Tema: Projetos em Ciência e Engenharia dos Sistemas Dinâmicos de Muitos Agentes

Ementa: Esta disciplina dará continuidade as Disciplinas IA006 que foram ministradas no 2o. semestre de 2025 e no 1o. semestre de 2026 devendo reforçar a participação multidisciplinar. Serão realizados projetos com os conceitos e conhecimentos básicos apresentados nos cursos anteriores sobre os sistemas dinâmicos de muitos agentes. Os alunos irão desenvolver modelos matemáticos e computacionais, métodos e apresentar sua importância nas 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 foi desenvolvido no Grupo de Estudos sobre a Abordagem da Natureza pela Complexidade da Associação Brasileira de Informática (ABINFO) desde 2020 e nos Cursos de Pós-Graduação IA006 - “Ciência e engenharia dos sistemas dinâmicos de muitos agentes” ministrados desde de 2025. 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 e mecanismos, com mudanças metodológicas que estão ampliando a capacidade de sua análise e síntese. A ampliação da consciência das fragilidades dos sistemas vigentes para assegurar a sustentabilidade cultural, social, econômica e tecnológica humanas requer a evolução dos métodos e técnicas da engenharia, vetor que é de soluções práticas para a superação dessas fragilidades.   O foco da disciplina será a apresentação e programação de casos específicos, com intensa atividades de laboratório computacional, aplicando os conhecimentos e utilizando as ferramentas computacionais de análise e concepção de resultados, O curso contará com a participação dos Prof. Dr. Carlos Ignácio Zamitti Mammana e da Profa. Dra. Alaide Pellegrini Mammana.

Bibliografia: 1. Arthur, W. B., “Competing technologies, increasing returns, and lock-in by historical events”, The Economic Journal, 99, 1989. 2. Arthur, W. B., “Positive Feedbacks in the Economy”, Scientific American, 262, 92-99, Feb. 1990. 3. Arthur, W. B., “Increasing Returns and Path Dependence in the Economy”, 1994. 4. Arthur, W. B., “The Nature of Technology: What It Is and How It Evolves”, Nueva York, Free Press, 2009, 237 pp. 5. Arthur, W. B., “Foundations of complexity economics”, Nat Rev Phys 3, 136–145 (2021). https://doi.org/10.1038/s42254-020-00273-3 6. Axelrod, Robert, “The Evolution of Cooperation”, Basic Books, Inc, Publisher, New York, p. 223, 1984. Kindle Ed., 1984. 7. 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. 8. Beinhocker, E. D. “The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics” Harvard Business School Press, 2006. 9. Bertalanffy, Ludwig Von, “General System Theory: Foundations, Development, Applications” (Revised Edition), George Brazziler, NY, 1968. 296 p. 10. Bettencourt, L. M. A. et al, “Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities”, PNAS, 2007 11. Bunge, Mario A., “La Ciencia, su Método y su Filosofía”, Penguin Random House Grupo Editorial Argentina, 2014, 192 p.. Ed. Kindle, 1994. 12. Bunge, Mario A., “Method, Model and Matter”, Springer Dordrecht, eBook: Springer Book Archive, 1973 13. “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. 14. 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 15. Epstein, Joshua M., “Agent zero: toward neurocognitive foundations for generative social science”, Princeton Studies in Complexity, Course Book, 2013. Pág. 2 de 2 16. Hidalgo, C. A., Klinger, B., Barabási, A.-L. & Hausmann, R. “The product space conditions the development of nations”. Science 317, 482–487 (2007). 17. Kauffman, Stuart A. “The Origins of Order: Self-Organization and Selection in Evolution” (Oxford Univ. Press, 1993). 18. Kauffman, Stuart A., “A World Beyond Physics: The Emergence and Evolution of Life”, Oxford University Press, 2019, 151 p. Kindle Ed. 19. 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. 20. Krakauer, David C., Gaddis, John and Pomeranz, Kenneth, “History, Big History, & Metahistory”, Santa Fe Institute Press, Set. 2017, 236 p. 21. Kuhn, Thomas S., “A Estrutura das Revoluções Científicas”, Ed. Perspectiva S.A, 1982. 22. Mitchell, Melanie, “Complexity: A Guided Tour”, Oxford University Press, 2009. 23. Morin, Edgar, “Ciência com consciência”, Trad. Maria D. Alexandre e Maria Alice Sampaio Dória. 11ª. ed. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2008. 24. 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. 25. Nicolis, G. and Prigogine, I., “Exploring Complexity”, Publisher W.H. Freeman, NY, 1988. 26. Polya, G., “How to solve it”. Princeton Univ. Press, 1945. 27. Prigogine, I., “Exploring Complexity”, European Journal of Operational Research 30, pp 97-103, 1987. 28. Sachs, J. D., “The Age of Sustainable Development”, Columbia Univ. Press, 2015. 29. “Santa Fe Institute History”, https://www.santafe.edu/about/history. 30. 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. 31. Strogatz, Steven. “Sync: How Order Emerges from Chaos in the Universe, Nature, and Daily Life”, Hachette Books, 2003, 362 p. Ed. Kindle 2012. 32. Wahl, D. C., “Designing Regenerative Cultures”, Triachy Press, Trad Design de Culturas Regenerativa, Bambual, 2016. 33. West G., “Scale: The Universal Laws of Life, Ghrowth, and Death in Organisms, Cities, and Companies”, Penquin Books, 2018. Kindle Ed 2017.

Conteudo Programático: Bloco I: Revisão Avançada e Contextualização (Semanas 1–3) Evolução Histórica: O comportamento de sistemas dinâmicos de muitos agentes desde a década de 1950 até os dias atuais. Revisão de Propriedades CAS: Emergência, auto-organização, feedbacks e não-linearidade aplicados a sistemas socioeconômicos Sustentabilidade e Indústria: O papel da indústria como instituição promotora da sustentabilidade ecológica e social no século XXI Bloco II: Ferramentas e Programação de Casos Específicos (Semanas 4–8) Avanços em ABM (NetLogo): Programação de modelos customizados para representar interações industriais e fluxos econômicos Modelagem Matemática da Complexidade: Tradução de regras locais em comportamentos globais emergentes Análise de Redes Complexas (Gephi): Mapeamento de interdependências em sistemas produtivos e sociais Casos Contemporâneos: Discussão sobre o impacto de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e IA como sistemas emergentes na sociedade atual Bloco III: Laboratório de Projetos Multidisciplinares (Semanas 9–12) Desenvolvimento de Modelos: Sessões intensivas de laboratório para criação de simuladores voltados aos temas de tese dos alunos ou problemas reais de engenharia/economia Simulação de Cenários: Teste de intervenções em sistemas complexos para promover a sustentabilidade Debates e Refinamento: Apresentações parciais e troca de experiências entre alunos de diferentes áreas Bloco IV: Síntese e Apresentação de Resultados (Semanas 13–15) Finalização dos Projetos: Ajuste fino dos modelos matemáticos e computacionais. Defesa dos Resultados: Apresentação oral demonstrando a importância do modelo desenvolvido para as mudanças na sociedade e economia Avaliação Holística: Reflexão sobre a mudança de mentalidade (do pensamento linear para o sistêmico)
Obs.: Consultar Catálogo vigente na DAC.

Conteudo Programático em Inglês: Block I: Advanced Review and Contextualization (Weeks 1–3) Historical Evolution: The behavior of many-agent dynamical systems from the 1950s to the present day. Review of CAS Properties: Emergence, self-organization, feedbacks, and non-linearity applied to socioeconomic systems Sustainability and Industry: The role of industry as an institution promoting ecological and social sustainability in the 21st century Block II: Tools and Programming of Specific Cases (Weeks 4–8) Advances in ABM (NetLogo): Programming customized models to represent industrial interactions and economic flows Mathematical Modeling of Complexity: Translation of local rules into emergent global behaviors Analysis of Complex Networks (Gephi): Mapping interdependencies in productive and social systems Contemporary Cases: Discussion on the impact of Large-Scale Language Models (LLMs) and AI as emergent systems in current society Block III: Multidisciplinary Project Laboratory (Weeks 9–12) Model Development: Intensive laboratory sessions for creating simulators focused on the themes Student theses or real-world engineering/economic problems Scenario Simulation: Testing interventions in complex systems to promote sustainability Debates and Refinement: Partial presentations and exchange of experiences among students from different areas Block IV: Synthesis and Presentation of Results (Weeks 13–15) Project Finalization: Fine-tuning of mathematical and computational models. Defense of Results: Oral presentation demonstrating the importance of the developed model for changes in society and the economy Holistic Evaluation: Reflection on the change in mindset (from linear to systemic thinking)

Conteudo Programático em Espanhol: Bloque I: Repaso avanzado y contextualización (Semanas 1-3) Evolución histórica: El comportamiento de los sistemas dinámicos multiagente desde la década de 1950 hasta la actualidad. Revisión de las propiedades de los sistemas computacionales complejos (CAS): Emergencia, autoorganización, retroalimentación y no linealidad aplicadas a sistemas socioeconómicos Sostenibilidad e industria: El papel de la industria como institución promotora de la sostenibilidad ecológica y social en el siglo XXI Bloque II: Herramientas y programación de casos específicos (Semanas 4-8) Avances en modelado basado en agentes (NetLogo): Programación de modelos personalizados para representar interacciones industriales y flujos económicos Modelado matemático de la complejidad: Traducción de reglas locales a comportamientos globales emergentes Análisis de redes complejas (Gephi): Mapeo de interdependencias en sistemas productivos y sociales Casos contemporáneos: Discusión sobre el impacto de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y la IA como sistemas emergentes en la sociedad actual Bloque III: Laboratorio de proyectos multidisciplinarios (Semanas 9-12) Desarrollo de modelos: Sesiones intensivas de laboratorio para la creación de simuladores centrados en temas como tesis de estudiantes o problemas de ingeniería/economía del mundo real Simulación de escenarios: Prueba de intervenciones en entornos complejos Sistemas para promover la sostenibilidad Debates y perfeccionamiento: Presentaciones parciales e intercambio de experiencias entre estudiantes de diferentes áreas Bloque IV: Síntesis y presentación de resultados (Semanas 13-15) Finalización del proyecto: Perfeccionamiento de los modelos matemáticos y computacionales. Defensa de resultados: Presentación oral que demuestre la importancia del modelo desarrollado para los cambios sociales y económicos Evaluación holística: Reflexión sobre el cambio de mentalidad (del pensamiento lineal al sistémico)

Forma Avaliação: Estudo cooperativo de problemas específicos com modelagem analítica e por simulação computacional e relatório sobre o trabalho realizado. Será avaliado a Originalidade e Rigor: Capacidade de formalizar um sistema dinâmico de muitos agentes. Qualidade da Simulação: Profundidade na utilização das ferramentas computacionais no laboratório. Articulação Crítica: Capacidade de conectar o projeto aos desafios de sustentabilidade e aos conceitos de complexidade estudados nas disciplinas IA006 anteriores.