Un solo arco, contado en simulaciones

Método — todo se calcula en vivo

Cada modelo de este sitio se ejecuta en tu navegador, desde primeros principios, en el momento en que abres la página. Las matemáticas viven en lib/lab/models como funciones puras, sin framework — integradores, agentes, reglas de actualización — cada una cubierta por pruebas unitarias, con un renderizador de canvas ligero encima. Nada está prerenderizado, con exactamente dos excepciones: la locomoción de C. elegans (el pipeline c302 + Sibernetic de OpenWorm necesita NEURON y un motor de físicas) y un agente IQN jugando a Pong (entrenar RL profundo es demasiado pesado para una página estática). Ambas son ejecuciones grabadas y lo indican en sus tarjetas.

Los cuatro arcos

La colección está ponderada por interés, no por retorno, y se lee como una sola línea: cómo surgen el orden y la inteligencia a cada escala. Las piezas conectivas — una red de Hopfield es memoria y dinámica de atractores; un mercado basado en agentes es finanzas y emergencia — son lo que la convierte en un solo cuerpo de trabajo.

1. Arco I — Las matemáticas de la emergenciaEl sustrato: dinámica no lineal, caos, complejidad. Atractores extraños, reacción–difusión, avalanchas de arena, el camino al caos.
2. Arco II — MentesLa inteligencia en los cerebros: neurociencia, cognición, aprendizaje. Canales iónicos de Hodgkin–Huxley, memoria de Hopfield, dopamina como error TD, sincronización de Kuramoto.
3. Arco III — AgentesLa inteligencia diseñada y colectiva: IA, aprendizaje por refuerzo, sistemas multiagente. Entrenamiento RL en vivo, la atención visualizada, el descenso de gradiente hecho espacial, algoritmos de enjambre.
4. Arco IV — Sociedades y mercadosLa inteligencia a escala de población: teoría de juegos, economía, elección social. Mercados basados en agentes que forman burbujas y colapsan, la evolución de la cooperación, segregación, desigualdad, paradojas electorales.

El laboratorio ABM de Python

Tres de los modelos basados en agentes — boids, la epidemia SIR y la segregación de Schelling — tienen un entorno de investigación complementario: un laboratorio ABM basado en Mesa donde las exploraciones de parámetros se ajustan con Optuna. Las configuraciones ajustadas regresan a este sitio en forma de botones de preajustes encima de los deslizadores y de gráficas de resultados por lotes en esas páginas. El código es abierto en emergence-lab/python/abm-sim.

Créditos y licencia

La ejecución grabada de C. elegans es gracias al proyecto OpenWorm (c302 + Sibernetic). El agente de Pong se entrenó con deep_rl_zoo (IQN). Las especificaciones de las simulaciones del laboratorio se destilaron del catálogo SimulateItNow — solo ideas estructurales; todo el texto y el código aquí son originales. El sitio en sí tiene licencia MIT.