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Antifragilidad

La antifragilidad es una propiedad de los sistemas que aumenta su capacidad de prosperar como resultado de factores estresantes, choques, volatilidad, ruido, errores, fallas, ataques o fallas. El concepto fue desarrollado por Nassim Nicholas Taleb en su libro, Antifragile , y en artículos técnicos. [1] [2] Como explica Taleb en su libro, la antifragilidad es fundamentalmente diferente de los conceptos de resiliencia (es decir, la capacidad de recuperarse de un fallo) y robustez (es decir, la capacidad de resistir el fallo). El concepto se ha aplicado en análisis de riesgos, [3] [4] física, [5] biología molecular, [6] [7] planificación del transporte, [8] [9] ingeniería, [10] [11] [12] aeroespacial (NASA), [13] y ciencias de la computación. [11] [14] [15] [16]

Taleb lo define de la siguiente manera en una carta a Nature en respuesta a una reseña anterior de su libro en esa revista:

En términos simples, la antifragilidad se define como una respuesta convexa a un factor estresante o fuente de daño (para un rango de variación determinado), que conduce a una sensibilidad positiva al aumento de la volatilidad (o variabilidad, estrés, dispersión de resultados o incertidumbre, lo que se agrupa bajo la designación de "grupo de trastornos"). Del mismo modo, la fragilidad se define como una sensibilidad cóncava a los factores estresantes, que conduce a una sensibilidad negativa al aumento de la volatilidad. La relación entre fragilidad, convexidad y sensibilidad al trastorno es matemática, se obtiene mediante un teorema, no se deriva de la minería de datos empíricos o alguna narrativa histórica. Es a priori .

—  Taleb, NN, Filosofía: la “antifragilidad” como idea matemática. Nature , 28 de febrero de 2013; 494(7438), 430-430

Antifrágil versus robusto/resiliente

En su libro, Taleb destaca las diferencias entre antifrágil y robusto/resiliente. “La antifragilidad va más allá de la resiliencia o la robustez. Lo resiliente resiste los choques y se mantiene igual; lo antifrágil mejora”. [1] El concepto se ha aplicado ahora a los ecosistemas de manera rigurosa. [17] En su trabajo, los autores revisan el concepto de resiliencia de los ecosistemas en su relación con la integridad de los mismos desde un enfoque de teoría de la información. Este trabajo reformula y se basa en el concepto de resiliencia de una manera que se transmite matemáticamente y se puede evaluar heurísticamente en aplicaciones del mundo real: por ejemplo, la antifragilidad de los ecosistemas. Los autores también proponen que para la gobernanza y la planificación de los ecosistemas socioeconómicos o, en general, cualquier perspectiva de toma de decisiones, la antifragilidad podría ser un objetivo valioso y más deseable de alcanzar que una aspiración de resiliencia. De la misma manera, Pineda y colaboradores [18] propusieron una medida de antifragilidad que se puede calcular de manera sencilla, basándose en el cambio de “satisfacción” (es decir, la complejidad de la red) antes y después de añadir perturbaciones, y la aplicaron a redes booleanas aleatorias (RBN). También demostraron que varias redes biológicas bien conocidas, como el ciclo celular de Arabidopsis thaliana, son antifrágiles, como se esperaba.

Antifrágil versus adaptativo/cognitivo

Un sistema adaptativo es aquel que cambia su comportamiento en función de la información disponible en el momento de su utilización (en lugar de tener el comportamiento definido durante el diseño del sistema). Esta característica a veces se denomina cognitiva. Si bien los sistemas adaptativos permiten la robustez en una variedad de escenarios (a menudo desconocidos durante el diseño del sistema), no son necesariamente antifrágiles. En otras palabras, la diferencia entre adaptativo y antifrágil es la diferencia entre un sistema que es robusto en entornos/condiciones volátiles y uno que es robusto en un entorno previamente desconocido. [ aclaración necesaria ]

Heurística matemática

Taleb propuso una heurística simple [19] para detectar la fragilidad. Si es un modelo de , entonces existe fragilidad cuando , existe robustez cuando , y existe antifragilidad cuando , donde

.

En resumen, la heurística consiste en ajustar los valores de entrada del modelo hacia arriba y hacia abajo. Si el resultado promedio del modelo después de los ajustes es significativamente peor que la línea base del modelo, entonces el modelo es frágil con respecto a esos valores de entrada.

Aplicaciones

El concepto se ha aplicado en negocios y administración , [20] física , [5] análisis de riesgos , [4] [21] biología molecular , [7] [22] planificación del transporte , [8] [23] planificación urbana , [24] [25] [26] ingeniería , [11] [12] [10] aeroespacial (NASA), [13] informática , [11] [14] [15] [16] [27] y diseño de sistemas de agua. [28]

En informática existe una propuesta estructurada de un "Manifiesto de Software Antifrágil" para reaccionar a los diseños de sistemas tradicionales. [29] La idea principal es desarrollar la antifragilidad por diseño, construyendo un sistema que mejore a partir de las aportaciones del entorno.

Véase también

Referencias

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