No corresponde a los humanos crear formas de vida y utilizarlas para sus propios fines
Este libro constituye las ponencias seleccionadas y revisadas del 11º Taller Italiano sobre Avances en Vida Artificial, Computación Evolutiva y Química de Sistemas, WIVACE 2016, celebrado en Fisciano, Italia, en octubre de 2016.
Abarcan los siguientes temas: computación evolutiva, algoritmos bioinspirados, algoritmos genéticos, bioinformática y biología computacional, modelización y simulación de sistemas artificiales y biológicos, sistemas complejos, biología sintética y de sistemas, química de sistemas.
Las propiedades fractales y multifractales caracterizan muchas redes libres de escala del mundo real. Aquí presentamos un enfoque determinista para generar redes de ley de potencia a partir de series temporales caóticas multifractales. Mostramos, tanto analítica como numéricamente, cómo las topologías libres de escala resultantes conservan la información multifractal de la fuente caótica original incrustada en el exponente de la distribución de grados de la ley de potencia.
Se han propuesto varios métodos para identificar estructuras dinámicas emergentes en sistemas complejos. En este trabajo, nos centramos en el Índice de Conglomerados Dinámicos (ICD), una medida basada en la teoría de la información que permite detectar conjuntos relevantes, es decir, conjuntos de variables que se comportan de forma coherente y coordinada mientras interactúan libremente con el resto del sistema. El método asocia una puntuación a cada subconjunto de variables del sistema; por lo tanto, para un análisis completo del sistema, requiere una enumeración exhaustiva de todos los subconjuntos posibles. En el caso de los sistemas grandes, la maldición de la dimensionalidad hace que el problema sólo pueda resolverse mediante la metaheurística. Sin embargo, incluso dentro de estos enfoques, el cálculo de la ICD debe realizarse un gran número de veces, por lo que una implementación eficiente se convierte en un requisito obligatorio. Teniendo en cuenta que el ICD de un conjunto candidato relevante puede calcularse independientemente de los demás, proponemos una implementación masivamente paralela del cálculo del ICD basada en la GPU. Describimos la estructura del algoritmo y lo validamos evaluando el aumento de velocidad en comparación con una implementación secuencial de un solo hilo en la CPU al analizar un conjunto de sistemas dinámicos de diferentes tamaños.
Definición de simulación por ordenador
El modelado basado en agentes comenzó como el armo computacional de la vida artificial hace unos 20 años. La vida artificial se ocupa de la aparición del orden en la naturaleza. ¿Cómo se autoorganizan los sistemas y alcanzan espontáneamente un estado de mayor orden? Los modelos basados en agentes se ocupan de explorar y comprender los procesos que conducen a la aparición del orden a través de medios informáticos. Las características esenciales de los modelos de vida artificial se traducen en algoritmos computacionales mediante el modelado basado en agentes. Con sus raíces históricas en la vida artificial, el modelado basado en agentes se ha convertido en una forma distintiva de modelado y simulación. El modelado basado en agentes es un enfoque ascendente para modelar sistemas complejos representando explícitamente los comportamientos de un gran número de agentes y los procesos por los que interactúan. Estas características esenciales son todo lo que se necesita para producir al menos formas rudimentarias de comportamiento emergente a nivel de sistemas. Para entender la actual…
Comentarios
Las preguntas relacionadas con la naturaleza y el propósito de la vida han sido fundamentales para la filosofía, y la búsqueda de la creación de vida ha estado presente durante siglos (Ball, 2011). Siendo capaces de imitar la vida con autómatas, ¿podemos entender mejor lo que hace que los vivos estén vivos? Hobbes (1651, p. 1) comienza su Leviatán con:
La naturaleza (el arte por el que Dios ha hecho y gobierna el mundo) es por el arte del hombre, como en muchas otras cosas, así en esto también imitado que puede hacer un animal artificial. Porque viendo que la vida no es más que un movimiento de los miembros, cuyo comienzo está en alguna parte principal del interior, ¿por qué no podemos decir que todos los autómatas (motores que se mueven por sí mismos por medio de resortes y ruedas como lo hace un reloj) tienen una vida artificial? [nuestro énfasis]
Está claro que la vida no depende sólo de su sustrato. Tomemos, por ejemplo, el experimento mental de la licuadora de Kauffman (Kauffman, 2000): imaginemos que tomamos la biosfera, la colocamos en una licuadora gigante y pulsamos MAX. Durante un tiempo, tendrías la misma diversidad molecular. Sin embargo, sin su organización, las complejas moléculas de la biosfera pronto decaerían y se perdería su diversidad. Los sistemas vivos organizan los flujos de materia, energía e información para mantenerse. La vida no puede estudiarse sin tener en cuenta esta organización, ya que no se pueden distinguir las moléculas que forman parte de una organización viva de las que no lo son. Se han producido varios avances, pero aún queda mucho por descubrir sobre el reino de los vivos.
Definición de modelo científico
La vida artificial (a menudo abreviada como ALife o A-Life) es un campo de estudio en el que los investigadores examinan sistemas relacionados con la vida natural, sus procesos y su evolución, mediante el uso de simulaciones con modelos informáticos, robótica y bioquímica. [La disciplina fue bautizada por Christopher Langton, un biólogo teórico estadounidense, en 1986[2]. En 1987 Langton organizó la primera conferencia sobre este campo, en Los Álamos, Nuevo México[3]. Hay tres tipos principales de vida artificial,[4] denominados así por sus enfoques: suave,[5] del software; dura,[6] del hardware; y húmeda, de la bioquímica. Los investigadores de la vida artificial estudian la biología tradicional intentando recrear aspectos de los fenómenos biológicos[7][8].
La vida artificial estudia los procesos fundamentales de los sistemas vivos en entornos artificiales con el fin de obtener una comprensión más profunda del complejo procesamiento de la información que define dichos sistemas. Estos temas son amplios, pero suelen incluir la dinámica evolutiva, las propiedades emergentes de los sistemas colectivos, el biomimetismo, así como cuestiones relacionadas con la filosofía de la naturaleza de la vida y el uso de las propiedades de la vida en las obras artísticas.