Descripción del proyecto
ALGUNOS DE LOS FENOMENOS MAS APASIONANTES QUE HAN DESPERTADO LA CURIOSIDAD CIENTIFICA EN LAS ULTIMAS DECADAS (COMO LA GENOMICA, LA APARICION DE PANDEMIAS, LA ECONOMIA COLABORATIVA O LA RESPUESTA INMUNITARIA A UN PATOGENO) SON FENOMENOS COLECTIVOS FUERA DE EQUILIBRIO Y RESULTAN DE LAS INTERACCIONES DE UNIDADES BASICAS SIMPLES. EN ESTOS SISTEMAS CONFLUYEN (AUNQUE EN DISTINTO GRADO) UN CONJUNTO DE PROBLEMAS SIMILARES COMUNES A LA CIENCIA DE LA COMPLEJIDAD: SE PRODUCEN A DIFERENTES ESCALAS (MUCHAS DE ELLAS NO OBSERVABLES), NO PUEDEN EXPLICARSE MEDIANTE EL CONOCIMIENTO DE LOS COMPONENTES BASICOS Y, POR ULTIMO, SON FLUCTUANTES Y LA INCERTIDUMBRE NO PUEDE CONTROLARSE EXPERIMENTALMENTE.AUNQUE MUCHOS DE ESTOS PROBLEMAS YA SE HAN ABORDADO CON EXITO EN LOS ULTIMOS AÑOS, NO ES REALISTA PERSEGUIR UNA TEORIA UNIFICADORA QUE SEA UNIVERSALMENTE VALIDA EN TODAS LAS SITUACIONES. SI BIEN HAY ALGUNOS PATRONES QUE PUEDEN TRANSFERIRSE DE UN CAMPO A OTRO, ES IMPRECISO GENERALIZAR DE LA PURA METAFORA AL ANALISIS CIENTIFICO CUANTITATIVO, SISTEMATICO Y RIGUROSO QUE CARACTERIZA A LA FISICA.SIN EMBARGO, SI QUE ES POSIBLE UNIFICAR LA METODOLOGIA PERO TENIENDO EN CUENTA EL CONOCIMIENTO ESPECIFICO DEL PROBLEMA. LA NOVEDAD DE ESTE PROYECTO ES CENTRARSE EN LA UNIVERSALIDAD DE LA DESCRIPCION PROBABILISTICA DE LA INCERTIDUMBRE PARA MODELIZAR SISTEMATICAMENTE CADA PROBLEMA UTILIZANDO EL LENGUAJE DE LA PROBABILIDAD. CONCRETAMENTE, UTILIZANDO EL TEOREMA DE BAYES PARA CAPTAR NO SOLO EL MECANISMO PARTICULAR, SINO TAMBIEN LA EVOLUCION DE LA INCERTIDUMBRE. EN EL CASO DE LOS FENOMENOS FISICO-QUIMICOS, ESTO SE REDUCE A LA INFERENCIA PROBABILISTICA DE LOS PARAMETROS DEL MODELO, PERO A MEDIDA QUE EL CONOCIMIENTO MICROSCOPICO DEL PROBLEMA SE HACE MENOS DETALLADO, EL PESO DE LA MODELIZACION PROBABILISTICA SE HACE MAS IMPORTANTE.EN CONCRETO, PROPONEMOS ESTUDIAR SISTEMAS DIVERSOS, DESDE LA FISICA DE LOS DEPOSITOS DE VAPOR (QUE DA LUGAR A SUPERFICIES FRACTALES) HASTA LA DINAMICA DE UN SISTEMA DE ECONOMIA COLABORATIVA, DONDE LA MODELIZACION SE BASA EN EL PRINCIPIO DE MAXIMA ENTROPIA PARA DETERMINAR LA VARIABILIDAD DE LOS PATRONES DE MOVILIDAD EN UN SISTEMA DE BICICLETAS COMPARTIDAS,OTROS EJEMPLOS SON LA EPIDEMIOLOGIA O LA INMUNOLOGIA, DONDE COMBINAREMOS ECUACIONES DE LANGEVIN Y CADENAS DE MARKOV PARA, MEDIANTE LA ESTOCASTICIDAD, INTEGRAR GRADOS DE LIBERTAD NO OBSERVABLES EXPERIMENTALMENTE, DE NUEVO DESCRITOS MEDIANTE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD COMPATIBLES CON LA EVIDENCIA EMPIRICA.EN RESUMEN, PROPONEMOS UN MARCO TEORICO EN EL QUE LA INCERTIDUMBRE ESTA EN EL CENTRO DEL PROBLEMA, PERO LO ILUSTRAMOS (A FALTA DE MODELOS VERDADERAMENTE UNIVERSALES) MEDIANTE EJEMPLOS DE DIVERSAS DISCIPLINAS. EL EQUIPO DEL PROYECTO CUENTA CON UNA EXPERIENCIA CONSOLIDADA EN ESTOS PROBLEMAS QUE RESPALDA LA CONSECUCION DE LOS OBJETIVOS DEL PROYECTO. TAMBIEN INTRODUCIREMOS ALGUNA METODOLOGIA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA ANALIZAR DATOS EXPERIMENTALES Y UTILIZARLOS COMO VEHICULO PARA GENERAR NUEVAS HIPOTESIS. EL OBJETIVO ULTIMO DEL PROYECTO ES LA REALIZACION DE MODELOS QUE PUEDAN AYUDAR A CONTRASTAR HIPOTESIS ALTERNATIVAS DE UN PROBLEMA Y AYUDEN, CON LA AYUDA DEL EXPERIMENTO, A FALSAR AQUELLAS CONTRADICTORIAS CON ELLAS. COMPLEJIDAD\INCERTIDUMBRE\DATOS\INFERENCIA\BAYESIANO\ESTOCASTICO\FISICA