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Birds flock. Locusts swarm. Fish school. In these chaotic assemblies, order somehow emerges. Collective behaviors differ in their details from one species to another, but they largely adhere to principles of collective motion that physicists have worked out over centuries. Now, using technologies that only recently became available, researchers have been able to study these patterns of collective animal behavior more closely than ever before. These new insights are unlocking some of the secret fitness advantages of living as part of a group rather than as an individual. The improved understanding of swarming pests such as locusts could also help to protect global food security.
In this episode, co-host Steven Strogatz interviews the evolutionary ecologist Iain Couzin about how and why animals exhibit collective behaviors, and the secret advantages that arise from them.
Gli uccelli si affollano. Sciame di locuste. Scuola di pesce. In queste assemblee caotiche, in qualche modo l’ordine emerge. I comportamenti collettivi differiscono nei dettagli da una specie all’altra, ma aderiscono in gran parte ai principi del movimento collettivo che i fisici hanno elaborato nel corso dei secoli. Ora, utilizzando tecnologie rese disponibili solo di recente, i ricercatori sono stati in grado di studiare questi modelli di comportamento animale collettivo più da vicino che mai. Queste nuove intuizioni stanno svelando alcuni dei vantaggi segreti del vivere come parte di un gruppo piuttosto che come individuo. Una migliore comprensione degli sciami di parassiti come le locuste potrebbe anche aiutare a proteggere la sicurezza alimentare globale. In questo episodio, il co-conduttore Steven Strogatz intervista l'ecologista evoluzionista Iain Couzin su come e perché gli animali mostrano comportamenti collettivi e sui vantaggi segreti che ne derivano.
Viene introdotto un modello di dinamica delle opinioni, utilizzando una variabile di stato simile a Potts per rappresentare le scelte multiple, incluso lo "stato indeciso", che rappresenta gli individui che non fanno una scelta, e viene dimostrato che il modello contempla la situazione reale di scelta eccessiva, dove un gran numero di alternative simili rende…
Cristian Axenie, Oliver López-Corona, Michail A. Makridis, Meisam Akbarzadeh, Matteo Saveriano, Alexandru Stancu, Jeffrey West
Antifragility characterizes the benefit of a dynamical system derived from the variability in environmental perturbations. Antifragility carries a precise definition that quantifies a system's output response to input variability. Systems may respond poorly to perturbations (fragile) or benefit from perturbations (antifragile). In this manuscript, we review a range of applications of antifragility theory in technical systems (e.g., traffic control, robotics) and natural systems (e.g., cancer therapy, antibiotics). While there is a broad overlap in methods used to quantify and apply antifragility across disciplines, there is a need for precisely defining the scales at which antifragility operates. Thus, we provide a brief general introduction to the properties of antifragility in applied systems and review relevant literature for both natural and technical systems' antifragility. We frame this review within three scales common to technical systems: intrinsic (input-output nonlinearity), inherited (extrinsic environmental signals), and interventional (feedback control), with associated counterparts in biological systems: ecological (homogeneous systems), evolutionary (heterogeneous systems), and interventional (control). We use the common noun in designing systems that exhibit antifragile behavior across scales and guide the reader along the spectrum of fragility-adaptiveness-resilience-robustness-antifragility, the principles behind it, and its practical implications.
L'antifragilità caratterizza il beneficio di un sistema dinamico derivato dalla variabilità delle perturbazioni ambientali. L'antifragilità porta con sé una definizione precisa che quantifica la risposta dell'output di un sistema alla variabilità dell'input. I sistemi possono rispondere scarsamente alle perturbazioni (fragili) o trarre vantaggio dalle perturbazioni (antifragili). In questo manoscritto, esaminiamo una serie di applicazioni della teoria dell'antifragilità in sistemi tecnici (ad esempio, controllo del traffico, robotica) e sistemi naturali (ad esempio, terapia del cancro, antibiotici). Sebbene esista un’ampia sovrapposizione nei metodi utilizzati per quantificare e applicare l’antifragilità tra le discipline, è necessario definire con precisione le scale su cui opera l’antifragilità. Pertanto, forniamo una breve introduzione generale alle proprietà dell'antifragilità nei sistemi applicati ed esaminiamo la letteratura pertinente per l'antifragilità dei sistemi sia naturali che tecnici. Inquadriamo questa revisione all'interno di tre scale comuni ai sistemi tecnici: intrinseca (non linearità input-output), ereditaria (segnali ambientali estrinseci) e interventistica (controllo del feedback), con controparti associate nei sistemi biologici: ecologica (sistemi omogenei), evolutiva (sistemi eterogenei sistemi) e interventistica (controllo). Usiamo il nome comune nella progettazione di sistemi che mostrano un comportamento antifragile su scale diverse e guidiamo il lettore lungo lo spettro di fragilità-adattabilità-resilienza-robustezza-antifragilità, i principi alla base di esso e le sue implicazioni pratiche.
In most of our episodes so far, we've taken a single concept and looked at it through the context of a single example. But in this episode and the next, we're going to pull back the camera to get a bird's-eye view of complexity science, by exploring the features common to all complex systems.
We're joined again by Karoline Wiesner, Professor of Complexity Science in the Department of Physics and Astronomy at the University of Potsdam in Germany. In this episode, Karoline is going to explain four conditions that we see in complexity science: numerosity, disorder and diversity, feedback, and non-equilibrium. At the end of the episode, she's going to bring them all together to explain a central concept of complex systems: emergence.
Finora nella maggior parte dei nostri episodi, abbiamo preso un singolo concetto e lo abbiamo esaminato nel contesto di un singolo esempio. Ma in questo episodio e nel prossimo, tireremo indietro la fotocamera per avere una visione a volo d'uccello della scienza della complessità, esplorando le caratteristiche comuni a tutti i sistemi complessi. Siamo di nuovo raggiunti da Karoline Wiesner, professore di scienze della complessità presso il Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Potsdam in Germania. In questo episodio, Karoline spiegherà quattro condizioni che vediamo nella scienza della complessità: numerosità, disordine e diversità, feedback e non equilibrio. Alla fine dell'episodio, li riunirà tutti per spiegare un concetto centrale di sistemi complessi: l'emergenza.
Nella maggior parte dei nostri episodi finora, abbiamo preso un singolo concetto e lo abbiamo analizzato attraverso il contesto di un singolo esempio. Ma in questo episodio e nel prossimo, tireremo indietro la telecamera per avere una visione dall'alto della scienza della complessità, esplorando le caratteristiche comuni a tutti i sistemi complessi. Siamo nuovamente raggiunti da Karoline Wiesner, Professore di Scienza della Complessità presso il Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Potsdam in Germania. In questo episodio, Karoline spiegherà quattro condizioni che vediamo nella scienza della complessità: numerosità, disordine e diversità, feedback e non equilibrio. Alla fine dell'episodio, li riuniranno tutti per spiegare un concetto centrale dei sistemi complessi: l'emergenza.
The proposal for this special issue was inspired by the main themes around which we organize a series of satellite workshops at Artificial Life conferences (including some of the latest European Conferences on Artificial Life), the title of which is “SB-AI: What can Synthetic Biology (SB) offer to Artificial Intelligence (AI)?” The workshop themes are part of a larger scenario in which we are interested and which we intend to develop. This scenario includes the entire taxonomy of new research frontiers generated within AI, based on the construction and experimental exploration of software, hardware, wetware, and mixed synthetic models to deepen the scientific understanding of biological cognition.
I temi del workshop si inseriscono in uno scenario più ampio che ci interessa e che intendiamo sviluppare. Questo scenario include l’intera tassonomia delle nuove frontiere della ricerca generate nell’ambito dell’intelligenza artificiale, basate sulla costruzione e sull’esplorazione sperimentale di software, hardware, wetware e modelli sintetici misti per approfondire la comprensione scientifica della cognizione biologica. Dall’inizio degli anni ’90, la ricerca di base sull’intelligenza artificiale, generalmente concepita come lo studio della cognizione e dell’intelligenza attraverso modelli artificiali, è stata sviluppata sulla base di un crescente interesse per le conoscenze fornite dalle scienze della vita su strutture, meccanismi e processi cognitivi naturali. ..
Increased levels of carbon dioxide (CO2) have helped boost green foliage across the world’s arid regions over the past 30 years through a process called CO2 fertilisation, according to CSIRO research.
In findings based on satellite observations, CSIRO, in collaboration with the Australian National University (ANU), found that this CO2 fertilisation correlated with an 11 per cent increase in foliage cover from 1982-2010 across parts of the arid areas studied in Australia, North America, the Middle East and Africa, according to CSIRO research scientist, Dr Randall Donohue. "In Australia, our native vegetation is superbly adapted to surviving in arid environments and it consequently uses water very efficiently," Dr Donohue said. "Australian vegetation seems quite sensitive to CO2 fertilisation. This, along with the vast extents of arid landscapes, means Australia featured prominently in our results." "While a CO2 effect on foliage response has long been speculated, until now it has been difficult to demonstrate," according to Dr Donohue. "Our work was able to tease-out the CO2 fertilisation effect by using mathematical modelling together with satellite data adjusted to take out the observed effects of other influences such as precipitation, air temperature, the amount of light, and land-use changes." The fertilisation effect occurs where elevated CO2 enables a leaf during photosynthesis, the process by which green plants convert sunlight into sugar, to extract more carbon from the air or lose less water to the air, or both. If elevated CO2 causes the water use of individual leaves to drop, plants in arid environments will respond by increasing their total numbers of leaves. These changes in leaf cover can be detected by satellite, particularly in deserts and savannas where the cover is less complete than in wet locations, according to Dr Donohue. "On the face of it, elevated CO2 boosting the foliage in dry country is good news and could assist forestry and agriculture in such areas; however there will be secondary effects that are likely to influence water availability, the carbon cycle, fire regimes and biodiversity, for example," Dr Donohue said. "Ongoing research is required if we are to fully comprehend the potential extent and severity of such secondary effects." This study was published in the US Geophysical Research Letters journal and was funded by CSIRO's Sustainable Agriculture Flagship, Water for a Healthy Country Flagship, the Australian Research Council and Land & Water Australia.
Network Science Society Colloquium - January 25, 2023
Nicholas A. Christakis Experiments with Social Network Interventions
Abstract Human beings choose their friends, and often their neighbors and co-workers, and we inherit our relatives; and each of the people to whom we are connected also does the same, such that, in the end, we assemble ourselves into face-to-face social networks that obey particular mathematical and sociological rules. Why do we do this? And how might a deep understanding of human social network structure and function be used to intervene in the world to make it better? Here, I will review recent research from our lab describing three classes of interventions involving both offline and online networks: (1) interventions that rewire the connections between people; (2) interventions that manipulate social contagion, modifying the flow of desirable or undesirable properties; and (3) interventions that manipulate the positions of people within network structures. I will illustrate what can be done using a variety of experiments in settings as diverse as fostering cooperation or the diffusion of innovation in networked groups online, to fostering health behavior change in developing world villages and towns. I will also discuss recent experiments with “hybrid systems” comprised of both humans and artificial intelligence (AI) agents interacting in small groups. Overall, by taking account of people’s structural embeddedness in social networks, and by understanding social influence, it is possible to intervene in social systems to enhance desirable population-level properties as diverse as health, wealth, cooperation, coordination, and learning.
About the Speaker Nicholas A. Christakis, MD, PhD, MPH, is a social scientist and physician at Yale University who conducts research in the fields of network science, biosocial science, and behavior genetics. His current work focuses on how human biology and health affect, and are affected by, social interactions and social networks. He directs the Human Nature Lab and is the Co-Director of the Yale Institute for Network Science. He is the Sterling Professor of Social and Natural Science at Yale University, appointed in the Departments of Sociology; Medicine; Ecology and Evolutionary Biology; Biomedical Engineering; and the School of Management.
Jim talks with Mirta Galesic about the ideas in her co-authored paper “Stewardship of Global Collective Behavior.” They discuss the meaning of collective behavior, a crisis in network structures, the analogy of the printing press, consequences of person-to-person communication, the capacity for collective forgetting, unpredictable developments in chatbots, bottom-up vs top-down influence, advertising-driven information ecosystems, emergent knobs in social media design, ChatGPT’s political bias, the widespread trust in algorithms, suggestions for reforming Twitter, information decay, viscosity, opportunities & dangers of mass surveillance data, the Twitter Files, free speech & cultural evolution, and much more.
Jim parla con Mirta Galesic delle idee nel suo articolo scritto “Stewardship of Global Collective Behavior."Discutono il significato del comportamento collettivo, una crisi nelle strutture di rete, l'analogia della macchina da stampa, conseguenze della comunicazione da persona a persona, la capacità di dimenticare collettivamente, sviluppi imprevedibili nei chatbot, influenza dal basso verso l'alto rispetto al top verso il basso, ecosistemi di informazione guidati dalla pubblicità, manopole emergenti nel design dei social media, Il pregiudizio politico di ChatGPT, la diffusa fiducia negli algoritmi, suggerimenti per riformare Twitter, decadimento delle informazioni, viscosità, opportunità e pericoli dei dati di sorveglianza di massa, i file di Twitter, libertà di parola ed evoluzione culturale, e molto altro ancora.
Classical thermodynamics focused on reversible processes in closed systems. Most processes however are irreversible, in both closed and open systems. A non classical thermodynamics is being developed to tackle complex open systems suffering irreversible processes. That is the case for Synergy that emerges from synchronized reciprocal positive feedback loops between a network of diverse actors. For this process to proceed, compatible information from different sources synchronically coordinates the actions of the actors resulting in a nonlinear increase in the useful work or potential energy the system can manage. In contrast noise is produced when incompatible information is mixed. This synergy produced from the coordination of different agents achieves non-linear gains in free energy and in information (negentropy). Free energy can be estimated by proxies such as individual autonomy of an organism, emancipation from the environment, productivity, efficiency, capacity for flexibility, self-regulation, and self-control of behavior; whereas entropy, or the lack of it, is revealed by the degree of synchronized division of ever more specialized labor, structural complexity, information, and dissipation of energy. Empirical examples that provide quantitative data for these phenomena are presented. Results show that increases in free energy density are concomitant with decreases in entropy density. This may be a rule for synergistic processes in non-equilibrium thermodynamics, which is consilient with the first and second laws of classical thermodynamics. Under this light, biological evolution is the task of self reproducing irreversible synergistic systems to discover empirically (through natural, inclusive, and sexual selection) types of order that increase their free energy.
Campbell’s search for resol ution drove hi m tobecome a “ critical, h ypothetical, co rrigible scientificrealist” (1988b, p. 444 −445). And as he hi mselfadmitted many times and as his work suggests so clearly,he also becam e an avow ed evol utionary epi stemologist.Scientific realism resolved the first d ilemma.Evolutionary epistemology abrogated t he third one andCampbell’s later conflation of evolutionary epistemologywith hermeneutics n ullified the fo urth. In all o f hiswriting, however, C ampbell seems not have returned tothe second one. One purpose of this chapter is to resolvethe second dilemma (25) (PDF) Toward a Campbellian realist organization science. Available from: https://www.researchgate.net/publication/229043069_Toward_a_Campbellian_realist_organization_science [accessed Aug 07 2022].
Teoria dell'informazione: una base per la scienza della complessità
Alessandro Cerboni's insight:
La modellazione e l'inferenza sono fondamentali per la maggior parte delle aree della scienza e in particolare per i sistemi complessi e in evoluzione. Fondamentalmente, le informazioni che abbiamo sono spesso incerte e insufficienti, risultando in un problema di inferenza sottodeterminato; molteplici inferenze, modelli e teorie sono coerenti con le informazioni disponibili. La teoria dell'informazione (in particolare, il formalismo della massima entropia dell'informazione) fornisce un modo per affrontare tale complessità. È stato applicato a numerosi problemi, all'interno e attraverso molte discipline, negli ultimi decenni. In questa prospettiva, esaminiamo lo sviluppo storico di questa procedura, forniamo una panoramica delle numerose applicazioni della massima entropia e delle sue estensioni a sistemi complessi e discutiamo più in dettaglio alcuni recenti progressi nella costruzione di una teoria globale basata su questa procedura di inferenza.
Accurate information plays an important role for the circulation of materials and products. It influences the economically and ecologically successful execution of processes such as reconditioning and the corresponding supply chain management. Digitization concepts, such as digital twins, enable the relevant information to be made available to the right actor at the right time in a decentralized manner. It is assumed that digital twins will play an important role in the future and can contribute, among other things, to the successful implementation of circular economy strategies. However, there is no uniform definition of the term digital twin yet and the exploration and use of digital twins in the context of circular economy products and supply chains is still in its infancy. This article presents potential contributions of digital twins to the circularity of products and the management of circular supply chains. To this end, the derivation and validation of a definition for the term digital twin is described. A stakeholder analysis with a special focus on the processes of the individual stakeholders results in an overview of potentials and information requirements of circular supply chains for a digital twin. The paper concludes that circular supply chains can benefit from digital twins, but that there is still a need for research and development, particularly regarding product and use case-specific implementations of the concept.
A defining feature of biology is the use of a multiscale architecture, ranging from molecular networks to cells, tissues, organs, whole bodies, and swarms. Crucially however, biology is not only nested structurally, but also functionally: each level is able to solve problems in distinct problem spaces, such as physiological, morphological, and behavioral state space. Percolating adaptive functionality from one level of competent subunits to a higher functional level of organization requires collective dynamics: multiple components must work together to achieve specific outcomes. Here we overview a number of biological examples at different scales which highlight the ability of cellular material to make decisions that implement cooperation toward specific homeodynamic endpoints, and implement collective intelligence by solving problems at the cell, tissue, and whole-organism levels. We explore the hypothesis that collective intelligence is not only the province of groups of animals, and that an important symmetry exists between the behavioral science of swarms and the competencies of cells and other biological systems at different scales. We then briefly outline the implications of this approach, and the possible impact of tools from the field of diverse intelligence for regenerative medicine and synthetic bioengineering. A Perspective on how the tools of behavioral science and the emerging field of diverse intelligence help to understand decision-making of cellular collectives in evolutionary and biomedical contexts.
Alessandro Cerboni's insight:
Una caratteristica distintiva della biologia è l’uso di un’architettura multiscala, che va dalle reti molecolari alle cellule, ai tessuti, agli organi, ai corpi interi e agli sciami. Fondamentalmente, tuttavia, la biologia non è solo strutturalmente annidata, ma anche funzionalmente: ogni livello è in grado di risolvere problemi in spazi problematici distinti, come lo spazio degli stati fisiologici, morfologici e comportamentali. La diffusione della funzionalità adattiva da un livello di subunità competenti a un livello funzionale più elevato di organizzazione richiede dinamiche collettive: più componenti devono lavorare insieme per ottenere risultati specifici. Qui presentiamo una serie di esempi biologici su diverse scale che evidenziano la capacità del materiale cellulare di prendere decisioni che implementano la cooperazione verso specifici endpoint omeodinamici e implementano l'intelligenza collettiva risolvendo problemi a livello di cellula, tessuto e intero organismo. Esploriamo l’ipotesi che l’intelligenza collettiva non sia solo dominio di gruppi di animali e che esista un’importante simmetria tra la scienza comportamentale degli sciami e le competenze delle cellule e di altri sistemi biologici su scale diverse. Descriviamo quindi brevemente le implicazioni di questo approccio e il possibile impatto degli strumenti dal campo dell’intelligenza diversa per la medicina rigenerativa e la bioingegneria sintetica.
Le interviste ai grandi iniziatori della fusione fredda in Italia: i proff. Giuliano PREPARATA, Emilio Del GIUDICE e altri ricercatori che con pochi fondi e sfidando l'ostilità della cultura accademica ufficiale avviarono i primi fondamentali studi che hanno contribuito al raggiungimento dei risultati attuali. Le interviste sono state estratte da una trasmissione RAI: Format di alcuni anni fa
By Julia M. Puaschunder; Abstract: Behavioral economics is an innovative applied science. In the 1950s economic rational choice models came under scrutiny.
Alessandro Cerboni's insight:
Astratto: L’economia comportamentale è una scienza applicata innovativa. Negli anni ’50 i modelli di scelta economica razionale furono messi sotto esame. È emersa una critica teorica secondo cui non tutti gli esseri umani cercano sempre l’efficienza e la razionalità. L’economia comportamentale ha dapprima attirato l’attenzione sulle deviazioni dalla razionalità e ha discusso la non applicabilità dei modelli di scelta razionale per rappresentare il comportamento reale degli esseri umani. Durante gli anni ’70, Amartya Sen formalizzò la critica della scelta razionale e pubblicò potenti esempi di come l’economia abbia bisogno di un controllo della realtà e di un test retrospettivo dei suoi assiomi fondamentali di razionalità, efficienza e coerenza temporale per l’effettiva rilevanza nel mondo reale e la validità esterna delle affermazioni standard della scelta razionale. . Nel 1979, i due psicologi Daniel Kahneman e Amos Tversky presentarono una serie di esperimenti di laboratorio nelle università che dimostrarono che la teoria della scelta razionale non era accurata per spiegare i modelli decisionali degli individui nel mondo reale. La successiva rivoluzione dell’economia comportamentale ha riscritto l’economia in termini di accuratezza e prevedibilità per le scelte e i comportamenti umani quotidiani. Sociologi, politologi, psicologi hanno creato un filone di ricerca per descrivere come gli individui effettivamente decidono durante il primo decennio degli anni 2000. Le informazioni comportamentali sono state poi utilizzate per trovare modi per “spingere” individui, comunità e leader ad aiutare gli altri a fare scelte migliori in diversi ambiti, ad esempio finanza, marketing, salute e benessere. In tutto il mondo, funzionari governativi ed esperti di governance hanno adottato suggerimenti e ammiccamenti comportamentali per creare architetture di scelta e modelli decisionali migliori. Questo articolo descrive la storia dell’economia comportamentale con attenzione alle radici nordamericane e alle interpretazioni europee per poi prospettare le tendenze future dell’economia comportamentale. In primo luogo, data l’enorme popolarità di cui ha goduto l’economia comportamentale negli ultimi decenni, si è formata una conoscenza generale sui nudge comportamentali. Il paternalismo libertario è – ormai – limitato quando si tratta di indurre implicitamente le persone a fare scelte basate su intuizioni ben note. Un corpus comune di conoscenze sugli aspetti comportamentali dei modelli di scelta può portare a reattività se le persone notano la manipolazione. La popolazione generale dovrebbe quindi essere addestrata a fare scelte auto-potenziate che soddisfino i propri principi, bisogni e desideri individuali in base alle proprie competenze comportamentali. Gli economisti comportamentali dovrebbero passare dalla manipolazione dei nudge alla formazione dei non addetti ai lavori. In secondo luogo, il campo delle scienze comportamentali ha attraversato una profonda crisi di replicazione a causa dei grandi scandali di frode dei dati e delle accuse di frode contemporanee. È quindi giustificato un meccanismo di supervisione generale tra i coautori, il backtesting degli effetti per la validità e la loro applicabilità generale. La popolazione generale dovrebbe essere addestrata a essere critica nei confronti delle intuizioni comportamentali presentate loro ed essere incoraggiata dagli economisti comportamentali a fornire feedback sulla potenziale non applicabilità dei risultati p-hacked. In terzo luogo, la distorsione dei risultati dell’economia comportamentale nei motori di ricerca online è diventata una triste realtà per i giovani economisti comportamentali nella manipolazione strategica dei risultati dei motori di ricerca attraverso la disottimizzazione dei motori di ricerca (SEDO). Questa implicita molestia su Internet richiede una democratizzazione dell’informazione e un’inclusione a tutto tondo del pensiero online. Gli economisti comportamentali dovrebbero aumentare la consapevolezza su questo comportamento competitivo negativo e collaborare con le istituzioni di governance globale, gli organismi di regolamentazione ma anche i professionisti del settore per frenare la manipolazione negativa dei motori di ricerca su Internet e consentire alla prossima generazione di economisti comportamentali di parlare apertamente quando ciò accade. Gli organismi professionali dovrebbero essere informati per aiutare coloro la cui carriera è stata colpita dalla manipolazione competitiva di Internet. Si ipotizza che tutte queste tendenze portino a una rinnovata rivoluzione dell’economia comportamentale che richiede un’economia comportamentale per tutti. Si ritiene che il futuro dell’economia comportamentale risieda nella leadership auto-potenziata, non nella manipolazione. Una democratizzazione delle informazioni di economia comportamentale che porti a una base di conoscenza generale sui modelli comportamentali reali guiderà un quadro decisionale dotato di auto-potere all’interno della popolazione generale. La ricerca di intuizioni comportamentali vere e credibili può portare l’intero campo a uno stadio più utile per diventare una guida permanente per un processo decisionale saggio e di qualità. Si spera che il millennio digitale che richiede un uso equo di Internet possa far prosperare un’informazione inclusiva e diversificata sugli insight comportamentali affinché sia accessibile, utile e significativa per tutti. Una democratizzazione delle informazioni di economia comportamentale che porti a una base di conoscenza generale sui modelli comportamentali reali guiderà un quadro decisionale dotato di auto-potere all’interno della popolazione generale. La ricerca di intuizioni comportamentali vere e credibili può portare l’intero campo a uno stadio più utile per diventare una guida permanente per un processo decisionale saggio e di qualità. Si spera che il millennio digitale che richiede un uso equo di Internet possa far prosperare un’informazione inclusiva e diversificata sugli insight comportamentali affinché sia accessibile, utile e significativa per tutti. Una democratizzazione delle informazioni di economia comportamentale che porti a una base di conoscenza generale sui modelli comportamentali reali guiderà un quadro decisionale dotato di auto-potere all’interno della popolazione generale. La ricerca di intuizioni comportamentali vere e credibili può portare l’intero campo a uno stadio più utile per diventare una guida permanente per un processo decisionale saggio e di qualità. Si spera che il millennio digitale che richiede un uso equo di Internet possa far prosperare un’informazione inclusiva e diversificata sugli insight comportamentali affinché sia accessibile, utile e significativa per tutti.
Sistema di supporto alle decisioni mediche mediante data mining
Alessandro Cerboni's insight:
Il sistema di supporto alle decisioni mediche può aiutare nei processi decisionali medici sia a livello clinico che diagnostico. Per fornire un servizio accurato e privo di errori, i medici devono applicare informazioni informatiche pertinenti e sistemi di supporto alle decisioni. Può essere concepito come un sistema basato sulla conoscenza o un sistema basato sull’apprendimento. Le mappature progettate dall'uomo per i suggerimenti basati sui migliori trattamenti medici e sui dati dei pazienti sono noti come sistemi basati sulla conoscenza. I sistemi basati sull’apprendimento utilizzano approcci di data mining, statistica e machine learning (ML) per mappare il sistema. Il supporto decisionale integrato incorpora entrambi i sistemi di conoscenza e apprendimento per risolvere il problema dell'informazione nella presenza di informazioni parziali con una situazione realistica. Questo sforzo mira ad assistere i medici dal punto di vista medico e ad applicare la prescrizione dei medicinali in modo specifico. Analizza la base di conoscenza dei pazienti per prescrivere il farmaco, tuttavia, a meno che i dati forniti non siano incompleti, risponde quindi alla domanda utilizzando approcci ML come imputazioni medie, mediane, statistiche e di regressione. Può essere utilizzato in molte istituzioni mediche e per molti utenti multipli come medici, infermieri e altro personale medico. L'approccio può essere utilizzato per applicazioni basate su query, applicazioni browser Web online o applicazioni mobili su numerose interfacce terminali.
Cybersyn was a project created by the Chilean President Salvador Allende. His idea was to build a large digital network serving the socialist government. It was a sort of internet before the internet, that would have made centralization possible, allowing to process an enormous amount of data from all over Chile. However, the project was abruptly interrupted due to the 1973 coup, that brought General Pinochet to power. What would have happened if Allende had completed his project? This podcast delves into the research of the engineers (the Santiago Boys) who helped the Chilean president and, in particular, into the figure of a prominent British technology guru, Stafford Beer. The serie is written and presented by Evgeny Morozov,
Cybersyn era un progetto creato dal presidente cileno Salvador Allende. La sua idea era quella di costruire una grande rete digitale al servizio del governo socialista. Era una sorta di Internet prima di Internet, che avrebbe reso possibile la centralizzazione, consentendo di elaborare un'enorme quantità di dati da tutto il Cile. Tuttavia, il progetto fu interrotto bruscamente a causa del colpo di stato del 1973, che portò al potere il generale Pinochet. Cosa sarebbe successo se Allende avesse completato il suo progetto? Questo podcast approfondisce la ricerca degli ingegneri (i Santiago Boys) che hanno aiutato il presidente cileno e, in particolare, la figura di un importante guru della tecnologia britannica, Stafford Beer. La serie è scritta e presentata da Evgeny Morozov
This paper focuses on the relationship between agricultural productivity and climate change in sub-Saharan Africa. The main objective is to justify the observed upward trend in agricultural productivity as the temperature is increasing and rainfalls are decreasing. We argue that the relationship between agricultural productivity, temperature, and precipitation is non-linear. Specifically, there are thresholds from which the effect of temperature on agricultural productivity is exceeded by the effect of precipitation. We hypothesize that even if precipitation is decreasing, its level over a year is still sufficient for its positive effect on agricultural productivity to outweigh the negative effect of rising temperatures. Using data from the FAO database on seven different groups of crops, we estimate a Panel Smooth Transition regression model and results show that there is a non-linear relationship between agricultural productivity, temperature, and precipitation. On average, the effect of temperature on agricultural productivity is exceeded by the effect of precipitation observed over a year. We recommend that countries in Sub-Saharan Africa invest in agricultural research to find irrigation techniques that will mitigate the future effects of scarcity of rainwater owed to extremely hot temperatures.
G. Caldarelli, E. Arcaute, M. Barthelemy, M. Batty, C. Gershenson, D. Helbing, S. Mancuso, Y. Moreno, J. J. Ramasco, C. Rozenblat, A. Sánchez & J. L. Fernández-Villacañas Nature Computational Science (2023)
We argue that theories and methods drawn from complexity science are urgently needed to guide the development and use of digital twins for cities. The theoretical framework from complexity science takes into account both the short-term and the long-term dynamics of cities and their interactions. This is the foundation for a new approach that treats cities not as large machines or logistic systems but as mutually interwoven self-organizing phenomena, which evolve, to an extent, like living systems.
Steven Ceron, Gaurav Gardi, Kirstin Petersen, and Metin Sitti
PNAS 120 (24) e2221913120
Microscale collectives composed of simple, locally reactive constituents can harness the effects of self-organization to enable diverse global behaviors. While phase separation of homogeneous collectives is well studied, heterogeneous collectives are relatively unexplored. This study focuses on a collective of magnetic microdisks of different sizes and examines how the group can self-organize into homogeneous subgroups using an external magnetic field. We find that heterogeneity enables collective behaviors including morphology reconfiguration, organized aggregation, dispersion, and locomotion, and caging and expulsion of external objects. Our work furthers insights into self-organization of heterogeneous microrobot collectives and may provide useful insights into the future of active matter.
I collettivi su microscala composti da componenti semplici e reattivi a livello locale possono sfruttare gli effetti dell'auto-organizzazione per consentire diversi comportamenti globali. Mentre la separazione di fase di collettivi omogenei è ben studiata, i collettivi eterogenei sono relativamente inesplorati. Questo studio si concentra su un collettivo di microdischi magnetici di diverse dimensioni ed esamina come il gruppo può auto-organizzarsi in sottogruppi omogenei utilizzando un campo magnetico esterno. Troviamo che l'eterogeneità consente comportamenti collettivi tra cui la riconfigurazione della morfologia, l'aggregazione organizzata, la dispersione e la locomozione, l'ingabbiamento e l'espulsione di oggetti esterni. Il nostro lavoro promuove approfondimenti sull'auto-organizzazione di collettivi eterogenei di microrobot e può fornire utili spunti sul futuro della materia attiva.
Paolo Savona, Fabio Vanorio Geopolitica dell’InfosferaL'eterna disputa tra Stato e mercato/individuo nel Nuovo Ordine Mondiale DigitaleCartaceo€17,10 €18,00 Viene qui esaminata la Quarta Rivoluzione industriale che ha le sue caratteristiche propulsive nella digitalizzazione delle informazioni con...
Artificial cells can be engineered to display dynamics sharing remarkable features in common with the survival behavior of living organisms. In particular, such active systems can respond to stimuli provided by the environment and undertake specific displacements to remain out of equilibrium, e.g. by moving towards regions with higher fuel concentration. In spite of the intense experimental activity aiming at investigating this fascinating behavior, a rigorous definition and characterization of such “survival strategies” from a statistical physics perspective is still missing. In this work, we take a first step in this direction by adapting and applying to active systems the theoretical framework of Transition Path Theory, which was originally introduced to investigate rare thermally activated transitions in passive systems. We perform experiments on camphor disks navigating Petri dishes and perform simulations in the paradigmatic active Brownian particle model to show how the notions of transition probability density and committor function provide the pivotal concepts to identify survival strategies, improve modeling, and obtain and validate experimentally testable predictions. The definition of survival in these artificial systems paves the way to move beyond simple observation and to formally characterize, design and predict complex life-like behaviors.
Abstract Since the death of positivism in the 1970s, philosophers have turned their attention to scientific realism, evolutionary epistemology, and the Semantic Conception of Theories. Building on these trends, Campbellian Realism allows social scientists to accept real-world phenomena as criterion variables against which theories may be tested without denying the reality of individual interpretation and social construction. The Semantic Conception reduces the importance of axioms, but reaffirms the role of models and experiments. Philosophers now see models as “autonomous agents” that exert independent influence on the development of a science, in addition to theory and data. The inappropriate molding effects of math models on social behavior modeling are noted. Complexity science offers a “new” normal science epistemology focusing on order creation by self-organizing heterogeneous agents and agent-based models. The more responsible core of postmodernism builds on the idea that agents operate in a constantly changing web of interconnections among other agents. The connectionist agent-based models of complexity science draw on the same conception of social ontology as do postmodernists. These recent developments combine to provide foundations for a “new” social science centered on formal modeling not requiring the mathematical assumptions of agent homogeneity and equilibrium conditions. They give this “new” social science legitimacy in scientific circles that current social science approaches lack.
Alessandro Cerboni's insight:
Abstract Since the death of positivism in the 1970s, philosophers have turned their attention to scientific realism, evolutionary epistemology, and the Semantic Conception of Theories. Building on these trends, Campbellian Realism allows social scientists to accept real-world phenomena as criterion variables against which theories may be tested without denying the reality of individual interpretation and social construction. The Semantic Conception reduces the importance of axioms, but reaffirms the role of models and experiments. Philosophers now see models as “autonomous agents” that exert independent influence on the development of a science, in addition to theory and data. The inappropriate molding effects of math models on social behavior modeling are noted. Complexity science offers a “new” normal science epistemology focusing on order creation by self-organizing heterogeneous agents and agent-based models. The more responsible core of postmodernism builds on the idea that agents operate in a constantly changing web of interconnections among other agents. The connectionist agent-based models of complexity science draw on the same conception of social ontology as do postmodernists. These recent developments combine to provide foundations for a “new” social science centered on formal modeling not requiring the mathematical assumptions of agent homogeneity and equilibrium conditions. They give this “new” social science legitimacy in scientific circles that current social science approaches lack.
For its green transition, the EU plans to fund the development of digital twins of Earth. For these twins to be more than big data atlases, they must create a qualitatively new Earth system simulation and observation capability using a methodological framework responsible for exceptional advances in numerical weather prediction.
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