Un sistema complejo es un conjunto de una gran cantidad de entidades en interacción que permite la integración para completar una misión común. Los sistemas complejos se caracterizan por propiedades emergentes que existen solo a nivel del sistema y no se pueden observar a nivel de estos constituyentes. En algunos casos, un observador no puede predecir las retroalimentaciones o comportamientos o evoluciones de sistemas complejos por computación , lo que lleva a estudiarlos utilizando la teoría del caos .
Una reacción química , como disolver un grano de azúcar en café , es simple porque conocemos el resultado de antemano: unas pocas ecuaciones permiten no solo describir los procesos evolutivos , sino los estados futuros o finales del sistema. En realidad, no es necesario presenciar el fenómeno concreto o realizar un experimento para saber qué sucederá y qué resultará de ello. Por el contrario, las células nerviosas de nuestro cerebro , una colonia de hormigas o los agentes que pueblan un mercado económico son todos sistemas complejos porque la única forma de conocer la evolución del sistema es experimentarlo, posiblemente en un modelo reducido.
En otras palabras, cuando queremos modelar un sistema, diseñamos un cierto número de reglas de evolución, luego simulamos el sistema iterando estas reglas hasta obtener un resultado estructurado. Se dice que un sistema es complejo si el resultado final no es predecible directamente al conocer las reglas que indican cómo cambia el sistema.
Debido a la diversidad de sistemas complejos, su estudio es interdisciplinario . Se utilizan dos enfoques complementarios: algunas disciplinas estudian sistemas complejos en un campo particular, otras buscan métodos, esquemas y principios generales aplicables a muchos tipos diferentes de sistemas.
Los sistemas complejos son un contraejemplo del reduccionismo , de la reducción analítica: a pesar de un conocimiento perfecto de los componentes elementales de un sistema, incluso de sus interacciones, no es posible ni siquiera en teoría predecir su comportamiento más que mediante el experimento o la simulación. Este escollo no proviene necesariamente de nuestros límites de cálculo, al contrario, está ligado a la propia naturaleza de los sistemas complejos.
A nivel matemático , esto da como resultado la imposibilidad de modelar el sistema mediante ecuaciones predictivas solubles. Lo esencial no es tanto el número de factores o dimensiones (parámetros, variables), sino el hecho de que cada uno de ellos influye indirectamente sobre los demás, quienes a su vez influyen en él , haciendo del comportamiento del sistema una globalidad irreductible. Para predecir este comportamiento es necesario tenerlos todos en cuenta, lo que equivale a realizar una simulación del sistema estudiado.
Etimológicamente, complicado (del latín cum plicare , plegar) significa que se necesita tiempo y habilidad para comprender el objeto de estudio, complejo (del latín cum plexus, tejido) significa que hay muchos enredos, que "todo es vinculado"; que no podemos estudiar una pequeña parte del sistema de forma aislada y menos aún inferir el todo a partir de los componentes. Los sistemas complejos son generalmente complicados, pero lo contrario no es cierto, es decir, los sistemas complicados no son generalmente complejos .
Los sistemas complejos se definen, según el caso y según los autores, por su estructura, por la existencia de interacciones no lineales , por la emergencia de distintos niveles de organización, o por sus comportamientos colectivos no triviales (multiestacionariedad, caos, bifurcaciones, etc.). autoorganización , emergencia , ciclos de retroalimentación ). Algunas, partiendo de la gran cantidad de entidades, insisten en la estructura, heterogeneidad y presencia de niveles de organización, con propiedades emergentes. Otros insisten por el contrario en la no linealidad y la dinámica. Esta multiplicidad de definiciones tiene causas objetivas ligadas a la heterogeneidad de los objetos agrupados bajo el término de sistemas complejos, que van desde los sistemas naturales (desde las moléculas hasta las sociedades humanas ), hasta los sistemas artificiales como la red. Esto corresponde necesariamente a una multiplicidad de puntos de vista, que se superponen todos parcialmente, por supuesto, pero donde el énfasis no se pone en las mismas propiedades. Estas diferencias también están ligadas a criterios ideológicos o filosóficos, que son particularmente importantes en estos campos.
Un sistema es un conjunto coherente de componentes que interactúan.
Un sistema complejo es un sistema formado por un gran número de entidades en interacción local y simultánea. Muy a menudo, se requiere que el sistema tenga las siguientes características adicionales (lo que demuestra que no existe una definición formal ampliamente aceptada de lo que es un sistema complejo):
Muy a menudo, el sistema complejo tiene la mayoría de las siguientes características:
Estos incluyen un vuelo de estorninos o un rebaño de ovejas , la propagación de una epidemia , un rumor o el boca a boca sobre un nuevo producto, robots modulares , redes criminales , el desarrollo de un embrión .
Finalmente, démosle algunos sistemas complejos artificiales: una red peer-to-peer , una red ad-hoc, mecanismos de criptografía compartida o robustez a los ataques, un sistema multiagente .
Uno de los ejemplos mejor formalizados es el de un autómata celular .
Un sistema complejo exhibe la mayoría de los siguientes comportamientos. Esto permite, recíprocamente, definir qué es un sistema complejo: es un sistema que presenta una gran cantidad de los siguientes comportamientos. Es inusual definir una clase de objetos a estudiar por su comportamiento más que por su constitución.
Siempre que se estudia un sistema complejo en particular, por ejemplo, las poblaciones y ubicaciones de diferentes especies de peces en un área de pesca , la metodología de los sistemas complejos proporciona ángulos de ataque sobre ese sistema. La complejidad de la pesca requiere el uso de varias disciplinas en la gestión del recurso, incluida la ecología, la economía y la socioeconomía. La articulación de disciplinas se materializa en un modelo multidisciplinario de dinámica conjunta.
En este ejemplo, la participación conjunta de varias disciplinas en el desarrollo de una política pesquera permitirá establecer compromisos aceptables para conciliar la sostenibilidad del recurso, la productividad económica de la pesca, el interés social de la pesca artesanal y de determinadas zonas costeras. , la competitividad de los países en el mercado internacional. El estudio de un sistema complejo solo puede realizarse con la participación de las disciplinas involucradas.
Regularmente se descubren nuevos sistemas naturales complejos gracias al refinamiento de los medios de investigación, pero esta ciencia también espera ayudar a la comprensión global de los sistemas artificiales. Si consideramos, como sucesivos objetivos de la ciencia frente a un sistema, "comprender, predecir, controlar, diseñar", también podemos estudiar sistemas artificiales complejos, integrar los conceptos resultantes de este enfoque en el diseño de nuevos sistemas. Particularmente en entornos hostiles, como en presencia de ruido o cuando algunas entidades se comportan de manera anormal, las ideas de sistemas complejos pueden ayudar a fortalecer la robustez de los sistemas construidos. También se utilizan para producir modelos escalables o adaptables, incluso autoorganizados.
Algunos sistemas son demasiado complejos para poder establecer resultados generales, o involucran otros mecanismos distintos a los relacionados con el estudio de sistemas complejos. Sin embargo, muestran la riqueza de este enfoque, que puede proporcionar respuestas parciales o sugerir ángulos de estudio incluso en estos sistemas. Este es el caso de las interacciones de "huellas-consecuencias" entre las "huellas corporales" de los humanos y el medio ambiente que retroalimentan una dinámica sistémica desde el origen de la humanidad. Esta terminología se asoció con el paradigma de la icnología general de la antropóloga francesa Béatrice Galinon-Mélénec . Este paradigma que propone un ángulo de aproximación de la coevolución de lo humano (conocido como "Ichnosanthropos" o "Man-trace") y del medio ambiente a partir de interacciones de huellas multiescala encuentra numerosas ilustraciones en la historia de los homínidos. Sin embargo, involucra múltiples sistemas tan complejos que no puede conducir a predicciones sobre la evolución de la humanidad.
Esta ciencia, naturalmente, utiliza muchas simulaciones y, por lo tanto, puede dar recomendaciones sobre su conducta. Algunos dicen que usar un análisis numérico extenso resolvería la mayoría de los sistemas complejos. La experiencia muestra que este difícilmente es el caso (incluso si las simulaciones reproducen ciertos comportamientos), porque las leyes siguen siendo desconocidas. Por tanto, aún quedan conceptos por identificar, es una ciencia joven.
Empresas que desarrollan software o servicios en torno a sistemas complejos.