La Autopoiesis y los Sistemas Autoadaptativos
Los sistemas autoadaptativos y autopoieticos se evidencia que el comportamiento de los organismos y las tecnologías para adaptarse a su entorno. El término “autopoiesis” es de origen griego, significando auto creación. El segundo concepto es que el sistema, al mantenerse vivo, también se regenera a sí mismo en el proceso de producir sus partes, asegurando así su propia continuidad.
El concepto de autopoiesis fue desarrollado por Maturana y Varela en la década de 1970 y postula la capacidad de los sistemas vivos para autoorganizarse mediante procesos internos de continuo recambio de sus componentes.
Este concepto se muestra en su libro “De Máquinas y Seres Vivos: Autopoiesis: La Organización de lo Vivo.” Ellos explican que los sistemas vivos son aquellos que tienen una organización de generar y procesar sus propios componentes a través de la interacción recíproca y la regulación interna continua. (Maturana & Varela, 2001).
En la autopoiesis los sistemas biológicos son autogenerativos, lo que significa que sus partes están continuamente relacionadas y regeneradas con el fin de mantener la organización y la función del sistema. Este trabajo ha sido revolucionario en biología y teoría de sistemas al centrarse en cómo se mantienen la estabilidad de los seres en un entorno cambiante.
Características clave
Ciclo de Producción
El ciclo de producción es un proceso continuo a través del cual los componentes de un sistema son producidos y mantenidos por la interacción de las partes involucradas. Tal ciclo es crucial para la sostenibilidad de la estructura y la función del sistema, como en una célula, donde los componentes
Por ejemplo, proteínas y ácidos nucleicos, son reciclados continuamente a lo largo del tiempo para mantener la vida y la función de una célula.
Red de Relaciones
El ciclo de fabricación es la serie continua en la que los componentes de un sistema son fabricados y mantenidos a través de procesos internos.
Un sistema como la célula, sería mantenido como parte de este ciclo, con la producción y reciclaje continuo de proteínas y ácidos nucleicos que sirven para mantener la vida.
Estabilidad Dinámica
La estabilidad dinámica es la propiedad de un sistema que le permite mantener la operación y la identidad con el cambio en sus componentes.
Esto es posible por medio de la autorregulación, es decir, el sistema se ajusta de acuerdo con el cambio en las partes sin , como un ecosistema puede mantenerse como una identidad holística a pesar del cambio en una o varias de sus poblaciones.
Características de los Sistemas Autoadaptativos
Los sistemas autoadaptativos son sistemas que tienen la capacidad de cambiar su comportamiento y estructura si hay cambios en el entorno. Los sistemas se definen de tal manera que pueden cambiar sus propias funciones según los comentarios y el estado de las circunstancias sin depender de algún control externo. Las características incluyen:
Flexibilidad
Habilidad para cambiar el funcionamiento en relación con las condiciones cambiantes. Esto permite al sistema adaptarse a situaciones o problemas novedosos.
Resiliencia
Capacidad para mantener la funcionalidad a través de perturbaciones o variaciones en el entorno. La resiliencia es crítica para mantener la capacidad del sistema de funcionar bajo todas las condiciones.
Aprendizaje
La capacidad de aprender de experiencias previas y modificar comportamientos futuros, es decir, que el sistema puede adaptar su comportamiento a nuevas circunstancias con mejor rendimiento basado en experiencias anteriores.
La capacidad de aprender de experiencias previas y modificar comportamientos futuros, es decir, que el sistema puede adaptar su comportamiento a nuevas circunstancias con mejor rendimiento basado en experiencias anteriores.
Estos sistemas autoadaptativos son particularmente muy útiles en entornos dinámicos, ya que son flexibles, robustos y con capacidad de aprendizaje de modo que puedan adaptarse automáticamente a los cambios y situaciones. Todas estas propiedades aseguran que el sistema funcione y se adapte automáticamente en cada paso del tiempo, incluso bajo condiciones de prueba.
Aplicaciones de la Autopoiesis en la Biología y la Medicina
La autopoiesis aporta una nueva perspectiva a la organización y el funcionamiento de la vida. El concepto se ha aplicado para explicar los procesos dinámicos en la célula, así como el metabolismo y la homeostasis en los organismos vivos. La autopoiesis se aplica para explicar cómo los organismos mantienen su integridad estructural y funcional a pesar de las perturbaciones que ocurren en su entorno interno y externo.
Alternativamente, en el campo de la medicina, la autopoiesis se ha utilizado con el fin de estudiar enfermedades y trastornos de una manera sistemática. Por ejemplo, uno puede estudiar de qué manera los sistemas biológicos pierden su equilibrio en condiciones patológicas y hasta qué punto se puede recuperar el equilibrio con la ayuda de los tratamientos. Los enfoques de autopoiesis también han contribuido al modelado de la regulación de procesos biológicos y al modelado de la relación entre la salud y la enfermedad. Dos ejemplos de esto son:
Modelos de Homeostasis
La autopoiesis ayuda a modelar cómo los organismos mantienen el equilibrio interno frente a las perturbaciones externas.
Enfermedades Complejas
Se utilizan principios de autopoiesis para analizar trastornos que afectan la regulación interna del organismo.
Desarrollo de Tratamientos
La comprensión de los mecanismos autopoieticos puede guiar el desarrollo de terapias que restauran la organización y funcionalidad del sistema.
Estos enfoques ofrecen una comprensión más profunda de la biología y la medicina, permitiendo enfoques más integrados y efectivos para la investigación y el tratamiento de enfermedades.
Sistemas Autoadaptativos en Inteligencia Artificial
En el campo de la inteligencia artificial, los conceptos de sistemas autoadaptativos son fundamentales para el desarrollo de sistemas y algoritmos que puedan aprender y adaptarse a nuevas situaciones. Ejemplos de sistemas autoadaptativos incluyen redes neuronales artificiales y algoritmos de aprendizaje que evolucionan y se optimizan con el aprendizaje continuo sobre datos y experiencias novedosos. Sus aplicaciones centrales son:
Aprendizaje Automático
Algoritmos que mejoran su rendimiento a medida que reciben más datos, ajustando sus modelos y predicciones.
Redes Neuronales Artificiales
Sistemas que imitan el funcionamiento del cerebro humano y pueden aprender de datos complejos, adaptándose a patrones nuevos.
Robótica
Robots que ajustan su comportamiento y técnicas de navegación basándose en la retroalimentación de sus sensores y del entorno.
Estos métodos permiten a las máquinas aprender continuamente, estar preparadas para situaciones nuevas y hacerse mucho más reactivas con un entorno cambiante. La adaptación y el aprendizaje son dos aspectos críticos para las áreas de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y razonamiento automático.
Impacto de los Sistemas autoadaptativos en la Gestión de Recursos
Los sistemas auto adaptativos han demostrado ser efectivos en la gestión de recursos naturales y humanos, optimizando el uso de estos recursos y respondiendo a cambios en tiempo real. Estos sistemas se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde la gestión de redes eléctricas inteligentes hasta la distribución de agua y procesos industriales complejos, incluyendo:
Redes Eléctricas Inteligentes
Sistemas que ajustan la distribución de electricidad en función de la demanda y los fallos en la red, mejorando la eficiencia y la estabilidad.
Gestión del Agua
Sistemas que regulan la distribución de agua en función de las necesidades y condiciones climáticas, optimizando el uso y reduciendo el desperdicio.
Procesos Industriales
Sistemas de control que ajustan los procesos de producción y operaciones en función de la retroalimentación y las condiciones del entorno.
La capacidad de adaptación en tiempo real permite a las organizaciones responder de manera más eficaz a cambios en la demanda, fallos en los sistemas y otras variables externas. Esto resulta en una gestión más sostenible y eficiente de los recursos, con beneficios económicos y ambientales significativos.
Conclusión
La autopoiesis y los sistemas autoadaptativos son dos importantes conceptos teóricos que han sido puestos a trabajar en una amplia gama de áreas para el propósito de análisis y regulación de sistemas dinámicos. Han encontrado aplicaciones en campos desde la biología y la medicina hasta la inteligencia artificial y la gestión de recursos para comprender cómo se mantienen y crecen los sistemas, ya sean tecnológicos o biológicos.
En sí, la autopoiesis ha tenido aplicaciones en disciplinas como la biología y la teoría de sistemas en el sentido de que ha proporcionado una base para la comprensión de la autoorganización y la homeostasis de los sistemas vivos. Los sistemas autoadaptativos, por otro lado, son muy críticos en la tecnología avanzada y la gestión de recursos en la medida en que permiten la modificación continua y la optimización según los cambios y la experiencia recién adquirida.
A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más complicado, necesitaremos tener estos conceptos en mente si queremos abordar adecuadamente los problemas que se presentarán de manera significativa.
Créditos:
Autor: Zharick Bridgeth Reina Luna
Editor: Carlos Iván Pinzón Romero
Código: UCPSG4-1
Universidad: Universidad Central
Facultad: Ingeniería
Fuentes:
Luhmann, N. (2023). Non-biological autopoiesis: Mechanisms and applications across technological, social, and organizational systems. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/382061779_Non-Biological_Autopoiesis_Mechanisms_and_Applications_Across_Technological_Social_and_Organizational_Systems
Giddens, A. (2022). Autopoiesis, la unidad de una diferencia: Luhmann y Maturana. Revista de Sociología, 54(2), 123-145. https://www.scielo.br/j/soc/a/FGbCQNG5DBVHjSR78fTjpVP
Sabogal, J. (2016). Involucrando al humano en la toma de decisiones en sistemas auto-adaptativos (Documento de trabajo). RIUNet, Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de València. https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/76838/SABOGAL%20-%20Involucrando%20al%20humano%20en%20la%20toma%20de%20decisiones%20en%20sistemas%20auto-adaptativos.pdf?sequence=3&isAllowed=y
Ali, H., Liu, Z., & Wang, X. (2023). Autopoiesis de lo artificial: de los sistemas a la cognición. Journal Name, 116(4), 123-135. https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.1119
