Vés al contingut

Antifragilitat: diferència entre les revisions

De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure
Contingut suprimit Contingut afegit
Creada per traducció de la pàgina «Antifragility»
(Cap diferència)

Revisió del 15:25, 24 abr 2022

L'antifragilitat és una propietat dels sistemes en què augmenten la capacitat de prosperar com a resultat de factors d'estrès, xocs, volatilitat, soroll, errors, errors, atacs o fallades. El concepte va ser desenvolupat per Nassim Nicholas Taleb al seu llibre, Antifràgil, i en articles tècnics. [1] [2] Com explica Taleb al seu llibre, l'antifragilitat és fonamentalment diferent dels conceptes de resiliència (és a dir, la capacitat de recuperar-se d'un fracàs) i de robustesa (és a dir, la capacitat de resistir el fracàs). El concepte s'ha aplicat en l'anàlisi de riscos, [3] [4] física, [5] biologia molecular, [6] [7] planificació del transport, [8] [9] enginyeria, [10] [11] [12] aeroespacial (NASA), [13] i informàtica. [11] [14] [15] [16] [17]

Taleb ho defineix de la següent manera en una carta a Nature que respon a una revisió anterior del seu llibre en aquesta revista:

Antifràgil versus robust/resistent

En el seu llibre, Taleb subratlla les diferències entre antifràgil i robust/resistent. "L'antifragilitat va més enllà de la resiliència o la robustesa. El resistent resisteix els cops i es manté igual; l'antifràgil fins i tot millora". [1] El concepte ara s'ha aplicat als ecosistemes d'una manera rigorosa. [18] En el seu treball, els autors revisen el concepte de resiliència dels ecosistemes en la seva relació amb la integritat de l'ecosistema des d'un enfocament de teoria de la informació.

Aquest treball reformula i es basa en el concepte de resiliència d'una manera que es transmet matemàticament i es pot avaluar heurísticament en aplicacions del món real: per exemple, l'antifragilitat dels ecosistemes. Els autors també proposen que per a la governança de l'ecosistema, la planificació o, en general, qualsevol perspectiva de presa de decisions, l'antifragilitat podria ser un objectiu valuós i més desitjable d'aconseguir que una aspiració de resiliència. De la mateixa manera, Pineda i col·laboradors [19] han proposat una mesura senzillament calculable d'antifragilitat, basada en el canvi de "satisfacció" (és a dir, la complexitat de la xarxa) abans i després d'afegir pertorbacions, i aplicar-la a xarxes booleanes aleatòries (RBN). També mostren que diverses xarxes biològiques conegudes com ara el cicle cel·lular d'Arabidopsis thaliana són antifràgils com s'esperava.

Antifràgil versus adaptatiu/cognitiu

Un sistema adaptatiu és aquell que canvia el seu comportament en funció de la informació disponible en el moment de la utilització (en lloc de tenir el comportament definit durant el disseny del sistema). Aquesta característica de vegades es coneix com a cognitiva. Tot i que els sistemes adaptatius permeten la robustesa en diversos escenaris (sovint desconeguts durant el disseny del sistema), no són necessàriament antifràgils. En altres paraules, la diferència entre antifràgil i adaptatiu és la diferència entre un sistema que és robust en entorns/condicions volàtils i un que és robust en un entorn desconegut anteriorment.[Cal aclariment]

Heurística matemàtica

Taleb va proposar una heurística simple [20] per detectar la fragilitat. Si és algun model de , llavors la fragilitat existeix quan , la robustesa existeix quan , i l'antifragilitat existeix quan , on

.

En resum, l'heurística és ajustar una entrada de model més i menys. Si el resultat mitjà del model després dels ajustos és significativament pitjor que la línia de base del model, aleshores el model és fràgil pel que fa a aquesta entrada.

Aplicacions

El concepte s'ha aplicat en negocis i gestió, [21] física, [5] anàlisi de riscos, [4] [22] biologia molecular, [7] [23] planificació del transport, [8] [24] urbanisme, [25] ] [26] [27] enginyeria, [11] [12] [28] aeroespacial (NASA), [13] gestió de megaprojectes, [29] informàtica, [11] [14] [15] [16] [30] [31] i disseny del sistema d'aigua. [32]

En informàtica, hi ha una proposta estructurada per a un "manifest del programari antifràgil", per reaccionar als dissenys de sistemes tradicionals. [33] La idea principal és la de desenvolupar l'antifragilitat mitjançant el disseny, construint un sistema que millori a partir de l'entrada del medi ambient.

Vegeu també

Referències

  1. 1,0 1,1 Nassim Nicholas Taleb. Antifragile: Things That Gain from Disorder. Random House, 2012, p. 430. ISBN 9781400067824. ,
  2. Taleb, N.N.; Douady, R. Quantitative Finance, 13, 11, 2013, pàg. 1677–1689. arXiv: 1208.1189. DOI: 10.1080/14697688.2013.800219.
  3. Aven, T Risk Analysis, 35, 3, 2014, pàg. 476–483. DOI: 10.1111/risa.12279. PMID: 25263809.
  4. 4,0 4,1 Derbyshire, J.; Wright, G. Technological Forecasting and Social Change, 82, 2014, pàg. 215–225. DOI: 10.1016/j.techfore.2013.07.001.
  5. 5,0 5,1 Naji, A., Ghodrat, M., Komaie-Moghaddam, H., & Podgornik, R. (2014). Asymmetric Coulomb fluids at randomly charged dielectric interfaces: Anti-fragility, overcharging and charge inversion. J. Chem. Phys. 141 174704.
  6. Danchin, A.; Binder, P. M.; Noria, S. Genes, 2, 4, 2011, pàg. 998–1016. DOI: 10.3390/genes2040998. PMC: 3927596. PMID: 24710302 [Consulta: free].
  7. 7,0 7,1 Grube, Martin. «Niches and Adaptations of Polyextremotolerant Black Fungi». A: Polyextremophiles. 27, 2013, p. 551–566 (Cellular Origin, Life in Extreme Habitats and Astrobiology). DOI 10.1007/978-94-007-6488-0_25. ISBN 978-94-007-6487-3. 
  8. 8,0 8,1 Levin, J. S., Brodfuehrer, S. P., & Kroshl, W. M. (2014, March). Detecting antifragile decisions and models lessons from a conceptual analysis model of Service Life Extension of aging vehicles. In Systems Conference (SysCon), 2014 8th Annual IEEE (pp. 285-292). IEEE.
  9. Isted, R. (2014, August). The use of antifragility heuristics in transport planning. In Australian Institute of Traffic Planning and Management (AITPM) National Conference, 2014, Adelaide, South Australia, Australia (No. 3).
  10. Verhulsta, E Procedia Computer Science, 32, 2014, pàg. 842–849. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.500 [Consulta: free].
  11. 11,0 11,1 11,2 11,3 Jones, K. H. Procedia Computer Science, 32, 2014, pàg. 870–875. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.504 [Consulta: free].
  12. 12,0 12,1 Lichtman, M.; Vondal, M. T.; Clancy, T. C.; Reed, J. H. IEEE Systems Journal, PP, 99, 01-01-2016, pàg. 659–670. Bibcode: 2018ISysJ..12..659L. DOI: 10.1109/JSYST.2016.2517164. ISSN: 1932-8184.
  13. 13,0 13,1 Jones, Kennie H. "Antifragile Systems: An Enabler for System Engineering of Elegant Systems." (2015), NASA,
  14. 14,0 14,1 Ramirez, C. A., & Itoh, M. (2014, September). An initial approach towards the implementation of human error identification services for antifragile systems. In SICE Annual Conference (SICE), 2014 Proceedings of the (pp. 2031-2036). IEEE.
  15. 15,0 15,1 Abid, A.; Khemakhem, M. T.; Marzouk, S.; Jemaa, M. B.; Monteil, T. Procedia Computer Science, 32, 2014, pàg. 850–855. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.501 [Consulta: free].
  16. 16,0 16,1 Monperrus, Martin. «Principles of Antifragile Software». A: Proceedings of the International Conference on the Art, Science, and Engineering of Programming - Programming '17, 2017, p. 1–4. DOI 10.1145/3079368.3079412. ISBN 9781450348362. 
  17. Guang, L.; Nigussie, E.; Plosila, J.; Tenhunen, H. Procedia Computer Science, 32, 2014, pàg. 856–861. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.502 [Consulta: free].
  18. Equihua, Miguel; Espinosa, Mariana; Gershenson, Carlos; López-Corona, Oliver; Munguia, Mariana PeerJ, 8, 2020, pàg. e8533. DOI: 10.7717/peerj.8533. PMC: 7020813. PMID: 32095358.
  19. Pineda, Omar K.; Kim, Hyobin; Gershenson, Carlos Complexity, 2019, 28-05-2019, pàg. 1–10. DOI: 10.1155/2019/3728621. ISSN: 1076-2787 [Consulta: free].
  20. Taleb, Nassim Nicholas; Canetti, Elie; Kinda, Tidiane; Loukoianova, Elena; Schmieder, Christian (en anglès) Falta indicar la publicació [Rochester, NY], 01-08-2012.
  21. Nikookar, Ethan; Varsei, Mohsen; Wieland, Andreas Journal of Purchasing and Supply Management, 27, 3, 2021, pàg. _-_. DOI: 10.1016/j.pursup.2021.100699 [Consulta: free].
  22. Aven, Terje Risk Analysis, 35, 3, 2015, pàg. 476–483. DOI: 10.1111/risa.12279. PMID: 25263809.
  23. Antoine Danchin; Philippe M. Binder; Stanislas Noria Genes, 2, 4, 2011, pàg. 998–1016. DOI: 10.3390/genes2040998. PMC: 3927596. PMID: 24710302.
  24. Isted, Richard Falta indicar la publicació [Adelaide, South Australia], 3, August 2014 [Consulta: 1r febrer 2016].
  25. Blečić, Ivan; Cecchini, Arnaldo (en anglès) Planning Theory, 19, 2, 12-09-2019, pàg. 172–192. DOI: 10.1177/1473095219873365. ISSN: 1473-0952.
  26. Blečić, Ivan; Cecchini, Arnaldo (en anglès) Planning Theory, 19, 2, 12-09-2019, pàg. 172–192. DOI: 10.1177/1473095219873365. ISSN: 1473-0952.
  27. Roggema, Rob (en anglès) Urban Planning, 4, 1, 21-02-2019, pàg. 113–122. DOI: 10.17645/up.v4i1.1469. ISSN: 2183-7635 [Consulta: free].
  28. Verhulsta, E Procedia Computer Science, 32, 2014, pàg. 842–849. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.500 [Consulta: free].
  29. Atif Ansar; Bent Flyvbjerg; Alexander Budzier; Daniel Lunn The Oxford Handbook of Megaproject Management, Oxford University Press, 2016. arXiv: 1603.01416. Bibcode: 2016arXiv160301416A.
  30. Guang, L.; Nigussie, E.; Plosila, J.; Tenhunen, H. Procedia Computer Science, 32, 2014, pàg. 856–861. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.502 [Consulta: free].
  31. Lichtman, Marc Virginia Tech, 12, 1, 2018, pàg. 659–670. Bibcode: 2018ISysJ..12..659L. DOI: 10.1109/JSYST.2016.2517164 [Consulta: September 27, 2020].
  32. Goodwill, Joseph E.; Ray, Patrick; Nock, Destenie; Miller, Christopher M. (en anglès) Environmental Science: Water Research & Technology, 8, 1, 23-12-2021, pàg. 8–21. DOI: 10.1039/D1EW00732G. ISSN: 2053-1419.
  33. Russo, Daniel; Ciancarini, Paolo Procedia Computer Science, 83, 01-01-2016, pàg. 982–987. DOI: 10.1016/j.procs.2016.04.196 [Consulta: free].