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¿Qué es el modelado basado en agentes?

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Por Ioulia Fenton y Tracey Li

Usted probablemente ya ha notado que SimPachamama se basa en algo que se llama modelado basado en agentes (ABM, por sus siglas en inglés). Y es muy posible que se rasque la cabeza debido a la confusión, así es que vamos a explicar de que se trata esto.

ABM es el término dado a los modelos de ordenador que simulan el comportamiento de los ‘agentes’ individuales. Un agente es cualquier entidad de la que su comportamiento puede ser considerado autónomo, la que evalúa su propia situación individual, y toma decisiones basadas en ésta de acuerdo con un conjunto de reglas. Si queremos explorar el comportamiento de una sola comunidad, cada agente puede ser una persona individual dentro de esa comunidad. Pero un agente también puede ser un grupo de personas – por ejemplo un pueblo entero – si queremos estudiar los cambios en una vasta región geográfica que contiene varias aldeas interconectadas. La decisión de tratar a una sola persona, a una comunidad entera, o a un grupo más grande como un agente depende de lo que se quiere estudiar.

Los agentes toman decisiones basadas en ciertas reglas “racionales”. Pensemos en un pobre campesino de Bolivia que ha recibido 50 hectáreas de bosque en la Amazonía para iniciar una nueva vida. Esto es de hecho lo que ocurre en Bolivia a través de los programas de gobierno, que reubican a las familias de las zonas sobrepobladas a las zonas menos pobladas del país. El que los agricultores despejen la tierra para sembrar o mantengan el bosque intacto, se supone que dependerá de lo que es más rentable. Por lo tanto, la norma que rige su decisión es:

¨Si este año puedo ganar más dinero a partir de la tala de bosques para cultivar y vender el maíz, comparado con el dinero que recibiría por parte del gobierno para conservar el bosque, entonces voy a despejar el bosque.¨

En un juego como SimPachamama que trata de simular el mundo real lo más genuinamente posible, este tipo de regla se genera a partir de datos reales, la que luego ha sido añadida a la codificación del juego. Típicamente, la simulación contendrá muchas de tales normas, teniendo en cuenta diferentes situaciones que pueden afectar el comportamiento de los agentes. La simulación se ejecuta a continuación, para ver lo que sucedería con los agentes y sus entornos, cuando una gran cantidad de decisiones basadas en estas reglas suceden durante un período prolongado de tiempo. En cada partida, SimPachamama tiene una duración de 20 años y el alcalde da diferentes retoques a las políticas para tratar de afectar de manera positiva el bienestar económico y social de la comunidad, y a la vez reducir la deforestación.

SimPachamama agentes
En SimPachamama, los agentes son agricultores, rancheros, y profesionales.

Aunque el comportamiento de cada agente puede ser relativamente simple para modelar y describir, el comportamiento de todo el sistema (es decir, todos los agentes) no es fácilmente predecible, sobre todo si hay muchos agentes involucrados y cada uno debe tomar muchas decisiones dentro de un amplio rango de posibilidades. Uno de los puntos fuertes de ABM es que permite que usted vea algo que se llama ‘fenómenos emergentes’. Estas son las tendencias y los efectos que surgen como resultado de las interacciones entre los agentes individuales, más que como resultado de las acciones de cada individuo. Por eso, son una propiedad de todo el sistema, y no de los agentes individuales, debido a que los fenómenos sólo surgen cuando hay muchos agentes juntos; ¨el sistema es mayor que la suma de sus partes.¨ Esto hace que los fenómenos emergentes sean a menudo difíciles o imposibles de predecir, basándose en el conocimiento de sólo los agentes individuales. Dado que se incluyen más y más interacciones entre los agentes, el comportamiento del sistema se vuelve cada vez más complejo.

En SimPachamama cada agente es un agricultor (o el productor además de su familia), y todo el sistema es la comunidad en la que viven. Varias decisiones se basan en el juego. Como ya se ha mencionado, dado que el objetivo del juego consiste en promulgar políticas que reduzcan la deforestación y aumenten el bienestar – como en la vida real – una decisión clave de cada agricultor es si debe o no talar bosques y cultivar vegetales. Si una familia no está creciendo lo suficiente para vivir bien, puede optar por ganar un poco de dinero extra al trabajar en la granja de otro (vender su fuerza de trabajo). Asimismo cuando el propietario necesita una mano extra compra fuerza de trabajo. Si las cosas se ponen difíciles en la comunidad, algunas personas pueden migrar desde el campo a la ciudad con el fin de encontrar trabajo. Cuando las perspectivas mejoran en la comunidad, – o de otro tipo popular de la ciudad – la migración puede ocurrir en sentido inverso. Y cuando una familia ha ahorrado dinero, entonces pueden tomar la decisión de invertir en una vaca con el fin de iniciar la práctica intensiva más rentable y utilizar menos mano de obra en el rancho ganadero.

Estas decisiones se ven afectadas por las políticas que el alcalde (usted, el jugador) implementa, como poner en marcha los impuestos deforestación, el pago a los miembros de la comunidad para conservar los bosques, la creación de “empleos verdes” no agrícolas, y aceptar una inyección de capital de otros países para ayudarle a reducir la deforestación. Las políticas trabajan juntas para promover la conservación de los bosques o para hacer la tala de los bosques atractiva para diferentes personas en diferentes momentos. Los resultados de estas políticas – los fenómenos emergentes – pueden no ser inmediatamente obvios, ya que pueden ser necesarios varios intentos antes de tener éxito en crear una comunidad feliz y económicamente exitosa, y un entorno boscoso y saludable.

La buena noticia es que, si bien todo esto puede parecer oficial y extraño, en realidad es bastante sencillo y cualquier persona (incluido usted) puede aprender los conceptos básicos del modelado basado en agentes y crear sus propias simulaciones interactivas utilizando una diversidad de plataformas libres. NetLogo es uno de las más fáciles de usar para principiantes e incluye una biblioteca de modelos de ejemplo y un manual completo para ayudarle a empezar. Ésta es también la plataforma sobre la que SimPachamama se ha construído, y ya que hemos hecho la codificación de libre acceso, una vez que haya captado los conceptos básicos del modelado basado en agentes y NetLogo, usted puede empezar a modificar el juego para adaptarlo a sus propias necesidades e intereses.

Ioulia Fenton es la líder de Comunicaciones Internacionales y Divulgación de INESAD y Tracey Li es Asociada de Investigación y Comunicaciones de INESAD.

 

 

 

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