15 enero 2020

Una aproximación a sistemas complejos y teoría de Redes: Economía y Ciudades

El próximo curso 2020/2021 la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) añadirá a su oferta educativa el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. La posibilidad de acceso a mayor cantidad de datos, la complejidad para analizarlos y la exigencia cada vez mayor para saber trabajar e identificar oportunidades en la intersección de distintas disciplinas, requiere de la utilización de herramientas más sofisticadas. Esta actividad introduce este potencial desde la perspectiva de sistemas y redes complejas, con una aproximación a desarrollo económico y a ciudades como motores de crecimiento.
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Organiza:         Asociación Canaria de Startups, Empresas de Base Tecnológica e Inversores Ángeles (EMERGE)

Patrocina:        Agencia Canarias de Investigación, Innovación y Sociedad de la Información. Gobierno de Canarias. Programa  ¡ Acércate a la Ciencia y la Innovación ¡

Colaboran:       Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Ayuntamiento de Las Palmas de Gran Canaria, Instituto 200 , Arca de BabelTinkers.

Presentan:        D. José Pablo Suárez Rivero, Vicerrector de Investigación, Innovación y Transferencia (ULPGC)

D. Móises Santana Quintana, director-gerente, Asociación Emerge.

Agenda:

Lugar:              Ayuntamiento de Las Palmas Gran Canaria. C/ León y Castillo, 270. 3ª Planta. Las Palmas de Gran Canaria.

Videoconferencia en Arca de Babel. C/ Santa Teresa Jornet Ibars, 11. Santa Cruz de Tenerife.

Fecha:              22 de enero de 2020.

Audiencia:        Estudiantes universitarios (ingeniería, arquitectura, ciencias de la computación, biología, ciencias sociales y económicas), investigadores, emprendedores, expertos y responsables en planificación urbanística y desarrollo económico.

Idioma:            Inglés

Inscripción:      Inscripción previa en info@asociacionemerge.com por aforo limitado.

Introducción:   El próximo curso 2020/2021 la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) añadirá a su oferta educativa el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. La posibilidad de acceso a mayor cantidad de datos, la complejidad para analizarlos y la exigencia cada vez mayor para saber trabajar e identificar oportunidades en la intersección de distintas disciplinas, requiere de la utilización de herramientas más sofisticadas. Esta actividad introduce este potencial desde la perspectiva de sistemas y redes complejas, con una aproximación a desarrollo económico y a ciudades como motores de crecimiento.

Contenidos:      ¿Cómo teoría de redes nos ayuda a predecir la probabilidad de que una ciudad o una región desarrolle una nueva actividad económica? ¿Cómo se explica la asociación sistémica que existe entre el tamaño de áreas urbanas y mayores ratios de productividad económica y de innovación? ¿Cómo se integran ideas relacionadas con desarrollo urbanístico como geografía, economía o sociología con ciencias de la computación o ciencias naturales?.

En un sistema, un conjunto de unidades o elementos están interconectados de forma que un cambio en alguno de estos elementos o en la relación que les une propicia cambios en otras partes del sistema. El conjunto mostrará propiedades y conductas que son distintas de las que poseen las partes, con consecuencias que se podrán extender en el tiempo a distintas áreas. La complejidad en un sistema surge cuando muchos de estos agentes interactúan y se adaptan el uno al otro y a sus entornos, dando lugar a conductas emergentes en un ámbito superior. Civilizaciones, ciudades, economías, internet o ecosistemas son ejemplos de sistemas complejos.

El estudio de estos sistemas a través de teoría de redes nos ayuda a entender mejor esta complejidad y cómo responder a los retos que plantea. La ciencia de redes nos permite descubrir qué define y cómo funcionan redes complejas, recurriendo a campos como teoría de grafos, física, análisis y captura de datos o herramientas de visualización de información.

En un contexto complejo e interdependiente, donde agentes diferentes interactúan dinámicamente generando comportamientos aparentemente impredecibles, la comprensión y visualización de grandes redes complejas, desde un punto de vista interdisciplinar, se convierte en una necesidad y en una oportunidad para el diseño e implantación de políticas públicas más modernas y eficientes o para el desarrollo de nuevas líneas de investigación.

Esta actividad ayudará a conocer algunos casos prácticos sobre el potencial que tiene el análisis de sistemas complejos y ciencia de redes en aspectos ligados a desarrollo y crecimiento económico en regiones y ciudades. Pretende servir como estímulo a administraciones públicas, investigadores, empresas o emprendedores para que incorporen este tipo de herramientas en sus respectivas áreas de investigación o de trabajo.

Biografías:       

Michele Coscia es profesor asistente en IT University of Copenhagen (ITU). Entre 2011 y abril de 2018 ha sido investigador asociado en el Growth Lab del Center for International Development’s de Harvard University. Michele obtuvo su master en Digital Humanities (2008) y su doctorado en Computer Science (2012) en University of Pisa. Ha sido investigador en el Center for Complex Network Research de Northeastern bajo la dirección de Albert-Laszlo Barabasi. Tiene formación en minería de datos y su investigación se centra fundamentalmente en análisis de redes complejas, particularmente redes multidimensionales. En el CID su investigación se centró en el análisis de movilidad humana y su relación con la difusión de conocimiento y como  barrera para inclusividad económica. En ITU su focaliza en el desarrollo de nuevos algoritmos para análisis de redes y en la evaluación de su potencial actual.

Luis Bettencourt es el Director Inaugural del Mansueto Institute for Urban Innovation y profesor de Ecología y Evolución en University of Chicago, además de profesor externo del Santa Fe Institute. Tiene formación como físico teórico en el Instituto Superior Técnico de Lisboa en 1992. Su investigación de doctorado en el Imperial College de Londres se basó en modelos físicos y estadísticos del Universo temprano. Ha tenido estancias posdoctorales en Heidelberg University, Los Alamos National Laboratory y MIT (Center for Theoretical Physics). Han trabajado en teoría de sistemas complejos y en particular, en ciudades y urbanización. Su investigación enfatiza la creación de nueva síntesis interdisciplinaria para describir ciudades de forma cuantitativa y predictiva en base a teoría clásica de varias disciplinas y datos empíricos. Es autor de más de 100 artículos científicos y ha editados distintos libros. Su investigación ha sido referenciada en periódicos y revistas de referencia como New York Times, Nature, Wired, New Scientist o el Smithsonian.

 

 

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