INTRODUCCIÓN AL MODELAMIENTO DE SISTEMAS COMPLEJOS
Descubre cómo la física, la biología, la matemática y la informática convergen para modelar fenómenos estructurales del mundo real. Este curso entrega las herramientas formales necesarias para abordar la complejidad mediante un lenguaje unificado, superando la fragmentación de las disciplinas tradicionales.
Certificado Digital con tecnología Blockchain emitido por el IFICC que indica la aprobación del curso cuya duración es de 15 sesiones con un total de 60 horas de trabajo académico.
INTRODUCCIÓN AL MODELAMIENTO DE SISTEMAS COMPLEJOS
Dr. Pablo Razeto Barry & Catalina Canals Cifuentes & Dr. Pasquinell Urbani & Mg. Teodoro Dannemann & Dr. Víctor Muñoz
Tutor e-Learning: Jorge Jara
¿Por qué estudiar este curso?
Fundamentos teóricos, relevancia académica y propósito formativo del programa.
El curso Introducción al Modelamiento de Sistemas Complejos te acerca al lenguaje y a las herramientas metodológicas del modelamiento interdisciplinario, mostrándote sus alcances teóricos y sus posibilidades de aplicación empírica. En un mundo de creciente complejidad metodológica y conceptual, comprender el comportamiento de fenómenos formados por múltiples entidades e interacciones se vuelve un desafío insoslayable para la investigación de vanguardia.
A lo largo de este riguroso programa asincrónico, estudiarás las bases para comprender cómo se construyen y utilizan los modelos formales en ciencias naturales, sociales y exactas. A través de la revisión de marcos teóricos avanzados, como la Teoría de Organizaciones Químicas (COT), aprenderás a representar dinámicas de autopoiesis, sistemas cerrados de decisión, ecosistemas y variables de impacto medioambiental, impulsando una perspectiva analítica profundamente transdisciplinaria.
Objetivo General del Curso
Introducir los fundamentos teóricos y metodológicos del modelamiento de sistemas complejos, aplicando lenguajes formales y computacionales unificados para representar, analizar y resolver problemáticas transdisciplinarias en las ciencias naturales y sociales.
Conceptos clave del curso
Sistemas Complejos
Redes compuestas por múltiples entidades cuyas interacciones dinámicas generan fenómenos y propiedades emergentes inabordables por enfoques reduccionistas.
Organizaciones Químicas (COT)
Lenguaje formal y matemático utilizado para representar estructuralmente la autopoiesis y modelar con precisión sistemas dinámicos y ecológicos.
Modelamiento Interdisciplinario
Integración sistemática de herramientas físicas, biológicas e informáticas para construir simulaciones aplicables a las ciencias exactas y sociales.
Dinámicas Globales
Estudio cuantitativo y formal de ecosistemas, entornos políticos y medio ambiente a través de la representación de decisiones y redes de influencia.
Conoce cómo son las clases en este video adelanto
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Sesión 1: El concepto de modelo
Definición, tipología y utilidad de los modelos.
Estructura de las 15 Sesiones
Haz clic en cada clase para explorar los temas y contenidos a desarrollar.
01
Sesión 1: El concepto de modelo
Video adelanto ↑
Definición, tipología y utilidad de los modelos.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 1: El concepto de modelo
Video adelanto ↑Definición, tipología y utilidad de los modelos.
Aborda la etimología y definición del concepto de modelo. Analiza sus variantes físicas, verbales, gráficas y matemáticas, destacando su utilidad en la ciencia y su rol representativo.
02
Sesión 2: Modelamiento con álgebra elemental
Resolución de problemas con álgebra y funciones.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 2: Modelamiento con álgebra elemental
Resolución de problemas con álgebra y funciones.
Introduce los pasos del ciclo de modelamiento matemático. Aplica herramientas del álgebra elemental y funciones polinómicas para analizar e interpretar de forma rigurosa la realidad.
03
Sesión 3: Modelamiento con funciones
Estudio de fenómenos con funciones avanzadas.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 3: Modelamiento con funciones
Estudio de fenómenos con funciones avanzadas.
Explora el modelamiento de dinámicas reales mediante funciones exponenciales, logísticas, de potencia y gaussianas. Incluye la representación de oscilaciones con series de Fourier.
04
Sesión 4: Modelamiento con derivadas y ecuaciones diferenciales
Tasas de cambio y dinámicas de optimización.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 4: Modelamiento con derivadas y ecuaciones diferenciales
Tasas de cambio y dinámicas de optimización.
Explica la derivada como pendiente y herramienta de optimización. Introduce ecuaciones diferenciales de primer y segundo orden para representar oscilaciones en sistemas dinámicos.
05
Sesión 5: Modelamiento de sistemas dinámicos
Interacciones ecológicas continuas y equilibrios.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 5: Modelamiento de sistemas dinámicos
Interacciones ecológicas continuas y equilibrios.
Analiza modelos dinámicos deterministas clásicos en tiempo continuo, abordando el crecimiento logístico y la competencia o depredación mediante sistemas acoplados de Lotka-Volterra.
06
Sesión 6: Modelamiento de sistemas dinámicos caóticos
Caos, atractores extraños y no linealidad.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 6: Modelamiento de sistemas dinámicos caóticos
Caos, atractores extraños y no linealidad.
Analiza el caos determinista, atractores de Lorenz, bifurcaciones y no linealidad. Estudia la alta sensibilidad a condiciones iniciales y el comportamiento del mapa logístico discreto.
07
Sesión 7: ¿Por qué surgen y caen los estados?
Dinámicas socio-geopolíticas históricas de auge.
Catalina Canals Cifuentes
Sesión 7: ¿Por qué surgen y caen los estados?
Dinámicas socio-geopolíticas históricas de auge.
Estudia el colapso y auge de estados históricos mediante modelamiento de sistemas dinámicos. Discute teorías geopolíticas, dinámica de frontera y el rol de la solidaridad de grupo.
08
Sesión 8: Teoría y modelamiento de redes I
Estructuras de red, matrices y conectividad.
Dr. Pasquinell Urbani
Sesión 8: Teoría y modelamiento de redes I
Estructuras de red, matrices y conectividad.
Introduce la teoría de redes mediante representación matricial y propiedades estructurales. Aborda conceptos de conectancia, modularidad y centralidad aplicados a sistemas biológicos.
09
Sesión 9: Teoría y modelamiento de redes II
Propiedades de escala, intermediación y loops.
Dr. Pasquinell Urbani
Sesión 9: Teoría y modelamiento de redes II
Propiedades de escala, intermediación y loops.
Profundiza en la estabilidad de redes complejas ante perturbaciones ecológicas. Analiza el comportamiento adaptativo, asortatividad y medidas avanzadas de centralidad de intermediación.
10
Sesión 10: Química artificial e hipergrafos
La autopoiesis mediante organizaciones químicas.
Dr. Tomás Veloz
Sesión 10: Química artificial e hipergrafos
La autopoiesis mediante organizaciones químicas.
Estudia el modelamiento formal de la autopoiesis y autoorganización mediante la teoría de organizaciones químicas, redes de reacción y la estructura matemática de multigrafos.
11
Sesión 11: Autómatas celulares y modelos basados en agentes
Matemática experimental y grillas espaciales.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 11: Autómatas celulares y modelos basados en agentes
Matemática experimental y grillas espaciales.
Introduce la matemática experimental mediante autómatas celulares elementales unidimensionales (Wolfram), agentes probabilísticos de grilla y el clásico Juego de la Vida de Conway.
12
Sesión 12: Modelos basados en agentes y su relación con redes y ecuaciones diferenciales
Comparación de modelos en agentes y continuos.
Dr. Pablo Razeto Barry
Sesión 12: Modelos basados en agentes y su relación con redes y ecuaciones diferenciales
Comparación de modelos en agentes y continuos.
Compara el modelamiento continuo de ecuaciones diferenciales con simulaciones discretas de agentes en redes, analizando la expansión urbana, la colonización y la difusión epidemiológica.
13
Sesión 13: Modelos basados en agentes II
Simulación práctica y sintaxis con NetLogo.
Mg. Teodoro Dannemann
Sesión 13: Modelos basados en agentes II
Simulación práctica y sintaxis con NetLogo.
Capacita en el desarrollo práctico de simulaciones con agentes utilizando NetLogo. Enseña su sintaxis de programación lógica y la interacción entre parches, agentes y el observador.
14
Sesión 14: Teoría de juegos
Modelamiento de interacciones estratégicas.
Catalina Canals Cifuentes
Sesión 14: Teoría de juegos
Modelamiento de interacciones estratégicas.
Aborda los fundamentos de la teoría de juegos como herramienta estratégica en ciencias sociales. Analiza equilibrios de Nash y dominancia iterada aplicados a monogamia y poligamia.
15
Sesión 15: Modelos econofísicos
Dinámicas cinéticas de distribución de riqueza.
Dr. Víctor Muñoz
Sesión 15: Modelos econofísicos
Dinámicas cinéticas de distribución de riqueza.
Introduce la econofísica utilizando modelos cinéticos de intercambio para analizar y predecir distribuciones de riqueza, el impacto de políticas económicas y redes jerárquicas.
¿Cómo aprenderás en el Aula Virtual IFICC?
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Clases Asincrónicas
Video-clases pregrabadas profesionalmente en estudio y disponibles en el Aula Virtual con credenciales personales.
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Foro & Tutoría Académica
Acompañamiento en el foro de la plataforma virtual para debatir contenidos y realizar consultas a los docentes.
- Tutor e-learning: Jorge Jara
- Respuestas a dudas conceptuales
Material Adjunto & Prueba
Diapositivas en PDF, lecturas obligatorias y complementarias. Evaluación mediante prueba de selección múltiple online.
- Archivos PDF descargables
- Certificación Digital Blockchain al aprobar
Requisitos Técnicos Accesibles
Solo necesitas un computador, tablet o smartphone con acceso a internet mediante cualquier navegador estándar.
Cuerpo Docente & Profesores
Profesores especialistas con nivel de doctorado e investigación activa.
Dr. Pablo Razeto Barry
Dr. Pablo Razeto Barry es Director del Instituto de Filosofía y Ciencias de la Complejidad (IFICC). Es Doctor en Ciencias mención Ecología y Biología Evolutiva (U. de Chile), donde también realizó un Postdoctorado. Su investigación se centra en biología y teoría evolutiva, modelamiento de sistemas complejos, y filosofía de la ciencia (general, biología, física y complejidad), además de ciencia de la ciencia y ética.
Ha publicado numerosos artículos sobre estos temas en revistas internacionales de prestigio como Evolution, Genetics, Journal of Neurosciences, Ecology Letters, Biological Reviews, Journal of Mathematical Biology, Systems, Plos One, Integrative and Comparative Biology, Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, Origins of Life and Evolution of Biospheres, Behavioral Ecology and Sociobiology y Foundations of Physics, entre otras.
Catalina Canals Cifuentes
Catalina Canals Cifuentes es Licenciada en Sociología y Magíster en Economía Aplicada por la Universidad de Chile. Su trabajo se enfoca en el análisis estadístico aplicado a las ciencias sociales y la sociología del conocimiento científico. Ha investigado los perfiles de investigadores adjudicatarios de proyectos FONDECYT en ciencias sociales y su reconocimiento entre pares. Previamente, se desempeñó como ayudante de cátedras de estadística y teoría sociológica en la Universidad de Chile y en la Universidad Alberto Hurtado.
Dr. Pasquinell Urbani
El Dr. Pasquinell Urbani cuenta con formación en Ciencias Biológicas con mención en Ecología por la Universidad de Chile, desempeñándose como investigador enfocado en la ecología teórica y los sistemas complejos.
Sus líneas de investigación abordan la dinámica de redes tróficas y el modelamiento de sistemas ecológicos complejos, prestando especial atención a cómo el comportamiento adaptativo individual —como el forrajeo óptimo y las respuestas antidepredatorias— incide en la estabilidad poblacional y la coexistencia multiespecífica. Es autor de trabajos orientados a la evaluación de riesgo ecológico y al análisis del impacto del forrajeo óptimo en comunidades ecológicas.
Mg. Teodoro Dannemann
El Mg. Teodoro Dannemann es Ingeniero Civil Industrial con mención en Ingeniería Ambiental por la Pontificia Universidad Católica de Chile, Magíster en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y Doctor en Media and Arts Technology por Queen Mary University of London. Sus líneas de investigación se centran en la combinación de sistemas complejos y el comportamiento colectivo con el diseño de interfaces musicales e interacción digital, incluyendo trabajos sobre segregación urbana y modelamiento del comportamiento colectivo. Ha ejercido como docente en programación creativa, sistemas complejos y simulación en universidades chilenas, y posteriormente como investigador y docente en el Centre for Digital Music de Queen Mary University of London.
Dr. Víctor Muñoz
Docente e investigador en el Instituto IFICC.
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