Sistema adaptativo

Sistema que puede adaptarse al medio ambiente.

Un sistema adaptativo es un conjunto de entidades interactivas o interdependientes, reales o abstractas, que forman un todo integrado que juntas son capaces de responder a cambios ambientales o cambios en las partes que interactúan, de una manera análoga a la homeostasis fisiológica continua o la adaptación evolutiva en biología. . Los circuitos de retroalimentación representan una característica clave de los sistemas adaptativos, como los ecosistemas y los organismos individuales ; o en el mundo humano, comunidades , organizaciones y familias . Los sistemas adaptativos se pueden organizar en una jerarquía.

Los sistemas adaptativos artificiales incluyen robots con sistemas de control que utilizan retroalimentación negativa para mantener los estados deseados.

La ley de adaptación.

La ley de adaptación puede expresarse informalmente como:

Todo sistema adaptativo converge a un estado en el que cesa todo tipo de estimulación. ^[1]

Formalmente, la ley se puede definir de la siguiente manera:

Dado un sistema , decimos que un evento físico es un estímulo para el sistema si y sólo si la probabilidad de que el sistema sufra un cambio o sea perturbado (en sus elementos o en sus procesos) cuando ocurre el evento es estrictamente mayor que la probabilidad anterior. probabilidad de que sufra un cambio independientemente de : ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle E}$

${\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)>P(S\rightarrow S')}$

Sea un sistema arbitrario sujeto a cambios en el tiempo y sea un evento arbitrario que es un estímulo para el sistema : decimos que es un sistema adaptativo si y sólo si cuando t tiende a infinito la probabilidad de que el sistema cambie su comportamiento en un El paso de tiempo dado el evento es igual a la probabilidad de que el sistema cambie su comportamiento independientemente de la ocurrencia del evento . En términos matemáticos: ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle (t\rightarrow \infty )}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle (S\rightarrow S')}$ ${\displaystyle t_{0}}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle E}$

1. - ${\displaystyle P_{t_{0}}(S\rightarrow S'|E)>P_{t_{0}}(S\rightarrow S')>0}$
2. - ${\displaystyle \lim _{t\rightarrow \infty }P_{t}(S\rightarrow S'|E)=P_{t}(S\rightarrow S')}$

Así, para cada instante existirá un intervalo temporal tal que: ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle h}$

${\displaystyle P_{t+h}(S\rightarrow S'|E)-P_{t+h}(S\rightarrow S')<P_{t}(S\rightarrow S'|E)-P_{t}(S\rightarrow S')}$

Beneficio de los sistemas autoajustables

En un sistema adaptativo, un parámetro cambia lentamente y no tiene un valor preferido. Sin embargo, en un sistema autoajustable, el valor del parámetro "depende del historial de la dinámica del sistema". Una de las cualidades más importantes de los sistemas autoajustables es su “ adaptación al borde del caos ” o capacidad para evitar el caos . En la práctica, al dirigirse al borde del caos sin ir más lejos, un líder puede actuar espontáneamente pero sin causar desastres. Un artículo de Complexity de marzo/abril de 2009 explica con más detalle los sistemas autoajustables utilizados y las implicaciones realistas. ^[2] Los físicos han demostrado que la adaptación al borde del caos se produce en casi todos los sistemas con retroalimentación . ^[3]

Ver también

• Portal de biología evolutiva

• autopoiesis
• Sistema inmunológico adaptativo
• Red neuronal artificial
• Sistema adaptativo complejo
• Difusión de innovaciones
• Ecosistemas
• Hipótesis de Gaia
• Programación de expresión genética.
• Algoritmos genéticos
• Aprendiendo
• Adaptación neuronal

Notas

1. José Antonio Martín H., Javier de Lope y Darío Maravall: "Adaptación, anticipación y racionalidad en sistemas naturales y artificiales: paradigmas computacionales que imitan la naturaleza" Computación natural, diciembre de 2009. Vol. 1, núm. 8(4), págs. 757-775. doi
2. Hübler, A. & Wotherspoon, T.: "Los sistemas autoajustables evitan el caos". Complejidad. 14(4), 8 – 11. 2008
3. Wotherspoon, T.; Hubler, A. (2009). "Adaptación al borde del caos con retroalimentación de ondas aleatorias". J Phys Chem A. 113 (1): 19-22. Código Bib : 2009JPCA..113...19W. doi :10.1021/jp804420g. PMID  19072712.

Referencias

• Martín H., José Antonio; Javier de Lope; Darío Maravall (2009). "Adaptación, anticipación y racionalidad en sistemas naturales y artificiales: paradigmas computacionales que imitan la naturaleza". Computación Natural . 8 (4): 757–775. doi :10.1007/s11047-008-9096-6. S2CID  2723451.

enlaces externos