Programul: Resurse Umane

Tipul proiectului: Proiecte de cercetare pentru stimularea constituirii de tinere echipe de

cercetare independente

Cod proiect: TE_320

Titlu proiect: EMERGENTA, AUTO-ORGANIZARE SI EVOLUTIE: NOI MODELE

COMPUTATIONALE IN STUDIUL SISTEMELOR COMPLEXE

Sisteme complexe: definitie, proprietati si perspective

Un sistem complex se refera la orice sistem ce contine un numar mare de entitati

(agenti, procese, etc) interdependente ce interactioneaza. Comportamentul sistemului nu

se poate identifica doar prin fiecare entitate sau combinarea lor ci prin felul in care relatiile

dintre entitati afecteaza comportamentul la nivel global. Principalele proprietati ale

sistemelor complexe includ emergenta, auto-organizarea si adaptabilitatea. Acestea sunt

descrise in urmatoarele subsectiuni.

Un studiu extensiv al sistemelor complexe si automatelor celulare ca mijloc

computational important in studiul complexitatii a fost acceptat spre publicare in revista

Studia UBB, Informatica series (C. Chira, A. Gog, R. Lung, D. Iclanzan, Complex Systems and

Computational Approaches to the Study of Emergent Models, Studia Informatica series, Vol. LV, No. 4, 2010). Bibliografia aferenta acestei sectiuni se gaseste in articolul mentionat si in pagina web a proiectului (http://www.cs.ubbcluj.ro/te320/).

Emergenta

Emergenta reprezinta un concept vast folosit nu numai in stiinta dar si in arta sau

inginerie. Pe scurt ar putea fi descrisa ca fiind situatia in care intregul nu poate fi descris

prin suma partilor sale. De exemplu, o furnica luata independent, sau un singur neuron, nu

reprezinta forme speciale de inteligenta prin sine, dar grupate si interconectate in mod

specific se poate spune ca o inteligenta spontana emerge. In fapt, in natura, unele din

cele mai interesante si complexe fenomene sunt cele in care, prin interactiunea unor

sisteme simple emerg in timp forme structurate de comportament colectiv. Stolurile de

pasari organizate, bancuri de pesti care isi schimba brusc directia fara un lider care sa-i

ghideze sunt astfel de exemple. Emergenta ordinii si a organizarii in sisteme compuse din

mai multe entitati sau agenti autonomi este un proces fundamental.

Proprietatile emergente sunt surprinzatoare si paradoxale: ele sunt fundamentale si

totusi familiare. Potrivit lui J. Holland, fenomenele emergente in sisteme generate

reprezinta modele persistente cu componente stabile in continua schimbare. Adevarate

proprietati emergente sunt ireductibile, nu pot fi distruse sau descompuse in schimb apar

si dispar. Exemple de fenomene emergente nedorite sunt defectele si caderile neprevazute

in diverse sisteme (de ex. sisteme hardware sau software). In acest caz si nu numai, pentru

a le creste fiabilitatea si robustetea este necesara o intelegere clara a fenomenelor de

emergenta in sistemele complexe. O abordare riguroasa a sistemelor complexe nu se poate

face fara studierea diferitelor tipuri de emergenta.

In literatura exista mai multe incercari de a formaliza si clasifica conceptul de

emergenta, dar toate aceste incercari s-au lovit de diversitatea de domenii in care

fenomenele emergente apar. Cu toate acestea, cateva caracteristici comune indiferent de

domeniu se pot descrie, printre care cea mai importanta si populara este cea legata de

efectul micro-macro si se refera la proprietati, caracteristici, structuri sau modele care apar

la nivel macro dar nu pot fi regasite in mod explicit la nivel micro. Alte caracteristici ar fi:

noutatea radicala a fenomenului indivizii/agentii de la nivelul micro nu sunt regasiti

explicit in reprezentarea globala; coerenta si organizare; interactiuniele emergenta apare

prin interactiunea dintre parti; caracterul dinamic emergenta apare in sisteme care

evolueaza in timp; controlul descentralizat; legatura biunivoca micro-macro de la nivel

micro catre macro interactiunea dintre parti conduce la un fenomen emergent care, la

randul lui, va influenta partile; robustete si flexibilitate.

Auto-organizare si adaptabilitate

Pornind de la celule, organisme si ecosisteme pana la planete, stele si galaxii, aproape

toate sistemele din natura manifesta o anumita organizare. Domeniile stiintifice traditionale

incearca sa explice aceste structuri de organizare prin descrierea micro-legilor si

caracteristicilor ce guverneaza sistemul. Urmand principiul de auto-organizare" propous de

ciberneticianul britanic W. Ross Ashby, problematica se poate aborda si dintr-o perspectiva

generala, prin folosirea unor proprietati ce se aplica oricarei colectii de (sub-)sisteme la

toate nivelele, indiferent de marimea sau natura lor. Sistemele dinamice tind intotdeauna

spre o stare de echilibru, un atractor, indiferent de natura sau compozitia lor. Modelarea

matematica a sistemelor cu multe grade de libertate reprezinta o mare provocare. Odata cu

aparitia modelarii asistate de calculator si a echipamentelor accesibile, a aparut studiul

stiintific al sistemelor adaptive si auto-organizatoare, derivat dintr-o multitudine de

discipline, cum ar fi termodinamica, cibernetica, biologia evolutionara. Abordarea bazata pe

simulari asistate de calculator sta la baza domeniului nou al sistemelor adaptive

complexe. Prin simulari, teoriticieni ai complexitatii pot studia sisteme formate din multe

componente ce interactioneaza si se schimba constant, autonom dar si ca rezultat al

interactiunii cu mediul. Comportamentul acestor sisteme complexe este imprevizbil si totusi

ele manifesta diferite forme de auto-organizare si adaptare.

Caracteristica principala a sistemelor complexe sta in tendinta lor de a se auto-organiza

global ca rezultat a multor interactiuni locale, in lipsa unei forte organizatorii explicite din

afara sistemului. Domeniul de studiu incearca sa gaseasca reguli generale ce influenteaza si

definesc dinamica si evolutia caracteristicelor globale. Aceste reguli au potentialul de a

prognoza organizarea viitoare a sistemelor ce intervine ca reactie a schimbarilor la nivelul

componentelor.

Sistemele complexe oscileaza intre stari de echilibru si dezordine, fara a ramane

definitiv fixate. Se considera ca aceste sisteme prezinta caracteristici de adaptare cand

schimbarea apare ca un raspuns la o informatie. Sistemele adaptive complexe persista in

ciuda modificarilor la nivelul sub-componentelor datorita modalitatii in care interactiunile

dintre componente se realizeaza si se schimba. Prin schimbari la nivelul interactiunilor

locale, insusi sistemul intreg se adapteaza si invata.

Schimbarile aleatorii sau dirijate pot instiga procesul de auto-organizare, promovand

explorarea unori pozitii noi din spatiul de stari. Instabilitatea ce apare prin schimbarile

locale exercita un stres asupra sistemului, determinand o transformare catre un nou

atractor - starea noua de auto-organizare. Schimbarile si fluctuatiile permit sistemului sa

scape dintr-un bazin de atractie si sa gaseasca un nou atractor. Ar fi de asteptat ca un

sistem perturbat dintr-o stare de echilibru sa se instaleze intr-o stare noua stabila minima"

in conformitate cu un criteriu de optimizare - cost. In natura, aceste stari puternic

optimizate sunt deseori instabile, manifestand prabusiri catastrofice si fenomene de

avalanse. Natura starii critice auto-organizatorii asigura mecanismul general pentru

emergenta comportamentelor complexe exemplificate in natura, cum ar fi pilele de granula,

traficul, retelele de rauri si impletituri de rau, crusta pamantului si a multor alte sisteme ce

opereaza in aceste stari.

Sumarizat, sistemele adaptive complexe prezinta urmatoarele proprietati: (i)

Interactiunile locale, neliniare ale partilor are ca rezultat auto-organizarea globala a

sistemului; (ii) Conditia mixta intre ordine si haos a acestor sisteme e responsabil de

stabilitatea si flexibilitatea simultana a acestora; (iii) In loc sa asigure stari optimale dar

instabile, aceste sisteme sunt organizate intr-un mod ce le asigura o buna functionare dar si

flexibilitate.