Los sistemas híbridos cuentan con la atención de gran parte de la comunidad científica por lo atractivo del estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y la comprensión de sus interacciones. Entre las más comunes se encuentran aquellas que cambian de estado entre diferentes procesos continuos. También se pueden encontrar formas de interacción que incluyen transiciones discretas supeditadas a evoluciones continuas, u otras como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de determinados eventos.
El estudio de la distribución probabilísticas de la dinámica discreta y la continua se lleva a cavo por medio del análisis del sistema híbrido estocástico (SHE) que lo modela.
Debido a que el modelo numérico, de un SH, es afectado por el problema de la explosión de estados y de ser sumamente exigente en lo que a recursos se refiere, aparece como una opción aceptable la formulación del mismo sistema por medio de un SHP.
Estos tipos de sistemas pueden ser analizados por medio de herramientas informáticas con solida base matemática como son los Model Checkers Probabilísticos.
Los sistemas biológicos encuadran perfectamente en la clasificación de SHE.
En el ámbito de estudio de SB no se cuenta con herramientas que permitan una traducción directa de un SHE, como por ejemplo un sistema de reacciones, a un modelo estocástico factible de ser analizado por herramientas informáticas disponibles en la actualidad como son los model checkers antes mencionados.
En nuestra línea de investigación proponemos el estudio de factibilidad y de propuesta de desarrollo de una herramienta de análisis de SB basado en su formulación estocástica.
Tenemos como hipótesis de trabajo que el desarrollo de este prototipo de herramienta que permite la obtención de un modelo estocástico a partir de su formulación por medio de reacciones que permitirá analizar el sistema e incrementar la productividad en el estudio de SBs habilitando a su verificación y validación con herramientas novedosas en el área biológica. En una primera etapa se centrará en la obtención de modelos estocásticos de un sistema de reacciones para luego habilitar el análisis basado en probabilidades y en simulaciones probabilísticas basadas en su semántica estocástica.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
