Marco de trabajo tecnológico y computacional para la modelación de Sistemas Complejos Adaptativos
DOI:
https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2024.11.43Palabras clave:
multifactorialidad, modelos explicativos, inteligencia híbrida, arquitectura de sistemasResumen
Todos los grandes problemas, tanto nacionales como internacionales, tales como el cambio climático, las enfermedades emergentes, las enfermedades crónico-degenerativas, la pérdida de biodiversidad y muchos más, son reconocidos universalmente como problemas “complejos”. Aunque no hay un consenso sobre la definición de un Sistema Complejo Adaptativo, su multifactorialidad/multicausalidad es un factor crucial que dificulta enormemente su comprensión y predicción. En este artículo, analizamos los retos informáticos, tecnológicos, científicos y políticos que representan, presentando un marco tecnológico y computacional para su modelado en el contexto de algunas de las experiencias generadas en el desarrollo de las plataformas para el Laboratorio para la Simulación de Sistemas Complejos Adaptativos —CHILAM— del Centro de Ciencias de la Complejidad.
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C. R. Stephens, “What isn't complexity?,” arXiv, vol. 1502.03199v1, [nlin.AO], 2015. doi: 10.48550/arXiv.1502.03199.
J. A. Rivera Dommarco, C. A. Aguilar Salinas, y M. Hernández Ávila, eds., Obesidad en México: recomendaciones para una política de Estado. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, Instituto Nacional de Salud Pública, 2015.
Instituto Nacional de Salud Pública, Secretaría de Salud, Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT). [En línea]. Disponible en: https://ensanut.insp.mx/
CONABIO, Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad en México (SNIB). [En línea]. Disponible en: https://www.snib.mx/
WorldClim: Global climate and weather data. [En línea]. Disponible en: https://worldclim.org
INEGI, Censo de Población y Vivienda 2020. [En línea]. Disponible en: https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/
Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL). [En línea]. Disponible en: https://www.coneval.org.mx/
Secretaría de Salud, Datos Abiertos de la Dirección General de Epidemiología. [En línea]. Disponible en: https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127
Plataforma Universitaria de Inteligencia Epidemiológica (EpIPUMA 1.0). [En línea]. Disponible en: https://epipuma10.c3.unam.mx/
Plataforma para el análisis epi-ecológico y epidemiológico de SARS-CoV-2. [En línea]. Disponible en: https://epipuma20.c3.unam.mx/
Proyecto 42: Causas del síndrome metabólico y obesidad en México. [En línea]. Disponible en: https://project42.c3.unam.mx/landing
C. Gonzalez, Atlas de enfermedades infecciosas: Una herramienta de eco-epidemiología espacial. [En línea]. Disponible en: https://www.atmosfera.unam.mx/eventos/atlas-de-enfermedades-infecciosas-una-herramienta-de-eco-epidemiologia-espacial/
C. R. Stephens et al., Epi-PUMA: Plataforma Universitaria de Inteligencia Epidemiológica de SARS-CoV-2, Versión 1.0, Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior, núm. 7, marzo 2023.
R. Sierra y C. R. Stephens, “Exploratory analysis of the interrelations between co-located boolean spatial features using network graphs,” Int. J. Geogr. Inf. Sci., vol. 26, no. 3, pp. 441–468, 2012, doi: 10.1080/13658816.2011.594799.
GraphQL: A query language and execution engine. [En línea]. Disponible en: https://spec.graphql.org/
M. C. Hansen et al., “High-resolution global maps of 21st-century forest cover change,” Science, vol. 342, pp. 850–853, 2013, doi: 10.1126/science.1244693.
C. R. Stephens, V. Sánchez-Cordero, y C. González Salazar, “Bayesian inference of ecological interactions from spatial data,” Entropy, vol. 19, no. 12, p. 547, 2017, doi: 10.3390/e19120547.
A. Chernev, U. Böckenholt, y J. Goodman, “Choice overload: A conceptual review and meta-analysis,” J. Consum. Psychol., vol. 25, no. 2, pp. 333–358, 2015.

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