Dirk Helbing, Sachit Mahajan, Regula Hänggli Fricker, Andrea Musso, Carina I. Hausladen, Cesare Carissimo, Dino Carpentras, Elisabeth Stockinger, Javier Argota Sanchez-Vaquerizo, Joshua C. Yang, Mark C. Ballandies, Marcin Korecki, Rohit K. Dubey, Evangelos Pournaras
Giornale di scienze computazionali
Volume 71, luglio 2023, 102061
La rivoluzione tecnologica, in particolare la disponibilità di più dati e strumenti computazionali più potenti, ha portato alla nascita di un nuovo campo scientifico chiamato "diplomazia computazionale". Il nostro lavoro cerca di definirne la portata e si concentra su una sua sottoarea popolare, vale a dire la "Democrazia digitale". Negli ultimi anni, c'è stato un aumento di interesse nell'utilizzo delle tecnologie digitali per promuovere forme più partecipative di democrazia. Sebbene vi siano numerosi potenziali vantaggi nell'utilizzo di strumenti digitali per rafforzare la democrazia, è necessario affrontare sfide significative. È essenziale garantire che le tecnologie digitali siano utilizzate in modo accessibile, equo ed equo piuttosto che rafforzare gli squilibri di potere esistenti. Questo documento indaga su come gli strumenti digitali possono essere utilizzati per aiutare a progettare società più democratiche, esaminando tre aree di ricerca chiave: (1) il ruolo delle tecnologie digitali per facilitare l'impegno civico nel processo decisionale collettivo; (2) l'uso di strumenti digitali per migliorare la trasparenza e la responsabilità nella governance; e (3) il potenziale delle tecnologie digitali per consentire la formazione di democrazie più inclusive e rappresentative. Sosteniamo che siano necessarie ulteriori ricerche su come le tecnologie digitali possono essere utilizzate per supportare l'aggiornamento della democrazia. In questo senso, definiamo un'agenda di ricerca per il futuro. Sosteniamo che siano necessarie ulteriori ricerche su come le tecnologie digitali possono essere utilizzate per supportare l'aggiornamento della democrazia. In questo senso, definiamo un'agenda di ricerca per il futuro. Sosteniamo che siano necessarie ulteriori ricerche su come le tecnologie digitali possono essere utilizzate per supportare l'aggiornamento della democrazia. In questo senso, definiamo un'agenda di ricerca per il futuro.
Il calcolo analogico quantistico si basa sulla somiglianza tra il formalismo matematico della meccanica quantistica e i fenomeni da calcolare. Sfrutta una convergenza dinamica di diversi fenomeni concorrenti a un attrattore che può rappresentare un estremo di una funzione, un'immagine, una soluzione a un sistema di ODE o un processo stocastico . In questo articolo viene discussa una versione quantistica delle reti neurali ricorrenti (QRN) come dispositivo di calcolo analogico. Questo concetto viene introdotto incorporando circuiti di feedback classici nelle reti quantistiche convenzionali. Si dimostra che l' evoluzione dinamica di tali reti, che alternano l'evoluzione quantistica con operazioni di misurazione e ripristino, presentano nuove proprietà dinamiche. Inoltre, la decoerenza nelle reti ricorrenti quantistiche è meno problematica rispetto alle architetture di rete quantistiche convenzionali a causa dei tempi di coerenza di fase modesti necessari per il funzionamento della rete. L'applicazione del QRN alla simulazione del caos, della turbolenza, dei problemi NP e della compressione dei dati dimostra l'accelerazione computazionale e l'aumento esponenziale della capacità di informazione.
The paper presents a Complex Network Analysis of Twitter communication activities invoking the political protests caused by the murder of Slovakian journalist Ján Kuciak in February 2018 and followed by a governmental resignation. It offers an overvie
Alessandro Cerboni's insight:
Il documento presenta una complessa analisi di rete delle attività di comunicazione di Twitter invocando le proteste politiche causate dall'omicidio del giornalista slovacco Ján Kuciak nel febbraio 2018 e seguite dalle dimissioni del governo. Offre una panoramica degli approcci esistenti per analizzare le strategie di comunicazione dei social network e i relativi marcatori linguistici specifici (hashtag) utilizzati durante le sessioni di comunicazione in rete in proteste politiche simili e delinea ciò che è tipico delle proteste in Slovacchia. L'approccio utilizzato è l'applicazione di reti neurali artificiali e tecniche di analisi dei big data che impiegano analisi di rete complesse utilizzando rappresentazioni vettoriali di parole all'interno del modello di incorporamento neurale . Stimiamo la somiglianza statistica degli hashtag più popolari utilizzati durante le attività della rete di comunicazione delle proteste e valutiamo la loro capacità di aggiungere un significato e di mobilitare i partecipanti alla discussione affinché agiscano come attivisti di protesta. Infine, descriviamo come gli hashtag specifici (slogan) funzionano come messaggi politici chiari e mobilitanti.
Un modello per la creazione di corsi universitari interdisciplinari su complessità e sviluppo sostenibile Perugia, 5 luglio 2023 – Il corso di laurea dell’Università per Stranieri di Perugia in “Studi internazionali per la sostenibilità e la sicurezza sociale (SIS)”, strutturato in chiave transdisciplinare...
Steven Ceron, Gaurav Gardi, Kirstin Petersen, and Metin Sitti
PNAS 120 (24) e2221913120
Microscale collectives composed of simple, locally reactive constituents can harness the effects of self-organization to enable diverse global behaviors. While phase separation of homogeneous collectives is well studied, heterogeneous collectives are relatively unexplored. This study focuses on a collective of magnetic microdisks of different sizes and examines how the group can self-organize into homogeneous subgroups using an external magnetic field. We find that heterogeneity enables collective behaviors including morphology reconfiguration, organized aggregation, dispersion, and locomotion, and caging and expulsion of external objects. Our work furthers insights into self-organization of heterogeneous microrobot collectives and may provide useful insights into the future of active matter.
I collettivi su microscala composti da componenti semplici e reattivi a livello locale possono sfruttare gli effetti dell'auto-organizzazione per consentire diversi comportamenti globali. Mentre la separazione di fase di collettivi omogenei è ben studiata, i collettivi eterogenei sono relativamente inesplorati. Questo studio si concentra su un collettivo di microdischi magnetici di diverse dimensioni ed esamina come il gruppo può auto-organizzarsi in sottogruppi omogenei utilizzando un campo magnetico esterno. Troviamo che l'eterogeneità consente comportamenti collettivi tra cui la riconfigurazione della morfologia, l'aggregazione organizzata, la dispersione e la locomozione, l'ingabbiamento e l'espulsione di oggetti esterni. Il nostro lavoro promuove approfondimenti sull'auto-organizzazione di collettivi eterogenei di microrobot e può fornire utili spunti sul futuro della materia attiva.
Network Science Society Colloquium - January 25, 2023
Nicholas A. Christakis Experiments with Social Network Interventions
Abstract Human beings choose their friends, and often their neighbors and co-workers, and we inherit our relatives; and each of the people to whom we are connected also does the same, such that, in the end, we assemble ourselves into face-to-face social networks that obey particular mathematical and sociological rules. Why do we do this? And how might a deep understanding of human social network structure and function be used to intervene in the world to make it better? Here, I will review recent research from our lab describing three classes of interventions involving both offline and online networks: (1) interventions that rewire the connections between people; (2) interventions that manipulate social contagion, modifying the flow of desirable or undesirable properties; and (3) interventions that manipulate the positions of people within network structures. I will illustrate what can be done using a variety of experiments in settings as diverse as fostering cooperation or the diffusion of innovation in networked groups online, to fostering health behavior change in developing world villages and towns. I will also discuss recent experiments with “hybrid systems” comprised of both humans and artificial intelligence (AI) agents interacting in small groups. Overall, by taking account of people’s structural embeddedness in social networks, and by understanding social influence, it is possible to intervene in social systems to enhance desirable population-level properties as diverse as health, wealth, cooperation, coordination, and learning.
About the Speaker Nicholas A. Christakis, MD, PhD, MPH, is a social scientist and physician at Yale University who conducts research in the fields of network science, biosocial science, and behavior genetics. His current work focuses on how human biology and health affect, and are affected by, social interactions and social networks. He directs the Human Nature Lab and is the Co-Director of the Yale Institute for Network Science. He is the Sterling Professor of Social and Natural Science at Yale University, appointed in the Departments of Sociology; Medicine; Ecology and Evolutionary Biology; Biomedical Engineering; and the School of Management.
Jim talks with Mirta Galesic about the ideas in her co-authored paper “Stewardship of Global Collective Behavior.” They discuss the meaning of collective behavior, a crisis in network structures, the analogy of the printing press, consequences of person-to-person communication, the capacity for collective forgetting, unpredictable developments in chatbots, bottom-up vs top-down influence, advertising-driven information ecosystems, emergent knobs in social media design, ChatGPT’s political bias, the widespread trust in algorithms, suggestions for reforming Twitter, information decay, viscosity, opportunities & dangers of mass surveillance data, the Twitter Files, free speech & cultural evolution, and much more.
Jim parla con Mirta Galesic delle idee nel suo articolo scritto “Stewardship of Global Collective Behavior."Discutono il significato del comportamento collettivo, una crisi nelle strutture di rete, l'analogia della macchina da stampa, conseguenze della comunicazione da persona a persona, la capacità di dimenticare collettivamente, sviluppi imprevedibili nei chatbot, influenza dal basso verso l'alto rispetto al top verso il basso, ecosistemi di informazione guidati dalla pubblicità, manopole emergenti nel design dei social media, Il pregiudizio politico di ChatGPT, la diffusa fiducia negli algoritmi, suggerimenti per riformare Twitter, decadimento delle informazioni, viscosità, opportunità e pericoli dei dati di sorveglianza di massa, i file di Twitter, libertà di parola ed evoluzione culturale, e molto altro ancora.
Consciousness, our experience of being in the world, is one of the mind’s greatest mysteries, but as the neuroscientist Anil Seth explains to Steven Strogatz, research is making progress in understanding this elusive phenomenon.
Alon Loeffler, Adrian Diaz-Alvarez, Ruomin Zhu, Natesh Ganesh, James M. Shine, Tomonobu Nakayama, Zdenka Kuncic
SCIENCE ADVANCES 21 Apr 2023 Vol 9, Issue 1
Nanowire networks (NWNs) mimic the brain’s neurosynaptic connectivity and emergent dynamics. Consequently, NWNs may also emulate the synaptic processes that enable higher-order cognitive functions such as learning and memory. A quintessential cognitive task used to measure human working memory is the n-back task. In this study, task variations inspired by the n-back task are implemented in a NWN device, and external feedback is applied to emulate brain-like supervised and reinforcement learning. NWNs are found to retain information in working memory to at least n = 7 steps back, remarkably similar to the originally proposed “seven plus or minus two” rule for human subjects. Simulations elucidate how synapse-like NWN junction plasticity depends on previous synaptic modifications, analogous to “synaptic metaplasticity” in the brain, and how memory is consolidated via strengthening and pruning of synaptic conductance pathways.
Laning is a paradigmatic example of spontaneous organization in active two-component flows that has been observed in diverse contexts, including pedestrian traffic, driven colloids, complex plasmas, and molecular transport. We introduce a kinetic theory that elucidates the physical origins of laning and quantifies the propensity for lane nucleation in a given physical system. Our theory is valid in the low-density regime, and it makes different predictions about situations in which lanes may form that are not parallel with the direction of flow. We report on experiments with human crowds that verify two notable consequences of this phenomenon: tilting lanes under broken chiral symmetry and lane nucleation along elliptic, parabolic, and hyperbolic curves in the presence of sources or sinks.
Increased levels of carbon dioxide (CO2) have helped boost green foliage across the world’s arid regions over the past 30 years through a process called CO2 fertilisation, according to CSIRO research.
Alessandro Cerboni's insight:
In findings based on satellite observations, CSIRO, in collaboration with the Australian National University (ANU), found that this CO2 fertilisation correlated with an 11 per cent increase in foliage cover from 1982-2010 across parts of the arid areas studied in Australia, North America, the Middle East and Africa, according to CSIRO research scientist, Dr Randall Donohue. "In Australia, our native vegetation is superbly adapted to surviving in arid environments and it consequently uses water very efficiently," Dr Donohue said. "Australian vegetation seems quite sensitive to CO2 fertilisation. This, along with the vast extents of arid landscapes, means Australia featured prominently in our results." "While a CO2 effect on foliage response has long been speculated, until now it has been difficult to demonstrate," according to Dr Donohue. "Our work was able to tease-out the CO2 fertilisation effect by using mathematical modelling together with satellite data adjusted to take out the observed effects of other influences such as precipitation, air temperature, the amount of light, and land-use changes." The fertilisation effect occurs where elevated CO2 enables a leaf during photosynthesis, the process by which green plants convert sunlight into sugar, to extract more carbon from the air or lose less water to the air, or both. If elevated CO2 causes the water use of individual leaves to drop, plants in arid environments will respond by increasing their total numbers of leaves. These changes in leaf cover can be detected by satellite, particularly in deserts and savannas where the cover is less complete than in wet locations, according to Dr Donohue. "On the face of it, elevated CO2 boosting the foliage in dry country is good news and could assist forestry and agriculture in such areas; however there will be secondary effects that are likely to influence water availability, the carbon cycle, fire regimes and biodiversity, for example," Dr Donohue said. "Ongoing research is required if we are to fully comprehend the potential extent and severity of such secondary effects." This study was published in the US Geophysical Research Letters journal and was funded by CSIRO's Sustainable Agriculture Flagship, Water for a Healthy Country Flagship, the Australian Research Council and Land & Water Australia.
Symmetry is a motif featuring in almost all areas of science. Symmetries appear throughout the natural world, making them particularly important in our quest to understand the structure of the world around us. Symmetries and invariances are often first principles pointing to some lawful description of an observation, with explanations being understood as both ‘satisfying’ and potentially useful in their regularity. The sense of aesthetic beauty accompanying such explanations is reminiscent of our understanding of intelligence in terms of the ability to efficiently predict (or compress) data; indeed, identifying and building on symmetry can offer a particularly elegant description of a physical situation. The study of symmetries is so fundamental to mathematics and physics that one might ask where else it proves useful. This theme issue poses the question: what does the study of symmetry, and symmetry breaking, have to offer for the study of life and the mind?
Classical thermodynamics focused on reversible processes in closed systems. Most processes however are irreversible, in both closed and open systems. A non classical thermodynamics is being developed to tackle complex open systems sufferin
Alessandro Cerboni's insight:
Human knowledge has been advanced in different ways and with different methods, but during the last few centuries, the scientific method has proved to be the most efficient and productive in advancing our understanding of the world and ourselves (Jaffe 2009). This method is often thought not to be applicable to certain realms of our knowledge such as humanities and many social sciences. However, complex system science has allowed us to extend the empirical scientific method to a much broader range of the social sciences (Jaffe 2014). This exercise has opened opportunities to refocus on fundamental dynamical properties of complex social systems that were formerly regarded as not computable and dismissed as irreversible far-from-equilibrium phenomena. Specifically research with non-equilibrium thermodynamics has shown its potential to tackle complex issues (see review by Prigogine 2017 for example). In addition, complex system sciences has allowed us to tackle quantitative issues that were regarded as diffuse, but important, such as synergy (Jaffe 2020). Synergy has been found to be a very useful heuristic concept, both in natural and social sciences. The present work attempts to present a coherent review of a large number of scattered experimental results, produced over decades of research, in different areas of science, by my laboratory. This summary may be relevant. The intuitive idea underlying this effort is that biological evolution is the task of self reproducing irreversible synergistic systems that discover types of order that increase their free energy (Smith 2008, Frank 2009).
Physicists have invented a new type of analog quantum computer that can tackle hard physics problems that the most powerful digital supercomputers cannot solve.
Alessandro Cerboni's insight:
I fisici hanno inventato un nuovo tipo di computer quantistico analogico in grado di affrontare difficili problemi di fisica che i più potenti supercomputer digitali non sono in grado di risolvere. Una nuova ricerca pubblicata su Nature Physics da scienziati della Stanford University negli Stati Uniti e dell'University College Dublin (UCD) in Irlanda ha dimostrato che un nuovo tipo di computer analogico altamente specializzato, i cui circuiti presentano componenti quantistici, può risolvere problemi dall'avanguardia della fisica quantistica che prima erano irraggiungibili. Se potenziati, tali dispositivi potrebbero essere in grado di far luce su alcuni dei più importanti problemi irrisolti della fisica. Ad esempio, scienziati e ingegneri desideravano da tempo ottenere una migliore comprensione della superconduttività, perché i materiali superconduttori esistenti , come quelli utilizzati nelle macchine per la risonanza magnetica, nei treni ad alta velocità e nelle reti elettriche ad alta efficienza energetica a lunga distanza, attualmente funzionano solo a temperature estremamente basse, limitando il loro uso più ampio. Il Santo Graal della scienza dei materiali è trovare materiali che siano superconduttori a temperatura ambiente, il che ne rivoluzionerebbe l'uso in una serie di tecnologie.
Guest Post: Why analog neutral atoms quantum computing is a promising direction for early quantum advantage
Alessandro Cerboni's insight:
" --- Già nel dominio classico i computer analogici hanno caratteristiche interessanti quando vengono utilizzati per risolvere compiti specifici. Se rinunciamo all'universalità, i computer analogici possono essere utilizzati come acceleratori potenti ed efficienti dal punto di vista energetico . Inoltre, la questione dell'analogico rispetto al digitale è più sottile nel dominio quantistico. Il continuo e il discreto sono indissolubilmente legati nei sistemi quantistici. Potresti aver sentito parlare della dualità onda/particella . I qubit sono oggetti analogici fino al punto in cui vengono misurati e diventano digitali. Ciò significa che i computer quantistici, anche quelli digitali, saranno sempre in qualche modo analogici. Siamo convinti che i computer quantistici debbano abbracciare questa dualità e sfruttarla come risorsa. .."
Daniele Carlesso, Justin M. McNab, Christopher J. Lustri, Simon Garnier e Chris R. Reid
PNAS 120 (29) e2216217120
Le formiche tessitrici uniscono i loro corpi per formare catene sui buchi e raggiungere territori inesplorati. La decisione di entrare o uscire da una catena viene presa dagli individui, ma ha implicazioni sui costi a livello di colonia, poiché catene più lunghe sequestrano più formiche, che non possono svolgere altri compiti. Inoltre, il profitto di una catena rimane sconosciuto finché non è completo e la nuova area non viene esplorata. Dimostriamo che le singole formiche modulano il tempo che trascorrono nella catena in base alla loro vicinanza al suolo e che questa regola comportamentale locale limita l'investimento a livello di colonia in catene. Il nostro modello teorico offre approfondimenti sul processo decisionale collettivo in assenza di informazioni sul payoff e potrebbe rivelarsi utile nell'ingegnerizzazione di sistemi multiagente.
Self-generated thoughts unrelated to ongoing activities, also known as “mind-wandering,” make up a substantial portion of our daily lives. Reports of such task-unrelated thoughts (TUTs) predict both poor performance on demanding cognitive tasks and blood-oxygen-level-dependent (BOLD) activity in the default mode network (DMN). However, recent findings suggest that TUTs and the DMN can also facilitate metacognitive abilities and related behaviors. To further understand these relationships, we examined the influence of subjective intensity, ruminative quality, and variability of mind-wandering on response inhibition and monitoring, using the Error Awareness Task (EAT). We expected to replicate links between TUT and reduced inhibition, and explored whether variance in TUT would predict improved error monitoring, reflecting a capacity to balance between internal and external cognition. By analyzing BOLD responses to subjective probes and the EAT, we dissociated contributions of the DMN, executive, and salience networks to task performance. While both response inhibition and online TUT ratings modulated BOLD activity in the medial prefrontal cortex (mPFC) of the DMN, the former recruited a more dorsal area implying functional segregation. We further found that individual differences in mean TUTs strongly predicted EAT stop accuracy, while TUT variability specifically predicted levels of error awareness. Interestingly, we also observed co-activation of salience and default mod
Alessandro Cerboni's insight:
I pensieri autogenerati non correlati alle attività in corso, noti anche come "pensieri vaganti", costituiscono una parte sostanziale della nostra vita quotidiana. I rapporti di tali pensieri non correlati all'attività (TUT) prevedono sia scarse prestazioni in compiti cognitivi impegnativi sia attività dipendenti dal livello di ossigeno nel sangue (BOLD) nella rete in modalità predefinita (DMN). Tuttavia, recenti scoperte suggeriscono che i TUT e il DMN possono anche facilitare le abilità metacognitive e i comportamenti correlati. Per comprendere ulteriormente queste relazioni, abbiamo esaminato l'influenza dell'intensità soggettiva, della qualità ruminativa e della variabilità del vagare della mente sull'inibizione e il monitoraggio della risposta, utilizzando l'Error Awareness Task (EAT). Ci aspettavamo di replicare i collegamenti tra TUT e inibizione ridotta e abbiamo esplorato se la varianza in TUT avrebbe predetto un migliore monitoraggio degli errori, che riflette una capacità di equilibrio tra cognizione interna ed esterna. Analizzando le risposte BOLD alle sonde soggettive e all'EAT, abbiamo dissociato i contributi delle reti DMN, esecutive e di salienza alle prestazioni del compito. Mentre sia l'inibizione della risposta che le valutazioni TUT online hanno modulato l'attività BOLD nella corteccia prefrontale mediale (mPFC) del DMN, la prima ha reclutato un'area più dorsale che implica la segregazione funzionale. Abbiamo inoltre scoperto che le differenze individuali nei TUT medi predicevano fortemente l'accuratezza dell'arresto EAT, mentre la variabilità del TUT prevedeva in modo specifico i livelli di consapevolezza dell'errore. È interessante notare che abbiamo anche osservato la co-attivazione delle regioni di salienza e modalità predefinita durante la consapevolezza dell'errore, supportando un collegamento tra monitoraggio e TUT. Complessivamente i nostri risultati suggeriscono che sebbene TUT sia dannoso per le prestazioni del compito, le fluttuazioni nell'attenzione tra pensiero autogenerato e pensiero esterno correlato al compito è una caratteristica degli individui con una maggiore capacità di monitoraggio metacognitivo. Raggiungere un equilibrio tra il pensiero orientato verso l'interno e verso l'esterno può quindi aiutare le persone a ottimizzare le prestazioni del loro compito.
Network-based interactions allow one to model many technological and natural systems, where understanding information flow between nodes is important to predict their functioning. The complex interplay between network connectivity and dynamics can be captured by scaling laws overcoming the paradigm of information spread being solely dependent on network structure. Here, we capitalize on this paradigm to identify the relevant paths for perturbation propagation. We introduce a multi-pathways temporal distance between nodes that overcomes the limitation of focussing only on the shortest path. This metric predicts the latent geometry induced by the dynamics in which the signal propagation resembles the traveling wave solution of reaction-diffusion systems. We validate the framework on a set of synthetic dynamical models, showing that it outperforms existing approaches in predicting arrival times. On a set of empirical contact-based social systems, we show that it can be reliably used also for models of infectious diseases spread - such as the Susceptible-Infected-Susceptible - with remarkable accuracy in predicting the observed timing of infections. Our framework naturally encodes the concerted behavior of the ensemble of paths connecting two nodes in conveying perturbations, with applications ranging from regulatory dynamics within cells to epidemic spreading in social networks. Understanding information flow in networks, from regulatory dynamics within cells to epidemic spreading in social networks, is fundamental to predict their behavior. We introduce a multi-pathways temporal distance which encodes the concerted behavior of paths in propagating perturbations and predicts the latent geometry induced by the dynamics.
Alessandro Cerboni's insight:
Le interazioni basate sulla rete consentono di modellare molti sistemi tecnologici e naturali, in cui la comprensione del flusso di informazioni tra i nodi è importante per prevederne il funzionamento. La complessa interazione tra la connettività e le dinamiche della rete può essere catturata dalle leggi di ridimensionamento che superano il paradigma della diffusione delle informazioni che dipende esclusivamente dalla struttura della rete. Qui, sfruttiamo questo paradigma per identificare i percorsi rilevanti per la propagazione delle perturbazioni. Introduciamo una distanza temporale multi-percorsi tra i nodi che supera la limitazione di concentrarsi solo sul percorso più breve. Questa metrica prevede la geometria latente indotta dalla dinamica in cui la propagazione del segnale assomiglia alla soluzione dell'onda viaggiante dei sistemi di reazione-diffusione. Convalidiamo il framework su una serie di modelli dinamici sintetici, dimostrando che supera gli approcci esistenti nella previsione dei tempi di arrivo. Su un insieme di sistemi sociali empirici basati sul contatto, dimostriamo che può essere utilizzato in modo affidabile anche per modelli di diffusione di malattie infettive - come il Suscettibile-Infetto-Suscettibile - con notevole accuratezza nel prevedere i tempi osservati delle infezioni. La nostra struttura codifica naturalmente il comportamento concertato dell'insieme di percorsi che collegano due nodi nel trasmettere perturbazioni, con applicazioni che vanno dalle dinamiche regolatorie all'interno delle cellule alla diffusione epidemica nei social network. dimostriamo che può essere utilizzato in modo affidabile anche per modelli di diffusione di malattie infettive - come il Suscettibile-Infetto-Suscettibile - con notevole accuratezza nel prevedere i tempi osservati delle infezioni. La nostra struttura codifica naturalmente il comportamento concertato dell'insieme di percorsi che collegano due nodi nel trasmettere perturbazioni, con applicazioni che vanno dalle dinamiche regolatorie all'interno delle cellule alla diffusione epidemica nei social network. dimostriamo che può essere utilizzato in modo affidabile anche per modelli di diffusione di malattie infettive - come il Suscettibile-Infetto-Suscettibile - con notevole accuratezza nel prevedere i tempi osservati delle infezioni. La nostra struttura codifica naturalmente il comportamento concertato dell'insieme di percorsi che collegano due nodi nel trasmettere perturbazioni, con applicazioni che vanno dalle dinamiche regolatorie all'interno delle cellule alla diffusione epidemica nei social network.
One of the things that make complexity science so fascinating is the diversity of the systems that it applies to. In this series so far, you've learnt about everything from ecologies to economies, tipping points in ecologies and economies, to power and influence in the 1400s, and even the spread of coronavirus in the lungs and the thing that brings all of these different topics together is complexity. This means that we can study one system to help us understand other systems — including bees.
In today's episode, Orit Peleg, Faculty at the University of Colorado, Boulder, and External Faculty at the Santa Fe Institute, explains how bees self-organise and produce sophisticated behaviour. In this case, you'll hear how thousands of bees can work out where their queen is at any given point.
In most of our episodes so far, we've taken a single concept and looked at it through the context of a single example. But in this episode and the next, we're going to pull back the camera to get a bird's-eye view of complexity science, by exploring the features common to all complex systems.
We're joined again by Karoline Wiesner, Professor of Complexity Science in the Department of Physics and Astronomy at the University of Potsdam in Germany. In this episode, Karoline is going to explain four conditions that we see in complexity science: numerosity, disorder and diversity, feedback, and non-equilibrium. At the end of the episode, she's going to bring them all together to explain a central concept of complex systems: emergence.
Nella maggior parte dei nostri episodi finora, abbiamo preso un singolo concetto e lo abbiamo analizzato attraverso il contesto di un singolo esempio. Ma in questo episodio e nel prossimo, tireremo indietro la telecamera per avere una visione dall'alto della scienza della complessità, esplorando le caratteristiche comuni a tutti i sistemi complessi. Siamo nuovamente raggiunti da Karoline Wiesner, Professore di Scienza della Complessità presso il Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Potsdam in Germania. In questo episodio, Karoline spiegherà quattro condizioni che vediamo nella scienza della complessità: numerosità, disordine e diversità, feedback e non equilibrio. Alla fine dell'episodio, li riuniranno tutti per spiegare un concetto centrale dei sistemi complessi: l'emergenza.
Finora nella maggior parte dei nostri episodi, abbiamo preso un singolo concetto e lo abbiamo esaminato nel contesto di un singolo esempio. Ma in questo episodio e nel prossimo, tireremo indietro la fotocamera per avere una visione a volo d'uccello della scienza della complessità, esplorando le caratteristiche comuni a tutti i sistemi complessi. Siamo di nuovo raggiunti da Karoline Wiesner, professore di scienze della complessità presso il Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Potsdam in Germania. In questo episodio, Karoline spiegherà quattro condizioni che vediamo nella scienza della complessità: numerosità, disordine e diversità, feedback e non equilibrio. Alla fine dell'episodio, li riunirà tutti per spiegare un concetto centrale di sistemi complessi: l'emergenza.
G. Caldarelli, E. Arcaute, M. Barthelemy, M. Batty, C. Gershenson, D. Helbing, S. Mancuso, Y. Moreno, J. J. Ramasco, C. Rozenblat, A. Sánchez & J. L. Fernández-Villacañas Nature Computational Science (2023)
We argue that theories and methods drawn from complexity science are urgently needed to guide the development and use of digital twins for cities. The theoretical framework from complexity science takes into account both the short-term and the long-term dynamics of cities and their interactions. This is the foundation for a new approach that treats cities not as large machines or logistic systems but as mutually interwoven self-organizing phenomena, which evolve, to an extent, like living systems.
Le piante prosperano praticamente in tutti gli ambienti naturali e adattati dall'uomo e stanno diventando modelli popolari per lo sviluppo di sistemi robotici a causa delle loro strategie di adattamento morfologico e comportamentale. Tale adattamento e l'elevata plasticità offrono nuovi approcci per progettare, modellare e controllare sistemi artificiali che agiscono in scenari non strutturati. Allo stesso tempo, lo sviluppo di manufatti basati sui loro principi di funzionamento rivela come le piante promuovano approcci innovativi per i piani di conservazione e gestione e apre nuove applicazioni per la scienza delle piante basata sull'ingegneria. I modelli di crescita mediati dall'ambiente (ad esempio, i tropismi) sono chiari esempi di comportamenti adattivi mostrati attraverso la fenotipizzazione morfologica. Le piante creano anche reti con altre piante attraverso la simbiosi radici-funghi sotterranei e usano queste reti per scambiare risorse o segnali di allarme. Questo articolo discute i comportamenti funzionali delle piante e mostra le strette somiglianze con un modello simile a un percettrone che potrebbe fungere da modello di controllo basato sul comportamento nelle piante. Iniziamo analizzando le regole di comunicazione e i comportamenti di crescita delle piante; poi mostriamo come abbiamo tradotto i comportamenti delle piante in soluzioni algoritmiche per controller di robot bioispirati; e infine, discutiamo di come queste soluzioni possono essere estese per abbracciare approcci originali alle architetture di controllo di rete e robotica. Questo articolo discute i comportamenti funzionali delle piante e mostra le strette somiglianze con un modello simile a un percettrone che potrebbe fungere da modello di controllo basato sul comportamento nelle piante. Iniziamo analizzando le regole di comunicazione e i comportamenti di crescita delle piante; poi mostriamo come abbiamo tradotto i comportamenti delle piante in soluzioni algoritmiche per controller di robot bioispirati; e infine, discutiamo di come queste soluzioni possono essere estese per abbracciare approcci originali alle architetture di controllo di rete e robotica. Questo articolo discute i comportamenti funzionali delle piante e mostra le strette somiglianze con un modello simile a un percettrone che potrebbe fungere da modello di controllo basato sul comportamento nelle piante. Iniziamo analizzando le regole di comunicazione e i comportamenti di crescita delle piante; poi mostriamo come abbiamo tradotto i comportamenti delle piante in soluzioni algoritmiche per controller di robot bioispirati; e infine, discutiamo di come queste soluzioni possono essere estese per abbracciare approcci originali alle architetture di controllo di rete e robotica.
Nanowire networks (NWNs) mimic the brain’s neurosynaptic connectivity and emergent dynamics. Consequently, NWNs may also emulate the synaptic processes that enable higher-order cognitive functions such as learning and memory. A quintessential cognitive task used to measure human working memory is the n-back task. In this study, task variations inspired by the n-back task are implemented in a NWN device, and external feedback is applied to emulate brain-like supervised and reinforcement learning. NWNs are found to retain information in working memory to at least n = 7 steps back, remarkably similar to the originally proposed “seven plus or minus two” rule for human subjects. Simulations elucidate how synapse-like NWN junction plasticity depends on previous synaptic modifications, analogous to “synaptic metaplasticity” in the brain, and how memory is consolidated via strengthening and pruning of synaptic conductance pathways.
Summary Stressed plants show altered phenotypes, including changes in color, smell, and shape. Yet, airborne sounds emitted by stressed plants have not been investigated before. Here we show that stressed plants emit airborne sounds that can be recorded from a distance and classified. We recorded ultrasonic sounds emitted by tomato and tobacco plants inside an acoustic chamber, and in a greenhouse, while monitoring the plant’s physiological parameters. We developed machine learning models that succeeded in identifying the condition of the plants, including dehydration level and injury, based solely on the emitted sounds. These informative sounds may also be detectable by other organisms. This work opens avenues for understanding plants and their interactions with the environment and may have significant impact on agriculture.
In this episode we speak with Carlos Gershenson, SFI Sabbatical Visitor and professor of computer science at the Universidad Nacional Autónoma de México, where he leads the Self-organizing Systems Lab, among many other titles you can find in our show notes. For the next hour, we’ll discuss his decades of research and writing on a vast array of core complex systems concepts and their intersections with both Western and Eastern philosophical traditions — a first for this podcast.
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