Daniel Foguelman

@phdthesis{foguelman_metodos_2022,

title = {Métodos formales para el modelado y simulación de sistemas complejos con propiedades emergentes},

author = {Daniel Foguelman},

url = {https://www.youtube.com/watch?v=F6TSwKj6bUM},

year  = {2022},

date = {2022-10-01},

school = {Universidad de Buenos Aires},

abstract = {Los sistemas complejos se caracterizan por exhibir comportamientos a nivel macroscópico para los cuales es muy difícil obtener descripciones generalizadas partiendo de conocer la dinámica de sus componentes microscópicos. Un aspecto esencial de estos sistemas radica en las interacciones entre sus componentes, las que a su vez pueden cambiar en el tiempo en función del estado macroscópico al cual contribuyen. En este contexto, las ciencias de la complejidad han recurrido históricamente a modelos de simulación computacional en busca de un laboratorio in silico para aquellos fenómenos complejos que no admitan una descripción analítica ni técnicas de experimentación controlada y repetible en laboratorio. Si bien la experimentación numérica computacional cuenta con una madurez sustentada en más de 70 años de desarrollo, en gran medida los algoritmos de simulación permanecen -aun en la práctica actual- sujetos a ambigüedades y/o poca transparencia, propias del terreno de lo artesanal. Este aspecto exacerba las dificultades de proveer modelos de simulación fácilmente comprensibles y reproducibles por la comunidad científica, conduciendo frecuentemente a réplicas artesanales de algoritmos no exentas de la introducción de errores. En cambio, los métodos formales de modelado y simulación buscan mitigar estos problemas mediante protocolos estrictos que permitan reproducir simulaciones correctas y libres de ambigüedades, partiendo de especificaciones matemáticas formales de los modelos a ser simulados. En esta Tesis potenciamos las capacidades del formalismo de modelado y simulación DEVS (Discrete Event System Specification) basado en la Teoría General de Sistemas, extendiendo su aplicación al estudio de sistemas complejos adaptativos generalizados, es decir, aquellos en los que sus partes componentes pueden ser de naturaleza híbrida (continuas o discretas, determinísticas o estocásticas, de estructura fija o variable, con o sin retardos). Dotamos al formalismo con nuevas estructuras y funciones que permiten razonar sobre el comportamiento macroscópico emergente, permitiendo a su vez que dinámicas de nivel microscópico sean una función del nivel superior, dando así lugar a dinámicas micro-macro de realimentación a lazo cerrado. El resultado es EB-DEVS (por Emergent Behavior DEVS), un formalismo que permite expresar sistemas complejos de forma modular e incremental, con tantos niveles de jerarquía espacio-temporal como se requiera. Proveemos demostraciones de que EB-DEVS es equivalente a DEVS Clásico en términos de bisimulación, permitiendo así que nuevos modelos EB-DEVS sean compatibles e inmediatamente integrables con la gran base de conocimiento existente para modelos DEVS. Desde el punto de vista de las aplicaciones, presentamos resultados de modelado y simulación que extienden diferentes modelos clásicos en la literatura de sistemas complejos en ciencias sociales, biología e ingeniería, mediante los cuales introducimos buenas prácticas de modelado y mostramos ventajas y limitaciones de EB-DEVS, especialmente en lo relacionado a su capacidad de detección de propiedades emergentes en tiempo de simulación. En particular, exploramos la incorporación de un índice de desigualdad en el modelo Sugarscape, modas en el modelo de Diseminación de Cultura, una distribución de grados con sesgo de tamaño en un modelo Preferential Attachment, un índice de felicidad en el modelo de Segregación, cuarentenas en un modelo epidemiológico SIR, reactividad a la formación de grupos en el modelo de Flocking y homeostasis mitocondrial en un modelo celular. Finalmente, proponemos una metodología para aplicar el enfoque de sistemas complejos adaptativos a proyectos guiados por modelado y simulación de sistemas ingenieriles, específicamente en el ámbito de arquitecturas complejas de cómputo y redes de comunicaciones para un contexto de grandes datos en experimentos de Física de Altas Energías.},

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pubstate = {published},

tppubtype = {phdthesis}

}