Tema: Ciência e Engenharia dos Sistemas Dinâmicos de Muitos Agentes

Ementa: Esta disciplina introduz conceitos e conhecimentos básicos desenvolvidos nas últimas décadas sobre os sistemas dinâmicos de muitos agentes, sua origem na ciência e na engenharia clássicas, seus modelos matemáticos e computacionais, métodos e ferramentas inovadoras e sua importância para entender as mudanças na sociedade, economia e na engenharia em curso no século XXI. Esses temas são apresentados a partir de uma visão cultural do papel da indústria como uma das instituições que contribuem para a sustentabilidade dos sistemas sociais, econômicos e ecológicos, locais e globais. Tem como base o que desenvolvemos no Grupo de Estudos sobre a Abordagem da Natureza pela Complexidade da Associação Brasileira de Informática desde 2020. O corpo de conhecimentos sobre o comportamento dos sistemas dinâmicos de muitos agentes observados na natureza vem sendo construído desde a década de 1950 e vem proporcionando a compreensão e representação formal de vários processos, mecanismos, com mudanças metodológicas que estão ampliando a capacidade de suas análise e síntese. A ampliação da consciência das fragilidades dos sistemas vigentes para assegurar a sustentabilidade cultural, social, econômica e tecnológica humana requer a evolução dos métodos e técnicas da engenharia, vetor que é de soluções práticas para a superação dessas fragilidades. Este curso é uma introdução às principais vertentes do conhecimento que constrói, promove, amplia e fortalece as capacidades e competências requeridas para atender as demandas do progresso tecnológico. Requisitos: conhecimentos básicos de álgebra, equações diferenciais, física básica, programação básica de computadores e conceitos de ciência e método científico. Alunos alvo – Por sua abrangência multidisciplinar, este curso é oferecido a alunos de pós-graduação nas engenharias elétrica, mecânica, química; alunos de pós-graduação em física, química, biologia e medicina; alunos de pós-graduação em economia, filosofia, sociologia e psicologia e outros. Método – Serão oferecidas aulas com exposição dos conceitos, abordagens e ferramentas para o estudo do comportamento dos sistemas dinâmicos com muitos agentes, incentivando a leitura e a discussão dos temas e textos escolhidos. Serão apresentadas ferramentas computacionais relativas aos tópicos e proporcionada a iniciação dos alunos em seu uso. Parte I – Introdução: Tópicos sobre engenharia e ciência: contexto, conceitos, objetivos e objetos Nomenclatura e significados; importância da linguística Os sistemas dinâmicos com grande número de agentes encontram-se disseminados na Natureza como evidenciam fenômenos da física, química, cosmologia, sociologia, psicologia, economia, genética, saúde, economia e outros. Visão de mundo e mudanças numa perspectiva histórica: cultura, ciência e tecnologia, conceito de paradigma, multidisciplinaridade, bolhas de conhecimento. Aceleração histórica do desenvolvimento tecnológico e impactos sobre o comportamento, a ética e os valores sociais e econômicos: metas de sustentabilidade. Natureza e finalidade da engenharia: demanda social, indústria e conceitos de redes industriais. Tópicos conceituais sobre epistemologia: método e critérios nas ciências e na engenharia; representações do conhecimento, reducionismo e sistêmica. Ética na ciência e na engenharia. Parte II – Casos de estudo e modelagem dos sistemas dinâmicos de muitos agentes e de seu comportamento Sistema físico: emergência da organização num fenômeno térmico. Crescimento populacional e transição da ordem para o caos; plano de fases e mudanças de fase. Fractais e configurações, assinaturas de processos e mecanismos. Redes: modelos matemáticos, estruturas, organização e métricas. Sistemas sociais e econômicos e seus desafios metodológicos. Modelos para as cidades, sua evolução, ritmo de vida e estabilidade. A economia como um sistema dinâmico evolutivo: econômica complexa. Dados, modelagem computacional e simulação de sistemas dinâmicos com muitos agentes. Modelagem dos sistemas dinâmicos baseada em agentes: métodos, estratégias e ferramentas. Modelagem dos agentes dos sistemas dinâmicos com base na psicologia comportamental e na neurociência: modelos emocionais, afetivos e sociais. Impacto das técnicas e ferramentas de inteligência artificial na modelagem dos sistemas com muitos agentes. Discussão: Reflexões sobre a engenharia dos sistemas dinâmicos evolutivos e suas aplicações Reflexões com participação dos alunos sobre as aplicações dos conhecimentos estudados sobre os métodos de concepção, modelagem, simulação e previsão de comportamento de sistemas dinâmicos evolutivos de interesse industrial, de serviços e emergentes de ações de sustentabilidade. “Laboratório” do curso Exemplos de ferramentas para a análise e simulação de sistemas dinâmicos com muitos agentes em vários domínios da natureza: NetLogo, Mesa(Python), Repast, Gephi, Fractalize, autômatos celulares, análise semântica, algoritmos genéticos etc.. Exemplos de simulações de sistemas de muitos agentes. Professores do curso: Prof. Dr. Carlos Ignacio Zamitti Mammana, Profa. Dra. Alaide Pellegrini Mammana, Prof. Dr. Gilmar Barreto, e Prof. Dr. Bruno Sanches Masiero

Bibliografia: Arthur, W. B., “Competing technologies, increasing returns, and lock-in by historical events”, The Economic Journal, 99, 1989. Arthur, W. B., “Positive Feedbacks in the Economy”, Scientific American, 262, 92-99, Feb. 1990. Arthur, W. B., “Increasing Returns and Path Dependence in the Economy”, 1994. Arthur, W. B., “The Nature of Technology: What It Is and How It Evolves”, Nueva York, Free Press, 2009, 237 pp. Arthur, W. B., “Foundations of complexity economics”, Nat Rev Phys 3, 136–145 (2021). https://doi.org/10.1038/s42254-020-00273-3 Axelrod, Robert, “The Evolution of Cooperation”, Basic Books, Inc, Publisher, New York, p. 223, 1984. Kindle Ed., 1984. Barabási, Albert-László, “Linked: How Everything is Connected to Everything Else and what it Means for Business, Science and Eveyday Life”, Plume, 2003, 294p. Kindle Ed,, 2014 – Tradução para o Português publicada pela Ed. Leopardo, distribuído pela Hemus, 2009. Beinhocker, E. D. “The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics” Harvard Business School Press, 2006. Bertalanffy, Ludwig Von, “General System Theory: Foundations, Development, Applications” (Revised Edition), George Brazziler, NY, 1968. 296 p. Bettencourt, L. M. A. et al, “Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities”, PNAS, 2007 Bunge, Mario A., “La Ciencia, su Método y su Filosofía”, Penguin Random House Grupo Editorial Argentina, 2014, 192 p.. Ed. Kindle, 1994. Bunge, Mario A., “Method, Model and Matter”, Springer Dordrecht, eBook: Springer Book Archive, 1973 “Complexity Economists, Economics needs to embrace a transdisciplinary approach”, Cowritten by E. Beinhocker, W. Brian Arthur, R. Axtell, J. Bednar, J.P. Bouchaud, D. Colander, M. Crockett, J. D. Farmer, R. Hausmann, C. Hommes, A. Kirman, S. Page, e D. S. Wilson, em Boston Review, March 19, 2019. Epstein, Joshua M. and Axtell, Robert L., “Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up”, The MIT Press, 1996. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/3374.001.0001 Epstein, Joshua M., “Agent zero: toward neurocognitive foundations for generative social science”, Princeton Studies in Complexity, Course Book, 2013. Hidalgo, C. A., Klinger, B., Barabási, A.-L. & Hausmann, R. “The product space conditions the development of nations”. Science 317, 482–487 (2007). Kauffman, Stuart A. “The Origins of Order: Self-Organization and Selection in Evolution” (Oxford Univ. Press, 1993). Kauffman, Stuart A., “A World Beyond Physics: The Emergence and Evolution of Life”, Oxford University Press, 2019, 151 p. Kindle Ed. Krakauer, David C. Murray Gell-Mann, & 8, “Worlds Hidden in Plain Sight: The Evolving Idea of Complexity at the Santa Fe Institute”, 1984–2019, Santa Fe Institute Press, 2019. Krakauer, David C., Gaddis, John and Pomeranz, Kenneth, “History, Big History, & Metahistory”, Santa Fe Institute Press, Set. 2017, 236 p. Kuhn, Thomas S., “A Estrutura das Revoluções Científicas”, Ed. Perspectiva S.A, 1982. Mitchell, Melanie, “Complexity: A Guided Tour”, Oxford University Press, 2009. Morin, Edgar, “Ciência com consciência”, Trad. Maria D. Alexandre e Maria Alice Sampaio Dória. 11ª. ed. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2008. Morin, Edgar, “Os sete saberes necessários à educação do futuro”, Trad. Catarina Eleonora F. da Silva e Jeanne Saway, Revisão técnica Edgard de Assis Carvalho. 2ª. ed. São Paulo Cortez; Brasília, DF: Unesco, 2000. Nicolis, G. and Prigogine, I., “Exploring Complexity”, Publisher W.H. Freeman, NY, 1988. Polya, G., “How to solve it”. Princeton Univ. Press, 1945. Prigogine, I., “Exploring Complexity”, European Journal of Operational Research 30, pp 97-103, 1987. Sachs, J. D., “The Age of Sustainable Development”, Columbia Univ. Press, 2015. “Santa Fe Institute History”, https://www.santafe.edu/about/history. Schrodinger, E., “O que é a Vida?, O aspecto físico da célulal viva, seguido de Mente e Matéria - Fragmentos autobiográficos”, Trad de Jesus de Paula Assis e Vera Yukie K de Paula Assis, Editora UNESP, Cambridge University Press, 1977, 245 p. Strogatz, Steven. “Sync: How Order Emerges from Chaos in the Universe, Nature, and Daily Life”, Hachette Books, 2003, 362 p. Ed. Kindle 2012. Wahl, D. C., “Designing Regenerative Cultures”, Triachy Press, Trad Design de Culturas Regenerativa, Bambual, 2016. West G., “Scale: The Universal Laws of Life, Ghrowth, and Death in Organisms, Cities, and Companies”, Penquin Books, 2018. Kindle Ed 2017.

Forma Avaliação: a) Apresentação de seminários sobre temas tratados no curso, com submissão de resumos estendidos e bibliografia e publicados no Moodle até 8:00 h do dia da apresentação (50% da nota final). b) Estudo de problemas específicos com modelagem analítica ou por simulação computacional e relatório técnico detalhado sobre o trabalho realizado (50% da nota final).