Changed on 02/06/2020
El modelamiento matemático y la simulación no sólo son caminos inevitables para comprender mejor la complejidad del mundo, sino que también nos proporcionan herramientas de predicción fantásticamente eficientes.
Las simulaciones numéricas son muy útiles para proporcionar información a priori sobre fenómenos que no pueden ser reproducidos en experimentos de laboratorio. Si bien, los modelos digitales se utilizan cada vez más para ayudar en la toma de decisiones (por ejemplo, en el gobierno), los científicos de todas las disciplinas también dependen de ellos para comprender la evolución de fenómenos complejos, en particular confiando en los datos.
El círculo virtuoso [modelización - simulación/predicción - optimización - control] se basa en los modelos del fenómeno en estudio. Los modelos para los sistemas del mundo real se han ido perfeccionando gradualmente, teniendo en cuenta variables más heterogéneas y más interacciones o dependencias entre diferentes componentes o subsistemas.
Análogamente, los sistemas artificiales se vuelven cada vez más complejos, y en ellos interviene un número cada vez mayor de elementos, por ejemplo, las redes de sensores, la Web y la Internet de las cosas, y las redes eléctricas.
Proyectos destacados
ODOR TRACKING
Desarrollo de Interfaz web que permite ejecutar un modelo matemático de dispersión de las emisiones de olores procedentes de una planta procesadora.
PROCYCLA
Implementación de un modelo mecanístico del proceso de digestión anaerobia y desarrollo de aplicación Web.