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INSTITUTO DE AERONÁUTICA E ESPAÇOCAMPUS DE PESQUISAS GEOFÍSICAS MAJOR EDSEL DE FREITAS COUTINHOPROFESSOR ANGELO ANTONIO LEITHOLDNOTAS DE AULAINTRODUÇÃO À TEORIA DE SISTEMASestá licenciado sob CC BY-NC-ND 4.0© 2018 por PROFESSOR ANGELO ANTONIO LEITHOLD
INTRODUÇÃO À TEORIA DE SISTEMAS
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A teoria dos sistemas é o estudo transdisciplinar de sistemas, ou seja, grupos coesos de componentes inter-relacionados e interdependentes que podem ser naturais ou artificiais. Todo sistema tem limites causais, é influenciado por seu contexto, definido por sua estrutura, função e papel, e expresso por meio de suas relações com outros sistemas. Um sistema é "mais do que a soma de suas partes" quando expressa sinergia ou comportamento emergente. Alterar um componente de um sistema pode afetar outros componentes ou todo o sistema. Pode ser possível prever essas mudanças em padrões de comportamento. Para sistemas que aprendem e se adaptam, o crescimento e o grau de adaptação dependem de quão bem o sistema está envolvido com seu ambiente e outros contextos que influenciam sua organização. Alguns sistemas dão suporte a outros sistemas, mantendo o outro sistema para evitar falhas. Os objetivos da teoria de sistemas são modelar a dinâmica, as restrições, as condições e as relações de um sistema; e elucidar princípios (como propósito, medida, métodos, ferramentas) que podem ser discernidos e aplicados a outros sistemas em todos os níveis de aninhamento e em uma ampla gama de campos para atingir a equifinalidade otimizada.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A teoria geral dos sistemas trata do desenvolvimento de conceitos e princípios amplamente aplicáveis, em oposição a conceitos e princípios específicos de um domínio de conhecimento. Ela distingue sistemas dinâmicos ou ativos de sistemas estáticos ou passivos. Sistemas ativos são estruturas de atividade ou componentes que interagem em comportamentos e processos ou se inter-relacionam por meio de condições de contorno contextuais formais (atratores). Sistemas passivos são estruturas e componentes que estão sendo processados. Por exemplo, um programa de computador é passivo quando é um arquivo armazenado no disco rígido e ativo quando é executado na memória. O campo está relacionado ao pensamento sistêmico, lógica de máquina e engenharia de sistemas.
RESUMO
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A teoria dos sistemas se manifesta no trabalho de profissionais de muitas disciplinas, por exemplo, nas obras do médico Alexander Bogdanov, do biólogo Ludwig von Bertalanffy, do linguista Béla H. Bánáthy e do sociólogo Talcott Parsons; no estudo de sistemas ecológicos de Howard T. Odum e Eugene Odum ; no estudo de teoria organizacional de Fritjof Capra ; no estudo de gestão de Peter Senge ; em áreas interdisciplinares como desenvolvimento de recursos humanos nas obras de Richard A. Swanson ; e nas obras dos educadores Debora Hammond e Alfonso Montuori.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Como um esforço transdisciplinar, interdisciplinar e multiperspectiva, a teoria dos sistemas reúne princípios e conceitos da ontologia , filosofia da ciência , física , ciência da computação , biologia e engenharia , bem como geografia , sociologia , ciência política , psicoterapia (especialmente terapia de sistemas familiares ) e economia.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A teoria dos sistemas promove o diálogo entre áreas autônomas de estudo, bem como dentro da própria ciência dos sistemas. A este respeito, com a possibilidade de interpretações errôneas, von Bertalanffy acreditava que uma teoria geral dos sistemas "deveria ser um importante dispositivo regulador na ciência", para proteger contra analogias superficiais que "são inúteis na ciência e prejudiciais em suas consequências práticas". Outros permanecem mais próximos dos conceitos de sistemas diretos desenvolvidos pelos teóricos originais dos sistemas. Por exemplo, Ilya Prigogine, do Center for Complex Quantum Systems da University of Texas, estudou propriedades emergentes, sugerindo que elas oferecem análogos para sistemas vivos. A distinção de autopoiese feita por Humberto Maturana e Francisco Varela representa desenvolvimentos posteriores neste campo. Nomes importantes na ciência de sistemas contemporânea incluem Russell Ackoff, Ruzena Bajcsy, Béla H. Bánáthy, Gregory Bateson, Anthony Stafford Beer, Peter Checkland, Barbara Grosz, Brian Wilson, Robert L. Flood, Allenna Leonard,Radhika Nagpal, Fritjof Capra, Warren McCulloch, Kathleen Carley, Michael C. Jackson, Katia Sycara e Edgar Morin, entre outros.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Com os fundamentos modernos para uma teoria geral dos sistemas após a Primeira Guerra Mundial, Ervin László, no prefácio do livro de Bertalanffy, Perspectives on General System Theory, aponta que a tradução de "teoria geral dos sistemas" do alemão para o inglês "causou uma certa quantidade de estragos".
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A Teoria Geral dos Sistemas foi criticada como pseudociência e considerada nada mais do que uma advertência para atender às coisas de forma holística. Tais críticas teriam perdido seu ponto se tivesse sido reconhecido que a teoria geral dos sistemas de von Bertalanffy é uma perspectiva ou paradigma, e que tais estruturas conceituais básicas desempenham um papel fundamental no desenvolvimento da teoria científica exata. "Allgemeine System Theorie", segundo von Bertalanffy, não é diretamente consistente com uma interpretação frequentemente colocada na "teoria geral dos sistemas", a saber, que é uma "teoria dos sistemas gerais". Também von Bertalanffy afirma que criticá-la como tal é "atirar em espantalhos", ele abriu algo muito mais amplo e de muito maior significado do que uma única teoria (que, como sabemos agora, pode sempre ser falsificada e geralmente tem uma existência efêmera): ele criou um novo paradigma para o desenvolvimento de teorias.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Theorie (ou Lehre) "tem um significado muito mais amplo em alemão do que as palavras inglesas mais próximas 'teoria' e 'ciência'", assim como Wissenschaft (ou 'ciência'). Essas ideias se referem a um corpo organizado de conhecimento e "qualquer conjunto de conceitos sistematicamente apresentados, seja empiricamente, axiomaticamente ou filosoficamente" representados, enquanto muitos associam Lehre com teoria e ciência na etimologia de sistemas gerais, embora também não se traduza muito bem do alemão o seu "equivalente mais próximo" se traduz em 'ensino e aprendizagem', mas "soa dogmático e fora do contexto". Uma sobreposição adequada de significado é encontrada na palavra "nomotético", que pode significar "ter a capacidade de postular um sentido duradouro".
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Embora a ideia de uma "teoria geral de sistemas" possa ter perdido muitos de seus significados básicos nas traduções do alemão para outras línguas, ao definir uma nova maneira de pensar sobre ciência e paradigmas científicos, a teoria de sistemas se tornou um termo amplamente utilizado, por exemplo, para descrever a interdependência de relacionamentos criados em organizações, sejam tecnológicas, biológicas, sociológicas, enfim. Um sistema neste quadro de referência pode conter grupos de atividades que interagem ou se inter-relacionam regularmente. Por exemplo, ao notar a influência na evolução de "uma psicologia industrial orientada para o indivíduo, na psicologia organizacional orientada para os sistemas e o desenvolvimento ", alguns teóricos reconhecem que as organizações têm sistemas sociais complexos, separar as partes do todo reduz a eficácia geral das organizações. Essa diferença, dos modelos convencionais que se concentram em indivíduos, estruturas, departamentos e unidades, separa em parte do todo, em vez de reconhecer a interdependência entre grupos de indivíduos, estruturas e processos que permitem que uma organização funcione.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD László explica que a nova visão sistêmica da complexidade organizada foi "um passo além da visão newtoniana da simplicidade organizada", que reduzia as partes do todo, ou entendia o todo sem relação com as partes. A relação entre as organizações e seus ambientes pode ser vista como a principal fonte de complexidade e interdependência. Na maioria dos casos, o todo tem propriedades que não podem ser conhecidas pela análise dos elementos constituintes isoladamente. Béla H. Bánáthy, argumentou junto com os fundadores da sociedade de sistemas que "o benefício da humanidade" é o propósito da ciência, fez contribuições significativas e de longo alcance para a área da teoria de sistemas. Para o Primer Group na International Society for the System Sciences , Bánáthy define uma perspectiva que itera a visão de sistemas como uma visão de mundo que se baseia na Mecânica Quântica. Assim, a interconexão da investigação de sistemas é o conceito de sistema propriamente dito. No sentido mais geral, sistema significa uma configuração de partes conectadas e unidas por uma rede de subsistemas. O Primer Group define sistema como uma família de relacionamentos entre os membros agindo como um todo. Von Bertalanffy definiu sistema como "elementos em relacionamento permanente".
Biologia
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A Biologia de sistemas, dentro da Teoria de Sistemas, é a análise e modelagem computacional e matemática de sistemas biológicos complexos. É um campo de estudo interdisciplinar baseado na biologia que se concentra em interações complexas dentro de sistemas biológicos, usando uma abordagem holística (holismo em vez do reducionismo mais tradicional) para a pesquisa biológica. Particularmente a partir do ano 2000, o conceito tem sido amplamente utilizado na biologia em uma variedade de contextos. O Projeto Genoma Humano é um exemplo de pensamento sistêmico aplicado em biologia que levou a novas formas colaborativas de trabalhar em problemas no campo biológico da genética. Um dos objetivos da biologia de sistemas é modelar e descobrir propriedades emergentes, propriedades de células, tecidos e organismos funcionando como um sistema cuja descrição teórica só é possível usando técnicas de biologia de sistemas. Estes tipicamente envolvem redes metabólicas ou redes de sinalização celular. Como um campo de estudo, particularmente, o estudo das interações entre os componentes dos sistemas biológicos e como essas interações dão origem à função e ao comportamento desse sistema (por exemplo, as enzimas e metabólitos em uma via metabólica ou os batimentos cardíacos). Como paradigma, a biologia de sistemas é geralmente definida em antítese ao chamado paradigma reducionista (organização biológica), embora seja consistente com o método científico.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A distinção entre os dois paradigmas é mencionada nestas citações: "a abordagem reducionista identificou com sucesso a maioria dos componentes e muitas das interações, mas, infelizmente, não oferece conceitos ou métodos convincentes para entender como as propriedades do sistema emergem. O pluralismo de causas e efeitos em redes biológicas é melhor abordado observando, por meio de medidas quantitativas, múltiplos componentes simultaneamente e pela integração rigorosa de dados com modelos matemáticos." (Sauer et al.). "A biologia de sistemas trata de juntar em vez de desmontar, integração em vez de redução. Requer que desenvolvamos maneiras de pensar sobre integração que sejam tão rigorosas quanto nossos programas reducionistas, mas diferentes. Significa mudar nossa filosofia, no sentido pleno do termo." ( Denis Noble ).
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Como uma série de protocolos operacionais usados para realizar pesquisas, ou seja, um ciclo composto de teoria, modelagem analítica ou computacional para propor hipóteses testáveis específicas sobre um sistema biológico, validação experimental e, em seguida, usar a descrição quantitativa recém-adquirida de células ou processos celulares para refinar o modelo computacional ou teoria. Como o objetivo é um modelo das interações em um sistema, as técnicas experimentais que mais se adequam à biologia de sistemas são aquelas que abrangem todo o sistema e tentam ser tão completas quanto possível. Portanto, transcriptômica, metabolômica, proteômica e técnicas de alto rendimento são usadas para coletar dados quantitativos para a construção e validação de modelos.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Como a aplicação da teoria dos sistemas dinâmicos à biologia molecular, o foco na dinâmica dos sistemas estudados é a principal diferença conceitual entre a biologia de sistemas e a bioinformática. Como um fenômeno sociocientífico definido pela estratégia de buscar a integração de dados complexos sobre as interações em sistemas biológicos de diversas fontes experimentais usando ferramentas e pessoal interdisciplinar.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Embora o conceito de uma visão sistêmica da função celular tenha sido bem compreendido desde pelo menos a década de 1930, limitações tecnológicas dificultaram a realização de medições em todo o sistema. O advento da tecnologia de "microarray" na década de 1990 abriu um novo caminho para estudar células no nível de sistemas. Em 2000, o Instituto de Biologia de Sistemas foi estabelecido em Seattle em um esforço para atrair pessoas do tipo "computacional" que não se sentiam atraídas pelos ambientes acadêmicos da universidade. O instituto não tinha uma definição clara do que o campo realmente era: reunir pessoas de diversos campos para usar computadores para estudar biologia holisticamente de novas maneiras. Um Departamento de Biologia de Sistemas na Harvard Medical School foi lançado em 2003. Em 2006, foi previsto que o burburinho gerado pelo novo conceito "muito na moda" faria com que todas as principais universidades precisassem de um departamento de biologia de sistemas, para que houvesse carreiras disponíveis para graduados com um mínimo de habilidade em programação de computadores e biologia. Em 2006, a National Science Foundation propôs um desafio para construir um modelo matemático de toda a célula. Em 2012, o primeiro modelo de célula inteira de Mycoplasma genitalium foi alcançado pelo Covert Laboratory da Universidade de Stanford. O modelo de célula inteira é capaz de prever a viabilidade das células de M. genitalium em resposta a mutações genéticas. Um precursor anterior da biologia de sistemas, como uma disciplina distinta, pode ter sido o teórico de sistemas Mihajlo Mesarovic em 1966 com um simpósio internacional no Case Institute of Technology em Cleveland, Ohio, intitulado Teoria de Sistemas e Biologia. Mesarovic previu que talvez no futuro houvesse algo como "biologia de sistemas". Outros precursores iniciais que se concentraram na visão de que a biologia deveria ser analisada como um sistema, em vez de uma simples coleção de partes, foram a Análise de Controle Metabólico, desenvolvida por Henrik Kacser e Jim Burns posteriormente revisada completamente, e Reinhart Heinrich e Tom Rapoport, e a Teoria de Sistemas Bioquímicos desenvolvida por Michael Savageau.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD De acordo com Robert Rosen na década de 1960, a biologia holística tornou-se ultrapassada no início do século XX, à medida que a ciência mais empírica dominada pela química molecular se tornou popular. Ecoando-o quarenta anos depois, em 2006, Kling escreve que o sucesso da biologia molecular ao longo do século XX suprimiu os métodos computacionais holísticos. Em 2008, os Institutos Nacionais de Saúde disponibilizaram dinheiro para apoiar mais de dez centros de biologia de sistemas nos Estados Unidos, mas em 2008 Hunter escreve que a biologia de sistemas ainda tem um longo caminho a percorrer para atingir seu potencial máximo. No entanto, os proponentes esperavam que ela pudesse se mostrar mais útil no futuro.
Métodos Transdisciplinares e Interdisciplinares
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD De acordo com a interpretação da biologia de sistemas como o uso de grandes conjuntos de dados usando ferramentas interdisciplinares, uma aplicação típica é a metabolômica, que é o conjunto completo de todos os produtos metabólicos, metabólitos, no sistema no nível do organismo, célula ou tecido. Os itens que podem ser um banco de dados de computador incluem: fenômica, variação do fenótipo do organismo conforme ele muda durante sua vida útil; genômica, sequência de ácido desoxirribonucleico (DNA) do organismo, incluindo variação específica da célula intra-organismal (ou seja, variação do comprimento do telômero); epigenômica/epigenética, fatores reguladores transcriptômicos específicos do organismo e da célula correspondente não codificados empiricamente na sequência genômica (ou seja, metilação do DNA, acetilação e desacetilação da histona, etc.); transcriptômica, medições da expressão gênica do organismo, do tecido ou da célula inteira por microarrays de DNA ou análise serial da expressão gênica; interferômica, fatores de correção de transcrição em nível de organismo, tecido ou célula (ou seja, interferência de RNA), proteômica, medições em nível de organismo, tecido ou célula de proteínas e peptídeos por meio de eletroforese em gel bidimensional, espectrometria de massa ou técnicas de identificação de proteínas multidimensionais (sistemas avançados acoplados à espectrometria de massa). As subdisciplinas incluem fosfoproteômica, glicoproteômica e outros métodos para detectar proteínas quimicamente modificadas; glicômica, medições em nível de organismo, tecido ou célula de carboidratos; lipidômica, medições em nível de organismo, tecido ou célula de lipídios.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD As interações moleculares dentro da célula também são estudadas, uma disciplina neste campo de estudo são as interações proteína-proteína, embora a interacção inclua as interações de outras moléculas. A Neuroeletrodinâmica, onde a função de computação do computador ou do cérebro como um sistema dinâmico é estudada juntamente com os seus mecanismos (bio)físicos e fluxômica, medições das taxas de reações metabólicas num sistema biológico (célula, tecido ou organismo).
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Ao abordar um problema de biologia de sistemas, há duas abordagens principais, estas são a abordagem de cima para baixo e a de baixo para cima. A abordagem de cima para baixo leva em conta o máximo possível do sistema e depende amplamente de resultados experimentais. A técnica de RNA-Seq é um exemplo de uma abordagem experimental de cima para baixo. Por outro lado, a abordagem de baixo para cima é usada para criar modelos detalhados, ao mesmo tempo que incorpora dados experimentais. Um exemplo da abordagem de baixo para cima é o uso de modelos de circuito para descrever uma rede genética simples. Várias tecnologias utilizadas para capturar mudanças dinâmicas em mRNA, proteínas e modificações pós-traducionais. Mecanobiologia, forças e propriedades físicas em todas as escalas, sua interação com outros mecanismos reguladores; biosemiótica, análise do sistema de relações de signos de um organismo ou outros biossistemas; Fisiômica, um estudo sistemático do fisioma na biologia.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A biologia de sistemas do câncer é um exemplo da abordagem da biologia de sistemas, que pode ser distinguida pelo objeto específico de estudo (tumorigênese e tratamento do câncer). Ela trabalha com dados específicos (amostras de pacientes, dados de alto rendimento com atenção particular à caracterização do genoma do câncer em amostras de tumores de pacientes) e ferramentas (linhagens de células cancerígenas imortalizadas, modelos de camundongos de tumorigênese, modelos de xenoenxerto, métodos de sequenciamento de alto rendimento, "knockdown" de genes baseado em siRNA em triagens de alto rendimento, modelagem computacional das consequências de mutações somáticas e instabilidade do genoma). O objetivo de longo prazo da biologia de sistemas do câncer é a capacidade de diagnosticar melhor o câncer, classificá-lo e prever melhor o resultado de um tratamento sugerido, que é uma base para a medicina personalizada do câncer e o paciente virtual com câncer em uma perspectiva mais distante. Esforços significativos na biologia de sistemas computacionais do câncer foram feitos na criação de modelos in silico multiescala realistas de vários tumores.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A abordagem da biologia de sistemas frequentemente envolve o desenvolvimento de modelos mecanicistas, como a reconstrução de sistemas dinâmicos a partir das propriedades quantitativas de seus blocos de construção elementares. Por exemplo, uma rede celular pode ser modelada matematicamente usando métodos provenientes da cinética química e da teoria de controle. Devido ao grande número de parâmetros, variáveis e restrições em redes celulares, técnicas numéricas e computacionais são frequentemente utilizadas (por exemplo, análise de balanço de fluxo).
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Outros aspectos da ciência da computação, informática e mecânica estatística também são usados na biologia de sistemas. Isso inclui novas formas de modelos computacionais, como o uso de cálculos de processo para modelar processos biológicos (abordagens notáveis incluem cálculo π estocástico, BioAmbients, Beta Binders, BioPEPA e cálculo de Brane) e modelagem baseada em restrições; integração de informações da literatura, usando técnicas de extração de informações e mineração de texto; desenvolvimento de bancos de dados e repositórios online para compartilhamento de dados e modelos, abordagens para integração de banco de dados e interoperabilidade de software por meio de acoplamento frouxo de software, sites e bancos de dados ou processos comerciais; abordagens baseadas em rede para analisar conjuntos de dados genômicos de alta dimensão. Por exemplo, a análise de rede de correlação ponderada é frequentemente usada para identificar clusters (chamados de módulos), modelar o relacionamento entre clusters, calcular medidas fuzzy de associação de cluster (módulo), identificar hubs intramodulares e estudar a preservação de cluster em outros conjuntos de dados; métodos baseados em vias para análise de dados ômicos, por exemplo, abordagens para identificar e pontuar vias com atividade diferencial de seus genes, proteínas ou membros metabólitos. Grande parte da análise de conjuntos de dados genômicos também inclui a identificação de correlações. Além disso, como muitas das informações vêm de diferentes campos, é necessário o desenvolvimento de maneiras sintaticamente e semanticamente sólidas de representar modelos biológicos.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Os pesquisadores começam escolhendo uma via biológica e diagramando todas as vias proteicas, genéticas e/ou metabólicas. Após determinar todas as interações, a cinética de ação de massa ou leis de taxa cinética enzimática são usadas para descrever a velocidade das reações no sistema. Usando a conservação de massa, as equações diferenciais para o sistema biológico podem ser construídas. Experimentos ou ajustes de parâmetros podem ser feitos para determinar os valores dos parâmetros a serem usados nas equações diferenciais. Esses valores de parâmetros serão as várias constantes cinéticas necessárias para descrever completamente o modelo. Este modelo determina o comportamento das espécies em sistemas biológicos e traz novos insights para as atividades específicas dos sistemas. Às vezes, não é possível reunir todas as taxas de reação de um sistema. Taxas de reação desconhecidas são determinadas simulando o modelo de parâmetros conhecidos e comportamento alvo que fornece possíveis valores de parâmetros.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD O uso de métodos de reconstrução e análise baseados em restrições tornou-se popular entre biólogos de sistemas para simular e prever os fenótipos metabólicos, usando modelos em escala de genoma. Um dos métodos é a abordagem de análise de balanço de fluxo (FBA), pela qual se pode estudar as redes bioquímicas e analisar o fluxo de metabólitos através de uma rede metabólica específica, otimizando a função objetivo de interesse (por exemplo, maximizando a produção de biomassa para prever o crescimento).
Equação de Sistemas Bioquímicos
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A equação dos sistemas bioquímicos é uma equação compacta de equações diferenciais não lineares para descrever um modelo cinético para qualquer rede de reações bioquímicas acopladas e processos de transporte:
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A notação para a variável dependente "x" varia entre os autores. Por exemplo, alguns autores usam "s", indicando espécies, eu uso "x" aqui para corresponder à notação de espaço de estado usada na teoria de controle, mas qualquer notação é aceitável. N é a matriz estequiométrica que é uma matriz m por n matriz de coeficiente estequiométrico, em que m é o número de espécies e n é o número de reações bioquímicas. A notação para N também é variável.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Na modelagem baseada em restrições, o símbolo N tende a ser usado para indicar 'estequiometria'. No entanto, na modelagem dinâmica bioquímica e na análise de sensibilidade, N tende a ser mais comumente usado para indicar 'número'. No domínio da química, o símbolo usado para a matriz estequiométrica é altamente variável, embora os símbolos S e N tenham sido usados no passado. Para facilitar a escrita, não vou mais usar negrito, pois subentendo que o leitor saiba do que se trata... "v" é um vetor coluna n-dimensional de taxas de reação, e "p" é um vetor coluna p-dimensional de parâmetros.
Dada a rede bioquímica:
onde Xo e X1 são espécies fixas para garantir que o sistema seja aberto. A equação do sistema pode ser escrita como:
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Os elementos do vetor de taxa serão equações de taxa que são funções de uma ou mais espécies xi e parâmetros, p. No exemplo, estas podem ser leis simples de taxa de ação de massa, como v2 = k2 x1 onde k2 é o parâmetro da constante de taxa. As leis particulares escolhidas dependerão do sistema específico em estudo. Assumindo a cinética de ação de massa, a equação acima pode ser escrita na forma completa como:
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A equação do sistema pode ser analisada observando a resposta linear da equação em torno do estado estacionário em relação ao parâmetro p, no estado estacionário, a equação do sistema é definida como zero e dada por:
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Esta derivação assume que a matriz estequiométrica tem posto completo. Se este não for o caso, então o inverso não existirá. Considerando o mesmo problema da seção anterior de uma cadeia linear. A matriz ∂v/∂x
é a matriz de elasticidade não escalonada:
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Existem agora 3 espécies (m=3) e 4 etapas de reação (n=4), a matriz de elasticidade é, portanto, uma m.n = matriz 3 por 4. No entanto, um número de entradas na matriz será zero. Por exemplo ∂v1/∂x3 será zero, x3 não tem efeito sobre. A matriz, portanto, conterá as seguintes entradas:
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A matriz de parâmetros depende de quais parâmetros são considerados. Na análise de controle metabólico, um conjunto comum de parâmetros são as atividades enzimáticas. Para fins de argumentação, podemos igualar as constantes de taxa com os parâmetros de atividade enzimática. Também assumimos que cada enzima, ki só pode afetar seu próprio passo e nenhum outro. A matriz ∂v/∂p é a matriz de elasticidade não escalonada com relação aos parâmetros. Como há 4 etapas de reação e 4 parâmetros correspondentes, a matriz será uma matriz 4 por 4. Como cada parâmetro afeta apenas uma reação, a matriz será uma matriz diagonal:
Como existem 3 espécies e 4 reações, a matriz resultante dx/dp será uma matriz 3 por 4
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Cada expressão na matriz descreve como um dado parâmetro influencia a concentração em estado estacionário de uma dada espécie. Note que esta é a derivada não escalonada. É comum que a derivada seja escalonada pelo parâmetro e concentração para eliminar unidades, bem como transformar a medida em uma mudança relativa. A equação dos sistemas bioquímicos faz duas suposições principais:
As espécies existem em um reator bem agitado, portanto não há gradientes espaciais.
As concentrações de espécies são suficientemente elevadas para que os efeitos estocásticos sejam negligenciáveis.
Ecologia de Sistemas
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A ecologia de sistemas é um campo interdisciplinar da ecologia, um subconjunto da ciência do sistema terrestre, que adota uma abordagem holística para o estudo de sistemas ecológicos, especialmente ecossistemas. A ecologia de sistemas pode ser vista como uma aplicação da teoria geral de sistemas à ecologia. Central para a abordagem da ecologia de sistemas é a ideia de que um ecossistema é um sistema complexo que exibe propriedades emergentes, ela se concentra nas interações e transações dentro e entre sistemas biológicos e ecológicos, e está especialmente preocupada com a maneira como o funcionamento dos ecossistemas pode ser influenciado por intervenções humanas. Os ecologistas de sistemas percebem que a função de qualquer ecossistema pode ser influenciada pela economia humana de maneiras fundamentais. Eles, portanto, deram um passo transdisciplinar adicional ao incluir a economia na consideração de sistemas ecológico-econômicos . Nas palavras de RL Kitching: "A ecologia de sistemas pode ser definida como a abordagem ao estudo da ecologia de organismos usando as técnicas e a filosofia da análise de sistemas, isto é, os métodos e ferramentas desenvolvidos, em grande parte na engenharia, para estudar, caracterizar e fazer previsões sobre entidades complexas. Em qualquer estudo de um sistema ecológico, um procedimento inicial essencial é desenhar um diagrama do sistema de interesse... diagramas indicam os limites do sistema por uma linha sólida. Dentro desses limites, séries de componentes são isolados, os quais foram escolhidos para representar aquela porção do mundo na qual o analista de sistemas está interessado. Se não houver conexões entre os limites dos sistemas com os ambientes dos sistemas circundantes , os sistemas são descritos como fechados. O trabalho ecológico, no entanto, lida quase exclusivamente com sistemas abertos.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Como um modo de investigação científica, uma característica central da Ecologia de Sistemas é a aplicação geral dos princípios da energética a todos os sistemas em qualquer escala. Talvez o proponente mais notável dessa visão tenha sido Howard T. Odum - às vezes considerado o pai da ecologia de ecossistemas. Nessa abordagem, os princípios da energética constituem princípios de ecossistema. O raciocínio por analogia formal de um sistema para outro permite que o Ecologista de Sistemas veja os princípios funcionando de maneira análoga através dos limites da escala do sistema. HT Odum comumente usava a Linguagem de Sistemas de Energia como uma ferramenta para fazer diagramas de sistemas e fluxogramas. O quarto desses princípios, o princípio da eficiência máxima de potência , ocupa um lugar central na análise e síntese de sistemas ecológicos. O quarto princípio sugere que a função do sistema mais vantajosa evolutivamente ocorre quando a carga ambiental corresponde à resistência interna do sistema. Quanto mais a carga ambiental estiver de corresponder à resistência interna, mais o sistema estará longe de seu estado estável sustentável. Portanto, o ecologista de sistemas se envolve em uma tarefa de correspondência de resistência e impedância na engenharia ecológica , assim como o engenheiro eletrônico faria.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A Ecologia profunda é uma ideologia cujos fundamentos metafísicos estão profundamente preocupados com a ciência da ecologia. O termo foi cunhado por Arne Naess, um filósofo norueguês, estudioso gandhiano e ativista ambiental. Ele argumenta que a abordagem predominante para a gestão ambiental é antropocêntrica, e que o ambiente natural não é apenas "mais complexo do que imaginamos, é mais complexo do que podemos imaginar." Naess formulou a ecologia profunda em 1973 em uma conferência ambiental em Budapeste.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Joanna Macy, John Seed e outros desenvolveram a tese de Naess em um ramo que eles chamaram de ecologia profunda experiencial. Seus esforços foram motivados por uma necessidade que eles perceberam para o desenvolvimento de um "self ecológico", que vê o ego humano como uma parte integrada de um sistema vivo que abrange o indivíduo. Eles buscaram transcender o altruísmo com um interesse próprio mais profundo baseado na igualdade biosférica além do chauvinismo humano.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Também se pode inserir o conceito de Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Terrestres, que é uma disciplina usada para analisar, projetar e gerenciar sistemas ambientais complexos. Ela envolve uma ampla gama de áreas de estudo, incluindo antropologia, engenharia, ciência ambiental , ética e filosofia. Em sua essência, busca "projetar e gerenciar racionalmente sistemas humanos-naturais acoplados de forma altamente integrada e ética". Seguindo os conceitos a partir da Biologia Sistêmica, acoplada à Teoria Geral de Sistemas, demonstradas anteriormente, temos a Economia Ecológica (Sistêmica), que é um campo transdisciplinar de pesquisa acadêmica que aborda a interdependência dinâmica e espacial entre economias humanas e ecossistemas naturais. A economia ecológica reúne e conecta diferentes disciplinas, dentro das ciências naturais e sociais, mas especialmente entre essas áreas amplas. Como o nome sugere, o campo é composto por pesquisadores com formação em Economia, Engenharias, Física, Biologia, Ecologia dentre outras. Uma motivação importante para o surgimento da economia ecológica tem sido a crítica às suposições e abordagens da economia ambiental e de recursos tradicional (mainstream), entrando no campo Energia (Sistêmica) ecológica, que é o estudo quantitativo do fluxo de energia através de sistemas ecológicos, descobrir os princípios que descrevem a propensão de tais fluxos de energia através dos níveis tróficos, ou de "disponibilização de energia" de redes ecológicas. Na ecologia de sistemas, os princípios dos fluxos de energia do ecossistema ou "leis do ecossistema" (ou seja, princípios da energética ecológica) são considerados formalmente análogos aos princípios da energética. Isso tudo, acaba por conectar no campo da "humanidades ecológica", que visa unir as divisões entre as ciências e as humanidades, e entre as formas ocidentais, orientais e indígenas de conhecer a natureza.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Como a teoria política ecocêntrica, as humanidades ecológicas são caracterizadas por uma ontologia de conectividade e um comprometimento com dois axiomas fundamentais relacionados à necessidade de se submeter às leis ecológicas e de ver o Planeta Terra como parte de um sistema vivo maior, ou Ecologia de Ecossistemas que é o estudo integrado de componentes bióticos e abióticos de ecossistemas e suas interações dentro de uma estrutura de ecossistema. Esta ciência examina como os ecossistemas funcionam e relaciona isso a seus componentes, como produtos químicos, rocha-mãe, solo, plantas e animais. A ecologia de ecossistemas examina a estrutura física e biológica e examina como essas características do ecossistema interagem. A relação entre ecologia de sistemas e ecologia de ecossistemas é complexa. Grande parte da ecologia de sistemas pode ser considerada um subconjunto da ecologia de ecossistemas, que também utiliza métodos que têm pouco a ver com a abordagem holística da ecologia de sistemas. No entanto, a ecologia de sistemas considera mais ativamente influências externas, como economia, que geralmente ficam fora dos limites da ecologia de ecossistemas. Enquanto a ecologia de ecossistemas pode ser definida como o estudo científico de ecossistemas, a ecologia de sistemas é mais uma abordagem particular para o estudo de sistemas ecológicos e fenômenos que interagem com esses sistemas. Uma vez que todos os sistemas são interconectados, uma das bases de tais conexões é a Química de Sistemas, que é a ciência que estuda redes de moléculas que interagem, para criar novas funções a partir de um conjunto (ou biblioteca) de moléculas com diferentes níveis hierárquicos e propriedades emergentes, também está relacionada à origem da vida, abiogênica.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Com o avanço do conhecimento e novas tecnologias, surgiu uma outra forma conectar os campos abrangidos pela Teoria de Sistemas. A partir do século XIX, da Termodinâmica e processos das Máquinas Térmicas, o controle de caldeiras, etc, o avanço exponencial da Eletrônica, miniaturização e nanotecnologia, surgiu a Engenharia de Sistemas, que é uma abordagem interdisciplinar e um meio para permitir a realização e implantação de sistemas bem-sucedidos. Pode ser vista como a aplicação de técnicas de engenharia à engenharia de sistemas, bem como a aplicação de uma abordagem de sistemas aos esforços de engenharia.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A engenharia de sistemas integra outras disciplinas e grupos de especialidades em um esforço de equipe, formando um processo de desenvolvimento estruturado que prossegue do conceito à produção, à operação e ao descarte, considera as necessidades comerciais e técnicas de todos os clientes, com o objetivo de fornecer um produto de qualidade que atenda às necessidades do usuário de forma mais orgânica. O pensamento sistêmico é uma parte crucial dos processos de design centrados no usuário e é necessário para entender todo o impacto de um novo sistema de informação de interação homem-máquina. Ignorar isso e desenvolver software sem a contribuição de insights dos futuros usuários (mediados por designers de experiência do usuário) é uma falha séria de design que pode levar à falha completa dos sistemas de informação, aumento do estresse e doença mental para os usuários de sistemas de informação, levando ao aumento de custos e a um enorme desperdício de recursos. Atualmente, é surpreendentemente incomum que organizações e governos investiguem as decisões de gerenciamento de projetos que levam a falhas sérias de design e falta de usabilidade.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD O Institutos de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos da Europa principalmente, estimam que cerca de 15% de trilhões de dólares usados para desenvolver sistemas de informação todos os anos é completamente desperdiçado e os sistemas produzidos são descartados antes da implementação por erros totalmente evitáveis. De acordo com o relatório CHAOS publicado em 2018 pelo Standish Group, a grande maioria dos sistemas de informação falham ou falham parcialmente: "O sucesso puro é a combinação de alta satisfação do cliente com alto retorno sobre o valor para a organização." Os números relacionados para o ano de 2017 foram: bem-sucedidos 14%, desafiados 67%, fracassados 19%. A dinâmica do sistema é uma abordagem para compreender o comportamento não linear de sistemas complexos ao longo do tempo usando estoques, fluxos, ciclos de feedback interno e atrasos de tempo.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD A partir dos fenômenos mercadológicos e de larga escala de produção e controle, inicou um movimento no sentido de observar o comportamento humano, no consumo de produtos e serviços. A eletrônica foi a primeira a usar a psicologia de sistemas, que é um ramo da psicologia que estuda o comportamento humano e a experiência em sistemas complexos. Ela recebeu inspiração da teoria dos sistemas e do pensamento sistêmico, bem como dos fundamentos do trabalho teórico de Roger Barker, Gregory Bateson, Humberto Maturana e outros, com uma abordagem em psicologia na qual grupos e indivíduos recebem consideração como sistemas em homeostase, que "inclui o domínio da psicologia da engenharia, mas além disso parece mais preocupada com os sistemas sociais e com o estudo do comportamento motivacional, afetivo, cognitivo e de grupo que detém o nome de psicologia da engenharia."
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Na psicologia de sistemas, as características do comportamento organizacional (como necessidades individuais, recompensas, expectativas e atributos das pessoas que interagem com os sistemas ) “consideram esse processo para criar um sistema eficaz” com a plicação de neuroinformática e da ciência cognitiva conexionista. Tentativas estão sendo feitas na neurocognição para fundir neuroarquiteturas cognitivas conexionistas com a abordagem da teoria dos sistemas e da teoria dos sistemas dinâmicos.
Campos de sistemas na Teoria de sistemas
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Muitos dos primeiros teóricos de sistemas visavam encontrar uma teoria geral de sistemas que pudesse explicar todos os sistemas em todos os campos da ciência. Ludwig von Bertalanffy começou a desenvolver sua 'teoria geral de sistemas' por meio de palestras em 1937 e, em seguida, por meio de publicações a partir de 1946. O conceito recebeu amplo foco em seu livro de 1968, General System Theory: Foundations, Development, Applications. Existem muitas definições de um sistema geral, algumas propriedades que as definições incluem são: um objetivo geral do sistema, partes do sistema e relacionamentos entre essas partes e propriedades emergentes da interação entre as partes do sistema que não são realizadas por nenhuma parte por si só.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Derek Hitchins define um sistema em termos de entropia como uma coleção de partes e relacionamentos entre as partes onde as partes de seus inter-relacionamentos diminuem a entropia. Bertalanffy pretendia reunir sob um título a ciência organísmica que ele havia observado em seu trabalho como biólogo. Ele queria usar a palavra sistema para aqueles princípios que são comuns aos sistemas em geral. Em General System Theory (1968), ele escreveu: Existem modelos, princípios e leis que se aplicam a sistemas generalizados ou suas subclasses, independentemente de seu tipo particular, da natureza de seus elementos componentes e das relações ou "forças" entre eles. Parece legítimo pedir uma teoria, não de sistemas de um tipo mais ou menos especial, mas de princípios universais que se aplicam a sistemas em geral. No prefácio de Perspectivas sobre a Teoria Geral dos Sistemas de von Bertalanffy, Ervin László afirmou: Assim, quando von Bertalanffy falou de Allgemeine Systemtheorie, era consistente com sua visão de que ele estava propondo uma nova perspectiva, uma nova maneira de fazer ciência. Não era diretamente consistente com uma interpretação frequentemente colocada na "teoria geral do sistema", a saber, que é uma "teoria de sistemas gerais". Com o avanço da velocidade das conexões e da informação, todos os campos decritos anteriormente formaram, intencionalmente ou não, uma rede neural planetária a partir da cibernética.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Cibernética é o estudo da comunicação e controle de feedback regulatório tanto em sistemas vivos quanto sem vida (organismos, organizações, máquinas), e em combinações destes. Seu foco é (digital, mecânica ou biológica) controlar o comportamento, processar informações, reagir a informações e muda ou pode mudar para melhor realizar essas três tarefas primárias (atualmente visando principalmente o ganho de capital). Os termos teoria de sistemas e cibernética têm sido amplamente usados como sinônimos. Alguns autores usam o termo sistemas cibernéticos para denotar um subconjunto próprio da classe de sistemas gerais, ou seja, aqueles sistemas que incluem loops de feedback. No entanto, as diferenças de Gordon Pask de loops de atores interagindo, que produzem produtos finitos, tornam os sistemas gerais um subconjunto próprio da cibernética, nela, sistemas complexos têm sido examinados matematicamente por pesquisadores como W. Ross Ashby, Norbert Wiener, John von Neumann e Heinz von Foerster. As primeiras metodologias da cibernética começaram no final dos anos 1800, o que levou à publicação de obras seminais (como a Cibernética de Wiener em 1948 e a Teoria Geral dos Sistemas de Bertalanffy em 1968). A cibernética surgiu mais de campos de engenharia e biologia, em que influenciaram mutuamente e como teoria dos mecanismos de controle na tecnologia e na natureza, nos conceitos de informação e feedback.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD O modelo de realimentação é de ampla aplicação e descreve a teoria da catástrofe, teoria do caos e teoria da complexidade. O objetivo comum é explicar sistemas complexos que consistem em um grande número de partes mutuamente interativas e inter-relacionadas em termos dessas interações. Autômatos celulares, redes neurais, inteligência artificial e vida artificial são campos relacionados com a cibernética sistêmica. O melhor contexto para comparar as diferentes teorias "C" sobre sistemas complexos é histórico, que enfatiza diferentes ferramentas e metodologias, da matemática pura no início à ciência da computação pura hoje. Desde o início da teoria do caos, por exemplo, quando Edward Lorenz acidentalmente descobriu um atrator estranho com seu computador, os computadores se tornaram uma fonte indispensável de informação.
CONCLUSÃO
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Alterar um componente de um sistema pode afetar outros componentes ou todo o sistema. Se imaginarmos uma teia de aranha, qualquer fio rompido influirá em toda a teia. A partir deste raciocínio, pode ser possível prever mudanças em padrões de comportamento não somente de seres vivos, mas em todas as esferas e subesferas planetárias. Do ponto de vista das realimentações, feedback's positivos ou negativos, os sitemas podem ser ou não regenerativos. Para sistemas que aprendem e se adaptam, o crescimento e o grau de adaptação dependem de quão bem o sistema está envolvido com seu ambiente. Alguns sistemas dão suporte a outros sistemas, mantendo o outro sistema para evitar falhas. Assim é modelada a dinâmica, as restrições, as condições e as relações dos sistemas.
TEORIASISTEMAS/CCBYNCND©2018ANGELOLEITHOLD Sistemas podem ser: Biológico; Sistemas anatômicos; Nervoso; Sensorial; Sistemas ecológicos; Sistemas vivos; Complexos; Sistema adaptativo complexo; Conceptuais; Determinísticos (filosofia); Ecossistemas digitais; Acoplamento humano-ambiente; Bancos de dados; Determinísticos (ciência); Matemáticos; Sistemas dinâmicos; Sistemas de Energia; de Informação; de Medição; Não lineares; Operacionais; Sociais; Econômicos; Jurídicos; Políticos, dentre outros. Porém, todos estão interconectados de uma forma ou de outra.
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