Olá, sou Uri Wilensky da Northwestern University
e eu sou o criador do NetLogo.
É um prazer estar aqui com você hoje.
Você tem sorte de estar nas mãos de Bill Rand. Ele trabalhou comigo.
Escrevemos um livro-texto sobre Mod. Baseada em Agentes com NetLogo.
Eu vou fazer uma introdução à Mod. Baseada em Agentes e ao NetLogo.
Eu vou situar esta introdução usando um exemplo incomum.
Vamos voltar no tempo, à virada do 1o. milênio em torno do ano 1000 E.C.
Quando os algarismos romanos chegaram à Europa. Desculpe!
Quando os algarismos indo-arábicos chegaram à Europa.
Até esta chegada, os europeus usavam algarismos romanos.
E quando eles tentavam usar algarismos romanos,
algarismos romanos não têm notação baseada na posição, a notação posicional,
então os números poderiam se tornar muito, muito, muito, muito grandes.
E fazer multiplicações e divisões era muito difícil usando algarismos romanos.
Apesar de os cientistas reconhecerem que havia uma forma melhor de fazer cálculos
levou um longo tempo até que estas ideias e práticas se tornassem comuns na Europa.
Este fenômeno de mudança na codificação do conhecimento em um domínio
e algo que meu colega Seymour Papert e eu chamamos de "Reestruturações".
A "Estruturação" é a codificação do saber como função de uma infraestrutura
representacional e a "Reestruturação", a mudança de uma codificação para outra.
E uma das consequências poderosas da Reestruturação dos algarismos
foi que, antes dela, poucas pessoas calculavam multiplicações e divisões.
Tinha que levar o seu problema para alguém para trabalhar por um tempo e respondesse.
Depois, qualquer pessoa conseguia aprender os algoritmos básicos de aritmética
e a ciência progrediu porque agora todos podiam usar grandes números e nova notação
Nós podemos perguntar: "O que é importante hoje e as pessoas tem dificuldade?"
E uma dificuldade importante que temos é em entender os sistemas complexos.
E esta é uma área boa para este tipo de Reestruturação.
Por "sistemas complexos" quero dizer sistemas compostos por muitas partes,
mas em que há interação entre estas partes
E sem qualquer controle centralizado, um padrão global emerge das interações
locais entre sistemas e decisões. Exemplos incluem ecossistemas, sistemas econômicos,
sistemas imunológicos, o mercado de ações. Exemplos onde há interações entre partes
que criam um padrão global. Um fenômeno "emergente" é como descrevemos um padrão
que emerge, resulta, das interações entre diferentes agentes, objetos distribuídos.
Emergência pode ser muito difícil de entender.
Emergência é difícil de entender por duas causas distintas:
Se você conhece o micro comportamento dos elementos, sabe como interagem.
Ainda assim, é difícil predizer como o padrão global vai ser.
Se você conhece o padrão global, é muito difícil de encontrar a micro estrutura que
o gera, as regras de interação.
De fato, você pode pensar que o 2o. aspecto é boa parte do projeto da ciência:
observamos estas macro regularidades no mundo e tentamos entender como os
elementos se combinam para permitir o surgimento destes padrões.
A tecnologia nos ajuda a criar novas representações, assim como a representação
indo-arábica ajudou pessoas a resolverem complexos problemas matemáticos
A computação permite criar representações dos sistemas complexos e entendê-los
Isso se faz ao simular um sist. complexo. Criamos agentes, regras de interação
e deixamos estas interações ocorrerem.
A Modelagem Baseada em Agentes é exatamente isto
Um agente é um elemento autônomo, individual, de uma simulação que tem
propriedades, ações e comportamento característicos.
A Mod. Baseada em Agentes é olhar para o mundo e tentar dissecar os agentes,
dar a estes agentes regras que vão gerar fenômenos de interesse.
A Mod. Baseada em Agentes é usada nas ciências naturais, sociais e engenharias.
Há 20 anos criei o NetLogo como uma forma de fazer Modelagem Baseada em Agentes.
E eu me guiei por dois princípios:
Aprendizagem rápida, para ser acessível e qualquer pessoa comece rápido.
Acredito que vocês são os juízes para ver se fui bem sucedido nisso.
O outro é a aprendizagem longa. Devemos ser capazes de fazer ciência de ponta.
Vou mostrar a você três exemplos de sist. complexos e padrões emergentes
O primeiro que eu vou mostrar é um incêndio em uma floresta.
Eu vou configurar este modelo agora e é o modelo de um incêndio em uma floresta.
Você pode ver estes pixels verdes. Eles representam árvores.
E você pode ver uma barra aqui, chamada "densidade", que está definida para 57%.
Significa que 57% do espaço é preenchido com árvores, aproximadamente 57%.
Olhe para a borda esquerda, esta borda é um princípio de incêndio.
E este modelo está definido de modo que há regras muito, muito simples.
Cada árvore olha para o norte, o leste, o sul e o oeste.
Se houver fogo em qualquer destes lugares, a árvore queima. Senão, não ocorre nada.
Estas são todas as regras do modelo, além de algumas regras para cores.
Quando eu pressiono "go", a simulação inicia.
E como você pode ver, o fogo se espalha um pouco.
E agora parou de queimar.
E como você pode ver, o fogo não queimou muito da floresta.
Podemos testar de novo com a mesma densidade.
Cada vez será um pouco diferente, porque as árvores estão em posições diferentes.
Em ambos os casos, a densidade de 57% não queimou muito da floresta.
Se subimos a densidade para 64% e agora deixamos o fogo queimar.
Temos uma queima mais dramática, mais completa da floresta.
E isto é surpreendente, porque nos acostumados a pensar que um pequeno
aumento de densidade ou um pouco mais de "x" levaria a um pouco mais de "y"
Um pouco mais de densidade daria um pouco mais de queima. Não esta mudança dramática
Mas em sistemas complexos é um fenômeno bastante comum.
A noção é de limiar ou ponto crítico, conhecida também como ponto de transição,
onde um pequeno aumento da densidade dá um incêndio dramaticamente diferente.
O próximo exemplo que eu vou mostrar é chamado de predação lobo ovelha.
E aqui temos lobos e ovelhas que estão interagindo em um ecossistema.
E as regras deste modelo são um pouco mais complicadas:
Cada agente começa com um estoque de energia e se movimentar custa parte dela.
Lobos e ovelhas se movem aleatoriamente. Se o lobo se encontra a ovelha, ele a come
Se a energia do lobo fica negativa, morre. Se come uma ovelha, ganha energia.
Vamos ver o que ocorre quando iniciamos esta simulação.
Podemos ver no gráfico à esq. e abaixo que temos algum tipo de ciclo, no começo.
Mas todos os lobos morreram porque não tinham ovelhas suficientes.
Ficaram poucas ovelhas, não havia o suficiente.
Devido à forma como as ovelhas funcionam sem limites, vão povoar toda a simulação.
Se simulamos de novo, pode ser que não ocorra da mesma forma.
Pode ser que os lobos se alimentem de todas as ovelhas e só eles sobrem.
Mas então eles não teriam o que comer e eles se extinguiriam.
Estes são os dois estados atratores deste modelo.
Parece que neste caso particular, as ovelhas estão vencendo de novo.
A ideia é dar regras individuais a cada um e ver o resultado na população total.
Meu último exemplo será das ciências sociais,
foi criado por Thomas Schelling nos anos 1960 que escreveu um livro,
"Micromotives e Macrobehavior", em que ele observou como interações
individuais levam a resultados na escala das populações.
E neste caso ele estava interessado no fenômeno da segregação residencial.
Há dois tipos de agentes, vermelhos e verdes, que dispostos a viver juntos
mas com uma tolerância na quantidade de
vizinhos de outra cor. Muitos vizinhos da outra cor faz com que se mudem.
Schelling estava interessado em descobrir o que aconteceria em tal cenário.
A barra "%-similar-wanted" está em 30%. Significa que os agentes se contentam
em ter 70% de vizinhos de outra cor. Se maior, eles se mudam.
Ao simular, vemos que surgem vizinhanças muito segregadas
Quando Schelling simulou, fez usando tabuleiros de xadrez e moedas
e levou muitos, muitos meses para obter estes resultados.
Hoje podemos ver com a Mod. Baseada em Agentes o quão rápido conseguimos este
tipo de segregação.
Usar a Mod. Baseada em Agentes em ciências sociais era controverso, talvez ainda seja
Alguns podem argumentar: "Pessoas não são formigas, elas não seguem regras simples"
Mas neste caso, o preconceito pode ser um importante fator durante a segregação.
O ponto de Schelling era que se o objetivo é acabar a segregação residencial
então não é suficiente diminuir o preconceito como solução.
Porque, enquanto ainda houver uma pequena preferência por vizinhos do mesmo tipo,
a segregação vai ocorrer.
Estes são três exemplos no NetLogo para representar e modelar fenômenos complexos.
Existem equações complexas que governam o modo como estas coisas são modeladas.
Este é o exemplo do incêndio quando se tem a equação de fluxo de fluido e eq de calor
Elas são equações diferenciais parciais.
E no NetLogo estas podem ser representadas por regras simples e um código simples.
Para o caso do predador-presa temos também equações diferenciais que podem ser
representadas por um código simples.
Concluindo, a perspectiva da Mod. Baseada em Agentes é que estes padrões da natureza
e da sociedade em escala macro costumam ser o resultado, talvez sempre o resultado
de uma interação e acumulação de um grande número de elementos, cada um com suas
próprias regras de ação e interação.
E para entender muitos fenômenos, podemos modelá-los e simulá-los como
elementos que obedecem a regras simples.
Muito obrigado. Eu sei que vocês vão gostar das aulas de Bill.