Bioinformatica

Rafael Lahoz-Beltrá

BIOINFORMÁTICA
Simulación, vida artificial e inteligencia
artificial

CAPÍTULO 1
MODELO Y SIMULACIÓN
Una de las características del mundo real es que cualquier entidad que en él observemos puede
englobarse en una de las dos categorías siguientes, ya sea como un sistema o un proceso. Un
ejemplo de sistema es una célula, mitocondria, ecosistema, la sociedad o una empresa;mientras que
un proceso es, por ejemplo, el aprendizaje, la reproducción, evolución, las relaciones sociales o las
reacciones metabólicas. En general, y a efectos de su modelización, un sistema es representado por
una red de cajas negras (Figura 1.1a) que se relacionan entre sí y con el mundo exterior a través de
una o más entradas I o input y de una o varias salidas O o output. En el caso particularde un proceso la representación es efectuada por medio de un grafo (Figura 1.1b) cuyos nodos son los
elementos implicados en el proceso o fenómeno que es objeto de modelización.

a

b

En ambos casos, el modelo es una abstracción o representación formal de un sistema o proceso.
Es decir, un modelo representa algún aspecto particular de la realidad convirtiéndose en un
referente de la misma, quepermite a los usuarios del modelo comprender e interaccionar con la realidad, aunque de una forma simplificada y exenta de la complejidad y riesgos potenciales del
mundo real. El estudio de la teoría de modelos puede ser abordado desde distintos puntos de vista,
ya sea estudiando las propiedades formales del modelo como el proceso de modelización en sí,
entendiendo por tal, aquel que conduce desdesu formulación inicial y planteamiento, hasta la
construcción y obtención final del modelo. La utilidad de un modelo deriva del propósito o
finalidad por la cual fue formulado. Por ejemplo, hay modelos cuya finalidad no es otra que explicar
o describir el significado de un sistema o proceso teniendo por tanto un propósito meramente
cognitivo. Sin embargo, hay casos en los que el modelo ha sidoformulado con el fin de encontrar o
prescribir la solución óptima de un determinado problema, como ocurre, por ejemplo, en el ámbito
de la ingeniería o del diseño industrial. En otros casos, un modelo encuentra su utilidad a la hora de
establecer una predicción o pronóstico del estado futuro de un sistema. Por ejemplo, el pronóstico
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meteorológico es, entre otros, un ejemplo familiar donde unmodelo es utilizado para establecer un
pronóstico del clima condicionado a las condiciones climatológicas actuales y que son observadas
por los meteorólogos. Aunque la siguiente consideración tiene en realidad más interés
epistemológico que práctico, algunos investigadores distinguen entre proyección y predicción,
considerando esta distinción en función de si el pronóstico es establecido o nocondicionalmente al
estado actual del sistema, respectivamente. Al margen de esta distinción, y aunque más próximo al
concepto de simulación que al de modelización, una predicción en el sentido que antes comentamos
para el caso del clima, puede ser establecida como respuesta a la pregunta: ¿Qué pasa si...?,
conociéndose a esta clase de planteamiento como experimento de tipo: what if...? Esta clase deexperimentos consisten, una vez establecido el estado inicial del sistema, en predecir su estado
futuro si efectivamente el modelo se comporta de acuerdo con el sistema modelado. El experimento
concluye una vez que el modelo alcanza el estado futuro del sistema, objeto de pronóstico. Un
experimento de esta clase puede ser fácilmente abordado con una hoja de cálculo siendo frecuentes
en estudios dedinámica de poblaciones o análisis económicos como, por ejemplo, en el ajuste de un
presupuesto. El planteamiento subyacente a esta metodología guarda, en cierto sentido, un paralelismo con el encadenamiento de reglas hacia adelante característico de algunos sistemas
expertos basados en reglas de producción. Por ejemplo, hay numerosas situaciones en las que a
partir de un conjunto de signos, ya sean...