • Modos de crecimiento en red
    • Difusión y propagación
    • Estructuras emergentes  

9. Organizaciones                     

  • Modelos de auto-organización y creación de redes en el estudio de: 
    • Sociedades reticulares
    • Spillover knowledge effect
    • Comunicación en red
 10. Lenguaje y estructuras narrativas
  • Redes complejas y técnicas de análisis lingüístico en ámbitos de:
    • Sentimental analysis
    • Narrative Science
    • Data storytelling

11. Análisis de procesos históricos

  • Enfoque computacional para análisis de sucesos históricos basado en:
    • Nociones de redes complejas
    • Analisis del lenguaje
    • Modelos de dinámicas sociales 

12. Procesos de decisión colectiva

  • Decisiones y comportamiento adaptativo en entornos abiertos:
    • Procesos de "puertas abiertas"
    • Procesos auto-restrictivos
    • Autonomía y adaptación 

Objetivos: En esta segunda parte del curso se aplicarán las nociones relacionadas con los fundamentos de los sistemas auto-organizados y los procesos de emergencia de inteligencia colectiva. Se explicarán los procedimientos que permitan convertir el "conocimiento sobre fundamentos" en "conocimiento operativo" y que éste pueda ser usado en la solución de problemas concretos. Los estudiantes conocerán cómo utilizar estas nociones en varios campos de aplicación.

Distribucion temporal: La parte correspondiente a "Ingenería de Sistemas Complejos" cubrirá las 6 últimas sesiones del curso.