Asimetrías, comercio y financiamiento en el Area de Libre Comercio de las Américas (ALCA), y en América Latina y el Caribe

Incluye BibliografíaResumen El Área de Libre Comercio de las Américas (ALCA) es un proyecto hemisférico que comprende a 34 países, desarrollados y en desarrollo. Actualmente, está en un proceso (iniciado en 1998) de negociaciones y que se tiene planeado culminar -aunque con ciertas limitaciones- en el año 2005. Esta iniciativa tiene favorables perspectivas comerciales y económicas en general, pero a la vez involucra asimetrías" significativas debido a las diferencias de niveles de desarrollo y de tamaño que registran los países miembros del ALCA, en particular los latinoamericanos y caribeños. Con el propósito de enfrentar esas asimetrías, con frecuencia de origen estructural, son factibles varios tipos de políticas y mecanismos. La primera parte de este informe describe las características principales del ALCA, así como las condiciones económicas de las naciones de la región que están vigentes para su incorporación a este proyecto hemisférico. Destacan en tal dirección los distintos esquemas de integración subregionales existentes en América Latina y el Caribe, así como las estructuras productivas que serían modificadas debido a los flujos comerciales y de inversiones reales fomentados por el ALCA. Adicionalmente, para los países latinoamericanos y caribeños se identifican en esta oportunidad dos asimetrías estructurales básicas: menores niveles de desarrollo y tamaño de las naciones, y desequilibrios regionales o territoriales dentro de los diferentes países. La segunda parte reconoce que en las asimetrías entre los países del ALCA y en su necesaria corrección influyen en alguna medida las disposiciones incorporadas en el orden comercial y económico mundial, particularmente aquellas contempladas en la Organización Mundial del Comercio (OMC). Son examinadas por un lado, las normas actuales sobre Trato Especial y Diferenciado (TED) de la OMC que pueden repercutir sobre los sistemas productivos de los países menos desarrollados y más pequeños de América Latina y el Caribe. Por otro, dentro de la OMC también hay algunos márgenes disponibles para utilizar políticas comerciales e industriales "activas", que promueven las exportaciones y no dan origen a medidas de carácter compensatorio por parte de los países compradores (zonas francas, y otros incentivos). Complementariamente, se examina el papel prioritario que le corresponde a la Asistencia oficial para el desarrollo (AOD) como un instrumento antiasimetrías. En la tercera parte son consideradas las acciones posibles dentro del ALCA que permiten enfrentar las asimetrías. Al respecto, primero está lo correspondiente a la movilidad de los distintos factores productivos y a otros tratamientos nacionales apropiados que pueden permitir un mejoramiento de la posición comparativa de las naciones menos desarrolladas de la región y más pequeñas. Posteriormente, se comenta sobre dos iniciativas que son factibles para enfrentar las asimetrías existentes: el Programa de Cooperación Hemisférica (PCH) del ALCA y otros aspectos vinculados, que ahora están en una primera etapa de aplicación, y ciertas acciones de cooperación financiera adicional y con potencialidad correctiva que podrían ser incorporadas en el marco del ALCA, entre ellas, de la banca multilateral de desarrollo y asimismo de nuevos "fondos estructurales o de cohesión". Por último, después de analizar la interesante experiencia que por más de 40 años ha tenido la Unión Europea con los Fondos Estructurales y de Cohesión, se sugieren nuevas instancias de colaboración Unión Europea-América Latina y el Caribe, que podrían comenzar a través de la creación de Fondos Estructurales (o de Solidaridad) antiasimetrías en dos agrupaciones subregionales (Mercado Común del Caribe y Mercado Común Centroamericano), para luego continuar en otras.

Data-efficient learning of feedback policies from image pixels using deep dynamical models

Data-efficient reinforcement learning (RL) in continuous state-action spaces using very high-dimensional observations remains a key challenge in developing fully autonomous systems. We consider a particularly important instance of this challenge, the pixels-to-torques problem, where an RL agent learns a closed-loop control policy ( torques ) from pixel information only. We introduce a data-efficient, model-based reinforcement learning algorithm that learns such a closed-loop policy directly from pixel information. The key ingredient is a deep dynamical model for learning a low-dimensional feature embedding of images jointly with a predictive model in this low-dimensional feature space. Joint learning is crucial for long-term predictions, which lie at the core of the adaptive nonlinear model predictive control strategy that we use for closed-loop control. Compared to state-of-the-art RL methods for continuous states and actions, our approach learns quickly, scales to high-dimensional state spaces, is lightweight and an important step toward fully autonomous end-to-end learning from pixels to torques

Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning

We consider the problem of multiple agents sensing and acting in environments with the goal of maximising their shared utility. In these environments, agents must learn communication protocols in order to share information that is needed to solve the tasks. By embracing deep neural networks, we are able to demonstrate end-to-end learning of protocols in complex environments inspired by communication riddles and multi-agent computer vision problems with partial observability. We propose two approaches for learning in these domains: Reinforced Inter-Agent Learning (RIAL) and Differentiable Inter-Agent Learning (DIAL). The former uses deep Q-learning, while the latter exploits the fact that, during learning, agents can backpropagate error derivatives through (noisy) communication channels. Hence, this approach uses centralised learning but decentralised execution. Our experiments introduce new environments for studying the learning of communication protocols and present a set of engineering innovations that are essential for success in these domains

General method for prediction of thermal conductivity for well-characterized hydrocarbon mixtures and fuels up to extreme conditions using entropy scaling

A general and efficient technique is developed to predict the thermal conductivity of well-characterized hydrocarbon mixtures, rocket propellant (RP) fuels, and jet fuels up to high temperatures and high pressures (HTHP). The technique is based upon entropy scaling using the group contribution method coupled with the Perturbed-Chain Statistical Associating Fluid Theory (PC-SAFT) equation of state. The mixture number averaged molecular weight and hydrogen to carbon ratio are used to define a single pseudo-component to represent the compounds in a well-characterized hydrocarbon mixture or fuel. With these two input parameters, thermal conductivity predictions are less accurate when the mixture contains significant amounts of iso-alkanes, but the predictions improve when a single thermal conductivity data point at a reference condition is used to fit one model parameter. For eleven binary mixtures and three ternary mixtures at conditions from 288 to 360 K and up to 4,500 bar, thermal conductivities are predicted with mean absolute percent deviations (MAPDs) of 16.0 and 3.0% using the two-parameter and three-parameter models, respectively. Thermal conductivities are predicted for three RP fuels and three jet fuels at conditions from 293 to 598 K and up to 700 bar with MAPDs of 14.3 and 2.0% using the two-parameter and three-parameter models, respectively