Además de Santa Fe, hay excelentes programas de complejidad en U. Michigan y Cornell, y algo llamado New England Complexity Research Institute.
http://necsi.edu
Pero en realidad, hoy es menos una comunidad discreta que un conjunto de técnicas y enfoques de investigación que se han extendido por toda la academia STEM. Hoy puede aprender y hacer trabajos de “complejidad con sabor” en casi cualquier lugar. El campo era una bifurcación temporal que ahora se ha fusionado nuevamente en la corriente principal. La influencia descendiente es más evidente hoy en campos como el aprendizaje automático, la sociología matemática, el análisis de datos sociales, la biología de sistemas, la IA distribuida, el control distribuido, la investigación de vehículos aéreos no tripulados, los automóviles sin conductor, el vuelo de formación, las finanzas conductuales, etc.
El campo en sí es realmente un campo histórico ahora. Diría que alcanzó su punto máximo como un campo independiente con el complejo trabajo de redes en 1997-2003 (Barabasi, Watts, etc.) y no ha producido un cuerpo comparable de grandes ideas desde entonces.
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Diría que la disminución se debió principalmente a la disponibilidad de grandes conjuntos de datos. Se volvió más interesante mirar los datos y modelar lo que realmente reveló que explorar teorías basadas en la característica estética de “los modelos simples pueden producir un comportamiento complejo” de la investigación clásica de la complejidad.
En otras palabras, nuestra atención pasó de la complejidad del “juguete” en las simulaciones a la realidad.