Modelado basado en agentes para la simulación de políticas de sostenibilidad
Fecha: diciembre 2024
Amparo Alonso Betanzos, Alejandro Rodríguez Arias, Bertha Guijarro Berdiñas y Noelia Sánchez Maroño
Modelado basado en agentes, aprendizaje automático, simulación de políticas
La inteligencia artificial hoy y sus aplicaciones con Big Data
En este artículo exploramos el uso de modelos basados en agentes (MBA) combinados con técnicas de inteligencia artificial (IA) para simular y analizar sistemas complejos. Los MBA permiten representar sistemas compuestos por múltiples entidades autónomas, cada una con sus propias características y comportamientos, lo cual facilita el estudio de dinámicas emergentes a nivel micro y macro. Al integrar técnicas de aprendizaje automático se potencia la capacidad de los agentes para tomar decisiones adaptativas, analizar datos y mejorar la precisión de las simulaciones. Este enfoque ha demostrado ser particularmente efectivo para resolver problemas donde la interacción entre agentes y su entorno es clave, como en la propagación de enfermedades, la adopción de innovaciones, o la gestión de recursos en organizaciones. Estos modelos son aplicables en diversos dominios, como la sostenibilidad, la salud pública o la economía, y tienen un importante potencial para la simulación de políticas, permitiendo mejorar la toma de decisiones en entornos complejos y cambiantes.