Inovação e previsibilidade de trajetórias evolutivas Inovar! Fazer diferente! Diferenciar-se! Aproximar diferentes... Na evolução, as diferenças é que têm feito a diferença. Na evolução natural, quanto maior a variedade, maiores as possibilidades!

Lei de Ashby... Somente variedade pode assimilar variedade. E no mundo orientado por intenções? Variedade de respostas disponíveis precisa ser tão mais elevada quanto mais elevada é a variedade de eventos perturbadores, e quão mais baixa for a variedade de estados aceitáveis. A lei de Ashby aponta a relevância de variedade, das diferenças. Mas qual seria o papel das semelhanças, da redundância? “O que não mata, engorda.” “O que não mata, fortalece.”

Confiabilidade variedade V redundância R “Nem tanto a terra, nem tanto ao mar.” Homogeneíza Fragmenta No sistema que precisa mudar sem deixar de existir, variedade é boa porque confere plasticidade, e redundância porque confere robustez

novidade perturbadora Δ(V/R) (b) Confiabilidade (a) homogeneíza fragmenta variedade V redundância R resposta do sistema p (c) Confiabilidade nova estrutura g p (e) variedade V redundância R Confiabilidade 45 0 (f) homogeneíza fragmenta abc variedade V redundância R Complexidade Significado geométrico de ciclos adaptativos assimilação da perturbação (d)

p Confiabilidade 1 variedade V redundância R Homogeneíza Fragmenta Assume-se: variedade e redundância são quantificáveis Complexidade λ Δλ  Δ g

V R Potencial adaptativo α de máxima confiabilidade(!) Traçar trajetórias de estados de sistemas... E inferir. Confiabilidade R V Homogeneíza Fragmenta Isso é grau de Saturação com Variedade! R V ( ) frag.

SatV C r = 3,70 Ciclo r = 3,00 Ciclo r = 1,60 Trajetórias em função de r... SatV C r = 2,00 Fragmenta Homogeneíza Ciclo r = 3,02 Ciclo r = 2,90 Ciclo

Confiabilidade 1 variedade V redundância R Complexidade λ Δλ  Δ

SatV = 0,5 Δλ + 0,5 SatV=0 SatV=0,5SatV= 1    Δ λ = -1 Δ λ = 0 Δ λ = +1 Confiabilidade 1 Fragmenta Homogeneíza Complexidade λ

Trajetórias evolutivas... Sistemas bem simples

Síntese da mensagem? Obrigado! Luiz Renato D’Agostini Núcleo de estudos em monitoramento e avaliação ambiental – NUMAVAM UFSC Sobre inovar... É bom(!), se na medida adequada. Isso porque nem tudo engorda... É o que se aprende... Ou deveríamos ter aprendido.