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1.4.17.7: Introducción a los sistemas de soporte - Biología

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Qué aprenderá a hacer: Describir los sistemas muscular, esquelético y tegumentario.

Este conjunto de sistemas corporales se ha agrupado como los "sistemas de apoyo". Recuerde, esta no es una categorización estricta: estos sistemas están agrupados para ayudarlo a organizar su aprendizaje. Estos sistemas de soporte brindan la estructura (¡y soporte!) Para su cuerpo: sus músculos, esqueleto y piel.


Ingeniería biológica

Ingeniería biológica o bioingeniería es la aplicación de los principios de la biología y las herramientas de la ingeniería para crear productos utilizables, tangibles y económicamente viables. [1] La ingeniería biológica emplea el conocimiento y la experiencia de una serie de ciencias puras y aplicadas, [2] como la transferencia de masa y calor, cinética, biocatalizadores, biomecánica, bioinformática, procesos de separación y purificación, diseño de biorreactores, ciencia de superficies, mecánica de fluidos, termodinámica y ciencia de los polímeros. Se utiliza en el diseño de dispositivos médicos, equipos de diagnóstico, materiales biocompatibles, energías renovables, ingeniería ecológica, ingeniería agrícola, ingeniería de procesos y catálisis, y otras áreas que mejoran los niveles de vida de las sociedades.

Los ejemplos de investigación en bioingeniería incluyen bacterias diseñadas para producir químicos, nueva tecnología de imágenes médicas, dispositivos portátiles y rápidos de diagnóstico de enfermedades, prótesis, biofármacos y órganos de ingeniería de tejidos. [3] [4] La bioingeniería se superpone sustancialmente con la biotecnología y las ciencias biomédicas de una manera análoga a cómo varias otras formas de ingeniería y tecnología se relacionan con varias otras ciencias (como la ingeniería aeroespacial y otras tecnologías espaciales con la cinética y la astrofísica).

En general, los ingenieros biológicos intentan imitar sistemas biológicos para crear productos o modificar y controlar sistemas biológicos. Al trabajar con médicos, clínicos e investigadores, los bioingenieros utilizan principios y técnicas de ingeniería tradicionales para abordar los procesos biológicos, incluidas las formas de reemplazar, aumentar, mantener o predecir los procesos químicos y mecánicos. [5] [6]


Requisitos básicos

Las clases básicas deben completarse en los primeros dos años y, por lo general, se completan el primer año.

Cada estudiante en el Bioinformática y Biología de Sistemas (BISB) la pista debe tomar cuatro cursos básicos:

    (4 unidades) (4 unidades) (4 unidades)
  • Una clase seleccionada de las opciones de la “Cuarta clase básica” a continuación (excepto BENG 203 / CSE 283).

Cada estudiante en el Informática Biomédica (BMI) la pista debe tomar cuatro cursos básicos:

Para la cuarta clase principal, elija una de las siguientes. En el caso de que un estudiante complete dos o más de estos con calificaciones adecuadas, uno contará como básico y el otro como optativas. Es posible que algunas opciones no se ofrezcan todos los años. Elija entre las opciones disponibles en sus fechas límite.

    (4 unidades) (4 unidades) (4 unidades) (4 unidades) (4 unidades) - Este es el núcleo de la pista BISB. En la pista de IMC, se puede tomar como la cuarta clase básica o como una electiva.

Bioinformática y Biología de Sistemas Programa de Graduados

Asistimos al nacimiento de una nueva era en biología y medicina. La confluencia de capacidades de medición sin precedentes y poder computacional ha cambiado drásticamente las preguntas que pueden abordarse en las ciencias biológicas y biomédicas y promete potenciar la práctica clínica de manera fundamental.

Por un lado, las tecnologías recientes y novedosas producen conjuntos de datos biológicos de resolución cada vez mayor que revelan no solo secuencias genómicas, sino también abundancias de ARN y proteínas, sus interacciones entre sí, su localización subcelular y la identidad y abundancia de otras moléculas biológicas. . Esto requiere el desarrollo y la aplicación de métodos computacionales sofisticados, abarcados por el campo de bioinformática.

Por otro lado, la investigación biomédica se ha enfrentado al desafío de comprender las funciones integradas de miles de genes. Las redes de interacción física y funcional trazan conectividades, revelan módulos funcionales y proporcionan pistas sobre el funcionamiento de genes específicos. El uso de modelos matemáticos de los eventos estocásticos y dinámicos de la biología revela principios de diseño fundamentales y permite la experimentación virtual. Este es un enfoque del campo de Biologia de sistemas.

Además, las capacidades en rápido aumento de los análisis genómicos y moleculares rápidos en la clínica prometen transformar la práctica médica de formas sin precedentes. La capacidad de realizar consultas cruzadas de datos y bases de conocimiento brinda oportunidades y desafíos a las ciencias computacionales que interactúan con la medicina para producir sistemas de apoyo para la gestión de datos, procesamiento de texto y lenguaje, privacidad, soporte de decisiones clínicas y minería de datos para el descubrimiento de conocimientos. Estos definen los objetivos de informática biomédica.

Un número cada vez mayor de científicos jóvenes ha integrado los métodos y enfoques de las ciencias físicas y de la vida para abordar cuestiones biológicas en sus laboratorios. Su ciencia es distinta de otras ciencias genómicas, que normalmente implican la aplicación de técnicas cuantitativas en un laboratorio a los datos biológicos generados en otro. El poder del razonamiento matemático y la física teórica se aprovecha para descubrir aspectos fundamentales de los sistemas biológicos. Las iteraciones entre la teoría y el experimento, entre los modelos mecanicistas y la validación biológica, son la característica clave de la biología cuantitativa.

Abordar estos desafíos requiere una estructura de investigación interdisciplinaria dedicada al desarrollo de la capacidad intelectual y humana en Bioinformática y Biología de Sistemas (BISB), Informática Biomédica (BMI) y Biología Cuantitativa (QBIO). Como tal, existe una enorme necesidad de profesionales capacitados que sean expertos en biología, biomedicina e informática. Para abordar esta necesidad, el Profesor Shankar Subramaniam fundó en 2001 el Programa de Posgrado en Bioinformática de la UC San Diego. Ahora incluye cinco escuelas y divisiones en el campus de UC San Diego: la Escuela de Ingeniería Jacobs (bioingeniería, informática e ingeniería y nanoingeniería), la División de Ciencias Biológicas (biología molecular, biología celular y del desarrollo, neurobiología, ecología / comportamiento / evolución), la División de Ciencias Físicas (química y bioquímica, física y matemáticas), la Facultad de Medicina y la Facultad de Farmacia y Ciencias Farmacéuticas de Skaggs. El programa de posgrado es apoyado por las respectivas escuelas, divisiones y departamentos, así como por una sustancial Beca de Capacitación de los NIH y más de cincuenta profesores asociados.

Departamentos participantes

La bioinformática y la biología de sistemas (incluidas las pistas de informática biomédica de posgrado y biología cuantitativa) es un programa académico interdepartamental para estudiantes de pregrado y posgrado. Es apoyado ampliamente en UC San Diego por cinco escuelas / divisiones y por la facultad de los departamentos participantes.

 Escuela de Ingeniería Jacobs

División de Ciencias Biológicas

División de Ciencias Físicas

División de Ciencias Sociales

Escuela de Medicina

Instituto Scripps de Oceanografía

Facultad de Farmacia y Ciencias Farmacéuticas de Skaggs

Requisitos de admisión

La admisión está de acuerdo con los requisitos generales de la división de posgrado. Los candidatos deben tener un historial cuantitativo o computacional y una inclinación para trabajar en áreas interdisciplinarias de biología, medicina, ciencias computacionales e ingeniería. Los solicitantes más competitivos tienen una licenciatura con especialización en cualquiera de las disciplinas de las ciencias biológicas, las ciencias físicas, la informática o las matemáticas, y una sólida formación en las disciplinas complementarias.

La revisión de admisión se realizará sobre una base competitiva basada en el historial de pregrado del solicitante, los puntajes de la Prueba General del Examen de Graduados (GRE) y otros logros académicos. Se prestará especial atención a los puntajes de la sección cuantitativa y analítica del GRE y la educación formal en métodos cuantitativos. También se prestará atención a la motivación y los planes de carrera de los candidatos aspirantes. Los solicitantes indican su interés prioritario ya sea en la pista de bioinformática y biología de sistemas, la pista de informática biomédica o la pista de biología cuantitativa. Las solicitudes serán examinadas y evaluadas por el Comité de Admisiones con aportes de la facultad del programa. Los solicitantes deben presentar su solicitud en línea en https://grad.ucsd.edu/admissions/ y deben enviar una Solicitud de admisión de posgrado de UC San Diego completada (use el código principal BF76) para incluir las transcripciones oficiales (la traducción al inglés debe acompañar la transcripción oficial escrita en otros idiomas ), Puntajes TOEFL (requerido solamente para solicitantes internacionales cuyo idioma nativo no es el inglés y cuya educación de pregrado se llevó a cabo en un idioma que no es el inglés), y tres cartas de recomendación de personas que puedan dar fe de la competencia académica y de la profundidad del interés del candidato en obtener un posgrado. estudio. Por lo general, los solicitantes solo se consideran para la admisión después de entrevistas en UC San Diego.

Para obtener más información sobre la admisión, los estudiantes deben consultar las Preguntas frecuentes sobre admisiones en nuestro sitio web https://bioinformatics.ucsd.edu o comunicarse con el coordinador de posgrado en bioinformática y biología de sistemas por correo electrónico a [email protected] o al (858) 822-0831.

Plan de estudios

El programa de posgrado en bioinformática y biología de sistemas está organizado en torno a tres pistas disciplinarias que tienen requisitos curriculares y docentes distintos pero superpuestos:

  • Pista de Bioinformática y Biología de Sistemas (BISB)
  • Pista de informática biomédica (BMI)
  • Pista de biología cuantitativa (QBIO)

Los estudiantes indican su interés en una pista, pero pueden solicitar un cambio en cualquier momento durante su estudio. Para cada pista hay cuatro cursos básicos obligatorios y dieciséis unidades que se deben elegir de una lista de campos electivos que se completarán dentro de los primeros dos años. Todos los cursos básicos y optativos requeridos para el título deben tomarse para obtener una calificación de letra. Los estudiantes deben obtener una B o mejor en los cursos tomados para el título.

El plan de estudios básico y los requisitos electivos se especifican para cada pista a continuación.

Pista de Bioinformática y Biología de Sistemas

Cursos básicos
  • MATEMÁTICAS 283. Métodos estadísticos en bioinformática
  • BENG 202 / CSE 282. Introducción a los algoritmos bioinformáticos
  • BENG 203 / CSE 283. Genómica, proteómica y biología de redes
  • Para la cuarta clase principal, elija una de las siguientes. Si un estudiante completa dos o más de estos cursos con calificaciones adecuadas, uno contará como básico y el otro como crédito electivo. Es posible que algunas opciones no se ofrezcan todos los años. Elija entre las opciones disponibles en sus fechas límite.
    • CSE 280A. Algoritmos en biología computacional
    • CSE 284. Genómica personal para bioinformáticos
    • ECE 208 Biología evolutiva computacional
    • BNFO 286 / MED 283. Biología y biomedicina de redes
    Otros cursos obligatorios
    • BNFO 281. Seminario de Bioinformática y Biología de Sistemas en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer y segundo año.
    • BNFO 283. Charlas de investigación para estudiantes de bioinformática en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer y segundo año.
    • BNFO 294. Ética científica (anteriormente SOMI 226 o BIOM 219) debe tomarse antes de la primavera del segundo año. Sin embargo, algunas fuentes de financiamiento pueden requerir que se tome un curso de ética el primer año, por lo que recomendamos tomarlo antes de la primavera del primer año. Los estudiantes también deben tomar el curso de actualización de Ética Científica cada cuatro años a partir de entonces, si todavía están en el programa. El curso de actualización no tiene un número de curso y no aparecerá en el registro de transcripciones en ethics.ucsd.edu (no WebReg).
    • BNFO 298. Rotaciones de investigación en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer año.
    • BNFO 299. Investigación de posgrado, para el segundo año en adelante.
    • BNFO 500. Ayudantía Docente (o un código de curso equivalente en otro departamento), por dos trimestres.
    Cursos electivos

    Se seleccionarán dieciséis unidades de cursos electivos de los campos electivos (BIO, CS, SB, BMI, QBIO) delineados a continuación, con al menos cuatro unidades de la serie CS y cuatro unidades de la serie BIO. Por ejemplo, un estudiante interesado en biología de sistemas podría tomar una clase de cuatro unidades de la serie CS, una de la serie BIO, una de SB-1 y una de SB-2.

    Pista de Informática Biomédica

    Cursos básicos
    • MATEMÁTICAS 283. Métodos estadísticos en bioinformática
    • BENG 202 / CSE 282. Introducción a los algoritmos bioinformáticos
    • MED 264. Principios de la informática biomédica
    • Para la cuarta clase principal, elija una de las siguientes. Si un estudiante completa dos o más de estos cursos con calificaciones adecuadas, uno contará como básico y el otro como crédito electivo. Es posible que algunas opciones no se ofrezcan todos los años. Elija entre las opciones disponibles en sus fechas límite.
      • CSE 280A. Algoritmos en biología computacional
      • CSE 284. Genómica personal para bioinformáticos
      • ECE 208 Biología evolutiva computacional
      • BNFO 286 / MED 283. Biología y biomedicina de redes
      • BENG 203 / CSE 283. Genómica, proteómica y biología de redes
      Otros cursos obligatorios
      • MED 262. Tendencias actuales en informática biomédica en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer y segundo año.
      • BNFO 283. Charlas de investigación para estudiantes de bioinformática en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer y segundo año.
      • BNFO 294. Ética científica (anteriormente SOMI 226 o BIOM 219) debe tomarse antes de la primavera del segundo año. Sin embargo, algunas fuentes de financiamiento pueden requerir que se tome un curso de ética el primer año, por lo que recomendamos tomarlo antes de la primavera del primer año. Los estudiantes también deben tomar el curso de actualización de Ética Científica cada cuatro años a partir de entonces, si todavía están en el programa. El curso de actualización no tiene un número de curso y no aparecerá en el registro de transcripciones en ethics.ucsd.edu (no WebReg).
      • BNFO 298. Rotaciones de investigación en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer año.
      • BNFO 299. Investigación de posgrado, para el segundo año en adelante.
      • BNFO 500. Ayudantía Docente (o un código de curso equivalente en otro departamento), por dos trimestres.
      Cursos electivos

      Se seleccionarán dieciséis unidades de cursos electivos de los campos electivos (BIO, CS, SB, BMI, QBIO) delineados a continuación, con al menos cuatro unidades de la serie CS y ocho unidades de la serie BMI.

      Pista de biología cuantitativa

      Cursos básicos
      • MATEMÁTICAS 283. Métodos estadísticos en bioinformática
      • BENG 202 / CSE 282. Introducción a los algoritmos bioinformáticos
      • BENG 203 / CSE 283. Genómica, proteómica y biología de redes
      • Para la cuarta clase principal, elija una de las siguientes. Si un estudiante completa dos o más de estos cursos con calificaciones adecuadas, uno contará como básico y el otro como crédito electivo. Es posible que algunas opciones no se ofrezcan todos los años. Elija entre las opciones disponibles en sus fechas límite.
        • CSE 280A. Algoritmos en biología computacional
        • CSE 284. Genómica personal para bioinformáticos
        • ECE 208 Biología evolutiva computacional
        • BNFO 286 / MED 283. Biología y biomedicina de redes
        Coloquios
        • BNFO 281. Seminario de Bioinformática y Biología de Sistemas en los trimestres de otoño, invierno y primavera del primer año.
        • PHYS 254. Seminario QBIO en los trimestres de otoño, invierno y primavera del segundo año.
        Seminarios para estudiantes
        • PHYS 255. Charlas de investigación QBIO. Tres cuartas partes dentro de los dos primeros años, al mismo tiempo que los cursos de laboratorio PHYS 270B o BNFO 299.
        • PHYS 256. Lectura crítica en biología cuantitativa en los trimestres de otoño, invierno y primavera del segundo año.
        Entrenamiento de laboratorio
        • PHYS 270A. Técnicas experimentales de biología cuantitativa en el trimestre de otoño del primer año.
        • PHYS 270B. Laboratorio de Biología Cuantitativa en los trimestres de invierno y primavera del primer año.
        • En ciertos casos, se puede aprobar una petición para sustituir una cuarta parte de PHYS 270B por BNFO 298. Pero en este caso, se debe tomar BENG 235 (Imagen molecular y cuantificación en células vivas) además de cumplir con el requisito del curso de laboratorio de un año. de la pista QBIO.
        Otros cursos obligatorios
        • BNFO 294. Ética científica (anteriormente SOMI 226 o BIOM 219) debe tomarse antes de la primavera del segundo año. Sin embargo, algunas fuentes de financiamiento pueden requerir que se tome un curso de ética el primer año, por lo que recomendamos tomarlo antes de la primavera del primer año. Los estudiantes también deben tomar el curso de actualización de Ética Científica cada cuatro años a partir de entonces, si todavía están en el programa. El curso de actualización no tiene un número de curso y no aparecerá en el registro de transcripciones en ethics.ucsd.edu (no WebReg).
        • BNFO 299. Investigación de posgrado, para el segundo año en adelante.
        • BNFO 500. Ayudantía Docente (o un código de curso equivalente en otro departamento), por dos trimestres.
        Cursos electivos

        Se requieren dieciséis unidades de cursos electivos seleccionados del campo electivo QBIO-1 (enumerados a continuación). Los estudiantes de QBIO pueden elegir entre una de las siguientes pistas electivas:

        • Pista de conceptos básicos (para estudiantes con orientación experimental que desean un estudio de los conceptos teóricos básicos para describir sistemas vivos): PHYS 275, BNFO 284, BENG 226.
        • Pista de Microbiología Cuantitativa (para estudiantes que planean especializarse en Microbiología): PHYS 275, PHYS 276, PHYS 277.
        • Pista de Biología Celular Cuantitativa (para estudiantes que planean especializarse en Biología Celular Eucariota): PHYS 275, CHEM 220, MAE 263.
        • Pista de teoría avanzada (para estudiantes con una preparación matemática más avanzada): PHYS 275, PHYS 273, PHYS 274.

        Campos electivos

        Es política general del programa ser lo más adaptable posible a las necesidades de cada estudiante. El comité del plan de estudios es receptivo a los estudiantes que solicitan satisfacer un requisito electivo tomando un curso que no figura entre los electivos. Si una clase está disponible como electiva y como clase principal, solo se puede usar para satisfacer uno de esos requisitos, no ambos. Es posible que algunas opciones no se ofrezcan todos los años. Elija entre las opciones disponibles en sus fechas límite.

        Electiva BIO-1: Bioquímica
        • BENG 230A. Bioquímica (cuatro unidades)
        • CHEM 209. Reconocimiento macromolecular (cuatro unidades)
        • CHEM 213A. Estructura de biomoléculas y conjuntos biomoleculares (cuatro unidades)
        • CHEM 213B. Química biofísica de macromoléculas (cuatro unidades)
        • CHEM 216. Biología química (cuatro unidades)
        Electiva BIO-2: Genética molecular
        • BICD 100. Genética (cuatro unidades)
        • BGGN 206A. Conceptos de Razonamiento y Experimentación (CORE) I (cuatro unidades)
        • BGGN 220. Licenciado en Biología Molecular (seis unidades)
        • BGGN 223. Genética de posgrado (cuatro unidades)
        Electiva BIO-3: Biología celular
        • BICD 110. Biología celular (cuatro unidades)
        • BICD 130. Embriones, genes y desarrollo (cuatro unidades)
        • BGGN 222. Licenciado en Biología Celular (cuatro unidades)
        • CHEM 221 / BGGN 230. Transducción de señales (cuatro unidades)
        Electiva CS-1: Algoritmos
        • BENG 203 / CSE 283. Genómica, proteómica y biología de redes (cuatro unidades) & # 8212Núcleo para pistas BISB y QBIO, electivo para pista BMI
        • CSE 101. Diseño y análisis de algoritmos (cuatro unidades)
        • CSE 200. Computabilidad y complejidad (cuatro unidades)
        • CSE 202. Diseño y análisis de algoritmos (cuatro unidades)
        • CSE 280A. Algoritmos en biología computacional (cuatro unidades)
        • MATEMÁTICAS 261A. Combinatoria probabilística y algoritmos (cuatro unidades)
        Electiva CS-2: Aprendizaje automático y minería de datos
        • CSE 250A. Principios de la inteligencia artificial: razonamiento probabilístico y aprendizaje (cuatro unidades)
        • CSE 250B. Principios de la inteligencia artificial: algoritmos de aprendizaje (cuatro unidades)
        • CSE 253. Redes neuronales para el reconocimiento de patrones (cuatro unidades)
        • CSE 255. Minería de datos y análisis predictivo (cuatro unidades)
        • CSE 258. Sistemas de recomendación y minería web (cuatro unidades)
        • ECE 208. Biología evolutiva computacional (cuatro unidades)
        Electiva CS-3: Matemáticas y Estadística
        • MATEMÁTICAS 274. Métodos numéricos para el modelado físico (cuatro unidades)
        • MATEMÁTICAS 280A. Teoría de la probabilidad (cuatro unidades)
        • MATEMÁTICAS 281A. Estadística matemática (cuatro unidades)
        • MATEMÁTICAS 281B. Estadística matemática (cuatro unidades)
        • MATEMÁTICAS 284. Análisis de supervivencia (cuatro unidades)
        • PHYS 210A. Mecánica estadística de equilibrio (cinco unidades)
        • PHYS 210B. Mecánica estadística de desequilibrio (cuatro unidades)
        Electiva SB-1: Sistemas biológicos
        • BENG 211. Biología de sistemas y bioingeniería I: Componentes biológicos (cuatro unidades)
        • BENG 212. Biología de sistemas y bioingeniería II: Análisis de datos a gran escala (cuatro unidades)
        • BENG 227. Fenómenos del transporte en los sistemas vivos (cuatro unidades)
        • BNFO 286 / MED 283. Biología y biomedicina de redes (cuatro unidades)
        Optativa SB-2: Modelado cinético
        • BENG 125. Modelización y Computación en Bioingeniería (cuatro unidades)
        • BNFO 284. Dinámica no lineal en biología cuantitativa (cuatro unidades)
        • PHYS 276. Biología molecular cuantitativa (cuatro unidades)
        • CHEM 220. Circuitos reguladores en celdas (cuatro unidades)
        Optativa IMC-1: Informática biomédica
        • MED 263. Aplicaciones de la bioinformática a las enfermedades humanas (cuatro unidades)
        • MED 264. Principios de Informática Biomédica (cuatro unidades) & # 8212Núcleo para la pista BMI, electivo para otras pistas
        • MED 265. Informática en entornos clínicos (cuatro unidades)
        • MED 267. Modelización de datos clínicos y conocimientos para la computación (cuatro unidades)
        • MED 268. Conceptos estadísticos para la investigación biomédica (cuatro unidades)
        • MED 269. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas en el punto de atención (cuatro unidades)
        • MED 273. Comunicación de la informática biomédica (cuatro unidades)
        • MED 276. Práctica de redacción de propuestas de subvención (dos unidades)
        • MED 277. Introducción al procesamiento biomédico del lenguaje natural (cuatro unidades)
        Electiva QBIO-1: Biología cuantitativa
        • BENG 226. Fundamentos de la bioingeniería I: propiedades de los tejidos y las células (cuatro unidades)
        • BENG 235. Imagen molecular y cuantificación en células vivas (cuatro unidades)
        • BGGN 214. Introducción a Q-Biology (cuatro unidades) & # 8212 Puede aplicarse al requisito electivo del área BIO
        • BNFO 284. Dinámica no lineal en biología cuantitativa (cuatro unidades)
        • CHEM 220. Circuitos reguladores en celdas (cuatro unidades)
        • MAE 263. Métodos experimentales en mecánica celular (cuatro unidades)
        • PHYS 273. Teoría de la información y formación de patrones en sistemas biológicos (cuatro unidades)
        • PHYS 274. Procesos estocásticos en genética de poblaciones (cuatro unidades)
        • PHYS 275. Física Biológica (cuatro unidades)
        • PHYS 276. Biología molecular cuantitativa (cuatro unidades)
        • PHYS 277. Física de la célula (cuatro unidades)

        Horarios de muestra

        Tenga en cuenta que los trimestres en los que se ofrecen las clases pueden variar cada año, es posible que algunas clases no se ofrezcan todos los años y la oferta de cursos puede cambiar. Es probable que las asignaturas optativas y las oportunidades de ayudantías de enseñanza se programen de manera diferente que en el programa de muestra. La cuarta clase principal se muestra como CSE 280A. Verifique su pista para ver otras opciones.

        Ejemplo: pista de bioinformática y biología de sistemas
        Año 1
        OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
        Núcleo: MATEMÁTICAS 283 Cuarto núcleo: CSE 280A Núcleo: BENG 203 / CSE 283
          Núcleo: BENG 202 / CSE 282 BNFO 294: Ética
        Electivo   Electivo
        BNFO 281: Coloquio BNFO 281: Coloquio BNFO 281: Coloquio
        BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes
        BNFO 298: Rotación de investigación BNFO 298: Rotación de investigación BNFO 298: Rotación de investigación
        Año 2
        OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
        Electivo Electivo  
        BNFO 281: Coloquio BNFO 281: Coloquio BNFO 281: Coloquio
        BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes
        BNFO 299: Investigación BNFO 299: Investigación BNFO 299: Investigación
        BNFO 500: Ayudantía docente BNFO 500: Ayudantía docente Examen de calificación
        Ejemplo: pista de informática biomédica
        Año 1
        OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
        Núcleo: MATEMÁTICAS 283 Cuarto núcleo: CSE 280A  
        Núcleo: MED 264 Núcleo: BENG 202 / CSE 282 BNFO 294: Ética
        Electivo Electivo Electivo
        MED 262: Coloquio MED 262: Coloquio MED 262: Coloquio
        BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes
        BNFO 298: Rotación de investigación BNFO 298: Rotación de investigación BNFO 298: Rotación de investigación
        Año 2
        OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
        Electivo Electivo Electivo
        MED 262: Coloquio MED 262: Coloquio MED 262: Coloquio
        BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes BNFO 283: Charlas de investigación de estudiantes
        BNFO 299: Investigación BNFO 299: Investigación BNFO 299: Investigación
        BNFO 500: Ayudantía de docencia BNFO 500: Ayudantía de docencia Examen de calificación
        Ejemplo: pista de biología cuantitativa

        Tenga en cuenta que las tres cuartas partes de PHYS 255 pueden iniciarse en el primer año, al mismo tiempo que PHYS 270B.

        Año 1
        OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
        Núcleo: MATEMÁTICAS 283 Cuarto núcleo: CSE 280A Núcleo: BENG 203 / CSE 283
          Núcleo: BENG 202 / CSE 282 BNFO 294: Ética
        Electivo   Electivo
        BNFO 281: Coloquio BNFO 281: Coloquio BNFO 281: Coloquio
        PHYS 270A: Técnicas QBIO PHYS 270B: Técnicas QBIO PHYS 270B: Técnicas QBIO
        Año 2
        OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
        Electivo Electivo Electivo
        PHYS 254: Seminario QBIO PHYS 254: Seminario QBIO PHYS 254: Seminario QBIO
        PHYS 255: Charlas de investigación de QBIO PHYS 255: Charlas de investigación de QBIO PHYS 255: Charlas de investigación de QBIO
        PHYS 256: Lectura crítica en QBIO PHYS 256: Lectura crítica en QBIO PHYS 256: Lectura crítica en QBIO
        BNFO 299: Investigación BNFO 299: Investigación BNFO 299: Investigación
        BNFO 500: Ayudantía docente BNFO 500: Ayudantía de docencia Examen de calificación
        Año 2 al 5

        Se espera que todos los estudiantes, independientemente de sus antecedentes y trayectoria optativa, identifiquen un asesor de investigación de tesis y un laboratorio antes del comienzo del segundo año. Este es un requisito académico para estar en buen estado académico.

        En el año 2, los estudiantes comenzarán a prepararse para su examen de calificación, que se completará antes del final del trimestre de primavera del segundo año.

        En Year 3, los estudiantes comenzarán a prepararse para su avance al examen de candidatura, que se completará antes del final del trimestre de primavera del tercer año.

        El curso de actualización de Ética Científica se requiere cada cuatro años después del primer curso de Ética, si todavía está en el programa.

        El objetivo del programa de doctorado es que todos los estudiantes completen su disertación y realicen la defensa pública de la disertación al final del quinto año.

        Requisito de investigación

        Durante el año académico, todos los estudiantes deben estar matriculados en el curso de investigación apropiado para su nivel. Los estudiantes en las pistas BISB y BMI normalmente hacen tres rotaciones en el Año 1 (BNFO 298), mientras que los estudiantes en la pista QBIO normalmente hacen un cuarto de PHYS 270A y dos cuartos de PHYS 270B. Los estudiantes generalmente se unen a un laboratorio al final del año 1 y luego se inscriben en unidades de investigación (BNFO 299) con su asesor de tesis en los años 2 y posteriores. Las unidades BNFO 299 pueden modificarse para cumplir con el requisito de inscripción a tiempo completo de doce unidades por trimestre en otoño, invierno y primavera. Durante el verano, se espera que los estudiantes también investiguen, pero no deben inscribirse en BNFO 298, PHYS 270B o BNFO 299. Durante todos los trimestres y el verano, los estudiantes son responsables de satisfacer los requisitos del programa, incluidas propuestas, informes, presentaciones, reuniones del comité, notificar al coordinador de posgrado cuando se une / cambia de laboratorio, etc. La única diferencia es que los estudiantes no se inscriben en BNFO 298, PHYS 270B o BNFO 299 en el verano.

        Además, cada estudiante hará presentaciones de investigación periódicas a los estudiantes / profesores del programa de posgrado. Los estudiantes también discutirán su progreso en la reunión anual del programa que se llevará a cabo cada año.

        Año 1 (pistas BISB y BMI):
        Año 1 (pista QBIO):
        • PHYS 270A. Técnicas experimentales de biología cuantitativa en el trimestre de otoño del primer año.
        • PHYS 270B. Laboratorio de Biología Cuantitativa en los trimestres de invierno y primavera del primer año.
        Años 2 y posteriores (todas las pistas)
        El programa de rotación de investigación

        El Programa de rotación de investigación es un componente integral del primer año de nuestro programa. Cada estudiante de primer año en las pistas BISB e BMI debe realizar y aprobar tres rotaciones de investigación de un trimestre (diez semanas), una en cada uno de los trimestres de otoño, invierno y primavera. Para las rotaciones de otoño, invierno y primavera (pero no para las rotaciones de verano), los estudiantes deben registrarse en BNFO 298.

        Los objetivos del Programa de Rotación de Investigación son

        • Brindar oportunidades para que los estudiantes y el profesorado determinen si existe una relación mutua (& # 8220chemistry & # 8221) que pueda formar la base para una relación exitosa entre el asesor y el estudiante.
        • Brinde a los estudiantes oportunidades de capacitación para aprender habilidades prácticas de investigación en el laboratorio anfitrión.
        • Brindar a los estudiantes oportunidades para desarrollar conexiones personales y científicas que puedan resultar en investigación colaborativa (muchos estudiantes han catalizado colaboraciones entre laboratorios) y / o nombramientos como co-asesores / miembros del comité de disertación.

        La pista QBIO tiene un programa de formación de laboratorio independiente. Para obtener más información, los estudiantes deben comunicarse con la oficina de Asuntos Estudiantiles.

        Pautas del programa de rotación de investigación (pistas BISB y BMI)

        Los estudiantes son responsables de identificar los laboratorios / profesores en los que están interesados ​​en unirse para una rotación de investigación. Los estudiantes solo pueden rotar con profesores que también podrían funcionar como sus asesores de tesis. Todas las rotaciones deben ser con facultades diferentes.

        Se anima a los profesores a desarrollar proyectos cortos para los estudiantes de rotación para que los estudiantes puedan tener una idea del laboratorio y aprender habilidades de investigación. Los proyectos de rotación pueden o no estar relacionados con posibles proyectos de tesis doctoral. Los estudiantes deben consultar las descripciones de los proyectos de rotación en el sitio web del programa para identificar los proyectos de interés. Consulte nuestro directorio de profesores para obtener una lista completa de la información de contacto de los profesores del programa y sus intereses de investigación. Si los profesores no tienen un proyecto de rotación en línea, comuníquese con ellos directamente para discutir los proyectos disponibles.

        • La propuesta de proyecto de rotación de una página. Para cada proyecto de rotación, el estudiante debe presentar una propuesta de una página, firmada por el mentor de rotación, al coordinador del programa antes del primer día de instrucción del trimestre. Por lo tanto, se espera que el profesorado interesado en recibir a los estudiantes para una rotación trabaje con el estudiante antes del primer día de instrucción del trimestre para delinear el proyecto. El documento representa un compromiso por parte de la facultad de brindarle al estudiante un proyecto de rotación de investigación y capacitación / supervisión durante el trimestre.
        • Informe del proyecto de rotación de cinco páginas. Para completar la rotación de diez semanas, el estudiante debe presentar un informe de cinco páginas, firmado por el mentor de rotación, al coordinador del programa antes del último día de instrucción del trimestre. Debe resumir el trabajo, los resultados y las conclusiones. El documento debe estar estructurado en las siguientes secciones: objetivos, introducción, métodos, resultados, discusión y direcciones futuras. El documento pasa a formar parte del expediente académico del estudiante y proporciona al asesor un registro de los logros del estudiante. No completar una rotación dentro de un trimestre resultará en un Incompleto en el expediente académico del estudiante.
        • La presentación del proyecto de rotación oral. En la (s) reunión (es) de rotación de investigación durante el trimestre siguiente, el estudiante debe presentar su trabajo de rotación de investigación. El propósito de estas reuniones es brindar una oportunidad para perfeccionar las habilidades de presentación y fomentar el intercambio científico entre los estudiantes para desarrollar una comunidad e informarse mutuamente sobre las oportunidades de investigación entre los diversos profesores del programa. Actualmente, estas presentaciones ocurren en las Charlas de Investigación de Estudiantes de Bioinformática (BNFO 283) en los trimestres de otoño, invierno y primavera para las rotaciones de primavera y verano, las presentaciones son en el siguiente trimestre de otoño.
        • Evaluación del estudiante. El trabajo de rotación de investigación del estudiante es evaluado por el mentor de rotación utilizando una hoja de evaluación confidencial, y por los coordinadores del programa de rotación de investigación del programa, quienes revisan el informe del proyecto de rotación de cinco páginas y la presentación oral. El mentor de rotación debe enviar la hoja de evaluación una semana después del último día de instrucción del trimestre al coordinador del programa.

        Examen de calificación de segundo año

        El examen de calificación de segundo año (BQE) está diseñado para examinar la capacidad del estudiante para pensar de manera crítica, analítica e independiente, y para aplicar las habilidades adquiridas en las clases a un proyecto de investigación real. El tema del examen es el proyecto de investigación actual del estudiante. Pero el enfoque es la capacidad analítica crítica del estudiante y el dominio de métodos y materias relevantes. El examen normalmente se toma antes de la finalización del trimestre de primavera en el segundo año del estudiante; sin embargo, los requisitos para los primeros dos años deben completarse antes o en el trimestre en que se realiza, incluidas las clases básicas, las rotaciones (pistas BISB y BMI), o PHYS 270A-B (pista QBIO), coloquios y seminarios para estudiantes y ética.

        El examen consta de dos componentes: una propuesta de proyecto de diez páginas y un examen oral. La propuesta debe presentarse al menos una semana antes del examen oral. La propuesta tendrá las siguientes secciones, en línea con las propuestas de los NIH: Metas específicas, Importancia y datos preliminares, Enfoque y Referencias. Las referencias no están incluidas en el límite de diez páginas. El segundo componente es el examen oral, donde el alumno defiende su propuesta.

        Para cada estudiante, el programa designará a tres profesores del programa para formar el comité de examen de calificación del segundo año, uno de los cuales actuará como presidente. El estudiante es responsable de programar el examen en el trimestre de otoño, invierno o primavera del segundo año. El asesor de tesis del estudiante no está incluido en el comité de examen de calificación y no asesora al estudiante en la preparación para el examen. En cambio, el estudiante presentará una charla práctica en las Charlas de investigación para estudiantes de bioinformática (BNFO 283).

        Avance a la candidatura a doctorado

        Después de completar los requisitos formales del curso, se requerirá que cada estudiante tome un examen de calificación escrito y oral. A menudo se conoce como propuesta principal o Calificativo para el Senado o avance a la candidatura examen. Antes de este examen, cada estudiante, en consulta con sus asesores de la facultad, establecerá un comité de disertación de cinco miembros de la facultad. Un asesor debe tener un enfoque de investigación principalmente computacional, el otro un enfoque de investigación principalmente experimental. El asesor principal será el presidente del comité y el coasesor será el copresidente. El comité de doctorado para estudiantes del programa de bioinformática y biología de sistemas debe estar compuesto por un mínimo de cinco miembros y al menos tres, incluido el presidente del comité, deben ser miembros del programa BISB. Si todos los miembros son del programa, entonces dos deben tener un departamento de origen diferente al presidente del comité, y uno de estos dos debe ser titular. Los asesores de tesis serán los principales responsables de la investigación y disertación del estudiante.

        En UC San Diego, el examen de la Universidad & # 8220candidatura / Senado & # 8221 es un requisito para que un estudiante graduado lo complete satisfactoriamente una vez que se haya decidido un proyecto de tesis. Se recomienda encarecidamente, excepto en circunstancias especiales, que el estudiante complete este examen antes del final de los primeros tres años en el programa para cumplir con el límite de tiempo de precandidatura (PCTL). No se permitirá que los estudiantes continúen en estado de doctorado si no han avanzado a la candidatura antes de la expiración del tiempo límite de precandidatura. La superación satisfactoria del examen admitirá al alumno a la candidatura del programa de doctorado.

        El formato de este examen es consistente con los más altos estándares de las universidades pares. El estudiante debe escribir un informe de candidatura generalmente siguiendo un formato de propuesta de subvención de los NIH. & # 160 Específicamente, el informe debe contener Metas específicas, Diseño y métodos de investigación, y Trabajo propuesto y cronograma, que comprenden 12 & # 821115 páginas. Además (no contado en las páginas 12 & # 821115), el informe también debe contener una bibliografía y, como anexos, cualquier publicación / material complementario. El proyecto y el informe deben ser interdisciplinarios en términos de computación y biología y deben contar con el aporte de ambos asesores de tesis. El informe debe presentarse al menos una semana antes del examen oral.

        Finalmente, el estudiante debe defender su propuesta de tesis ante su comité en un examen oral (& # 8220Avance al examen de candidatura & # 8221). Los estudiantes pueden programar su avance al examen de candidatura entre trimestres (incluido el verano) para adaptarse a los horarios de los miembros del comité de doctorado y # 8217 pero, para que se registre cualquier evento académico, un estudiante debe estar registrado. Esto significa que un avance solo se puede publicar en el expediente académico durante un trimestre de registro. También se espera que el estudiante se reúna al menos una vez al año con el comité para actualizar a los miembros sobre su progreso.

        Tesis o disertación

        Cada estudiante de posgrado en el programa trabajará en un proyecto de tesis bajo la doble mentoría, que consiste en un asesor principal que es profesor de capacitación del programa y un coasesor que puede o no ser profesor de capacitación del programa, pero debe ser de un área disciplinaria diferente.

        Examen final

        Los estudiantes de posgrado en Bioinformática defenderán su disertación en un examen oral final. El examen consistirá en (1) una presentación de la disertación por parte del estudiante de posgrado, (2) un cuestionamiento por parte de la audiencia general y (3) un cuestionamiento a puerta cerrada por parte del comité de disertación. El estudiante será informado del resultado del examen al completar las tres partes del examen oral.Todos los miembros de la comisión deberán firmar el informe final de la comisión de doctorado y la versión final de la tesis se ajustará a los procedimientos descritos en la publicación. Instrucciones para la preparación y presentación de tesis de doctorado, maestría y # 8217.

        Requisito de enseñanza

        Cada estudiante de posgrado admitido en el programa de doctorado en bioinformática y biología de sistemas tiene el mandato de servir como asistente de enseñanza (TA) durante al menos dos trimestres. Los estudiantes deben inscribirse en BNFO 500 (Ayudantía de enseñanza) o un código de curso equivalente en otro departamento, durante cada trimestre en el que sean ayudantes de enseñanza. Una ayudantía de enseñanza típica es de 110 horas por trimestre (25 por ciento de carga, dos unidades de BNFO 500), sin embargo, esto varía según la clase.

        Los estudiantes de posgrado en bioinformática también participarán en capacitación adicional en asistencia técnica proporcionada por la División de Graduados a través de Teaching + Learning Commons.

        Soporte financiero

        Se espera que todos los ciudadanos y residentes estadounidenses admitidos en el programa de doctorado en bioinformática y biología de sistemas reciban asistencia financiera sujeta a su permanencia y desempeño en el programa. La asistencia se proporcionará a partir de (1) compromisos financieros departamentales, (2) compromisos financieros de la universidad, (3) subvenciones para capacitación de posgrado financiadas por los NIH.

        Doctorados con Especialización en Bioinformática

        Para aprovechar las oportunidades únicas de capacitación educativa y de investigación que ofrece el esfuerzo de bioinformática en todo el campus, varios programas de posgrado de doctorado de UC San Diego ofrecen a los estudiantes la opción de desarrollar & # 8212 dentro de su propio programa de doctorado & # 8212 un currículo y formación en investigación que tiene un énfasis en bioinformática. Estos estudiantes pueden calificar para obtener un doctorado de su respectivo programa de doctorado con una especialización en bioinformática.

        Una especialización es un mecanismo formal de la Universidad de California que permite a un estudiante graduado que busca un doctorado en el sistema de la UC obtener el equivalente de doctorado de un menor en un área particular de especialización. Los estudiantes interesados ​​en obtener un doctorado con especialización en bioinformática satisfarán el requisito del plan de estudios básico del programa de posgrado en bioinformática y biología de sistemas y realizarán investigaciones que involucren bioinformática con un asesor y / o coadvisor que sea un profesor de capacitación de la pista BISB y BMI.

        Los siguientes programas de posgrado ofrecen una especialización en bioinformática: bioingeniería, biología, ciencias biomédicas, química, informática, matemáticas y física.

        Más información

        Para obtener más información, visite nuestro sitio web en https: ///bioinformatics.ucsd.edu, o comuníquese con la oficina de Asuntos Estudiantiles de Bioinformática al (858) 822-0831 o [email protected]

        UC San Diego 9500 Gilman Dr. La Jolla, CA 92093 (858) 534-2230
        Copyright © 2021 Regentes de la Universidad de California. Reservados todos los derechos.


        Contenido

        • Sistema: un grupo de partes interdependientes que interactúan y que forman un todo complejo. [3]
        • Límites: barreras que definen un sistema y lo distinguen de otros sistemas en un entorno.
        • Homeostasis: la tendencia de un sistema a ser resistente con respecto a las interrupciones externas y a mantener sus características clave.
        • Adaptación: la tendencia de un sistema a realizar los cambios internos para protegerse y seguir cumpliendo su propósito.
        • Transacciones recíprocas: interacciones circulares o cíclicas en las que participan los sistemas de manera que se influyen entre sí.
        • Bucle de retroalimentación: el proceso mediante el cual los sistemas se autocorregen en función de las reacciones de otros sistemas en el entorno.
        • Rendimiento: la tasa de transferencia de energía entre un sistema y su entorno a lo largo del tiempo.
        • Microsistema: el sistema más cercano al cliente.
        • Mesosistema: relaciones entre sistemas en un entorno.
        • Exosistema: una relación entre dos sistemas que tiene un efecto indirecto en un tercer sistema.
        • Macrosistema: un sistema más amplio que influye en los clientes, como las políticas, la administración de programas de derechos y la cultura.
        • Equifinalidad: la forma en que los sistemas pueden alcanzar el mismo objetivo a través de diferentes caminos. [3] [3]
        • Cronosistema: un sistema compuesto por eventos importantes de la vida que afectan la adaptación. : características estructurales, de comportamiento y de desarrollo que se comparten entre sistemas. [3]
        • Arquitectura de sistemas:
        • Análisis de sistemas:

        Pensamiento sistémico Editar

        Pensamiento sistémico es la capacidad o destreza para realizar la resolución de problemas en sistemas complejos. En su aplicación, se ha definido como una habilidad y una conciencia. [4] Un sistema es una entidad con partes interrelacionadas e interdependientes, se define por sus límites y es más que la suma de sus partes (subsistema). Cambiar una parte del sistema afecta a otras partes y a todo el sistema, con patrones de comportamiento predecibles. Además, las personas que trabajan como parte de un sistema también son componentes y, por lo tanto, contribuyen a su resultado. [5] [4]

        La teoría de sistemas se manifiesta en el trabajo de profesionales de muchas disciplinas, por ejemplo, los trabajos del biólogo Ludwig von Bertalanffy, la lingüista Béla H. Bánáthy y el sociólogo Talcott Parsons en el estudio de los sistemas ecológicos de Howard T.Odum, Eugene Odum en Fritjof Capra's estudio de la teoría organizacional en el estudio de la gestión de Peter Senge en áreas interdisciplinarias como el Desarrollo de Recursos Humanos en los trabajos de Richard A. Swanson y en los trabajos de los educadores Debora Hammond y Alfonso Montuori.

        La teoría de sistemas promueve el diálogo entre áreas autónomas de estudio, así como dentro de la propia ciencia de sistemas. En este sentido, con la posibilidad de malas interpretaciones, von Bertalanffy [6] creía que una teoría general de sistemas "debería ser un importante dispositivo regulador en la ciencia", para protegerse de analogías superficiales que "son inútiles en la ciencia y dañinas en sus consecuencias prácticas. "

        Con los fundamentos modernos para una teoría general de sistemas después de la Primera Guerra Mundial, Ervin László, en el prefacio del libro de Bertalanffy, Perspectivas sobre la teoría general de sistemas, señala que la traducción de la "teoría general del sistema" del alemán al inglés ha "causado una cierta cantidad de estragos": [7]

        La (Teoría General del Sistema) fue criticada como pseudociencia y se dijo que no era más que una advertencia para atender las cosas de una manera holística. Tales críticas habrían perdido su sentido si se hubiera reconocido que la teoría general del sistema de von Bertalanffy es una perspectiva o paradigma, y ​​que tales marcos conceptuales básicos juegan un papel clave en el desarrollo de la teoría científica exacta. .. Allgemeine Systemtheorie no es directamente coherente con una interpretación que a menudo se hace sobre la "teoría general del sistema", es decir, que es una "teoría (científica) de los sistemas generales". Criticarlo como tal es disparar contra hombres de paja. Von Bertalanffy abrió algo mucho más amplio y de mucho mayor significado que una sola teoría (que, como sabemos ahora, siempre puede ser falsificada y suele tener una existencia efímera): creó un nuevo paradigma para el desarrollo de teorías.

        Teoría (o Lehre) "tiene un significado mucho más amplio en alemán que las palabras inglesas más cercanas 'teoría' y 'ciencia'", al igual que Wissenschaft (o 'Ciencia'). [8] Estas ideas se refieren a un cuerpo organizado de conocimiento y "cualquier conjunto de conceptos presentados sistemáticamente, ya sea empírica, axiomática o filosóficamente" representados, mientras que muchos asocian Lehre con la teoría y la ciencia en la etimología de los sistemas generales, aunque tampoco se traduce muy bien del alemán, su "equivalente más cercano" se traduce como "enseñanza", pero "suena dogmático y fuera de lugar". [8] Si bien la idea de una "teoría general de sistemas" podría haber perdido muchos de sus significados fundamentales en la traducción, al definir una nueva forma de pensar acerca de la ciencia y los paradigmas científicos, la teoría de sistemas se convirtió en un término generalizado utilizado, por ejemplo, para describir la interdependencia de las relaciones creadas en las organizaciones.

        Un sistema en este marco de referencia puede contener grupos de actividades que interactúan o se interrelacionan regularmente. Por ejemplo, al notar la influencia en la evolución de "una psicología industrial orientada individualmente [en] un sistema y una psicología organizacional orientada al desarrollo", algunos teóricos reconocen que las organizaciones tienen sistemas sociales complejos que separan las partes del todo reduce la efectividad general de las organizaciones. . [9] [ se necesita una cita completa ] Esta diferencia, de los modelos convencionales que se centran en individuos, estructuras, departamentos y unidades, se separa en parte del todo, en lugar de reconocer la interdependencia entre grupos de individuos, estructuras y procesos que permiten que una organización funcione.

        László explica que la nueva visión sistémica de la complejidad organizada fue "un paso más allá de la visión newtoniana de la simplicidad organizada" que reducía las partes del todo, o entendía el todo sin relación con las partes. La relación entre las organizaciones y sus entornos puede verse como la principal fuente de complejidad e interdependencia. En la mayoría de los casos, el conjunto tiene propiedades que no se pueden conocer a partir del análisis de los elementos constituyentes de forma aislada. [10] [ se necesita una cita completa ]

        Béla H. Bánáthy, quien argumentó, junto con los fundadores de la sociedad de sistemas, que "el beneficio de la humanidad" es el propósito de la ciencia, ha hecho contribuciones significativas y de gran alcance al área de la teoría de sistemas. Para el Primer Group de la Sociedad Internacional de Ciencias de Sistemas, Bánáthy define una perspectiva que reitera este punto de vista: [11] [ se necesita una cita completa ]

        La visión de sistemas es una visión del mundo que se basa en la disciplina de INVESTIGACIÓN DEL SISTEMA. El concepto de SISTEMA es fundamental para la investigación de sistemas. En el sentido más general, sistema significa una configuración de partes conectadas y unidas por una red de relaciones. El Primer Group define el sistema como una familia de relaciones entre los miembros que actúan como un todo. Von Bertalanffy definió el sistema como "elementos en una relación permanente".

        En el arte Editar

        En biología Editar

        La biología de sistemas es un movimiento que se basa en varias tendencias en la investigación de biociencias. Los defensores describen la biología de sistemas como un campo de estudio interdisciplinario basado en la biología que se centra en interacciones complejas en sistemas biológicos, afirmando que utiliza una nueva perspectiva (holismo en lugar de reducción).

        Particularmente desde el año 2000 en adelante, las biociencias usan el término ampliamente y en una variedad de contextos. Una ambición declarada a menudo de la biología de sistemas es el modelado y el descubrimiento de propiedades emergentes que representan propiedades de un sistema cuya descripción teórica requiere las únicas técnicas útiles posibles para caer bajo el mandato de la biología de sistemas. Se cree que Ludwig von Bertalanffy pudo haber creado el término Biologia de sistemas en 1928. [12]

        Las subdisciplinas de la biología de sistemas incluyen:

        Ecología Editar

        La ecología de sistemas es un campo interdisciplinario de la ecología que adopta un enfoque holístico para el estudio de los sistemas ecológicos, especialmente los ecosistemas [13] [14] [15] y puede verse como una aplicación de la teoría general de sistemas a la ecología.

        En el enfoque de la ecología de sistemas es fundamental la idea de que un ecosistema es un sistema complejo que exhibe propiedades emergentes. La ecología de sistemas se centra en las interacciones y transacciones dentro y entre los sistemas biológicos y ecológicos, y se preocupa especialmente por la forma en que las intervenciones humanas pueden influir en el funcionamiento de los ecosistemas. Utiliza y amplía conceptos de la termodinámica y desarrolla otras descripciones macroscópicas de sistemas complejos.

        En química Editar

        La química de sistemas es la ciencia de estudiar redes de moléculas que interactúan, para crear nuevas funciones a partir de un conjunto (o biblioteca) de moléculas con diferentes niveles jerárquicos y propiedades emergentes. [16] La química de sistemas también está relacionada con el origen de la vida (abiogénesis). [17]

        En ingeniería Editar

        La ingeniería de sistemas es un enfoque interdisciplinario y un medio para permitir la realización y el despliegue de sistemas exitosos. Puede verse como la aplicación de técnicas de ingeniería a la ingeniería de sistemas, así como la aplicación de un enfoque de sistemas a los esfuerzos de ingeniería. [18] La ingeniería de sistemas integra otras disciplinas y grupos de especialidades en un esfuerzo de equipo, formando un proceso de desarrollo estructurado que va desde el concepto hasta la producción, la operación y la eliminación. La ingeniería de sistemas considera tanto las necesidades comerciales como técnicas de todos los clientes, con el objetivo de brindar un producto de calidad que satisfaga las necesidades del usuario. [19] [20]

        Proceso de diseño centrado en el usuario Editar

        El pensamiento sistémico es una parte crucial de los procesos de diseño centrados en el usuario y es necesario para comprender todo el impacto de un nuevo sistema de información de interacción humano-computadora (HCI). [21] Pasar por alto esto y desarrollar software sin aportaciones de los futuros usuarios (mediado por los diseñadores de la experiencia del usuario) es una falla de diseño grave que puede conducir a una falla completa de los sistemas de información, aumento del estrés y enfermedades mentales para los usuarios de los sistemas de información que conducen a un aumento costos y un enorme desperdicio de recursos. [22] En la actualidad, es sorprendentemente poco común que las organizaciones y los gobiernos investiguen las decisiones de gestión de proyectos que conducen a fallas de diseño graves y falta de usabilidad. [ cita necesaria ]

        El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos estima que aproximadamente el 15% del billón de dólares estimado que se utiliza para desarrollar sistemas de información cada año se desperdicia por completo y los sistemas producidos se descartan antes de la implementación debido a errores totalmente prevenibles. [23] Según el informe CHAOS publicado en 2018 por Standish Group, una gran mayoría de los sistemas de información fallan o fallan parcialmente según su encuesta:

        El éxito puro es la combinación de una alta satisfacción del cliente con un alto rendimiento del valor para la organización. Las cifras relacionadas para el año 2017 son: exitosas: 14%, impugnadas: 67%, fallidas 19%. [24]

        En matemáticas Editar

        La dinámica de sistemas es un enfoque para comprender el comportamiento no lineal de sistemas complejos a lo largo del tiempo utilizando existencias, flujos, ciclos de retroalimentación internos y retrasos. [25]

        En ciencias sociales y humanidades Editar

        Psicología Editar

        La psicología de sistemas es una rama de la psicología que estudia el comportamiento humano y la experiencia en sistemas complejos.

        Recibió inspiración de la teoría de sistemas y el pensamiento de sistemas, así como los conceptos básicos del trabajo teórico de Roger Barker, Gregory Bateson, Humberto Maturana y otros. Hace un enfoque en psicología en el que grupos e individuos reciben consideración como sistemas en homeostasis. La psicología de sistemas "incluye el dominio de la psicología de la ingeniería, pero además parece más preocupada por los sistemas sociales [26] y por el estudio de la conducta motivacional, afectiva, cognitiva y grupal que lleva el nombre de psicología de la ingeniería". [27]

        En psicología de sistemas, las características del comportamiento organizacional (como las necesidades individuales, recompensas, expectativas y atributos de las personas que interactúan con los sistemas) "consideran este proceso para crear un sistema eficaz". [28]

          (1760–1825), Karl Marx (1817–83), Friedrich Engels (1820–95), Herbert Spencer (1820–1903), Rudolf Clausius (1822–88), Vilfredo Pareto (1848–1923), Émile Durkheim (1858 –1917), Alexander Bogdanov (1873–1928), Nicolai Hartmann (1882–1950), Robert Maynard Hutchins (1929–51), entre otros
        • 1946–53: conferencias de Macy
        • 1948: Norbert Wiener publica Cibernética: o control y comunicación en el animal y la máquina
        • 1951: Talcott Parsons publica El sistema social[29]
        • 1954: La Sociedad para el Avance de la Teoría de Sistemas Generales es establecida por Ludwig von Bertalanffy, Anatol Rapoport, Ralph W. Gerard, Kenneth Boulding.
        • 1955: W. Ross Ashby publica Introducción a la cibernética
        • 1968: Bertalanffy publica Teoría general de sistemas: fundamentos, desarrollo, aplicaciones
        • 1970-1980 Cibernética de segundo orden (Heinz von Foerster, Gregory Bateson, Humberto Maturana y otros)
        • 1971–73 Cybersyn, Internet rudimentario y sistema cibernético para la planificación económica democrática desarrollado por Stafford Beer en Chile bajo el gobierno de Allende
        • Década de 1970: Teoría de la catástrofe (René Thom, E.C. Zeeman) Sistemas dinámicos en matemáticas.
        • 1977: Ilya Prigogine recibe el Premio Nobel por sus trabajos sobre autoorganización, conciliando importantes teoría de sistemas conceptos con termodinámica del sistema.
        • Década de 1980: teoría del caos (David Ruelle, Edward Lorenz, Mitchell Feigenbaum, Steve Smale, James A. Yorke)
        • 1986: Teoría del contexto (Anthony Wilden)
        • 1988: Se establece la Sociedad Internacional de Ciencia de Sistemas.
        • 1990: Sistemas adaptativos complejos (John H. Holland, Murray Gell-Mann, W. Brian Arthur)

        Precursores Editar

        El pensamiento sistémico puede remontarse a la antigüedad, ya sea considerando los primeros sistemas de comunicación escrita con números cuneiformes sumerios a mayas, o las hazañas de la ingeniería con las pirámides egipcias. Diferenciado de las tradiciones filosóficas racionalistas occidentales, C. West Churchman a menudo se identificaba con el I Ching como un enfoque de sistemas que compartía un marco de referencia similar a la filosofía presocrática y Heráclito. [30] Ludwig von Bertalanffy rastreó los conceptos de sistemas hasta la filosofía de G.W. Leibniz y Nicolás de Cusa coincidentia oppositorum. Si bien los sistemas modernos pueden parecer considerablemente más complicados, pueden incrustarse en la historia.

        Figuras como James Joule y Sadi Carnot representan un paso importante para presentar el enfoque de sistemas en las ciencias duras (racionalistas) del siglo XIX, también conocidas como la transformación energética. Luego, la termodinámica de este siglo, por Rudolf Clausius, Josiah Gibbs y otros, estableció la sistema modelo de referencia como objeto científico formal.

        Se encuentran ideas similares en las teorías del aprendizaje que se desarrollaron a partir de los mismos conceptos fundamentales, enfatizando cómo la comprensión resulta del conocimiento de conceptos tanto en parte como en su totalidad. De hecho, la psicología organísmica de Bertalanffy fue paralela a la teoría del aprendizaje de Jean Piaget. [31] Algunos consideran que las perspectivas interdisciplinarias son críticas para romper con los modelos y el pensamiento de la era industrial, donde la historia representa la historia y las matemáticas representan las matemáticas, mientras que la especialización en artes y ciencias permanece separada y muchos tratan la enseñanza como un condicionamiento conductista. [32]

        El trabajo contemporáneo de Peter Senge proporciona una discusión detallada de la crítica común de los sistemas educativos basada en supuestos convencionales sobre el aprendizaje, [33] incluidos los problemas con el conocimiento fragmentado y la falta de aprendizaje holístico del "pensamiento de la era de la máquina" que se convirtió en un "modelo de la escuela separada de la vida diaria ". De esta manera, algunos teóricos de sistemas intentan proporcionar alternativas y desarrollar ideas a partir de teorías ortodoxas que se basan en supuestos clásicos, incluidos individuos como Max Weber y Émile Durkheim en sociología y Frederick Winslow Taylor en gestión científica. [34] Los teóricos buscaron métodos holísticos mediante el desarrollo de conceptos de sistemas que pudieran integrarse con diferentes áreas.

        Algunos pueden ver la contradicción del reduccionismo en la teoría convencional (que tiene como tema una sola parte) simplemente como un ejemplo de supuestos cambiantes. El énfasis de la teoría de sistemas pasa de las partes a la organización de las partes, reconociendo las interacciones de las partes como procesos no estáticos y constantes sino dinámicos. Algunos cuestionaron los sistemas cerrados convencionales con el desarrollo de perspectivas de sistemas abiertos. El cambio se originó desde principios y conocimientos absolutos y universales autoritativos hacia el conocimiento conceptual y perceptivo relativo y general [35] y aún permanece en la tradición de los teóricos que buscaban proporcionar medios para organizar la vida humana. En otras palabras, los teóricos repensaron la historia anterior de ideas, no las perdieron. El pensamiento mecanicista fue particularmente criticado, especialmente la metáfora mecanicista de la mente de la era industrial a partir de las interpretaciones de la mecánica newtoniana de los filósofos de la Ilustración y psicólogos posteriores que sentaron las bases de la teoría y la gestión organizacionales modernas a fines del siglo XIX. [36]

        Fundación y desarrollo temprano Editar

        Donde las suposiciones en la ciencia occidental desde Platón y Aristóteles hasta Isaac Newton Principia (1687) históricamente han influido en todas las áreas, desde las ciencias difíciles hasta las sociales (ver, el desarrollo seminal de David Easton del "sistema político" como una construcción analítica), los teóricos de sistemas originales exploraron las implicaciones de los avances del siglo XX en términos de sistemas.

        Entre 1929 y 1951, Robert Maynard Hutchins de la Universidad de Chicago había realizado esfuerzos para fomentar la innovación y la investigación interdisciplinaria en las ciencias sociales, con la ayuda de la Fundación Ford con la División interdisciplinaria de Ciencias Sociales de la Universidad establecida en 1931. [37]

        Muchos de los primeros teóricos de sistemas tenían como objetivo encontrar una teoría general de sistemas que pudiera explicar todos los sistemas en todos los campos de la ciencia.

        "Teoría general de sistemas" (GST alemán: allgemeine Systemlehre) fue acuñado en la década de 1940 por Ludwig von Bertalanffy, quien inicialmente buscó encontrar un nuevo enfoque para el estudio de los sistemas vivos. [3] Bertalanffy primero desarrolló la teoría a través de conferencias a partir de 1937 y luego a través de publicaciones a partir de 1946. [38] Según Mike C. Jackson (2000), Bertalanffy promovió una forma embrionaria de GST ya en las décadas de 1920 y 1930, pero No fue hasta principios de la década de 1950 que se hizo más conocido en los círculos científicos. [39]

        Jackson también afirmó que el trabajo de Bertalanffy se basó en los tres volúmenes de Alexander Bogdanov. Tectologia (1912-1917), proporcionando la base conceptual para GST. [39] Una posición similar la ocupan Richard Mattessich (1978) y Capra (1996). [ ¿Quién? ] A pesar de esto, Bertalanffy ni siquiera mencionó a Bogdanov en sus obras.

        La vista de sistemas se basó en varias ideas fundamentales. Primero, todos los fenómenos pueden verse como una red de relaciones entre elementos o un sistema. En segundo lugar, todos los sistemas, ya sean eléctricos, biológicos o sociales, tienen patrones, comportamientos y propiedades comunes que el observador puede analizar y utilizar para desarrollar una mayor comprensión del comportamiento de los fenómenos complejos y acercarse a la unidad de las ciencias. La filosofía, metodología y aplicación del sistema son complementarias a esta ciencia. [8]

        Consciente de los avances en la ciencia que cuestionaban los supuestos clásicos en las ciencias organizacionales, la idea de Bertalanffy de desarrollar una teoría de sistemas comenzó ya en el período de entreguerras, publicando "Un esquema para la teoría general de sistemas" en el Revista británica de filosofía de la ciencia en 1950. [40]

        En 1954, von Bertalanffy, junto con Anatol Rapoport, Ralph W. Gerard y Kenneth Boulding, se reunieron en el Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento en Palo Alto para discutir la creación de una "sociedad para el avance de la teoría general de sistemas . " En diciembre de ese año, se celebró una reunión de alrededor de 70 personas en Berkeley para formar una sociedad para la exploración y el desarrollo de GST. [41] La Sociedad para la Investigación de Sistemas Generales (rebautizada como Sociedad Internacional de Ciencia de Sistemas en 1988) se estableció en 1956 a partir de entonces como afiliada de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS), [41] catalizando específicamente la teoría de sistemas como un área de estudio. El campo se desarrolló a partir del trabajo de Bertalanffy, Rapoport, Gerard y Boulding, así como de otros teóricos en la década de 1950 como William Ross Ashby, Margaret Mead, Gregory Bateson y C. West Churchman, entre otros.

        Las ideas de Bertalanffy fueron adoptadas por otros que trabajaban en matemáticas, psicología, biología, teoría de juegos y análisis de redes sociales. Los temas que se estudiaron incluyeron los de complejidad, autoorganización, conexionismo y sistemas adaptativos. En campos como la cibernética, investigadores como Ashby, Norbert Wiener, John von Neumann y Heinz von Foerster examinaron matemáticamente los sistemas complejos. Von Neumann descubrió los autómatas celulares y los sistemas de autorreproducción, nuevamente con sólo lápiz y papel. Aleksandr Lyapunov y Jules Henri Poincaré trabajaron en los fundamentos de la teoría del caos sin ningún ordenador. Al mismo tiempo, Howard T. Odum, conocido como ecologista de la radiación, reconoció que el estudio de los sistemas generales requería un lenguaje que pudiera representar la energía, la termodinámica y la cinética a cualquier escala del sistema. Para cumplir con este rol, Odum desarrolló un sistema general, o lenguaje universal, basado en el lenguaje de circuitos de la electrónica, conocido como Lenguaje de Sistemas de Energía.

        La Guerra Fría afectó el proyecto de investigación para la teoría de sistemas de una manera que decepcionó profundamente a muchos de los teóricos seminales. Algunos comenzaron a reconocer que las teorías definidas en asociación con la teoría de sistemas se habían desviado de la visión inicial de la teoría general de sistemas. [42] El economista Kenneth Boulding, uno de los primeros investigadores en teoría de sistemas, estaba preocupado por la manipulación de conceptos de sistemas. Boulding concluyó a partir de los efectos de la Guerra Fría que los abusos de poder siempre resultan ser consecuentes y que la teoría de sistemas podría abordar estos problemas. [43] Desde el final de la Guerra Fría, surgió un interés renovado en la teoría de sistemas, combinado con esfuerzos para fortalecer una visión ética [44] sobre el tema.

        En sociología, el pensamiento sistémico también comenzó en el siglo XX, incluida la teoría de la acción de Talcott Parsons [45] y la teoría de los sistemas sociales de Niklas Luhmann. [46] [47] Según Rudolf Stichweh (2011): [45]: 2

        Desde sus inicios, las ciencias sociales fueron una parte importante del establecimiento de la teoría de sistemas. [L] as dos sugerencias más influyentes fueron las versiones sociológicas integrales de la teoría de sistemas que fueron propuestas por Talcott Parsons desde la década de 1950 y por Niklas Luhmann desde la de 1970.

        Los elementos del pensamiento sistémico también se pueden ver en el trabajo de James Clerk Maxwell, en particular la teoría del control.

        Muchos de los primeros teóricos de sistemas tenían como objetivo encontrar una teoría general de sistemas que pudiera explicar todos los sistemas en todos los campos de la ciencia. Ludwig von Bertalanffy comenzó a desarrollar su 'teoría general de sistemas' a través de conferencias en 1937 y luego a través de publicaciones de 1946. [38] El concepto recibió un enfoque extenso en su libro de 1968, Teoría general de sistemas: fundamentos, desarrollo, aplicaciones. [31]

        El objetivo de Bertalanffy era reunir bajo un mismo título la ciencia organísmica que había observado en su trabajo como biólogo. Su deseo era usar la palabra sistema para aquellos principios que son comunes a los sistemas en general. En Teoría general del sistema (1968), escribió: [31]: 32

        [E] existen modelos, principios y leyes que se aplican a los sistemas generalizados o sus subclases, independientemente de su tipo particular, la naturaleza de los elementos que los componen y las relaciones o "fuerzas" entre ellos. Parece legítimo pedir una teoría, no de sistemas de un tipo más o menos especial, sino de principios universales que se apliquen a los sistemas en general.

        En el prefacio de von Bertalanffy Perspectivas sobre la teoría general de sistemasErvin László declaró: [7]

        Así, cuando von Bertalanffy habló de Allgemeine Systemtheorie, fue coherente con su punto de vista de que estaba proponiendo una nueva perspectiva, una nueva forma de hacer ciencia. No era directamente coherente con una interpretación que a menudo se hace de la "teoría general del sistema", es decir, que es una "teoría (científica) de los sistemas generales". Criticarlo como tal es disparar contra hombres de paja. Von Bertalanffy abrió algo mucho más amplio y de mucho mayor significado que una sola teoría (que, como sabemos ahora, siempre puede ser falsificada y suele tener una existencia efímera): creó un nuevo paradigma para el desarrollo de teorías.

        Bertalanffy contornos consulta de sistemas en tres dominios principales: Filosofía, Ciencia y Tecnología. En su trabajo con el Primer Group, Béla H. Bánáthy generalizó los dominios en cuatro dominios integrables de investigación sistémica.

        1. Filosofía: ontología, epistemología y axiología de sistemas
        2. Teoría: un conjunto de conceptos y principios interrelacionados que se aplican a todos los sistemas /
        3. Metodología: el conjunto de modelos, estrategias, métodos y herramientas que instrumentalizan la teoría y la filosofía de sistemas.
        4. Aplicación: la aplicación e interacción de los dominios.

        Éstos operan en una relación recursiva, explicó, integrando "filosofía" y "teoría" como conocimiento, y "método" y "aplicación" como acción, la investigación de sistemas es, por tanto, acción con conocimiento. [48]

        Campos teóricos Editar

        Cibernética Editar

        La cibernética es el estudio de la comunicación y el control de la retroalimentación regulatoria tanto en sistemas vivos como sin vida (organismos, organizaciones, máquinas) y en combinaciones de ellos. Su enfoque es cómo cualquier cosa (digital, mecánica o biológica) controla su comportamiento, procesa la información, reacciona a la información y cambia o puede cambiarse para lograr mejor esas tres tareas principales.

        Los términos teoría de sistemas y cibernética han sido ampliamente utilizados como sinónimos. Algunos autores usan el término cibernético sistemas para denotar un subconjunto adecuado de la clase de sistemas generales, es decir, aquellos sistemas que incluyen bucles de retroalimentación. Sin embargo, las diferencias de Gordon Pask de los bucles eternos de actores interactuantes (que producen productos finitos) hacen de los sistemas generales un subconjunto adecuado de la cibernética. En cibernética, los sistemas complejos han sido examinados matemáticamente por investigadores como W. Ross Ashby, Norbert Wiener, John von Neumann y Heinz von Foerster.

        Los hilos de la cibernética comenzaron a fines del siglo XIX y condujeron a la publicación de obras seminales (como Wiener's Cibernética en 1948 y Bertalanffy Teoría de sistemas generales en 1968). La cibernética surgió más de los campos de la ingeniería y GST de la biología. En todo caso, parece que aunque los dos probablemente se influenciaron mutuamente, la cibernética tuvo la mayor influencia. Bertalanffy se enfocó específicamente en distinguir entre las áreas al señalar la influencia de la cibernética:

        La teoría de sistemas se identifica frecuentemente con la cibernética y la teoría del control. Esto nuevamente es incorrecto. La cibernética como teoría de los mecanismos de control en la tecnología y la naturaleza se basa en los conceptos de información y retroalimentación, pero como parte de una teoría general de sistemas. [E] l modelo es de amplia aplicación pero no debe identificarse con la 'teoría de sistemas' en general. [y] es necesario advertir contra su imprudente expansión a campos para los que sus conceptos no están hechos. [31]: 17–23

        La cibernética, la teoría de las catástrofes, la teoría del caos y la teoría de la complejidad tienen el objetivo común de explicar los sistemas complejos que consisten en una gran cantidad de partes que interactúan mutuamente e interrelacionan en términos de esas interacciones. Los autómatas celulares, las redes neuronales, la inteligencia artificial y la vida artificial son campos relacionados, pero no intente describir sistemas complejos (singulares) generales (universales). El mejor contexto para comparar las diferentes "C" -Teorías sobre sistemas complejos es histórico, que enfatiza diferentes herramientas y metodologías, desde la matemática pura en sus inicios hasta la informática pura en la actualidad. Desde el comienzo de la teoría del caos, cuando Edward Lorenz descubrió accidentalmente un atractor extraño con su computadora, las computadoras se han convertido en una fuente de información indispensable. No se podría imaginar el estudio de sistemas complejos sin el uso de computadoras en la actualidad.

        Tipos de sistema Editar

        Sistemas adaptativos complejos Editar

        Los sistemas adaptativos complejos (CAS), acuñados por John H. Holland, Murray Gell-Mann y otros en el Instituto interdisciplinario de Santa Fe, son casos especiales de sistemas complejos: son complejo en que son diversos y están compuestos de múltiples elementos interconectados, son adaptado en el sentido de que tienen la capacidad de cambiar y aprender de la experiencia.

        A diferencia de los sistemas de control, en los que la retroalimentación negativa amortigua e invierte los desequilibrios, los CAS a menudo están sujetos a retroalimentación positiva, que magnifica y perpetúa los cambios, convirtiendo las irregularidades locales en características globales.


        Sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la oncología radioterápica personalizada y participativa

        Se está produciendo un cambio de paradigma de la medicina poblacional actual a la medicina personalizada y participativa. Esta transición está respaldada por el desarrollo de sistemas de apoyo a las decisiones clínicas basados ​​en modelos de predicción del resultado del tratamiento. En oncología radioterápica, estos modelos 'aprenden' utilizando tecnologías de información avanzadas e innovadoras (idealmente de forma distribuida; vea la animación: http://youtu.be/ZDJFOxpwqEA) de todos los datos médicos disponibles / apropiados (clínicos, de tratamiento, de imágenes , biológico / genético, etc.) para lograr la mayor precisión posible con respecto a la predicción de la respuesta tumoral y la toxicidad tisular normal. En este documento de posición, ofrecemos una descripción general de los factores que están asociados con los resultados en oncología de radiación y discutimos la metodología detrás del desarrollo de modelos de predicción precisos, que es un proceso multifacético. Después del desarrollo / validación inicial y la introducción clínica, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones deben reevaluarse constantemente (a través de procedimientos de garantía de calidad) en diferentes conjuntos de datos de pacientes con el fin de refinar y volver a optimizar los modelos, asegurando la utilidad continua de los modelos. En un futuro razonablemente cercano, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones estarán completamente integrados dentro de la clínica, y los datos y el conocimiento se compartirán de manera estandarizada, dinámica y potencialmente global, lo que permitirá una medicina verdaderamente personalizada y participativa.

        Palabras clave: Sistemas de apoyo a la decisión Modelos de predicción Radioterapia Toma de decisiones compartida.


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        Patrocinado por: Programa de investigación Superfund de NIEHS

        Archivado: miércoles, 11 de octubre de 2017

        El Programa de Investigación Superfund (SRP) del NIEHS está organizando una serie de seminarios centrados en las vías de resultados adversos (AOP), que son formas estructuradas de representar eventos biológicos que conducen a efectos adversos para la salud. En la primera sesión, el personal de la Agencia de Protección Ambiental de los EE. UU. (EPA) brindará una introducción y descripción general de los AOP y discutirá la base de conocimientos de AOP, que está diseñada para albergar descripciones de los mecanismos biológicos subyacentes a la toxicidad química de una manera estructurada.

        El marco AOP se desarrolló como un medio para organizar el conocimiento biológico y toxicológico sobre los vínculos entre las perturbaciones a nivel molecular de los sistemas biológicos por factores estresantes y los peligros apicales (por ejemplo, enfermedades en humanos, reducción de la supervivencia, el crecimiento, la reproducción en la vida silvestre) que pueden resultar . Como tal, el marco de AOP puede ayudar a respaldar un mayor uso de datos mecánicos o basados ​​en rutas en la evaluación de riesgos y la toma de decisiones regulatorias.

        Daniel Villeneuve, Ph.D., presentará el marco de AOP, los principios fundamentales que guían el desarrollo y la descripción de los AOP dentro de la base de conocimientos de AOP, y dará ejemplos de algunas aplicaciones destacadas de los AOP.

        Stephen Edwards, Ph.D., discutirá el diseño de la base de conocimientos de AOP y cómo esto apoya tanto el desarrollo como el uso de AOP. Incluirá el montaje de redes AOP y su importancia al utilizar AOP. También considerará métodos para desarrollar redes de AOP de forma automatizada para complementar los esfuerzos de desarrollo de AOP impulsados ​​por expertos dentro de la base de conocimientos de AOP.

        Este seminario web también respalda un próximo taller de NIEHS / NHLBI, Comprensión de los efectos combinados de los estresores ambientales químicos y no químicos: aterosclerosis como modelo, que tendrá lugar en NIEHS en Research Triangle Park, Carolina del Norte, del 3 al 4 de abril , 2018. El objetivo de este taller es identificar los mecanismos / vías biológicos clave de los efectos combinados de los estresores químicos y no químicos asociados con la aterosclerosis. Un área de investigación crítica que requiere mayor exploración son los mecanismos biológicos y los efectos de la exposición tanto a sustancias químicas ambientales (p. Ej., Contaminación del aire, hidrocarburos aromáticos policíclicos, metales, pesticidas) como a factores estresantes no químicos (p. Ej., Psicosocial, estilo de vida, calidad de vida, etc.). mala nutrición, agentes infecciosos, factores de estrés físico) a lo largo del tiempo y las funciones que pueden desempeñar en el desarrollo de la enfermedad (p. ej., cáncer, cardíaco, metabólico, neurológico). Este taller reunirá a expertos para discutir el estado de la ciencia relacionada con las vías biológicas subyacentes asociadas, cuando se combinan, con factores de estrés químicos y no químicos en relación con la aterosclerosis. Este taller utilizará el marco AOP para ayudar en la discusión de las vías consideradas por los participantes del taller.

        Descargo de responsabilidad sobre accesibilidad, grabación y contenido

        Aviso de la Ley de rehabilitación para ajustes razonables

        Es política de la EPA hacer ajustes razonables a las personas con discapacidades que deseen participar en los programas y actividades de la agencia, de conformidad con la Ley de Rehabilitación de 1973, 29 U.S.C. 791. Cualquier solicitud de adaptación debe hacerse a Sara Amolegbe al 919-213-4906 o [email protected], preferiblemente una semana o más antes del seminario web, para que la EPA tenga tiempo suficiente para procesar la solicitud. La EPA agradecería recomendaciones específicas de los solicitantes que especifiquen la naturaleza o el tipo de acomodación necesaria. Tenga en cuenta que las solicitudes de adaptación para subtítulos no son necesarias. Se proporcionarán subtítulos para todos los seminarios web de CLU-IN a partir del 1 de octubre de 2016.

        Grabación de seminarios web

        Al participar en este seminario web CLU-IN, automáticamente acepta autorizar la grabación de contenido de audio y visual presentado durante este evento en vivo y acepta el uso posterior de esta grabación en el dominio público por parte de la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. Esta grabación puede incluir preguntas, comentarios y respuestas a encuestas que usted proporcione durante el evento en vivo, además de su nombre, voz, imagen o semejanza. Esta grabación estará disponible después de la conclusión del evento en vivo como parte de los archivos del seminario web CLU-IN y permanecerá disponible indefinidamente. Si no desea dar su consentimiento para la grabación, no se una al evento en vivo y comuníquese con Jean Balent al (703) 603-9924 o [email protected] para discutir sus inquietudes.

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        Presentadores:

        Daniel L. Villeneuve, Ph.D., Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos ([email protected] o 218-529-5217)
        Daniel L. Villeneuve, Ph.D., es un toxicólogo investigador de la Oficina de Investigación y Desarrollo (ORD) de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. Recibió una licenciatura en Recursos Hídricos y Zoología de la Universidad de Wisconsin-Stevens Point y un Ph.D. en Zoología y Toxicología Ambiental de la Universidad Estatal de Michigan. Después de realizar una beca posdoctoral en la Universidad Estatal de Oregon, el Dr. Villeneuve se unió a la División de Ecología del Continente Medio de la EPA de EE. UU. En 2004. Actualmente, el Dr. Villeneuve se desempeña como Líder de Proyecto para un programa de investigación interdisciplinario centrado en el desarrollo y la aplicación de vías de resultados adversos ( AOP). Tiene más de 20 años de experiencia en la investigación de ecotoxicología de agua dulce y ha sido reconocido con 17 premios de logros científicos y tecnológicos de la EPA de EE. UU., Tres medallas de bronce y es miembro de la Academia Nacional de Ciencias de EE. UU. Y de la Fundación Kavli. El Dr. Villeneuve ha sido autor o coautor de más de 160 artículos revisados ​​por pares en el campo de la ecotoxicología y se desempeña como editor asociado de Environmental Toxicology and Chemistry y asesor experto internacional en detección molecular y toxicogenómica de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos ( OCDE).

        Stephen Edwards, Ph.D., Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos ([email protected] o 919-541-0514)
        Stephen Edwards, Ph.D., es un biólogo de sistemas dentro del Laboratorio de Investigación de Efectos Ambientales y de Salud Nacional de la Agencia de Protección Ambiental de los EE. UU. (EPA-NHEERL) en Research Triangle Park, Carolina del Norte El Dr. Edwards es el líder de la EPA en un esfuerzo internacional para desarrollar un Base de conocimientos sobre la vía de resultados adversos (AOP), que está diseñada para albergar descripciones de los mecanismos biológicos subyacentes a la toxicidad química de manera estructurada. También está liderando un esfuerzo de la EPA para crear AOP pronosticados computacionalmente mediante la integración de datos de la literatura publicada, bases de datos ómicas y datos de toxicidad de HTS. Se desempeña como asesor principal en la Oficina de Investigación y Desarrollo (ORD) en temas relacionados con el desarrollo de modelos de toxicología predictiva de enfermedades utilizando genómica, proteómica y metabolómica. Con una combinación de experiencia experimental y computacional, el Dr. Edwards también sirve como enlace con el Centro Nacional de Toxicología Computacional (NCCT) de la EPA y trabaja en herramientas basadas en la web para apoyar la investigación de biología de sistemas dentro de la EPA. El Dr. Edwards recibió su licenciatura en química de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill y su doctorado en farmacología del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt. Antes de unirse a la EPA, se desempeñó como científico investigador senior e investigador asociado en Rosetta Inpharmatics (Merck & Co.), en Seattle, Washington, un líder reconocido en enfoques computacionales y de sistemas para el desarrollo de fármacos.

        Moderador:

        Michelle Olive, Ph.D., Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre ([email protected] o 301-435-0550)
        Michelle Olive, Ph.D. es el subdirector de la División de Aterosclerosis y Enfermedad de las Arterias Coronarias de la División de Ciencias Cardiovasculares del programa extramural del Instituto Nacional del Corazón, Pulmón y la Sangre (NHLBI) en los Institutos Nacionales de Salud (NIH). Maneja una cartera de investigación clínica básica, traslacional y temprana en las áreas de aterosclerosis, biología vascular, inflamación, genoma no codificante, microbioma y enfermedades vasculares raras. Ella supervisa un programa Trans-NIH que fomenta la colaboración entre los investigadores intramuros y extramuros y el Centro clínico de los NIH.


        Cursos de biología (BIOL)

        Consultivo: ENGL 101 o elegibilidad para ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este es un curso introductorio para no especializadores que enfatiza el método científico en la investigación de los orígenes, fisiología, roles ecológicos y características comparativas de los organismos vivos.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto

        Requisito previo: ENGL 015 o elegibilidad para ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este es un curso introductorio que presenta principios biológicos con énfasis en el cuerpo humano. Los temas incluyen biología celular, histología, principales sistemas corporales, genética y herencia, interacción humana con el medio ambiente y las principales enfermedades humanas.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto

        Consultivo: Elegibilidad para ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación SBVC.

        El curso presenta las consecuencias ecológicas del uso de recursos humanos y el crecimiento de la población. Se pone énfasis en los sistemas de soporte vital de la tierra y los problemas ambientales actuales que amenazan la salud humana y la supervivencia de las especies.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Consultivo: ENGL 101 o elegibilidad para ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este es un curso introductorio que explora la historia de la vida en la tierra. El papel de la selección natural y la evidencia de la geología, la biogeografía y la paleontología se combinarán con fósiles y organismos recientes para interpretar las pistas de la historia de la vida en la tierra.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Consultivo: ENGL 101 o elegibilidad para ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este es un curso introductorio que explora la historia de la vida en la tierra. El papel de la selección natural y la evidencia de la geología, la biogeografía y la paleontología se combinarán con fósiles y organismos recientes para interpretar las pistas de la historia de la vida en la tierra. Este curso está dirigido a estudiantes en el Programa de Honores, pero está abierto a todos los estudiantes que deseen cursos más desafiantes.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 36 horas presenciales

        Consultivo: ENGL 015 o elegibilidad para ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este curso es un examen de los problemas sociales, económicos, psicológicos, médicos y legales relacionados con las enfermedades de transmisión sexual. Los temas incluyen la patogénesis, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades de transmisión sexual destacadas, incluido el impacto de la biotecnología actual en el desarrollo, el tratamiento y el diagnóstico de vacunas. Se revisarán las actitudes y medidas históricas y cambiantes hacia el control de las enfermedades de transmisión sexual.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto

        Consultivo: ENGL 101 o ENGL 101H

        Este curso es una introducción general a los fundamentos de la herencia humana. Los temas incluyen patrones de herencia, la estructura del ADN y su función, el papel que juegan las mutaciones en las enfermedades genéticas y el cáncer, la interacción entre los genes y el medio ambiente, y los avances recientes en biotecnología y su impacto en la sociedad.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Consultivo: ENGL 101 o ENGL 101H según lo determinado por el proceso de evaluación SBVC y MATH 096 o elegibilidad para MATH 095 según lo determinado por el proceso de evaluación SBVC.

        Este curso es una introducción de un semestre a la anatomía y fisiología humana. El curso está destinado a cumplir con el requisito previo para los estudiantes que ingresan al programa de Técnico Psiquiátrico u otros programas profesionales que aceptan un curso de conferencia / laboratorio en anatomía y fisiología humana.

        Título asociado aplicable

        Transferencias solo a CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Prerrequisito / Co-requisito: CHEM 150 y MATH 102 o elegibilidad para MATH 102 o superior según lo determinado por el proceso de evaluación SBVC.

        Este curso es una introducción a los aspectos celulares y moleculares de la biología que enfatiza los principios del proceso científico, la evolución por selección natural, la estructura y función de las células procariotas y eucariotas, la genética clásica y moderna y los conceptos que integran las actividades celulares con las de los organismos. Los conceptos y la aplicación del diseño experimental se enfatizan en el laboratorio. Este es el primer semestre de tres cursos de introducción a la biología para los preprofesionales, los principales en biología u otros interesados ​​en un estudio en profundidad de la biología.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        C-ID: BIOL 190 / 135S

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Requisito previo: BIOL 205 y CHEM 150 y MATH 102 o elegibilidad para MATH 102 o superior según lo determinado por el proceso de evaluación SBVC.

        Consultivo: ENGL 101 o ENGL 101H o elegibilidad para ENGL 102 o ENGL 102H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este curso es una introducción a la diversidad de organismos, su estructura, función y adaptaciones al medio ambiente. El curso requiere la participación en excursiones. Este curso es parte de una serie de tres semestres de introducción a la biología para los preprofesionales, los principales en biología u otros interesados ​​en un estudio en profundidad de la biología. C-ID: BIOL 140 / 130S / 135S

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Requisito previo: BIOL 205 y CHEM 150 y MATH 102 o elegibilidad para MATH 102 o superior según lo determinado por el proceso de evaluación SBVC.

        Consultivo: ENGL 101 o ENGL 101H o elegibilidad para ENGL 102 o ENGL 102H según lo determinado por el proceso de evaluación de SBVC.

        Este curso es una introducción a los principios de la evolución y los procesos ecológicos que gobiernan los organismos y las poblaciones. El curso está dirigido a estudiantes preprofesionales o de biología. El curso requiere la participación y finalización de un proyecto de campo y la participación en excursiones de fin de semana. Este curso es parte de una serie de tres semestres de introducción a la biología para los preprofesionales, los principales en biología u otros interesados ​​en un estudio en profundidad de la biología.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        C-ID: BIOL 130S / 135S

        DIR: 54 horas de contacto

        Los estudiantes con trabajo de curso previo en biología pueden realizar proyectos asignados que involucren investigación y análisis de temas seleccionados. Este estudio independiente es para estudiantes que estén interesados ​​en ampliar sus conocimientos de biología. Antes del registro, se debe preparar un contrato. Consulte al instructor para obtener más detalles.

        Título asociado aplicable

        Transferencias solo a CSU

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Consultivo: BIOL 100 y ENGL 101 o ENGL 101H

        Este es el primer semestre de una secuencia de dos semestres que presenta a los estudiantes los conceptos y principios básicos de la anatomía y fisiología humanas. Este curso proporciona una base para especializaciones profesionales pre-aliadas u otras personas interesadas en el estudio avanzado de biología humana. Los temas incluyen química orgánica e inorgánica, orientación y organización del cuerpo, citología, histología, balance de líquidos y electrolitos, y los siguientes sistemas: nervioso, esquelético, muscular, nervioso, sistema digestivo y metabolismo. El curso incluye disecciones de especímenes preservados.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        C-ID: BIOL 115 BS

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Requisito previo: BIOL 250

        Consultivo: BIOL 100 y CHEM 101 o CHEM 105

        Este es el segundo semestre de una secuencia de dos semestres que presenta a los estudiantes los conceptos y principios básicos de la anatomía y fisiología humanas. Este curso proporciona una base para los graduados preprofesionales u otros interesados ​​en el estudio avanzado de la biología humana. Los temas incluyen el equilibrio de líquidos y electrolitos y el siguiente sistema corporal: tegumentario, cardiovascular, linfático, respiratorio, urinario, endocrino y reproductivo. El curso incluye disecciones de especímenes preservados.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        C-ID: BIOL 115 BS

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Requisito previo: MATEMÁTICAS 095 o MATEMÁTICAS 096

        Consultivo: BIOL 100 y ENGL 101 o ENGL 101H

        Este es un curso completo de conferencia / laboratorio en anatomía humana. Está organizado para explorar el cuerpo tanto a nivel regional como sistémico. El curso estudia la anatomía macroscópica con una disección extensa del gato y otros órganos importantes. Las comparaciones relevantes con los sistemas y estructuras humanos se enfatizan en la parte de laboratorio del curso. Se incluyen la anatomía histológica y celular, ya que se aplican a diversas estructuras y sistemas.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        C-ID: BIOL 110B

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 54 horas de contacto

        Requisito previo: BIOL 260 y CHEM 105 o CHEM 101

        Este curso es el segundo semestre de una secuencia de dos semestres. Se basa en la comprensión de la estructura para explicar las funciones dinámicas del cuerpo humano a nivel celular. Los temas incluyen la fisiología de los siguientes sistemas: muscular, esquelético, nervioso, endocrino, cardiovascular, respiratorio, digestivo, urinario y reproductivo. Los mecanismos homeostáticos y las interrelaciones de los sistemas de órganos del cuerpo se enfatizan y mejoran con ilustraciones clínicas.

        Título asociado aplicable

        Transferencias a UC / CSU

        C-ID: BIOL 120B

        Conferencia: 54 horas de contacto
        Laboratorio: 108 horas de contacto

        Requisito previo: BIOL 205 o CHEM 101

        Consultivo: BIOL 100 y ENGL 101 o ENGL 101H

        Este curso es una introducción formal a los principios fundamentales de microbiología e inmunología. Se presta atención a la morfología, control, metabolismo y genética de los microorganismos. Se hace hincapié en la patogenia y la inmunidad a las enfermedades infecciosas.


        Contenido

        Desarrollo temprano Editar

        Poco después del comienzo de las computadoras modernas a fines de la década de 1940 y principios de la de 1950, los investigadores comenzaron a darse cuenta del inmenso potencial que estas máquinas tenían para la sociedad moderna. Uno de los primeros desafíos fue hacer que esa máquina fuera capaz de "pensar" como humanos. En particular, hacer que estas máquinas sean capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo médico / sanitario presentó el desafío tentador de permitir que estas máquinas tomen decisiones de diagnóstico médico. [9]

        Por lo tanto, a fines de la década de 1950, justo después de que la era de la información había llegado por completo, los investigadores comenzaron a experimentar con la posibilidad de utilizar la tecnología informática para emular la toma de decisiones humana. Por ejemplo, los investigadores biomédicos comenzaron a crear sistemas asistidos por computadora para aplicaciones de diagnóstico en medicina y biología. Estos primeros sistemas de diagnóstico utilizaron los síntomas de los pacientes y los resultados de las pruebas de laboratorio como insumos para generar un resultado de diagnóstico. [10] [11] Estos sistemas se describieron a menudo como las primeras formas de sistemas expertos. Sin embargo, los investigadores se habían dado cuenta de que existían limitaciones significativas al utilizar métodos tradicionales como los diagramas de flujo [12] [13], la comparación de patrones estadísticos [14] o la teoría de la probabilidad. [15] [16]

        Introducción formal y desarrollos posteriores Editar

        Esta situación anterior condujo gradualmente al desarrollo de sistemas expertos, que utilizaban enfoques basados ​​en el conocimiento. Estos sistemas expertos en medicina fueron el sistema experto MYCIN [17], el sistema experto INTERNIST-I [18] y más tarde, a mediados de los 80, el CADUCEUS. [19]

        Los sistemas expertos fueron introducidos formalmente alrededor de 1965 [20] por el Proyecto de Programación Heurística de Stanford dirigido por Edward Feigenbaum, a quien a veces se lo denomina el "padre de los sistemas expertos". Otros colaboradores tempranos clave fueron Bruce Buchanan y Randall Davis. Los investigadores de Stanford intentaron identificar dominios donde la experiencia era altamente valorada y compleja, como el diagnóstico de enfermedades infecciosas (Mycin) y la identificación de moléculas orgánicas desconocidas (Dendral). La idea de que "los sistemas inteligentes derivan su poder del conocimiento que poseen más que de los formalismos específicos y esquemas de inferencia que utilizan" [21], como dijo Feigenbaum, fue en ese momento un importante paso adelante, ya que la investigación anterior se había centrado sobre métodos computacionales heurísticos, que culminaron en intentos de desarrollar solucionadores de problemas de propósito muy general (principalmente el trabajo conjunto de Allen Newell y Herbert Simon). [22] Los sistemas expertos se convirtieron en algunas de las primeras formas verdaderamente exitosas de software de inteligencia artificial (IA). [4] [5] [6] [7] [8]

        También se realizaron investigaciones sobre sistemas expertos en Francia. Mientras que en los EE. UU. El enfoque tendía a estar en los sistemas basados ​​en reglas, primero en los sistemas codificados en la parte superior de los entornos de programación LISP y luego en los shells de sistemas expertos desarrollados por proveedores como Intellicorp, en Francia la investigación se centró más en los sistemas desarrollados en Prolog.La ventaja de los shells de sistemas expertos era que eran algo más fáciles de usar para los que no eran programadores. La ventaja de los entornos Prolog era que no se centraban solo en si-entonces Los entornos de rules Prolog proporcionaron una realización mucho mejor de un entorno lógico completo de primer orden. [23] [24]

        En la década de 1980 proliferaron los sistemas expertos. Las universidades ofrecieron cursos de sistemas expertos y dos tercios de las empresas Fortune 500 aplicaron la tecnología en sus actividades comerciales diarias. [3] [25] El interés fue internacional con el proyecto Fifth Generation Computer Systems en Japón y el aumento de la financiación de la investigación en Europa.

        En 1981, se introdujo la primera PC IBM, con el sistema operativo PC DOS. El desequilibrio entre la alta asequibilidad de los chips relativamente poderosos en la PC, en comparación con el costo mucho más caro de la potencia de procesamiento en los mainframes que dominaban el mundo de la TI corporativa en ese momento, creó un nuevo tipo de arquitectura para la computación corporativa, denominado el modelo cliente-servidor. [26] Los cálculos y el razonamiento se podrían realizar a una fracción del precio de un mainframe utilizando una PC. Este modelo también permitió a las unidades de negocio pasar por alto los departamentos de TI corporativos y construir directamente sus propias aplicaciones. Como resultado, el servidor cliente tuvo un impacto tremendo en el mercado de sistemas expertos. Los sistemas expertos ya eran valores atípicos en gran parte del mundo empresarial, y requerían nuevas habilidades que muchos departamentos de TI no tenían y no estaban ansiosos por desarrollar. Eran un ajuste natural para los nuevos shells basados ​​en PC que prometían poner el desarrollo de aplicaciones en manos de usuarios finales y expertos. Hasta entonces, el entorno de desarrollo principal para sistemas expertos había sido las máquinas Lisp de gama alta de Xerox, Symbolics y Texas Instruments. Con el auge de la computación en PC y servidor cliente, proveedores como Intellicorp e Inference Corporation cambiaron sus prioridades al desarrollo de herramientas basadas en PC. Además, nuevos proveedores, a menudo financiados con capital de riesgo (como Aion Corporation, Neuron Data, Exsys y muchos otros [27] [28]), comenzaron a aparecer con regularidad.

        El primer sistema experto que se utilizó en capacidad de diseño para un producto a gran escala fue el programa de software SID (Síntesis de diseño integral), desarrollado en 1982. Escrito en LISP, SID generó el 93% de las puertas lógicas de la CPU VAX 9000. [29] La entrada al software fue un conjunto de reglas creadas por varios diseñadores de lógica expertos. SID expandió las reglas y generó rutinas de síntesis lógica de software muchas veces el tamaño de las reglas mismas. Sorprendentemente, la combinación de estas reglas dio como resultado un diseño general que excedió las capacidades de los propios expertos y, en muchos casos, superó a las contrapartes humanas. Si bien algunas reglas contradecían otras, los parámetros de control de alto nivel para la velocidad y el área proporcionaron el desempate. El programa fue muy controvertido, pero se utilizó de todos modos debido a las limitaciones presupuestarias del proyecto. Fue cancelado por los diseñadores de lógica después de la finalización del proyecto VAX 9000.

        Durante los años anteriores a mediados de la década de 1970, las expectativas de lo que los sistemas expertos pueden lograr en muchos campos tendían a ser extremadamente optimistas. Al comienzo de estos primeros estudios, los investigadores esperaban desarrollar sistemas expertos completamente automáticos (es decir, completamente computarizados). Las expectativas de la gente sobre lo que pueden hacer las computadoras eran con frecuencia demasiado idealistas. Esta situación cambió radicalmente después de que Richard M. Karp publicara su artículo revolucionario: “Reducibilidad entre problemas combinatorios” a principios de la década de 1970. [30] Gracias al trabajo de Karp quedó claro que existen ciertas limitaciones y posibilidades cuando uno diseña algoritmos de computadora. Sus hallazgos describen lo que las computadoras pueden hacer y lo que no pueden hacer. Muchos de los problemas computacionales relacionados con este tipo de sistemas expertos tienen ciertas limitaciones pragmáticas. Estos hallazgos sentaron las bases que llevaron a los próximos desarrollos en el campo. [9]

        En la década de 1990 y más allá, el término Experto en Sistemas y la idea de un sistema de inteligencia artificial independiente se eliminó en su mayoría del léxico de TI. Hay dos interpretaciones de esto. Una es que "los sistemas expertos fallaron": el mundo de las tecnologías de la información siguió adelante porque los sistemas expertos no cumplieron su promesa exagerada. [31] [32] El otro es el espejo opuesto, que los sistemas expertos fueron simplemente víctimas de su éxito: a medida que los profesionales de TI comprendieron conceptos como los motores de reglas, estas herramientas dejaron de ser herramientas independientes para desarrollar propósitos especiales. experto sistemas, a ser una de las muchas herramientas estándar. [33] Muchos de los principales proveedores de conjuntos de aplicaciones comerciales (como SAP, Siebel y Oracle) integraron capacidades de sistemas expertos en su conjunto de productos como una forma de especificar la lógica empresarial; los motores de reglas ya no sirven simplemente para definir las reglas y Expertos utilizarían, pero para cualquier tipo de lógica empresarial compleja, volátil y crítica, a menudo van de la mano con los entornos de integración y automatización de procesos empresariales. [34] [35] [36]

        Enfoques actuales de los sistemas expertos Editar

        Las limitaciones del tipo anterior de sistemas expertos han impulsado a los investigadores a desarrollar nuevos tipos de enfoques. Han desarrollado enfoques más eficientes, flexibles y poderosos para simular el proceso humano de toma de decisiones. Algunos de los enfoques que han desarrollado los investigadores se basan en nuevos métodos de inteligencia artificial (IA) y, en particular, en enfoques de aprendizaje automático y minería de datos con un mecanismo de retroalimentación. [37] Las redes neuronales recurrentes suelen aprovechar estos mecanismos. Relacionada está la discusión sobre la sección de desventajas.

        Los sistemas modernos pueden incorporar nuevos conocimientos más fácilmente y, por lo tanto, actualizarse fácilmente. Estos sistemas pueden generalizar mejor a partir del conocimiento existente y manejar grandes cantidades de datos complejos. Relacionado está el tema de big data aquí. A veces, este tipo de sistemas expertos se denominan "sistemas inteligentes". [9]

        Un sistema experto es un ejemplo de un sistema basado en el conocimiento. Los sistemas expertos fueron los primeros sistemas comerciales en utilizar una arquitectura basada en el conocimiento. Un sistema basado en el conocimiento se compone esencialmente de dos subsistemas: la base de conocimiento y el motor de inferencia. [39]

        La base de conocimientos representa hechos sobre el mundo. En los primeros sistemas expertos como Mycin y Dendral, estos hechos se representaban principalmente como afirmaciones planas sobre variables. En sistemas expertos posteriores desarrollados con shells comerciales, la base de conocimientos adquirió más estructura y utilizó conceptos de la programación orientada a objetos. El mundo se representó como clases, subclases y las instancias y aserciones fueron reemplazadas por valores de instancias de objetos. Las reglas funcionaron consultando y afirmando valores de los objetos.

        El motor de inferencia es un sistema de razonamiento automatizado que evalúa el estado actual de la base de conocimientos, aplica reglas relevantes y luego afirma nuevos conocimientos en la base de conocimientos. El motor de inferencia también puede incluir habilidades para la explicación, de modo que pueda explicar a un usuario la cadena de razonamiento utilizada para llegar a una conclusión particular rastreando las reglas que dieron lugar a la afirmación. [40]

        Hay principalmente dos modos para un motor de inferencia: encadenamiento hacia adelante y encadenamiento hacia atrás. Los diferentes enfoques vienen dictados por si el motor de inferencia está siendo impulsado por el antecedente (lado izquierdo) o el consecuente (lado derecho) de la regla. Al encadenar hacia adelante, un antecedente dispara y afirma el consecuente. Por ejemplo, considere la siguiente regla:

        Un ejemplo simple de encadenamiento directo sería afirmar al Hombre (Sócrates) en el sistema y luego activar el motor de inferencia. Coincidiría con R1 y afirmaría Mortal (Sócrates) en la base de conocimientos.

        El encadenamiento hacia atrás es un poco menos sencillo. Al encadenar hacia atrás, el sistema analiza las posibles conclusiones y trabaja hacia atrás para ver si pueden ser ciertas. Entonces, si el sistema estuviera tratando de determinar si Mortal (Sócrates) es verdadero, encontraría R1 y consultaría la base de conocimiento para ver si Man (Sócrates) es verdadero. Una de las primeras innovaciones de los shells de sistemas expertos fue integrar motores de inferencia con una interfaz de usuario. Esto podría ser especialmente poderoso con el encadenamiento hacia atrás. Si el sistema necesita conocer un hecho en particular pero no lo hace, entonces simplemente puede generar una pantalla de entrada y preguntar al usuario si la información es conocida. Entonces, en este ejemplo, podría usar R1 para preguntarle al usuario si Sócrates era un hombre y luego usar esa nueva información en consecuencia.

        El uso de reglas para representar explícitamente el conocimiento también permitió la capacidad de explicación. En el ejemplo simple anterior, si el sistema había usado R1 para afirmar que Sócrates era mortal y un usuario deseaba entender por qué Sócrates era mortal, podría consultar el sistema y el sistema miraría hacia atrás en las reglas que se activaron para causar la afirmación y presentar esas reglas al usuario como explicación. En inglés, si el usuario pregunta "¿Por qué Sócrates es mortal?" el sistema respondería "Porque todos los hombres son mortales y Sócrates es un hombre". Un área importante de investigación fue la generación de explicaciones a partir de la base de conocimientos en inglés natural en lugar de simplemente mostrar las reglas más formales pero menos intuitivas. [41]

        A medida que evolucionaron los sistemas expertos, se incorporaron muchas técnicas nuevas en varios tipos de motores de inferencia. [42] Algunos de los más importantes fueron:

        • Mantenimiento de la verdad. Estos sistemas registran las dependencias en una base de conocimientos de modo que cuando se modifican los hechos, el conocimiento dependiente se puede modificar en consecuencia. Por ejemplo, si el sistema se entera de que Sócrates ya no es un hombre, revocará la afirmación de que Sócrates es mortal.
        • Razonamiento hipotético. En esto, la base de conocimientos se puede dividir en muchas vistas posibles, también conocidas como mundos. Esto permite que el motor de inferencia explore múltiples posibilidades en paralelo. Por ejemplo, el sistema puede querer explorar las consecuencias de ambas afirmaciones, ¿qué será cierto si Sócrates es un hombre y qué será cierto si no lo es?
        • Sistemas de incertidumbre. Una de las primeras extensiones del uso simple de reglas para representar el conocimiento fue también asociar una probabilidad con cada regla. Entonces, no para afirmar que Sócrates es mortal, sino para afirmar que Sócrates mayo ser mortal con algún valor de probabilidad. Las probabilidades simples se ampliaron en algunos sistemas con mecanismos sofisticados para el razonamiento incierto, como la lógica difusa y la combinación de probabilidades. clasificación. Con la adición de clases de objetos a la base de conocimientos, fue posible un nuevo tipo de razonamiento. Además de razonar simplemente sobre los valores de los objetos, el sistema también podría razonar sobre las estructuras de los objetos. En este sencillo ejemplo, Man puede representar una clase de objeto y R1 puede redefinirse como una regla que define la clase de todos los hombres. Estos tipos de motores de inferencia de propósito especial se denominan clasificadores. Aunque no fueron muy utilizados en sistemas expertos, los clasificadores son muy poderosos para dominios volátiles no estructurados y son una tecnología clave para Internet y la Web Semántica emergente. [43] [44]

        El objetivo de los sistemas basados ​​en el conocimiento es hacer que la información crítica requerida para que el sistema funcione sea explícita en lugar de implícita. [45] En un programa informático tradicional, la lógica está incrustada en un código que normalmente solo puede ser revisado por un especialista en TI. Con un sistema experto, el objetivo era especificar las reglas en un formato intuitivo y de fácil comprensión, revisión e incluso edición por expertos en el dominio en lugar de expertos en TI. Los beneficios de esta representación explícita del conocimiento fueron el desarrollo rápido y la facilidad de mantenimiento.

        La facilidad de mantenimiento es el beneficio más obvio. Esto se logró de dos maneras. Primero, al eliminar la necesidad de escribir código convencional, muchos de los problemas normales que pueden ser causados ​​por incluso pequeños cambios en un sistema podrían evitarse con sistemas expertos. Esencialmente, el flujo lógico del programa (al menos en el nivel más alto) era simplemente un hecho para el sistema, simplemente invoca el motor de inferencia. Esta también fue una de las razones del segundo beneficio: la creación rápida de prototipos. Con un shell de sistema experto, era posible ingresar algunas reglas y desarrollar un prototipo en días en lugar de los meses o años típicamente asociados con proyectos de TI complejos.

        Una afirmación de los shells de sistemas expertos que se hacía a menudo era que eliminaban la necesidad de programadores capacitados y que los expertos podían desarrollar sistemas por sí mismos. En realidad, esto rara vez era cierto. Si bien las reglas de un sistema experto eran más comprensibles que el código informático típico, todavía tenían una sintaxis formal en la que una coma u otro carácter fuera de lugar podía causar estragos como con cualquier otro lenguaje informático. Además, a medida que los sistemas expertos pasaron de los prototipos en el laboratorio a la implementación en el mundo empresarial, los problemas de integración y mantenimiento se volvieron mucho más críticos. Inevitablemente, surgieron demandas para integrarse y aprovechar grandes bases de datos y sistemas heredados. Para lograr esto, la integración requería las mismas habilidades que cualquier otro tipo de sistema. [46]

        La desventaja más común citada para los sistemas expertos en la literatura académica es el problema de adquisición de conocimiento. Obtener el tiempo de expertos en el dominio para cualquier aplicación de software siempre es difícil, pero para los sistemas expertos fue especialmente difícil porque los expertos eran, por definición, muy valorados y en constante demanda por parte de la organización. Como resultado de este problema, una gran cantidad de investigación en los últimos años de los sistemas expertos se centró en herramientas para la adquisición de conocimiento, para ayudar a automatizar el proceso de diseño, depuración y mantenimiento de reglas definidas por expertos. Sin embargo, al observar el ciclo de vida de los sistemas expertos en uso real, otros problemas, esencialmente los mismos problemas que los de cualquier otro sistema grande, parecen al menos tan críticos como la adquisición de conocimientos: integración, acceso a grandes bases de datos y rendimiento. [47] [48]

        El rendimiento podría ser especialmente problemático porque los primeros sistemas expertos se construyeron utilizando herramientas (como las versiones anteriores de Lisp) que interpretaban expresiones de código sin compilarlas primero. Esto proporcionó un poderoso entorno de desarrollo, pero con el inconveniente de que era prácticamente imposible igualar la eficiencia de los lenguajes compilados más rápidos (como C). La integración de sistemas y bases de datos era difícil para los primeros sistemas expertos porque las herramientas estaban en su mayoría en lenguajes y plataformas que no eran familiares ni bienvenidos en la mayoría de los entornos de TI corporativos: lenguajes de programación como Lisp y Prolog, y plataformas de hardware como máquinas Lisp y computadoras personales. . Como resultado, gran parte del esfuerzo en las últimas etapas del desarrollo de herramientas de sistemas expertos se centró en la integración con entornos heredados como COBOL y grandes sistemas de bases de datos, y en la migración a plataformas más estándar. Estos problemas se resolvieron principalmente mediante el cambio de paradigma cliente-servidor, ya que las PC fueron aceptadas gradualmente en el entorno de TI como una plataforma legítima para el desarrollo de sistemas comerciales serios y los servidores de minicomputadoras asequibles proporcionaban la potencia de procesamiento necesaria para las aplicaciones de inteligencia artificial. [46]

        Otro desafío importante de los sistemas expertos surge cuando aumenta el tamaño de la base de conocimientos. Esto hace que aumente la complejidad del procesamiento. Por ejemplo, cuando se concibió un sistema experto con 100 millones de reglas como el sistema experto definitivo, se hizo evidente que dicho sistema sería demasiado complejo y enfrentaría demasiados problemas computacionales. [49] Un motor de inferencia tendría que poder procesar una gran cantidad de reglas para llegar a una decisión.

        Cómo verificar que las reglas de decisión sean consistentes entre sí también es un desafío cuando hay demasiadas reglas. Por lo general, este problema conduce a una formulación de satisfacibilidad (SAT). [50] Este es un problema de satisfacibilidad booleano NP-complete bien conocido. Si asumimos solo variables binarias, digamos n de ellas, y luego el espacio de búsqueda correspondiente es de tamaño 2 n < displaystyle ^>. Por tanto, el espacio de búsqueda puede crecer de forma exponencial.

        También hay preguntas sobre cómo priorizar el uso de las reglas para operar de manera más eficiente, o cómo resolver ambigüedades (por ejemplo, si hay muchas otras subestructuras dentro de una sola regla) y así sucesivamente. [51]

        Otros problemas están relacionados con los efectos de sobreajuste y sobregeneralización cuando se utilizan hechos conocidos y se intenta generalizar a otros casos que no se describen explícitamente en la base de conocimientos. Estos problemas también existen con métodos que emplean enfoques de aprendizaje automático. [52] [53]

        Otro problema relacionado con la base de conocimientos es cómo actualizar sus conocimientos de forma rápida y eficaz. [54] [55] [56] También es un desafío cómo agregar un nuevo conocimiento (es decir, dónde agregarlo entre muchas reglas). Los enfoques modernos que se basan en métodos de aprendizaje automático son más fáciles en este sentido [ cita necesaria ] .

        Debido a los desafíos anteriores, quedó claro que se requerían nuevos enfoques para la IA en lugar de tecnologías basadas en reglas. Estos nuevos enfoques se basan en el uso de técnicas de aprendizaje automático, junto con el uso de mecanismos de retroalimentación. [9]

        Los desafíos clave que enfrentan los sistemas expertos en medicina (si se consideran los sistemas de diagnóstico asistido por computadora como sistemas expertos modernos), y quizás en otros dominios de aplicación, incluyen temas relacionados con aspectos tales como: big data, regulaciones existentes, práctica de la salud, diversas cuestiones algorítmicas y evaluación del sistema. [57]

        Hayes-Roth divide las aplicaciones de sistemas expertos en 10 categorías que se ilustran en la siguiente tabla. Las aplicaciones de ejemplo no estaban en la tabla Hayes-Roth original y algunas de ellas surgieron mucho después. Cualquier aplicación que no tenga una nota al pie de página se describe en el libro Hayes-Roth. [40] Además, aunque estas categorías proporcionan un marco intuitivo para describir el espacio de las aplicaciones de sistemas expertos, no son categorías rígidas y, en algunos casos, una aplicación puede mostrar características de más de una categoría.

        Categoría Problema abordado Ejemplos de
        Interpretación Inferir descripciones de situaciones a partir de datos de sensores Hearsay (reconocimiento de voz), PROSPECTOR
        Predicción Inferir consecuencias probables de situaciones dadas Evaluación del riesgo de parto prematuro [58]
        Diagnóstico Inferir fallas del sistema a partir de observables CADUCEO, MYCIN, PUFF, Mistral, [59] Eydenet, [60] Kaleidos [61]
        Diseño Configurar objetos bajo restricciones Dendral, Asesor de préstamos hipotecarios, R1 (Configuración DEC VAX), SID (CPU DEC VAX 9000)
        Planificación Diseñando acciones Planificación de misiones para vehículos submarinos autónomos [62]
        Vigilancia Comparación de observaciones para planificar vulnerabilidades REACTOR [63]
        Depuración Proporcionar soluciones incrementales para problemas complejos. SAN, MATHLAB, MACSYMA
        Reparar Ejecución de un plan para administrar un remedio prescrito Manejo de crisis por derrames tóxicos
        Instrucción Diagnosticar, evaluar y reparar el comportamiento de los estudiantes SMH.PAL, [64] Entrenamiento clínico inteligente, [65] STEAMER [66]
        Control Interpretar, predecir, reparar y monitorear los comportamientos del sistema Control de procesos en tiempo real, [67] Control de misiones del transbordador espacial [68]

        Hearsay fue un intento temprano de resolver el reconocimiento de voz a través de un enfoque de sistemas expertos.En su mayor parte, esta categoría de sistemas expertos no tuvo tanto éxito. El rumor y todos los sistemas de interpretación son esencialmente sistemas de reconocimiento de patrones, que buscan patrones en datos ruidosos. En el caso de Hearsay reconocer fonemas en una secuencia de audio. Otros ejemplos tempranos fueron el análisis de datos de sonar para detectar submarinos rusos. Este tipo de sistemas resultó mucho más adecuado para una solución de inteligencia artificial de red neuronal que un enfoque basado en reglas.

        CADUCEUS y MYCIN eran sistemas de diagnóstico médico. El usuario describe sus síntomas a la computadora como lo haría con un médico y la computadora devuelve un diagnóstico médico.

        Dendral fue una herramienta para estudiar la formación de hipótesis en la identificación de moléculas orgánicas. El problema general que resolvió, diseñar una solución dada una serie de restricciones, fue una de las áreas más exitosas para los primeros sistemas expertos aplicados a dominios comerciales como los vendedores que configuran computadoras VAX de Digital Equipment Corporation (DEC) y el desarrollo de aplicaciones de préstamos hipotecarios.


        Desarrollo sostenible: definición, principios y otros detalles

        Lea este artículo para aprender sobre el Desarrollo Sostenible: - 1. Definición de Desarrollo Sostenible 2. Principios de desarrollo sostenible 3. Parámetros de desarrollo sostenible 4. Desafíos del desarrollo sostenible.

        Definición de Desarrollo Sostenible:

        La Comisión Mundial sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo (la Comisión Brundtland) en su informe a las Naciones Unidas en 1987 definió el desarrollo sostenible como la satisfacción de las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las generaciones futuras para satisfacer sus propias necesidades.

        La Agenda 21, adoptada durante la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo (CNUMAD) llamada Cumbre de la Tierra celebrada en Río de Janeiro en Brasil en 1992, es un anteproyecto sobre cómo hacer que el desarrollo sea social, económica y ambientalmente sostenible.

        Principios de desarrollo sostenible:

        La Declaración de Río sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo da cuerpo a la definición al enumerar 18 principios de sostenibilidad:

        1. Las personas tienen derecho a una vida sana y productiva en armonía con la naturaleza.

        2. El desarrollo actual no debe socavar las necesidades ambientales y de desarrollo de las generaciones presentes y futuras.

        3. Las naciones tienen el derecho soberano de explotar sus propios recursos pero sin causar daños ambientales más allá de sus fronteras.

        4. Las naciones desarrollarán leyes internacionales para compensar los daños que las actividades bajo su control causen en áreas más allá de sus fronteras.

        5. Las naciones utilizarán el enfoque de precaución para proteger el medio ambiente. Cuando existan amenazas de daños graves o irreversibles, no se utilizará la incertidumbre científica para posponer medidas rentables para prevenir la degradación ambiental.

        6. Para lograr el desarrollo sostenible, la protección del medio ambiente debe constituir una parte integral del proceso de desarrollo y no puede considerarse aisladamente de él.

        7. Erradicar la pobreza y reducir las disparidades en los niveles de vida en diferentes partes del mundo son esenciales para lograr el desarrollo sostenible y satisfacer las necesidades de la mayoría de las personas.

        8. Las naciones cooperarán para conservar, proteger y restaurar la salud y la integridad del ecosistema de la Tierra. Los países desarrollados reconocen la responsabilidad del desarrollo sostenible.

        9. Las naciones deben reducir y eliminar los patrones insostenibles de producción y consumo y promover políticas demográficas adecuadas.

        10. Los problemas ambientales se tratan mejor con la participación de todos los ciudadanos interesados. Las naciones facilitarán y fomentarán la conciencia y la participación del público haciendo que la información ambiental esté ampliamente disponible.

        11. Las naciones promulgarán leyes ambientales efectivas y desarrollarán leyes nacionales con respecto a la responsabilidad de las víctimas de la contaminación y otros daños ambientales. Cuando tengan autoridad, las naciones evaluarán el impacto ambiental de las actividades propuestas que probablemente tengan un impacto adverso significativo.

        12. Las naciones deben cooperar para promover un sistema económico internacional abierto que conduzca al crecimiento económico y al desarrollo sostenible en todos los países. Las políticas ambientales no deben utilizarse como un medio injustificable de restringir el comercio internacional.

        13. El que contamina debería, en principio, asumir el coste de la contaminación.

        14. Las naciones se advertirán unas a otras de desastres naturales o actividades que puedan tener impactos transfronterizos nocivos.

        15. El desarrollo sostenible requiere una mejor comprensión científica de los problemas. Las naciones deben compartir conocimientos y tecnologías innovadoras para lograr el objetivo de la sostenibilidad.

        16. La plena participación de la mujer es fundamental para lograr el desarrollo sostenible. También se necesitan la creatividad, los ideales y el coraje de la juventud y el conocimiento de los pueblos indígenas. Las naciones deben reconocer y apoyar la identidad, la cultura y los intereses de los pueblos indígenas.

        17. La guerra es intrínsecamente destructiva del desarrollo sostenible. Las naciones respetarán las leyes internacionales que protegen el medio ambiente en tiempos de conflicto armado y cooperarán en su posterior establecimiento.

        18. La paz, el desarrollo y la protección del medio ambiente son interdependientes e indivisibles.

        Parámetros de desarrollo sostenible:

        El objetivo del desarrollo sostenible es un resultado logrado mediante el esfuerzo conjunto entre varios parámetros interrelacionados y que requiere coordinación tanto a nivel vertical como horizontal. Existe una relación triangular dinámica entre tres claves, a saber, parámetros ambientales, económicos y sociales.

        Las personas centradas en el parámetro social forman la base amplia del triángulo, ya que la participación pública activa tiene un papel fundamental. La interrelación entre población, medio ambiente y desarrollo es compleja. Además de los factores clave, la creación de capacidad de mano de obra eficiente, el fortalecimiento institucional, incluida una fuerte voluntad política y un mecanismo de implementación / monitoreo efectivo, juegan un papel igualmente importante para el resultado exitoso del desarrollo sostenible.

        Se pueden considerar los siguientes parámetros:

        1. Sostenibilidad ambiental:

        La sostenibilidad ambiental se relaciona con el mantenimiento de la capacidad de carga de la base de recursos naturales y los sistemas de soporte vital. Esto enfatiza el área de conservación de los puntos calientes de la biodiversidad, el aumento de la cubierta forestal, la protección de las cuencas hidrográficas y la adopción de un enfoque holístico.

        Igualmente importantes son la reducción de las amenazas ambientales, la contaminación ambiental y el uso de tecnologías ecológicas limpias y respetuosas con el medio ambiente para mitigar los problemas ambientales de nivel local a global, como la pérdida de biodiversidad y el cambio climático desde una perspectiva de equidad intergeneracional.

        2. Sostenibilidad económica:

        La sostenibilidad económica proporciona una fuente de energía importante como una batería para asegurar la sostenibilidad ambiental y social. Esto enfatiza la promoción de la autosuficiencia económica de los proyectos de desarrollo a través de medidas como la presupuestación adecuada, la transparencia presupuestaria y el incentivo financiero.

        El área de enfoque incluye el alivio de la pobreza, el aumento del ingreso per cápita, la promoción de actividades generadoras de ingresos, incluido el empleo no agrícola y las microempresas ecológicas, el establecimiento de un mecanismo de distribución justa de los beneficios y la contabilidad de los recursos naturales.

        3. Sostenibilidad social:

        La sustentabilidad social se enfoca en mejorar la calidad de vida ambiental humana con la satisfacción de las necesidades básicas y transformar al hombre del animal más peligroso al recurso creativo más importante. Enfatiza que las comunidades locales estén bien informadas sobre las formas sostenibles de utilización de los recursos.

        Asegura la participación pública activa en varios niveles de actividad de desarrollo, esfuerzos de colaboración en actividades de conservación y desarrollo, mejora de la salud pública, educación y necesidades básicas, reducción de conflictos entre las partes interesadas sobre el uso de recursos. Esto se obtendrá mediante la mejora de la conciencia ambiental pública, una mayor equidad de género y autoconfianza entre la comunidad local con un énfasis en los grupos económicamente desfavorecidos / marginados.

        4. Sostenibilidad institucional:

        Los planes y programas sin acción representan un ejercicio inútil. La estricta implementación y monitoreo de las políticas, planes, leyes, regulaciones y estándares ambientales relevantes es indispensable para lograr el objetivo del desarrollo sostenible. Debe haber suficiente mano de obra calificada y motivada y una sólida capacidad institucional para abordar la sostenibilidad ambiental y social.

        El área de enfoque radica en lograr la calidad de vida ambiental, como la reducción del aire, el agua, el suelo, la contaminación acústica al nivel aceptado de la norma internacional y la confianza del público para participar en las actividades de conservación del medio ambiente. El fortalecimiento institucional de la gestión de proyectos debe ser eficiente para abordar los problemas ambientales que tienen importancia a nivel local, nacional, regional y mundial e incluyen convenciones y tratados mundiales jurídicamente vinculantes.

        Desafíos del desarrollo sostenible:

        El desarrollo sostenible que satisfaga las necesidades de las personas de las generaciones presentes y futuras requiere mejoras radicales en la ecoeficiencia y una renovación fundamental de los sistemas tecnológicos. Dado que el sistema de renovación fundamental lleva varias décadas para pasar del concepto al mercado, es imperativo que iniciemos la renovación de innovaciones en el menor tiempo posible para permitir el tiempo suficiente para enfrentar este desafío.

        Es poco probable que la mejora de la ecoeficiencia, que seguirá siendo un elemento esencial de los desarrollos sostenibles, sea suficiente a largo plazo por dos razones:

        El informe sobre el desarrollo sostenible en nuestro futuro común identifica tres principios interconectados principales a saber. eficiencia ambiental, justicia social inter e intrageneracional y participación en la toma de decisiones. Aunque el supuesto crecimiento del bienestar incluye efectos rebote, este no puede prolongarse indefinidamente. Además, el crecimiento ecoeficiente, a la larga, alcanzará los límites de la tierra.

        La renovación de sistemas, por tanto, es un concepto que integra elementos tecnológicos, culturales y estructurales (Tabla 1).

        Dimensiones del desafío:

        Se pueden distinguir tres dimensiones interactivas del desafío para lograr patrones de desarrollo más sostenibles:

        1. Entretejido de cultura-estructura-tecnologíanología:

        Las mejoras en la ecoeficiencia deberían ayudar a satisfacer mejor las necesidades de las personas. Lograr este objetivo requerirá cambios interactivos intensivos en la cultura (institucional), la estructura y la tecnología.

        una. La cultura se refiere a justificar la naturaleza, las condiciones y el volumen de las necesidades sociales que deben cumplirse (suficiencia).

        B. La estructura se refiere a la capacidad de las organizaciones económicas e institucionales para satisfacer necesidades justificadas (eficacia).

        C. La tecnología proporciona los medios técnicos para satisfacer las necesidades (eficiencia).

        2. Enfoques: Optimización, Mejora y Rediseño-Renovación:

        Las mejoras en la ecoeficiencia deben ajustarse al marco de tiempo para la toma de decisiones y H2O acciones que son aceptadas en empresas y gobiernos. Esto refleja un enfoque que fomenta las transiciones a lo largo de tres pistas paralelas (Fig. 1).

        (I) Optimización del sistema. Implica cambios en los procesos operativos a través de la gestión de la calidad, el mantenimiento, la auditoría, las unidades de eficiencia, etc., en escalas de tiempo de hasta 5 años y con un efecto esperado en la ecoeficiencia de hasta un factor de 1,5.

        (ii) Mejoras del sistema que dejan inalteradas las estructuras y tecnologías fundamentales, pero producen cambios incrementales mediante revisión, reorganización, rediseño en escalas de tiempo de 5 a 20 años y con un efecto esperado en la ecoeficiencia de un factor de 1,5 a 5.

        (iii) Renovación del sistema a través de cambios de salto que surgen de la investigación a largo plazo y afectan la estructura, la cultura y la tecnología fundamentalmente en escalas de tiempo de más de 20 años (Fig. 2).

        Una renovación tan drástica de la tecnología exige la redefinición de la tecnología existente, los enfoques de desarrollo y el diseño de otros nuevos a una escala que pueda aumentar la ecoeficiencia en un factor de 5 a 50.

        3. Partes involucradas:

        El desafío de la renovación del sistema solo puede realizarse mediante la cooperación entre las partes interesadas relevantes, tales como:

        (ii) Fiestas de producción privadas,

        (iii) ONG & # 8217, incluidos consumidores y comunidades locales,

        (iv) Ciencia y tecnología.

        Estos partidos actúan en su propio ámbito y llevan las cuentas en su propia moneda (Tabla 2). Para garantizar una amplia participación en la renovación del sistema, las partes interesadas deben poder reconocer la posibilidad de obtener ganancias.

        Los aspectos relevantes con respecto al desarrollo sostenible de estas partes incluyen control, planificación (gobierno), exploración de oportunidades (partes privadas), establecimiento de normas (ONG & # 8217s), análisis (ciencia y tecnología). La interacción entre estas dimensiones del desafío da como resultado diferentes caracterizaciones de acciones y actores involucrados, como se muestra en la Tabla 3.

        Renovación del sistema:

        En países industrializados como los Países Bajos, la optimización y la mejora del sistema están bien cubiertas por las políticas y los instrumentos de política existentes. El desafío es iniciar un proceso de renovación de sistemas. El concepto de generaciones futuras implica la necesidad de lograr la renovación de los sistemas en un plazo de 20 a 50 años. Pero el desarrollo de la renovación del sistema lleva varias décadas para pasar del concepto al mercado.

        Iniciar procesos de renovación de sistemas conllevará varias preguntas y dilemas como:

        1. ¿Cómo manejar las incertidumbres involucradas en las tendencias y riesgos a largo plazo?

        2. ¿Qué nuevas funciones y formas de cooperación entre el mercado, la ciencia y la tecnología, el gobierno y las ONG & # 8217 se exigirán y cómo se tendrán en cuenta las fortalezas, debilidades y responsabilidades específicas de estos grupos?

        3. ¿Cómo involucrar a los actores interesados ​​y las partes interesadas?

        4. ¿Cómo tender un puente entre el impulso de la competencia y la necesidad de cooperación?

        Hoy están en juego todos los aspectos de la sostenibilidad: físicos, económicos y sociales. La integración de diferentes dominios del conocimiento (disciplinas, sectores, instituciones) resulta ser un desafío fundamental para obtener resultados viables y procesos de desarrollo bien sustentados.


        Ver el vídeo: NIVELES DE ORGANIZACIÓN CORPORAL. Resúmenes de Anatomía y Fisiología (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Clementius

    Estoy totalmente de acuerdo con usted. Me gusta tu idea. Propongo mencionarlo para la discusión general.

  2. Beat

    Bueno, ¿por qué es esta la única forma? Pienso por qué no ampliar este tema.

  3. Natilar

    Muchas gracias por la información, ahora no admitiré tal error.

  4. Caladh

    Me uno. Estoy de acuerdo con todo lo anterior. Discutamos este tema.

  5. Fitche

    Curiosamente, y el análogo es?



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