Information Length Analysis of Linear Autonomous Stochastic Processes

When studying the behaviour of complex dynamical systems, a statistical formulation can provide useful insights. In particular, information geometry is a promising tool for this purpose. In this paper, we investigate the information length for n-dimensional linear autonomous stochastic processes, providing a basic theoretical framework that can be applied to a large set of problems in engineering and physics. A specific application is made to a harmonically bound particle system with the natural oscillation frequency ω, subject to a damping γ and a Gaussian white-noise. We explore how the information length depends on ω and γ, elucidating the role of critical damping γ=2ω in information geometry. Furthermore, in the long time limit, we show that the information length reflects the linear geometry associated with the Gaussian statistics in a linear stochastic process

Digital Twins: Potentials, Ethical Issues, and Limitations

After Big Data and Artificial Intelligence (AI), the subject of Digital Twins has emerged as another promising technology, advocated, built, and sold by various IT companies. The approach aims to produce highly realistic models of real systems. In the case of dynamically changing systems, such digital twins would have a life, i.e. they would change their behaviour over time and, in perspective, take decisions like their real counterparts \textemdash so the vision. In contrast to animated avatars, however, which only imitate the behaviour of real systems, like deep fakes, digital twins aim to be accurate "digital copies", i.e. "duplicates" of reality, which may interact with reality and with their physical counterparts. This chapter explores, what are possible applications and implications, limitations, and threats.Comment: 22 pages, in Andrej Zwitter and Oskar Gstrein, Handbook on the Politics and Governance of Big Data and Artificial Intelligence, Edward Elgar [forthcoming] (Handbooks in Political Science series

Modelos para evaluar la complejidad de los proyectos de construcción de infraestructura

Contexto: La infraestructura permite la satisfacción de necesidades de la población y contribuye de manera importante al desarrollo económico de países y regiones. Sin embargo, Flyvbjerg señala que la tasa de éxito de los proyectos de construcción se estima en solo el 25 % y, particularmente en los megaproyectos, es de 8 proyectos exitosos por cada 1.000. Por otra parte, diversas investigaciones señalan que la complejidad tiene efectos negativos en el desempeño, por lo que es de interés evaluar dicha complejidad y sensibilizar a los administradores de proyectos en la anticipación de los efectos negativos. Método: Mediante la revisión de la literatura se identificaron cuatro modelos de complejidad relevantes. Por medio de un análisis heurístico fueron analizados en tres aspectos: factores que aportan complejidad a los proyectos, tipos de proyectos y su complejidad particular y técnicas y herramientas que utilizan los modelos para estudiar la complejidad. Resultados: El modelo más integral es el HoPC de Lessard, Sakhrani y Miller. Al considerar el ciclo de vida de los proyectos, sobre el marco TOE, se identificaron siete aspectos que lo complementan: arquitectura del proyecto, complejidad financiera, gobernanza, proceso de validación de las etapas del proyecto, madurez de la gestión de los proyectos, aspectos culturales y marco regulatorio. Conclusiones: Investigaciones recientes destacan que la complejidad del entorno/externalidades es cada vez más relevante en la evaluación de la complejidad. Los proyectos exhiben aspectos de complejidad según los componentes internos que los integran y el contexto particular en el que se emprenden, por lo que se recomienda la construcción de modelos para sujetos específicos. La complejidad de los proyectos ha sido abordada principalmente desde los enfoques de administración de proyectos y dinámica de sistemas, sin embargo, para el estudio de diversidad, interdependencia y dinámica entre los elementos de complejidad son necesarias futuras investigaciones desde el enfoque de sistemas complejos

Modelos para evaluar la complejidad de los proyectos de construcción de infraestructura

Context: Infrastructure enables the satisfaction of the population’s needs and contributes significantly to the economic development of countries and regions. However, Flyvbjerg points out that the success rate of construction projects is estimated at only 25 % and, particularly in megaprojects, it is 8 successful projects per 1000. On the other hand, several studies point out that complexity has negative effects on project performance, so it is of interest to evaluate such complexity and to sensibilize project managers to anticipate its negative effects. Method: Trough a literature review, four relevant complexity models were identified. Using a heuristic analysis technique, they were analyzed in three aspects: 1) factors contributing to project complexity, 2) types of projects and their specific complexity factors and, 3) techniques and tools used in the models to study project complexity. Results: The most comprehensive model is Lessard, Sakhrani & Miller’s HoPC. By considering the project’s life cycle, on Bosch-Rekveldt’s TOE framework, seven complementary complexity aspects were identified: project architecture, financial complexity, governance, the validation process of project stages, project management maturity, cultural aspects, and the regulatory framework. Conclusions: Recent studies highlight that environment and externalities are increasingly relevant in assessing the complexity of infrastructure construction projects. Projects exhibit aspects of complexity depending on their internal components and on the specific context in which they are undertaken, so the development of subject-specific models is recommended. Project complexity has been addressed mainly from Project Management and Systems Dynamics approaches, however, for the study of the diversity, interdependence, and dynamics among the complexity factors future research from the Complex Systems approach is needed.Contexto: La infraestructura permite la satisfacción de necesidades de la población y contribuye de manera importante al desarrollo económico de países y regiones. Sin embargo, Flyvbjerg señala que la tasa de éxito de los proyectos de construcción se estima en solo el 25 % y, particularmente en los megaproyectos, es de 8 proyectos exitosos por cada 1.000. Por otra parte, diversas investigaciones señalan que la complejidad tiene efectos negativos en el desempeño, por lo que es de interés evaluar dicha complejidad y sensibilizar a los administradores de proyectos en la anticipación de los efectos negativos. Método: Mediante la revisión de la literatura se identificaron cuatro modelos de complejidad relevantes. Por medio de un análisis heurístico fueron analizados en tres aspectos: factores que aportan complejidad a los proyectos, tipos de proyectos y su complejidad particular y técnicas y herramientas que utilizan los modelos para estudiar la complejidad. Resultados: El modelo más integral es el HoPC de Lessard, Sakhrani y Miller. Al considerar el ciclo de vida de los proyectos, sobre el marco TOE, se identificaron siete aspectos que lo complementan: arquitectura del proyecto, complejidad financiera, gobernanza, proceso de validación de las etapas del proyecto, madurez de la gestión de los proyectos, aspectos culturales y marco regulatorio. Conclusiones: Investigaciones recientes destacan que la complejidad del entorno/externalidades es cada vez más relevante en la evaluación de la complejidad. Los proyectos exhiben aspectos de complejidad según los componentes internos que los integran y el contexto particular en el que se emprenden, por lo que se recomienda la construcción de modelos para sujetos específicos. La complejidad de los proyectos ha sido abordada principalmente desde los enfoques de administración de proyectos y dinámica de sistemas, sin embargo, para el estudio de diversidad, interdependencia y dinámica entre los elementos de complejidad son necesarias futuras investigaciones desde el enfoque de sistemas complejos

Towards self-organizing logistics in transportation:a literature review and typology

Deploying self-organizing systems is a way to cope with the logistics sector's complex, dynamic, and stochastic nature. In such systems, automated decision-making and decentralized or distributed control structures are combined. Such control structures reduce the complexity of decision-making, require less computational effort, and are therefore faster, reducing the risk that changes during decision-making render the solution invalid. These benefits of self-organizing systems are of interest to many practitioners involved in solving real-world problems in the logistics sector. This study, therefore, identifies and classifies research related to self-organizing logistics (SOL) with a focus on transportation. SOL is an interdisciplinary study across many domains and relates to other concepts, such as agent-based systems, autonomous control, and decentral systems. Yet, few papers directly identify this as self-organization. Hence, we add to the existing literature by conducting a systematic literature review that provides insight into the field of SOL. The main contribution of this paper is two-fold: (i) based on the findings from the literature review, we identify and synthesize 15 characteristics of SOL in a typology, and (ii) we present a two-dimensional SOL framework alongside the axes of autonomy and cooperativity to position and contrast the broad range of literature, thereby creating order in the field of SOL and revealing promising research directions.</p