Proceedings of AUTOMATA 2010: 16th International workshop on cellular automata and discrete complex systems

International audienceThese local proceedings hold the papers of two catgeories: (a) Short, non-reviewed papers (b) Full paper

Dépliages et interprétation abstraite pour réseaux de régulation biologiques paramétrés

The analysis of dynamics of biological regulatory networks, notably signalling and gene regulatory networks, faces the uncertainty of the exact computational model. Indeed, most of the knowledge available concerns the existence of (possibly indirect) interactions between biological entities (species), e.g. proteins, RNAs, genes, etc. The details on how different regulators of a same target cooperate, and even more so on consistent rates for those interactions, however, are rarely available. In this regard, qualitative modelling approaches in the form of discrete regulatory networks, such as Boolean and Thomas networks, offer an appropriate level of abstraction for the biological regulatory network dynamics. As discrete regulatory networks are based on an influence graph, they require few additional parameters compared to classical quantitative models. Nevertheless, determining the discrete parameters is a well known challenge, and a major bottleneck for providing robust predictions from computational models.The influence graph of a regulatory network establishes dependencies for the evolution of each specie, specified by the directed edges of the graph. The dependencies alone, however, do not suffice to specify the logical function governing the evolution of a specie. Instead the logical functions associated to each specie, constrained by the influence graph, are encoded within the parameters of a discrete regulatory network. The space of admissible logical functions is then represented by a parametric regulatory network. On the one hand, parametric regulatory networks can be used for identification of parameter values for which the resulting discrete regulatory network satisfies given (dynamical) properties. Parameter identification of regulatory networks can thus be seen as a particular instance of model synthesis, in the constrained setting of the underlying influence graph. On the other hand, parametric regulatory networks may be analysed as a stand-alone model, for making predictions that are robust with respect to variability in the network.The analysis of parametric regulatory network dynamics is hampered by dual combinatorial explosion, of the state space and of the parameter space. In this thesis, we develop novel methods of parametric regulatory network analysis, in the form of specialised semantics, aimed at alleviating the combinatorial explosion. First, we introduce abstract interpretation for the set of admissible parameter evaluations (parametrisations).The abstraction allows us to represent any set of parametrisations by a constant size encoding, at the cost of a conservative over-approximation. Second, we lift partial order semantics in the form of unfolding from Petri nets to parametric regulatory networks. The influence graphs of biological regulatory networks tend to be relatively sparse, allowing for a lot of concurrency. This can be harnessed by partial order reduction methods to produce concise state space representations.The two approaches are aimed at tackling both aspects of the dual combinatorial explosion and are introduced in a compatible manner, allowing one to employ them simultaneously. Such application is supported by a prototype implementation used to conduct experiments on various parametric regulatory networks. We further consider refinements of the methods, such as an on-the-run model reduction method lifted to parametric regulatory networks from automata networks.L'analyse de la dynamique des réseaux de régulation biologique, notamment des réseaux de signalisation et de régulation génique, fait face à l'incertitude du modèle de calcul exact. En effet, la plupart des connaissances disponibles concernent l'existence d'interactions (éventuellement indirectes) entre des entités biologiques (espèces), par ex. protéines, ARN, gènes, etc. Les détails sur la manière dont les différents régulateurs d'une même cible coopèrent, et plus encore sur les taux cohérents pour ces interactions, sont cependant rarement disponibles. A cet égard, des approches de modélisation qualitative sous forme de réseaux de régulation discrets, tels que les réseaux booléens et Thomas, offrir un niveau d'abstraction approprié pour la dynamique du réseau de régulation biologique. Les réseaux de régulation discrets étant basés sur un graphe d'influence, ils nécessitent peu de paramètres supplémentaires par rapport aux modèles quantitatifs classiques. Néanmoins, la détermination des paramètres discrets est un défi bien connu et un goulot d'étranglement majeur pour fournir des prédictions robustes à partir de modèles informatiques.Le graphe d'influence d'un réseau de régulation établit des dépendances pour l'évolution de chaque espèce, spécifiées par les arêtes dirigées du graphe. Les dépendances seules, cependant, ne suffisent pas pour spécifier la fonction logique régissant l'évolution d'une espèce. Au lieu de cela, les fonctions logiques associées à chaque espèce, contraintes par le graphe d'influence, sont codées dans les paramètres d'un réseau de régulation discret. L'espace des fonctions logiques admissibles est alors représenté par un réseau de régulation paramétrique. D'une part, les réseaux de régulation paramétriques peuvent être utilisés pour l'identification de valeurs de paramètres pour lesquelles le réseau de régulation discret résultant satisfait des propriétés (dynamiques) données. L'identification des paramètres des réseaux de régulation peut ainsi être vue comme un exemple particulier de synthèse de modèle, dans le cadre contraint du graphe d'influence sous-jacent. D'autre part, les réseaux de régulation paramétriques peuvent être analysés comme un modèle autonome, pour faire des prédictions robustes vis-à-vis de la variabilité du réseau.L'analyse de la dynamique du réseau de régulation paramétrique est entravée par la double explosion combinatoire, de l'espace d'états et de l'espace des paramètres. Dans cette thèse, nous développons de nouvelles méthodes d'analyse de réseau de régulation paramétrique, sous forme de sémantique spécialisée, visant à atténuer l'explosion combinatoire. Tout d'abord, nous introduisons une interprétation abstraite de l'ensemble des évaluations de paramètres admissibles (paramétrisations). L'abstraction permet de représenter n'importe quel ensemble de paramétrisations par un encodage de taille constante, au prix d'une sur-approximation conservatrice. Deuxièmement, nous élevons la sémantique d'ordre partiel sous la forme d'un déploiement des réseaux de Petri vers des réseaux de régulation paramétriques. Les graphiques d'influence des réseaux de régulation biologique ont tendance à être relativement clairsemés, ce qui permet une grande concurrence. Cela peut être exploité par des méthodes de réduction d'ordre partiel pour produire des représentations d'espace d'état concises.Les deux approches visent à aborder les deux aspects de la double explosion combinatoire et sont introduites de manière compatible, ce qui permet de les utiliser simultanément. Une telle application est soutenue par une implémentation prototype utilisée pour mener des expériences sur divers réseaux de régulation paramétriques. Nous considérons en outre des raffinements des méthodes, comme une méthode de réduction de modèle à la volée portée aux réseaux de régulation paramétriques à partir de réseaux d'automates

Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation vonSchaltungen und Systemen: MBMV 2015 - Tagungsband, Chemnitz, 03. - 04. März 2015

Der Workshop Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen (MBMV 2015) findet nun schon zum 18. mal statt. Ausrichter sind in diesem Jahr die Professur Schaltkreis- und Systementwurf der Technischen Universität Chemnitz und das Steinbeis-Forschungszentrum Systementwurf und Test. Der Workshop hat es sich zum Ziel gesetzt, neueste Trends, Ergebnisse und aktuelle Probleme auf dem Gebiet der Methoden zur Modellierung und Verifikation sowie der Beschreibungssprachen digitaler, analoger und Mixed-Signal-Schaltungen zu diskutieren. Er soll somit ein Forum zum Ideenaustausch sein. Weiterhin bietet der Workshop eine Plattform für den Austausch zwischen Forschung und Industrie sowie zur Pflege bestehender und zur Knüpfung neuer Kontakte. Jungen Wissenschaftlern erlaubt er, ihre Ideen und Ansätze einem breiten Publikum aus Wissenschaft und Wirtschaft zu präsentieren und im Rahmen der Veranstaltung auch fundiert zu diskutieren. Sein langjähriges Bestehen hat ihn zu einer festen Größe in vielen Veranstaltungskalendern gemacht. Traditionell sind auch die Treffen der ITGFachgruppen an den Workshop angegliedert. In diesem Jahr nutzen zwei im Rahmen der InnoProfile-Transfer-Initiative durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekte den Workshop, um in zwei eigenen Tracks ihre Forschungsergebnisse einem breiten Publikum zu präsentieren. Vertreter der Projekte Generische Plattform für Systemzuverlässigkeit und Verifikation (GPZV) und GINKO - Generische Infrastruktur zur nahtlosen energetischen Kopplung von Elektrofahrzeugen stellen Teile ihrer gegenwärtigen Arbeiten vor. Dies bereichert denWorkshop durch zusätzliche Themenschwerpunkte und bietet eine wertvolle Ergänzung zu den Beiträgen der Autoren. [... aus dem Vorwort

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volum

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp

Complexity, Emergent Systems and Complex Biological Systems:\ud Complex Systems Theory and Biodynamics. [Edited book by I.C. Baianu, with listed contributors (2011)]

An overview is presented of System dynamics, the study of the behaviour of complex systems, Dynamical system in mathematics Dynamic programming in computer science and control theory, Complex systems biology, Neurodynamics and Psychodynamics.\u

LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volum

A complex systems approach to education in Switzerland

The insights gained from the study of complex systems in biological, social, and engineered systems enables us not only to observe and understand, but also to actively design systems which will be capable of successfully coping with complex and dynamically changing situations. The methods and mindset required for this approach have been applied to educational systems with their diverse levels of scale and complexity. Based on the general case made by Yaneer Bar-Yam, this paper applies the complex systems approach to the educational system in Switzerland. It confirms that the complex systems approach is valid. Indeed, many recommendations made for the general case have already been implemented in the Swiss education system. To address existing problems and difficulties, further steps are recommended. This paper contributes to the further establishment complex systems approach by shedding light on an area which concerns us all, which is a frequent topic of discussion and dispute among politicians and the public, where billions of dollars have been spent without achieving the desired results, and where it is difficult to directly derive consequences from actions taken. The analysis of the education system's different levels, their complexity and scale will clarify how such a dynamic system should be approached, and how it can be guided towards the desired performance

Combining SOA and BPM Technologies for Cross-System Process Automation

This paper summarizes the results of an industry case study that introduced a cross-system business process automation solution based on a combination of SOA and BPM standard technologies (i.e., BPMN, BPEL, WSDL). Besides discussing major weaknesses of the existing, custom-built, solution and comparing them against experiences with the developed prototype, the paper presents a course of action for transforming the current solution into the proposed solution. This includes a general approach, consisting of four distinct steps, as well as specific action items that are to be performed for every step. The discussion also covers language and tool support and challenges arising from the transformation