Actividad 4B. Aprendizaje Basado en Problemas
Para esta actividad colaborativa es muy importante que cada uno de
los miembros del equipo aporte sus ideas.
Será trascendental la comunicación que logren entre ustedes
en este documento de google docs y con apoyo del “chat interno” o desde la
opción “comentarios”.
Representante 1:Enrique
Armenta ZAVALA
Representante 2: Arturo
Montaño
INTEGRANTES DEL EQUIPO
Enrique Armenta,
Eyzi Betto,
Héctor Dávila,
María del Carmen García,
Arturo Montaño
Ruth Rodríguez.
Proceso del ABP
Problema
¿Vida
natural Vs Vida artificial?
Contextualización
Dentro del
modelamiento y la simulación en general, hay tres fenómenos conspicuos que
brillan con luz propia: los sistemas biológicos, los sistemas inspirados en la
biología y la vida artificial.
La vida
artificial trabaja en tres planos complementarios: I) el modelamiento y la
simulación de sistemas biológicos, II) la construcción de sistemas (acaso
ingenieriles) capaces de evolucionar, aprender y adaptarse en entornos
cambiantes, y III) el estudio de las capacidades de cómputo de los sistemas
biológicos y su implementación como nuevas arquitecturas y modelos de computación.
El fenómeno
de máxima complejidad conocida en el universo es, sin lugar a dudas, los
sistemas vivos - la vida. No sin razón J. Maddox señalaba que los tres
problemas últimos de la investigación científica y filosófica son: el
conocimiento del origen y la estructura de la materia, el conocimiento acerca
del origen y la naturaleza de la vida, y el problema de las relaciones
mente-cerebro. La vida es una especie de materia que no se reduce a simple
materialidad; por lo menos no hasta que sepamos qué es la materia; y por tanto,
las relaciones con la antimateria, así como las relaciones de la energía con la
energía oscura del universo. Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para
un tipo de vida: supuesta la escisión, básica, entre organismos sésiles y móviles.
Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad.
Con
seguridad, los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos
son los relativos al origen de la vida, tanto como lo que hace que los sistemas
vivos sean tales, es decir, su lógica. Muchos se ha avanzado en el primer
plano, pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos más sólidos.
El estudio
de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos
formas principales de sistemas vivos, así: la vida natural, cuya física es el
Carbono, y cuya química se basa en la Tabla de Elementos Periódicos, y la vida
artificial, cuya física es el Silicio y cuya química incluye a los Algoritmos
Genéticos. La primera apunta hacia la naturaleza en su sentido primero; la
segunda a la naturaleza creada, genéricamente, por el ser humano y en
particular por la ciencia, la tecnología y el arte. [][]
Paso 1.
Leer y analizar el escenario del problema
Lectura y discusión en equipos de un artículo sobre vida
artificial para contextualizar el problema
¿Qué es la vida artificial?
R = La vida
artificial se define frecuentemente como la biología de la vida posible, y con
ella, se busca recrear los fenómenos biológicos, no sólo como son, sino también
como pudieran ser. Para ello, la vida artificial parte del conocimiento de los
sistemas biológicos complejos y sus perspectivas científicas, tecnológicas,
artísticas, filosóficas y sociales.
R= Se
menciona que una de las condiciones que distinguen a los organismos vivos de los objetos inorgánicos o de
organismos muertos es el crecimiento a
través de un metabolismo, un medio de representación, y de la regulación
interna en la respuesta al ambiente.
En sí es el
estudio de los sistemas artificiales que muestran comportamientos
característicos de los sistemas vivos reales.
Estos se
dividen en dos grupos:
I.- La
posición “fuerte” define que la vida es un proceso que puede ser abstraído de
cualquier medio concreto.
II.- La
posición “suave” niega la posibilidad de que pueda existir un proceso vivo
fuera de la química del carbón.
Y de
donde nos indica que en la vida
implica las formas de los sistemas
vivos, nos habla de la vida natural en
donde se involucra el carbono, en donde
se involucran la tabla periódica de los
Elementos, y de la vida artificial
es en cuya física es el Silicio y cuya química incluye a los algoritmos
Genético, que es la naturaleza creada a través
de la ciencia, la tecnología y del arte.
El objetivo
de la vida artificial no solo es crear modelos biológicos de los seres vivos,
sino investigar los principios fundamentales de la vida en sí misma.
¿Qué procesos intervienen?
La vida artificial se puede considerar como parte de la
Inteligencia Artificial que pretende reproducir los procesos y comportamientos
típicos de los seres vivos con el objetivo de resolver problemas.
●
Por una parte están los intentos "hardware"
de emulación de vida. Por ejemplo, es posible construir un pequeño robot con
aspecto de ratón capaz de encontrar la salida de un laberinto.
●
Por otra parte están las simulaciones
"software". Éstas tienen la ventaja de que permiten construir un gran
número de seres vivos y entornos en los que estos existen, de manera que es más
fácil estudiar comportamientos sociales.
¿Cómo se relaciona la vida natural con la vida artificial?
R= Para que exista la vida artificial, es imprescindible
que exista y se conozca la vida natural,
ya que de esta, se puede hacer uso de otras disciplinas, como la química,
física, las matemáticas, etc, que ayudan e intervienen en el proceso de la
creación de la vida artificial.
México, en qué lugares
podemos ver este proceso
Este
proceso, se visualiza, en todo nuestro entorno, ya que en todo momento utilizamos productos o insumos
creados de manera artificial, para hacer
agua de sabor, como instrumento en la cocina una cucharà de teflón, una prenda de gamuza, etc, creo que es una
alternativa usar de forma cotidianamente
un proceso elaborado de manera artificial. Profesor Arturo
Paso 2.
Realizar una lluvia de ideas
En una hoja de rotafolios cada equipo enumerará las ideas
principales sobre la vida artificial, para posteriormente hacer una plenaria.
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1.-La vida artificial es necesaria para la
adaptación de otros seres vivos.
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2.-Se mezcla la química, la biologìa, la física,
la informática para avanzar en la biotecnología artificial.
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3.-Si tienen similitud un organismo artificial y
un organismo natural.
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Paso. 3
Hacer una
lista de aquello que se conoce.
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Paso 4.
Hacer una lista de aquello que se desconoce.
|
Paso 5.
Hacer una
lista de aquello que se necesita para resolver el problema.
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Se nos
habló acerca del conocimiento sobre el origen de la estructura de la materia
y del conocimiento acerca del origen y de la vida natural.
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Problema
de relaciones mente-cerebro
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Conocer el concepto de vida artificial y de vida natural
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La vida artificial es la simulación de los
sistemas biológicos, este sistema es capaz de evolucionar, adaptarse a los nuevos entornos cambiantes.
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Algoritmos Genéticos
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Comprende
la diferencia entre la vida natural y
la artificial
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Se habló
a grueso modo de la vida natural y de los avances sobre la vida genética o de
los avances tecnológicos.
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Estudio
de las capacidades de cómputo o de los
sistemas biológicos
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Conceptos
de evolución e irritabilidad
|
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Fenómeno
de máxima complejidad
|
modelos virtuales
|
Paso 6.
Definir objetivos de aprendizaje
El estudiante clasificará y comprenderá los efectos de la
vida artificial en el contexto humano.
Analizará los ambientes donde podrían ser evidentes los
efectos de la vida artificial, las clasificará y aporta posibles soluciones.
Se requiere que el
estudiante conozca acerca de la
evolución de los organismos así como de la rama de la genética
Se precisa que el alumno sepa de la creación de las
primeras células sintéticas, y
del primer organismo vivo artificial similar a una bacteria.
Paso 7.
Obtener información
Búsqueda de información en bibliotecas, portales de internet,
revistas especializadas, entrevistas, trabajo de campo, búsqueda de información en instituciones como ICUAP
semiconductores, si es posible una visita guiada a .
Vida artificial.
JUSTIFICACIÓN:
El documento
que se presenta a continuaciòn tiene como objetivo informar porque es importante la creaciòn de la vida
artificial a partir del proceso biológico
(de la vida). Y de validar que el ejecutarla con la Biotecnologìa ha
dado lugar a nuevas formas de vida más complejas y adaptadas al mundo
cosmopolita que hoy nos rige.
PROPÓSITO:
Sustentar el porqué ha sido de gran utilidad y
aplicaciòn la creación,modificación de
un organismo vivo y poder manipularlo en el laboratorio para incentivar una
mutación molecular para expandir sus
atributos tanto fenotípicos como genotípicos y obtener una ventaja más
provechosa para la humanidad.
La vida artificial se define frecuentemente como la
biología de la vida posible, y con ella, se busca recrear los fenómenos
biológicos, no sólo como son, sino también como pudieran ser. La vida artificial parte del conocimiento de
los sistemas biológicos complejos y sus perspectivas científicas, tecnológicas,
artísticas, filosóficas y sociales.
Se trata de la creación de vida por el hombre más que
del estudio de la vida natural. Sin embargo, para ello, en primer lugar, se
necesita de una cabal comprensión de la vida natural, y por esta razón,
actualmente, la imitación de la naturaleza es una de las vertientes esenciales
de desarrollo de la IA Y esta imitación se relaciona con la
definición de qué es la vida, cuyo estudio ha generado y continuará generando
gran controversia, y el conocimiento de los procesos naturales.
Una primera aproximación a la naturaleza se produce
mediante el diseño de modelos, es decir, de abstracciones, simplificaciones y
aproximaciones, no a la vida en sí, sino a procesos vitales finitos, que bien
pueden ser relativos a un sólo individuo o a un conjunto de ellos: simulación
del comportamiento de seres sésiles, de las bandadas o de animales que
aprenden, luchan, se reproducen y en general, sobreviven.
hablando de vida artificial, se relaciona esta con el
empleo de las computadoras y otras tecnologías electrónicas; esta idea puede
ser un tanto reduccionista, porque no expresa explícitamente otras formas de
hacer modelos como es el acercamiento desde la propia química, en concreto el
uso de modelos bioquímicos, pero, puede deberse a la dependencia que han
adquirido casi todas las tareas de la ciencia y la tecnología de ellas.
MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL
1.-Bedau define 3 grandes áreas en la vida artificial : soft (modelo de software), hard (modelo de hardware) y wet (modelo bioquímico). Por último, sea
cual fuere su naturaleza, la creación de modelos sencillos y la estructuración
mediante síntesis en modelos más complejos, es lo que está rindiendo resultados
de vida artificial cada vez más aproximados de vida "real".
2.-CREACIÓN DE MODELOS VIRTUALES
Se empezó a
estudiar la vida artificial, creando
la vida in vitro en laboratorios, a partir de los principios de la síntesis
orgánica para estructurar los elementos. Estos esfuerzos han contribuido a
tener varias posibilidades de formas de vida alternativas sobre la base del
dominio de la química de las cadenas del carbono.
3.-NIVELES DE MODELOS DE VIDA ARTIFICIAL BASADOS EN LA
ORGANIZACIÓN DE LA NATURALEZA
La vida artificial va de la mano y se basa en los
niveles de organización de la Biología (molecular, celular, organismos y
poblaciones o ecosistemas). Un ente viviente a cada uno de esos niveles es un
sistema complejo conformado a partir de la interacción y el equilibrio de un
gran número de elementos. Por lo que es necesario crear nuevos modelos
(software, hardware y "wetware") capaces de realizar abstracciones de
la complejidad de los sistemas vivientes, pero con la ventaja de ser mucho más
manipulables, reproducibles y susceptibles de experimento mucho más controlados
que los que son posibles realizar en un entorno "real". Esta aplicación es la más importante de los sistemas de vida
artificial para el campo de la salud y se centra en la construcción de modelos de aquellos
sistemas que puedan aportar conocimiento sobre la vida natural.
Sistemas
artificiales bioquímicos (modelos wetware)
Son estos los sistemas más parecidos a la vida natural
y los que realmente derivan de ella. La mayoría de los experimentos intentan
producir directamente moléculas de ARN con distintas propiedades
(ribozimas). Con capacidad catalítica, o
ribozimas, aporta luz sobre el origen de la vida biológica. Podemos pensar que
fueron moléculas de ARN, o parecidas, con capacidad para autorreplicarse, las
precursoras de la vida, por tanto se pueden considerar el primer paso de la
evolución para originar la célula5.
Sistemas
complejos (modelos de software)
4.-Estos sistemas
explican la evolución observada desde las moléculas que se pueden
autorreplicar hasta la formación de un sistema como es la célula. Para ello,
uno de los principales objetivos de estos modelos es buscar la presencia de
patrones universales en la organización de la interacción de los elementos que
componen los sistemas complejos. Las herramientas más utilizada para estos
programas informáticos, capaces de realizar recreaciones matemáticas de todos
estos procesos y puntos, es por ello que la mayoría de estos sistemas se
modelan mediante software.17
El modelo más
utilizado en este nivel son los autómatas
celulares, que no son otra cosa que los modelos matemáticos que describen a
un sistema dinámico que evoluciona en pasos discretos. Se descubrieron en el
campo de la física computacional por John
von Neumann en la década de los 50.6 Fabricando
organismos (modelos de hardware).
5.-La construcción de estos modelos de hardware se
hace sobre la base de la existencia en
la naturaleza de organismos vivos: la evolución, crecimiento, adaptabilidad,
regeneración y auto-organización.7 Para ello, es necesario diseñar y construir
3 componentes importantes:
• El cuerpo, como base física que soportará las
capacidades simulando geometrías reales, propiedades mecánicas, dinámicas y
térmicas, balance energético, crecimiento y desarrollo.
• El entorno ambiental en el que se desarrolla ese
objeto.
• El comportamiento, como capacidad de adaptación del
cuerpo al medio.
En principio, cualquiera de estos componentes del ser vivo (cuerpo, entorno, comportamiento)
pueden simularse mediante herramientas de software. Sin embargo, la gran
cantidad de potencia computacional requerida para obtener un modelo razonable
de, por ejemplo, las propiedades ambientales, o de las propiedades mecánicas de
los organismos hace que no sea eficiente la creación de estos modelos mediante
software.
Es por ello, el método más eficiente es la recreación de modelos físicos en un
entorno real y representar los cuerpos de los organismos vivos y sus
interacciones con el entorno mediante pequeños robots. Esta tecnología, se puede modelar cómo los
organismos se integran sensorialmente, cómo se mueven , cómo pueden controlar
sus sensaciones y movimientos musculares Y realizar movimientos coordinados y
cómo se desarrolla todo ello en tiempo y espacio real.
6.-Simulación
de poblaciones
Se recrean
los ecosistemas donde cada organismo se
interacciona con los demás mediante
la competencia y colaboración por
la explotación de los recursos del medio (comida, pareja…), lo que origina la evolución de nuevas generaciones. Esta
simulación de poblaciones se relaciona
con simulaciones a nivel de organismo, porque, su evolución en el
entorno artificial puede implicar cambios a nivel morfológico (cuerpo) o a
nivel de sistema nervioso (comportamiento).1
Estos modelos desarrollado tradicionalmente mediante
la solución de ecuaciones algebraicas o diferenciales. Presentando algunas limitaciones a la hora de describir
sus relaciones entre individuos, para ello se introducen nuevos métodos basados
en el desarrollo como una forma alternativa de realizar modelos que prescinden
de las ecuaciones, y representan las poblaciones como un conjunto de programas
computacionales que se ejecutan en paralelo.
Por lo que cada programa informático representa un
organismo que se desarrollará según las condiciones de interacción con otros
programas ejecutables. Este nuevo paradigma para la modelación ofrece la
ventaja de codificar el comportamiento de un organismo como un ejecutable, y va
más lejos que la simple solución de ecuaciones que deben integrarse. La
capacidad de modificación directa del código de programación, hace de estos
sistemas más fáciles de utilizar y modificar con la nueva información obtenida
de los sistemas reales.4, 17
HERRAMIENTAS DE VIDA ARTIFICIAL APLICADAS AL
CONOCIMIENTO BIOLÓGICO Estos modelos surgen distintas problemáticas para cuya
solución, la vida artificial utiliza de nuevo la imitación de las soluciones que
la naturaleza genera para resolver sus problemas. Es así como aparecen
distintas herramientas "inteligentes" , en una primera aproximación,
sirven para solucionar los problemas derivados de la creación de vida
artificial (crecer, reproducirse, sobrevivir…) pero también
ayudan a conocer la propia naturaleza . Aunque son numerosos los métodos
existentes, entre los más desarrollados se encuentran:
· Redes bayesianas.
Son una
representación gráfica ordenada de las distribuciones de probabilidad, y
para la inferencia. Van adquiriendo más
importancia en el campo de las ciencias biológicas sobre todo para dilucidar
redes celulares, modelar rutas de señalización proteica, integración y
clasificación de datos, y análisis genético. La representación y uso de la
teoría de la probabilidad hace a esta herramienta muy útil para la extracción
de conocimiento a partir de los datos, expresión de relaciones causales y el
aprendizaje a partir de conjuntos de datos incompletos. Los modelos
probabilísticos proveen un tratamiento natural para la naturaleza estocástica
de los sistemas y medidas biológicas.4,8
• Redes neuronales.
Son objetos de programación que mimetizan el
funcionamiento de las neuronas reales, sus redes son modelos matemáticos de las
interconexiones y los flujos de información existentes entre ellas, por tanto
mimetizan el comportamiento de las redes neuronales biológicas.9
Su característica principal es que son muy potentes es su adaptabilidad a la solución
del problema. La creación de una red
neuronal implica un período de entrenamiento de en el que la red se
retroalimenta de información externa e interna y cambia su conformación para el
perfeccionamiento del resultado. Estas
se utilizan para
mejorar el conocimiento de las
redes neuronales biológicas, o para resolver un problema de inteligencia
artificial sin crear necesariamente un modelo biológico real.9,10
• Algoritmos genéticos.
Son técnicas computacionales heurísticas inspiradas en
los mecanismos de evolución y selección natural de la genética clásica. Generan
al azar un conjunto de soluciones o cromosomas que codifican los distintos
genes (variables del sistema). Este conjunto de cromosomas se cruzan y de ellos
se seleccionan las mejores soluciones. En períodos de tiempo determinados, se
producen mutaciones e inversiones. Los procesos de recombinación y selección
continúan hasta que no aparezca ninguna solución nueva en un rango preestablecido.
Estos algoritmos tienen enfocado para
encontrar la solución exacta o aproximada a problemas de optimización o
búsqueda, y han demostrado ser efectivos
en la búsqueda de soluciones en sistemas flexibles.10,17
• Autómatas celulares
Las herramientas más extendidas son los modelos
discretos consistentes en una red regular en la que cada nodo es una célula que
tiene un número finito de estados. Los autómatas celulares pueden reproducir la
evolución del sistema en un tiempo finito. Para ello, el estado de cada célula
en un tiempo t es una función de los
estados de las células vecinas en el tiempo t-1.
Así, la evolución del sistema es simplemente la evolución de los distintos
estados puntuales de la red, que estará determinada por las interacciones de
cada una de las células con su entorno.2, 21
VALOR PREDICTIVO EN LA SALUD
La aplicación de
técnicas de IA en el campo de la salud no es nueva. En los años 1980, los científicos trabajaban en
la creación de programas para computadoras capaces de realizar diagnósticos y
recomendaciones terapéuticas.
Desde entonces la investigación en este campo ha
cambiado para evolucionar desde el diagnóstico en situaciones clínicas de
rutina hasta comprender todo la gama de los cuidados de la salud y definirse
como los nuevos sistemas de apoyo a la decisión clínica.2
Las herramientas
IA permiten, hoy día, apoyar la prescripción de medicamentos, soportar
la docencia, la ejecución de análisis de laboratorio, el ejercicio de la
vigilancia clínica, etcétera.14,17,19
Estos sistemas producen actualmente los primeros resultados
en la predicción de la dinámica de sistemas patológicos o terapéuticos tan
dispares, como el pronóstico de las características metabólicas de nuevos
fármacos, el control del ambiente en la terapia ocupacional, el desarrollo de
prótesis de visión, o la caracterización del fenotipo a partir de datos
genómicos y proteómicos.2, 9,10
En Cuba, se han experimentado avances: historias
clínicas electrónicas con insospechadas posibilidades en el futuro;24 sistemas
para tratamientos estadísticos como el APUS que es capaz de ofrecer información
gerencial para la toma de decisiones; procedimientos de aprendizaje basado en
IA; agentes inteligentes para el diagnóstico de trastornos ginecológicos;25 así
como otras interesantes utilidades.26
La existencia de un Centro de Cibernética Aplicada a
la Medicina (CECAM), concentra sus
esfuerzos en disímiles direcciones de las aplicaciones e investigaciones
médicas y con intereses marcados en el campo del intelecto artificial, es una
muestra del interés en esta área en el país.24
METODOLOGÍA INVESTIGATIVA
La metodología
de la investigación permite una reflexión teórica y metodológica sobre los
fenómenos que operan en el proceso educativo puesto que visualiza la
coparticipación de los sujetos
interactuantes en los intercambios culturales desde el aula de clase, la
escuela, la comunidad, la sociedad, así como también los procesos de
comunicación que mediatizan y mimetizan las diversas manifestaciones de la cultura.
APLICACIÓN DEL MÉTODO DE INDUCCIÓN CIENTÍFICA
Método científico
●
Razonamiento inductivo, un tipo de razonamiento en que la verdad de las premisas brinda apoyo a
la verdad de la conclusión, pero no la garantiza.
●
Inducción experimental, un conocimiento que pasa de lo particular a lo
global. Este se basa en el número de repeticiones o experimentos que se hacen.
RESULTADOS
El tener otro conocimiento de la evolución celular en
la vida natural y aplicado a la vida artificial conjuntando con otros avances
de la biotecnologìa, resulta más enriquecedor el conocimiento previo que se
tenía, además que en ocasiones leemos artículos en revistas y no tenemos la
certeza o la idea de que es un algoritmo genético, tal vez de forma sencilla
como en el cuadro de punnet con las leyes de Mendel o si hablamos de la biorobòtica, podemos poner el ejemplo del
atleta Oscar Pistourius,el consiguió alcanzar una velocidad increíble, con sus
piernas hechas de forma artificial por
lo tanto un ser vivo puede tener o llegar a recrear su vida natural, claro que
en algunos casos son más especiales, pero el objetivo es que el diseño de una
vida artificial si resulta beneficioso para la humanidad y a partir de lo que
ya se tiene, es indispensable seguir buscando y probando otras alternativas de
vida.
Referentes
REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
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Making. Disponible en: http://www.cs.ru.nl/~peterl/eunite.pdf [Consultado: 18 de marzo de 2008].
Paso 8. Discusión en plenaria.
DISCUSIÓN
Compañeros, aqui les dejo las preguntas para su
discusión en plenaria, cada quién señale o argumente sus propuestas, de
preferencia de color diferente, para saber quien hizo sus aportaciones, en su
caso correspondiente pueden quitar y poner otras preguntas para después ir
enriqueciendo la información. Atentamente Profr. Arturo
1.-La vida
artificial es necesaria para la adaptación de otros seres vivos.
Creo que es relevante la creación de la vida
artificial, para indagar y sustentar como nuevos organismos pueden evolucionar
y adaptarse en otras condiciones de vida. De ahí que el hombre está buscando
otro espacio para probar si hay vida o en su caso hay posibilidad de que exista
vida.
La adaptación es un proceso normalmente muy lento, que
tiene lugar durante cientos de generaciones y que en general no es reversible.
Sin embargo, a veces puede producirse muy rápidamente en ambientes externos o
en ambientes modificados por el hombre con grandes presiones selectivas. La
falta de adaptación lleva a la población, especie o clado a la extinción.
2.-Se
mezcla la química, la biologìa, la física, la informática para avanzar en la
biotecnología artificial.
Estas asignaturas han hecho posible que el hombre
pueda ir induciendo en la ciencia y
romper paradigmas que antes no era posible.Cuando Robert Hooke empezó a
hablar de las células y a partir de ahí el avance fue sistemático y gradual en
acorde a los tiempos de la tecnología, por ello todas las materias son
indispensables y no se puede descartar alguna de las ya existentes.
La biotecnología es intrínsecamente interdisciplinar
La actual biotecnología es una empresa intensamente
interdisciplinar, caracterizada por la reunión de conceptos y metodologías
procedentes de numerosas ciencias para aplicarlas tanto a la investigación básica
como a la resolución de problemas prácticos y la obtención de bienes y
servicios.
Algunas de las ramas de conocimiento implicadas en la
biotecnología:
●
Microbiología
●
Bioquímica
●
Genética
●
Biología celular
●
Química
●
Ingeniería bioquímicaa
●
Ingeniería mecánica
●
Ciencia y Tecnología de alimentos.
●
Electrónica
●
Informática
El avance de la biotecnología dependerá cada vez más
de esta colaboración entre disciplinas, y en el uso de lenguajes y paradigmas
comunes, así como en que cada tipo de especialista comprenda los logros y
limitaciones de las otras ramas biotecnológicas.
3.-Si
tienen similitud un organismo artificial y un organismo natural
Tal vez la
similitud tanto fenotípicamente puedan ser iguales, pero genotípicamente
existirá una mutación que en su caso puede ser benéfica o perjudicial tanto para la vida artificial como para la
natural
La similitud es artificial en el caso concreto de
aquella semejanza que se basa en la aplicación a un enfermo dado de una
patogenesia medicamentosa experimental.
La similitud es natural cuando se trata de dos
enfermedades naturales que se asemejan mucho en algunos de sus síntomas y que
tienen la virtud, la más fuerte de aniquilar a la más débil.
Paso 9. Realiza reflexión sobre la conclusiones de la
plenaria.
CONCLUSIONES
La evolución tecnológica ha sido muy importante en los
últimos años y en ella, la IA es una de las disciplinas con mayor impacto. Sus
sistemas virtuales permiten predecir la dinámica tanto del estado sano como
patológico de un individuo y encontrar soluciones a los problemas virtuales que
se planteen. Las soluciones virtuales encontradas podrán aplicarse a la
solución de problemas de salud reales, y cerrar así el ciclo de conocimiento
desde lo real a lo virtual para predecir realidad futura.
Sin duda alguna, desde el inicio de buscar
alternativas de creación de vida a
partir de la oveja Doly, la nueva vida artificial trae satisfacciones positivas
a la ciencia y a la tecnología aplicada, sin pasar por desapercibido que hay
cosas que parecen inalcanzables como se ve en películas de cine, pero el diseño
de máquinas casi humanos han tenido una aceptación y uso en países como China,
Japón y que tal vez en un lapso de tiempo, se pueda comparar al 90 % con la
vida natural. Los avances técnicos van
de la mano con la medicina, la ciencia y por ende con las ciencias
experimentales (química, Biología, Física), etc.
El potencial de la biotecnología y de las ciencias de
la vida conducirá a una nueva economía. Es hoy cuando la biotecnología y las
ciencias de la vida deben gestionarse de forma estratégica, situándose en el
núcleo de la nueva economía. De este modo podremos convertir este saber hacer
en procesos competitivos y sostenibles en la nueva sociedad del conocimiento.
Las inversiones en investigación y desarrollo (I+D) tienen una importancia
clave para hacer frente a los nuevos desafíos.
Además, existirá la posibilidad de mejorar el uso no
alimentario de los cultivos como fuentes de materias primas industriales y de
nuevos materiales biodegradables, lo que contribuirá a la creación de energía
alternativa con carburantes biológicos como el biodiesel y el bioetanol y
procesos como la biodesulfatación.
Paso 10.
Actividad de autoevaluación.
Elaborar un mapa conceptual
Paso 11.
Estrategia de evaluación realiza un reporte y/o diapositivas sube su actividad
a su documento docs google, instrumento de evaluación rúbrica.
Elaborar un reporte del trabajo de investigación, y/o ppt
Paso 12. Como actividad de retroalimentación el estudiante realiza un
reporte del tema.
Elementos
que debe contener el reporte:
●
Título
●
Justificación
●
Propósito
●
Marco
teórico conceptual
●
Metodología
●
Resultados
●
Discusión
●
Conclusión
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