Sistemas Complejos
Una ciencia emergente para la innovación del siglo XXI
Angel Sánchez
Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos / SIMUMAT
Departamento de Matemáticas – Universidad Carlos III
Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI)
Universidad de Zaragoza
¿Qué son los sistemas complejos?
Muchos componentes/agentes en interacción
 Comportamiento colectivo emergente
 Ejemplos:

Agua (moléculas vs fases)
 Proteínas (aminoácidos vs molécula / estructura)
 Cerebro (neuronas vs inteligencia)
 Sociedad (personas vs instituciones/normas)
 Biosfera (especies vs ecosistema)


Frontera entre ciencias o disciplinas
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Santa Fe Institute for Complex Systems
“... a private, non-profit, multidisciplinary research and education center
... transcending the usual boundaries of science to explore the frontiers of knowledge”
Global Systems • Robustness • Markets •
Communication • Scaling Laws • Human Language •
Theory • Social Dynamics • Human Behavior • Network
Dynamics • Cognitive Neuroscience • Biological
Computation • Adaptive Computation
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Instituto de Biocomputación y Física de
Sistemas Complejos
 Complex Materials and Fundamental Physics
 Computing and Supercomputing
 Complex Networks and Society
 Physics of Biological Systems
 Protein-Ligand Interaction
 Protein-Protein Interaction And Electron Transfer
 Protein Folding and Stability
 Molecular Biology and Crystallography
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Programas de financiación
 Programa
NEST VI PM (ERC en VII PM)
 Iniciativa
“Tackling Complexity”
 Acción de coordinación GIACS
 Red de Excelencia ONCE-CS (antes Exystence)
 ERA-NET
sobre Complejidad
 Plan Nacional de Matemáticas
 Matemática
 Dinámica
Aplicada
no lineal, caos y complejidad
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Programas de financiación
Plan Nacional de Investigación, 2004-2007
Vol. II, Áreas Prioritarias, p. 201
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Fundamentos
 Mecánica
Estadística (Boltzmann, Gibbs, 1900)
 Ciencia No Lineal
 Caos
(Lorenz, 1963)
 Estructuras Coherentes (Fermi, Pasta y Ulam, 1955)
 Patrones (Bénard, 1900; Belusov, 1951; Winfree, 1967)
 Dinámica evolutiva (Maynard-Smith, 1974)
 Computación
(1990)
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Ciencia interdisciplinar
Física
Física Estadística y No Lineal
Nanotecnología, computación cuántica, astronomía,…
J. Muñoz, R. Cuerno y M. Castro (2006)
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Ciencia interdisciplinar
Economía
Micro vs macro, mercados financieros, gestión, …
E. Moro (2006)
P. Richmond, Dublin (2006)
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Ciencia interdisciplinar
Sociología
Normas e instituciones, dinámica cultural, cooperación,…
M. San Miguel, Palma de Mallorca (2005)
A. Arenas, Tarragona (2002)
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Ciencia interdisciplinar
 Biología

Ecología, sistema inmunológico, redes genéticas, biofilms, …
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Ciencia interdisciplinar
Biología
Ecología, sistema inmunológico, redes genéticas, biofilms, …
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Innovación entre la Ciencia y la Ingeniería
 Aproximación
bottom-up
 Sistemas robustos auto-organizados
 Control de sistemas complejos
Internet
 Software basado en agentes
 Diseño de organizaciones
 Riesgos: spam, SIDA/SARS/Gripe aviar
 Nuevos medicamentos / terapias génicas

 Base
de nuevas tecnologías (TIC, transporte, …)
 ¿Un cambio de paradigma?
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Matemáticas
 Teoría
de grafos (Redes complejas)
 Procesos estocásticos y estadística (Desorden, ruido)
 Análisis funcional (Transiciones de fase)
 Teoría de control y teoría de la señal
 Dinámica evolutiva y teoría de juegos
 Un “análisis discreto”
 Nuevas técnicas de simulación (Agentes, OOP)
 Complejidad computacional
 Data mining, análisis de datos
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A modo de conclusión
 La
ciencia de la Complejidad está aquí para quedarse
 Concepto clave: Emergencia
 Involucra muchas ciencias, pero su base última es
una combinación de Matemáticas y Computación
 Exige trabajar y pensar en la frontera
 Clave para la I+D+i del futuro
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Sistemas Complejos
Una ciencia emergente para la innovación del siglo XXI
Angel Sánchez
Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos / SIMUMAT
Departamento de Matemáticas – Universidad Carlos III
Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI)
Universidad de Zaragoza
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Sistemas complejos en la vida cotidiana y sus modelos