UMA ANÁLISE QUALITATIVA DE ALGUNS FATORES CRÍTICOS NA DINÂMICA DE UMA CADEIA DE CONHECIMENTO L. Bevilacqua[1], A.C.N.R.Galeão[2], E. Bulnes[3][1][2][3] Laboratório Nacional de Computação Científica [1][1] Pesquisador Titular, LNCC/MCT [2][2] Pesquisador Titular,LNCC/MCT [3][3] Aluna de Pós-Graduação,LNCC/MCT

Transferência de Conhecimento. Resumo de alguns antecedentes Fim do século XIX Galton e início do século XX Fischer na Inglaterra propõem modelos de transferência de conhecimento. Na década de 70 o problema volta ser tratado com o enfoque de sistemas dinâmicos. Numa obra notável Cavalli-Sforza propõe transferência: – vertical que considera os fatores genéticos e portanto hereditários na transmissão cultural – horizontal que considera a transmissão entre membros de uma mesma geração

Transferência de Conhecimento. Resumo de alguns antecedentes Na chamada sociedade do conhecimento, os processos cognitivos, e as cadeias de conhecimentos são estudados como fatores críticos na inovação tecnológica. Duas linhas principais de abordagem do processo de geração e transmissão de conhecimento: –Processos cognitivos. Robôs “inteligentes”. –Imapactos sócio-econômicos

Formulação Discreta do Modelo População redistribuindo-se entre células adjacentes. A população de uma célula migra para as vizinhas, 50% para a direita e 50% para esquerda

Aspecto da distribuição após um tempo t k

Algumas fórmulas e equações afinal são sempre necessárias. Se as células forem contraídas de modo que a distância entre elas fique muito pequena  x e a observação no tempo for feita em intervalos muito pequenos, o sistema tende para uma formulação contínua. Diferencial de primeira ordem: lim  x  0 (  p/  x)   p/  x lim  t  0 (  p/  t)   p/  t pNpN p N+1  p = p N+1 - p N xx

Diferenciais de segunda ordem Formulação contínua Formulaçao contínua generalizada

Evolução da solução para um domínio infinito

Proposta de um Modelo para uma cadeia de Conhecimento As células podem variar de tamanho admitindo assim uma maior ou menor quantidade de população. Existe uma alimentação externa, ou fonte de alimentação, que continuamente injeta nova população nas células.

A incorporação de novos elementos é proporcional ao volume da população, isto é, o volume da população constitui-se como pólo atrator de novos indivíduos. Há uma retro-alimentação positiva. A dimensão das células é proporcional ao volume da população, isto é, elas se acomodam à demanda, quanto maior a população maior o espaço e vice- versa.

Variáveis e parâmetros POPULAÇÃO → CONHECIMENTO (T) CÉLULAS → PESSOAS ENVOLVIDAS NO PROCESSO TAMANHO DAS CÉLULAS → NÚMERO DE PESSOAS ENVOLVIDAS (A=A 0 (1+  T)) POULAÇAO ADICIONADA → GERAÇAO DE NOVOS CONHECIMENTOS (Q=C 0 (1+  T)) FLUXO INTER-CÉLULAS →TRANSMISSAO DE COMHECIMENTO. (Coef.de difusão: k) VELOCIDADE DE MIGRAÇAO→VELOCIDADE DE APRENDIZADO (impedância cognitiva: C p )  investimento em C&T

MODELO DE GERAÇAO E TRANSMISSÃO DE CONHECIMENTO

Produção Especificada nos Extremos da Cadeia B<B crítico

Produção Especificada nos Extremos da Cadeia O parâmetro que controla o tipo de evolução do conhecimento na cadeia – estável ou instável – é a relação B= 2αC 0 /k e não C= C p /k. Só haverá crescimento contínuo da produção de conhecimento se B for maior que um valor crítico B crit. Se B for menor que B crit a solução sempre tenderá para um valor limitado controlado pela produção de conhecimento nas extremidades da cadeia, independentemente da curva de conhecimento inicial. O parâmetro C controla apenas a velocidade com que se dá a produção de conhecimento.

Produção Especificada nos Extremos da Cadeia Condição Inicial C=6 C=1 Variação da evolução em função da impedância cognitiva

INDICAÇÕES DO MODELO 1. Só se pode almejar uma forte tendência de crescimento para uma dada permeabilidade do processo de difusão se a criatividade for suficientemente alta. Isto significa que é inútil melhorar os meios de difusão do conhecimento sem estimular o crescimento da criatividade 2. O tipo de evolução da produção do conhecimento, limitada ou ilimitada é controlada pela relação entre criatividade e transmissão, além do investimento. A capacidade de aprender rápida ou lentamente só influencia a velocidade de crescimento. O progresso depende mais de pessoas criativas do que de pessoas brilhantes.

INDICAÇÕES DO MODELO 3.Ë inútil aumentar artificialmente a quantidade de pessoas envolvidas na cadeia num determinado momento se a criatividade permanecer baixa (B<B crit. ). Isto significa que de certa forma a transferência de tecnologia só funciona se as condições internas forem adequadas. 4.O investimento – parâmetro α na expressão de B – em C&T contribui positivamente para o progresso da produção de conhecimento. Mesmo numa cadeia altamente criativa o baixo investimento conduz a evolução limitada.

INDICAÇÕES DO MODELO 5.Numa cadeia com baixa criatividade é preferível reduzir os meios de difusão do que aumentar. Só assim pode-se almejara crescimento contínuo. O modelo sugere que muito acesso ao conhecimento numa sociedade com baixa criatividade tende a travar ou limitar a produção de novas idéias.

Fluxo Parcialmente Especificado nas Extremidades B<B crítico Extremidades da cadeia isoladas.Fluxo nulo nas extremidades. SISTEMA CRESCENTE

Fluxo Parcialmente Especificado nas Extremidades Fluxo relativamente intenso para o exterior pelas extremidades da cadeia. SISTEMA EVANESCENTE B<B crítico

INDICAÇÕES DO MODELO 1) Uma cadeia de conhecimento fechada, sem comunicação com o exterior tem sempre uma realimentação positiva e cresce continuamente desde que haja criatividade e investimento 2) Se o fluxo de conhecimento para o exterior superar a capacidade de produção de conhecimento no interior da cadeia, a cadeia tende a minguar, o número de pessoas envolvidas decresce e finalmente desaparece. 3) A migração de cientistas e engenheiros produtivos para outros países põe em risco toda a cadeia de conhecimento que pode ficar perigosamente reduzida.

OUTROS ENFOQUES(G.PERI) A transferência de conhecimento entre regiões decai com a distância. O aumento do número de patentes não é proporcional ao número de idéias novas. Há uma saturação do número de idéias novas quando o número de patentes cresce além de um certo limite 131 regiões, 50 nos EUA e Canadá e 81 em 17 países da Europa

Aperfeiçoamento do Modelo Aprofundar a análise da estabilidade das soluções o que determina se teremos uma sociedade em expansão, estacionária ou em extinção. Dependência das condições de contorno. Instituir um novo modelo – generalização do anterior – que leve em conta a não homogeneidade do meio em que se difunde o conhecimento e a não homogeneidade dos indivíduos. Caminhos preferenciais de difusão e outras representações de realimentação do processo de geração e agregação de indivíduos ativos, incluindo limites de saturação.

Aperfeiçoamento do Modelo Investigar fenômenos locais, particularmente: o efeito da inclusão de pólos locais de conhecimento com alta densidade mas não geradores ( transferência de tecnologia) e a propagação de descobertas locais na cadeia. Estudar os fatores de dissipação ainda não considerados, mas que certamente existem e tendem a reduzir a capacidade criativa Incluir a interação entre sociedades produtivas não apenas nas extremidades mas ao longo de toda cadeia. Isto levará a formulação do problema em termos de equações de difusão-reação acopladas

?¿ IRONICAMENTE ESTE MODELO É CAPAZ DE PREVER SUA PRÓPRIA EXTINÇÃO ?¿