Nace el proyecto NEWS: Predicción de Innovación Tecnológica en Redes de Culturómica, dirigido a desarrollar una teoría de la evolución tecnológica para entender el origen de la innovación. Uno de los resultados que se esperan es la creación de algoritmos de predicción de innovaciones utilizando bases de datos de inventos.

08.02.2017

 

Complex Systems Lab
Complex Systems Lab

La UPF lanza el proyecto NEWS: Predicción de Innovación Tecnológica en Redes de Culturómica, que se propone comprender el origen de la innovación mediante el desarrollo de una teoría de la evolución tecnológica.

Las innovaciones son hechos cotidianos en nuestras vidas, cualquier rasgo nuevo que introduce alguna mejora en comparación con lo anterior. La fotosíntesis, la aparición de la multicelularidad o el lenguaje son claros ejemplos de innovaciones evolutivas. Sin embargo, carecemos de una comprensión sistemática de los principios fundamentales que facilitan la innovación de los organismos y de la tecnología.

Tanto en biología como en tecnología, la continua acumulación de cambios puede resultar en innovaciones. El prolífico inventor Thomas Alva Edison y su equipo experimentaron con miles de filamentos diferentes antes de obtener una lámpara eléctrica práctica. Edison no inventó la bombilla, pero al proponer una mejora sobre los diseños existentes abrió el camino para el establecimiento del sistema de energía eléctrica.

“Nos seduce la idea de que las grandes innovaciones se dan en momentos únicos e irrepetibles”, comenta Sergi Valverde, investigador del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universidad Pompeu Fabra y el Instituto de Biología Evolutiva (centro mixto UPF-CSIC) y líder del proyecto. “Sin embargo, los prejuicios sobre la el origen de la novedad limitan nuestra capacidad de innovación. La innovación no aparece mágicamente, sino que es el resultado de un proceso de acumulación de información no muy diferente de la evolución”.

Paralelismos entre cultura y evolución

A lo largo de los años, se ha comparado la evolución tecnológica y cultural desde diferentes puntos de vista, incluyendo la evolución sociocultural, la memética y otras variantes de la teoría de la selección cultural. Estos enfoques difieren no sólo en su desarrollo histórico sino también en cómo conceptualizan el proceso de evolución cultural. Partiendo de estos antecedentes, el proyecto NEWS combinará por primera vez la perspectiva evolutiva con los avances recientes en la teoría de redes complejas, un área que en los últimos años ha crecido en popularidad y está en proceso de expansión. Esta simbiosis permite capturar y analizar la estructura y la evolución de los sistemas complejos (biológicos, sociales y tecnológicos). 

Sergi Valverder - UPF
Sergi Valverder - UPF

El estudio de las redes complejas es la especialidad de Valverde: “Estos métodos nos permiten reconstruir mapas de evolución cultural muy similares a los árboles filogenéticos que se utilizan en biología evolutiva”. Estas estructuras muestran regularidades estadísticas que pueden ser interpretadas “para desarrollar una teoría  que unifique la emergencia de las innovaciones en diferentes ámbitos”.  Una ventaja de este tipo de estudio es la disponibilidad de grandes bases de datos con información muy detallada sobre el proceso de innovación tecnológica.

Los investigadores esperan utilizar los resultados del proyecto para optimizar los algoritmos de búsqueda de bases documentales. “Entre nuestros objetivos se encuentra el de mejorar los buscadores de bases de datos de inventos, y desarrollar métodos sistemáticos para la predicción de innovaciones”.

El proyecto NEWS tendrá una duración de 4 años y cuenta con la financiación de la Agencia Estatal de Investigación (AIE) del MINEICO/FEDER y la Unión Europea.

 

Imagen 1: El analisis de redes muestra como grupos de inventos similares  pueden ser reclutadas en el futuro para crear innovaciones, como nuevos lenguages de programación.

Imagen 2: Sergi Valverde (UPF)

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