Hipótesis de la simulación

Árbol de las simulaciones · lo que hemos aprendido a simular

Una escalera por escala. La materia está abajo, luego la vida, las mentes, las sociedades, los planetas y el cosmos. Arriba están los mundos enteros construidos para vivir en ellos. Cada nodo es la primera vez que se simuló algo. Cuenta lo que ejecutó la simulación: una mente, un grupo de personas, un modelo físico o una computadora. Las mentes y las personas simulaban mundos mucho antes de que hubiera computadoras. Los métodos a lo largo de la base son los que permitieron alcanzar cada peldaño. Los nodos futuros son pronósticos publicados o, donde ninguno da una fecha, estimaciones publicadas.

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Las simulaciones más antiguas se ejecutaron en mentes. y construyen mundos enteros sin ningún equipo. La máquina más antigua que se conserva y modela un sistema es el . El método detrás de la mayoría de los peldaños posteriores empieza con .

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Las fechas son años de la era común salvo que se indique a. C. Las fechas evolutivas están en años atrás. Cada nodo tiene una dirección estable, que se muestra después de él. Los nodos de pronóstico enumeran solo pronósticos publicados, cada uno citado. Los nodos de proyección son el razonamiento propio de este sitio, no predicciones publicadas, y cada paso se muestra.

Mundos enteros

  1. Sueños (antes de los registros; medido desde 1953 · En la mente)

    La descripción más antigua registrada de una mente que hace un mundo está en el Bṛhadāraṇyaka Upaniṣad (4.3.9–10, h. siglos VII–VI a. C., con un rango más amplio entre los especialistas de unos 900–600 a. C.). Durante el sueño, el yo reúne material de todo el mundo y construye un sueño con su propia luz. Allí no hay carros, caballos ni caminos, pero los hace para sí, “pues él es el hacedor”. Aserinsky y Kleitman (1953) despertaron a durmientes durante los periodos de movimientos oculares rápidos. Obtuvieron informes detallados de sueños en 20 de 27 casos, frente a 4 de 23 cuando los ojos estaban quietos. Revonsuo (2000) sostuvo que soñar es una simulación del mundo que ensaya la detección de amenazas. Esa hipótesis sigue en debate.

    Fuente: Aserinsky and Kleitman, ‘Regularly occurring periods of eye motility, and concomitant phenomena, during sleep’, Science 118 (1953) 273–274; Revonsuo, Behavioral and Brain Sciences 23 (2000) 877–901

    Dirección: /trees/simulations?n=w-dreams

  2. El juego de fingir de los niños (antes de los registros; descrito en 1945 · En la mente)

    El estudio de Piaget sobre el juego simbólico (1945) describió a niños que tratan un objeto o una acción como si representara otra cosa, dentro de una escena inventada. Lillard y sus colegas (2013) revisaron la evidencia sobre lo que el juego de fingir aporta al desarrollo. La encontraron mixta, y demasiado escasa para mostrar que sea crucial para alguna habilidad concreta.

    Llevó a: Glass Town

    Fuente: Lillard et al., ‘The impact of pretend play on children’s development: a review of the evidence’, Psychological Bulletin 139(1) (2013) 1–34

    Dirección: /trees/simulations?n=w-pretend

  3. La tragedia griega (h. 534 a. C. (tradicional) · Ejecutado por personas)

    Según la fecha tradicional de 534 a. C., se dice que Tespis ganó el primer concurso de tragedia en las Grandes Dionisias. Se dice que fue el primer actor en interpretar a un personaje en lugar de hablar como él mismo. Representar una ficción ante un público, con intérpretes que viven dentro de ella, es la forma humana de un mundo construido.

    Las fuentes dejan esta fecha o afirmación incierta.

    Fuente: Aristotle, Poetics 1449a (tragedy from the dithyramb; Aeschylus adds the second actor); Brill’s New Pauly, ‘Thespis’ (Parian Marble ep. 43 records him as tragedy’s first inventor)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-greek

  4. Glass Town (1826–1831 · En la mente)

    El 5 de junio de 1826 su padre regaló a Branwell Brontë doce soldados de madera. Los hijos Brontë inventaron entonces la confederación de Glass Town y escribieron su historia desde diciembre de 1827. Más tarde se dividieron en los mundos derivados de Angria y Gondal. Los especialistas llaman paracosmos a esos mundos inventados de larga duración.

    Se apoya en: El juego de fingir de los niños

    Fuente: Glass Town, Wikipedia (citing Christine Alexander’s edition of the juvenilia)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-bronte

  5. Historia alternativa (1836 (primera novela); Livio, h. 25 a. C. · En la mente)

    Tito Livio (Ab Urbe Condita IX.17–19) ya se preguntó cómo le habría ido a Roma si Alejandro Magno se hubiera vuelto hacia el oeste. Napoléon et la conquête du monde (1836), de Louis Geoffroy, es la primera novela construida sobre una historia cambiada, con un Napoleón que ganó en Rusia en 1812. “P.’s Correspondence” (1845), de Nathaniel Hawthorne, suele llamarse la primera historia alternativa completa en inglés. Cada una hace avanzar un mundo entero en la mente del lector a partir de un solo hecho cambiado.

    Llevó a: El hombre en el castillo; La historia contrafactual como método

    Fuente: Wikipedia, ‘Alternate history’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-althistory

  6. Lenguas antes que el mundo (desde 1915 · En la mente)

    J. R. R. Tolkien empezó su primera lengua élfica inventada, el qenya, en un cuaderno en marzo de 1915. Dijo que la Tierra Media se hizo en buena parte para dar a sus lenguas un mundo donde vivir. Es el primer mundo inventado construido desde la lengua hacia fuera. Sus historias, pueblos y mapas se elaboraron a lo largo de cinco décadas.

    Llevó a: Mundos de ficción

    Fuente: Tolkien Gateway, ‘Qenya Lexicon’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-tolkien

  7. Link Trainer (1929–1934 · Modelo análogo)

    Edwin Link presentó una patente en abril de 1929, que le fue concedida en septiembre de 1931. Cubría un entrenador neumático que movía una cabina simulada en respuesta a los mandos, para que los pilotos pudieran practicar el vuelo en tierra. Los primeros compradores fueron sobre todo parques de atracciones. El Ejército de Estados Unidos compró seis en 1934. Al terminar la Segunda Guerra Mundial, se habían entregado 6.271 al Ejército y 1.045 a la Armada.

    Fuente: Guinness World Records, ‘First flight simulator’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-linktrainer

  8. El hombre en el castillo (octubre de 1962 · En la mente)

    La novela de Philip K. Dick imagina unos Estados Unidos divididos entre Alemania y Japón tras una victoria del Eje. Ganó el Premio Hugo de 1963. Dick citó Bring the Jubilee (1953), de Ward Moore, en la que gana la Confederación, como su punto de partida. Dentro de la novela, un libro prohibido imagina una victoria aliada. Así que un mundo contrafactual contiene a otro.

    Se apoya en: Historia alternativa

    Llevó a: Mundos contrafactuales

    Fuente: Wikipedia, ‘The Man in the High Castle’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-highcastle

  9. Dungeons and Dragons (1974 · Ejecutado por personas)

    La caja de juego de Gygax y Arneson, publicada por Tactical Studies Rules en 1974, se describe como el primer juego de rol impreso. Los jugadores hablan como personajes en un mundo que dirige un árbitro. Unió los juegos de guerra de mesa con interpretar a un personaje. Su esquema de mazmorra y árbitro es el patrón que siguieron después las aventuras de texto y de computadora.

    Se apoya en: Kriegsspiel

    Llevó a: Colossal Cave Adventure

    Fuente: Dungeons & Dragons (1974), Wikipedia

    Dirección: /trees/simulations?n=w-dnd

  10. Colossal Cave Adventure (1975–1976 · Computadora)

    Will Crowther escribió un juego de texto en un DEC PDP-10. El jugador escribe órdenes y lee descripciones de las salas y los objetos de un sistema de cuevas. Don Woods lo amplió mucho en 1976. Fue el primer juego de aventuras ampliamente jugado. Hizo de un mundo descrito un lugar que una persona podía explorar sola.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Dungeons and Dragons

    Llevó a: MUD1

    Fuente: Raph Koster, ‘A Brief History’ of online worlds

    Dirección: /trees/simulations?n=w-colossal

  11. MUD1 (1978–1980 · Computadora)

    Roy Trubshaw empezó MUD en la Universidad de Essex, en un DEC PDP-10, en 1978, y Richard Bartle se le unió. Permitía que varios jugadores compartieran a la vez un mismo mundo de texto. Su nombre viene de Dungeon, una variante de Zork. Hizo que un mundo construido perdurara y lo volvió social.

    Se apoya en: Colossal Cave Adventure

    Llevó a: Un mundo de ficción con millones de habitantes; Second Life

    Fuente: Richard Bartle, ‘Early MUD history’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-mud1

  12. Klingon (1985; instituto, 1992 · Ejecutado por personas)

    Marc Okrand creó el klingon como lengua de trabajo para Star Trek. Se publicó como The Klingon Dictionary en 1985, y Lawrence Schoen fundó el Klingon Language Institute en 1992. Las estimaciones de hablantes fluidos se han mantenido bajas: una docena en 1996, y de 20 a 30 en 2009. Pero la lengua tiene gramática, literatura y obras de teatro traducidas.

    Llevó a: Un niño criado en klingon; Mundos de ficción

    Fuente: Wikipedia, ‘Klingon language’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-klingon

  13. La historia contrafactual como método (1991–1997 · Idea · Ejecutado por personas)

    Plausible Worlds (1991), de Geoffrey Hawthorn, Counterfactual Thought Experiments in World Politics (1996), de Tetlock y Belkin, y Virtual History (1997), editado por Niall Ferguson, llevaron el “¿y si…?” a la historia académica y la ciencia política. Añadieron criterios para saber qué pasados alternativos son plausibles. Altered Pasts (2014), de Richard Evans, sostiene que esas historias siempre llevan consigo las creencias que sus autores tienen en el presente.

    Se apoya en: Historia alternativa

    Llevó a: Mundos contrafactuales

    Fuente: Tetlock and Belkin (eds.), Counterfactual Thought Experiments in World Politics, Princeton University Press (1996)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-cfhistory

  14. Civilization (1991; 73 millones de copias en 2025 · Computadora)

    Sid Meier’s Civilization (1991) deja que un jugador dirija una civilización desde la primera ciudad hasta los viajes espaciales, de modo que cada partida es una historia que nunca ocurrió. Cuando salió la séptima entrega en febrero de 2025, la serie había vendido más de 73 millones de copias. Eso cuenta unidades enviadas a las tiendas, no necesariamente compradas por jugadores. Los juegos de gran estrategia como Hearts of Iron, una Segunda Guerra Mundial con el desenlace abierto, venden millones.

    Llevó a: Mundos contrafactuales

    Fuente: Comunicado de prensa de 2K, “Sid Meier’s Civilization VII now available worldwide” (febrero de 2025)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-civ

  15. Un niño criado en klingon (c. 1996–1999 · Estancado · Ejecutado por personas)

    El lingüista d’Armond Speers habló solo klingon con su hijo pequeño Alec durante los tres primeros años del niño. La madre del niño hablaba inglés. Speers quería ver si un niño adquiriría una lengua inventada como lengua nativa. Alec entendía algo y decía unas pocas palabras, pero rara vez respondía en ella.

    Por qué se estancó: Se estancó porque una lengua por sí sola no es un mundo. El niño tenía un solo hablante de klingon, ningún niño hablante, y ni cuentos ni escuela en esa lengua. Empezó a ignorar el klingon hacia los tres años, Speers dejó de hablarlo y a los trece Alec ya no hablaba nada. Para criar a un hablante nativo de una lengua inventada hace falta toda la cultura alrededor del niño.

    Se apoya en: Klingon

    Llevó a: Mundos de ficción

    Fuente: HuffPost UK, reporting Wired (1999)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-speers

  16. Rome Reborn (desde 1996 · Computadora)

    Rome Reborn comenzó en 1996 en la UCLA bajo la dirección de Bernard Frischer. Modela toda la ciudad de Roma tal como era en el año 320 d. C. La versión 1.0 se terminó en 2007, y la versión 3.0 (2018) se reconstruyó para poder recorrerla con visor. Es un mundo reconstruido. Cada edificio se apoya en evidencia arqueológica donde la hay y en inferencia donde no.

    Llevó a: Evidencia o conjetura: la Carta de Londres

    Fuente: Wikipedia, ‘Rome Reborn’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-rome

  17. Second Life (2003; punto máximo en 2009 · Computadora)

    Second Life, de Linden Lab (2003), es un mundo construido por sus residentes, con terrenos, una economía y una moneda. Alcanzó su punto máximo con unas 88.200 personas conectadas a la vez a principios de 2009. A finales de 2010 se habían registrado unos 21 millones de cuentas. Es el primer gran mundo que la gente trató como un segundo lugar donde vivir, no como un juego.

    Se apoya en: MUD1

    Llevó a: Mundos sociales con visor

    Fuente: Engadget, ‘Linden Lab says Second Life is huge, shows numbers’ (22 September 2009)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-secondlife

  18. Un mundo de ficción con millones de habitantes (2004; 12 millones de suscriptores en 2010 · Computadora)

    World of Warcraft (2004) metió a millones de personas en un mundo inventado, con sus propias razas, historias y guerras. Desciende de los mundos de texto de los MUD. En octubre de 2010 Blizzard anunció que los suscriptores habían superado los 12 millones, la última cifra destacada del juego. Los jugadores pasan años en él, pero las personas que hay allí y no son jugadores tienen guion.

    Se apoya en: MUD1

    Llevó a: Mundos de ficción

    Fuente: Activision Blizzard press release, 7 October 2010

    Dirección: /trees/simulations?n=w-wow

  19. Evidencia o conjetura: la Carta de Londres (2009 (el término “arqueología virtual”, 1990) · Idea · Ejecutado por personas)

    Paul Reilly acuñó “arqueología virtual” en 1990. La Carta de Londres (2009) fijó una regla: una visualización debe decir a quien la mira qué partes muestran lo que sobrevive, cuáles son restauraciones basadas en evidencia y cuáles son hipótesis. Es el primer estándar de honestidad dentro de un mundo reconstruido.

    Se apoya en: Rome Reborn

    Llevó a: Mundos reconstruidos

    Fuente: Wikipedia, ‘Virtual archaeology’

    Dirección: /trees/simulations?n=w-london

  20. GameNGen (2024 · Computadora)

    Valevski y sus colegas entrenaron un modelo de difusión con grabaciones de un agente jugando a DOOM. Sin un motor de juego convencional, genera cada fotograma siguiente a partir de los anteriores y de las acciones del jugador, a unos 20 fotogramas por segundo en una sola TPU. Evaluadores humanos distinguían clips cortos del juego real de los simulados solo un poco mejor que el azar.

    Se apoya en: Modelos sustitutos aprendidos

    Llevó a: Genie 3; Fotorrealismo en tiempo real

    Fuente: Valevski, Leviathan, Arar and Fruchter, ‘Diffusion Models Are Real-Time Game Engines’, arXiv 2408.14837 (2024); ICLR 2025

    Dirección: /trees/simulations?n=w-gamengen

  21. Genie 3 (2025 · Computadora)

    DeepMind presentó Genie 3 el 5 de agosto de 2025. Es un modelo de mundo que genera entornos por los que te puedes mover, en tiempo real, a 720p y 24 fotogramas por segundo. Los mundos se mantuvieron en gran parte coherentes durante varios minutos, y su memoria visual llegaba hasta un minuto atrás. Solo se lanzó como una vista previa de investigación limitada, para un pequeño grupo de académicos y creadores.

    Se apoya en: GameNGen; Modelos sustitutos aprendidos

    Llevó a: Simulación de antepasados; Fotorrealismo en tiempo real; Mundos reconstruidos; Mundos de ficción

    Fuente: Google DeepMind, ‘Genie 3: A new frontier for world models’, 5 August 2025

    Dirección: /trees/simulations?n=w-genie3

  22. Mundos sociales con visor (febrero de 2026 · Computadora)

    VRChat marcó un récord de 158.192 personas conectadas a la vez en un concierto en febrero de 2026. Los picos normales de fin de semana son de unos 120.000. Roblox informó de 151,5 millones de usuarios diarios en el tercer trimestre de 2025, sobre todo en pantallas, no en visores. Son los grupos más grandes de personas que viven una parte de cada día en mundos construidos.

    Se apoya en: Second Life

    Llevó a: Mundos inmersivos en la vida diaria

    Fuente: Road to VR, ‘VRChat key stats’ (2026)

    Dirección: /trees/simulations?n=w-vrchat

  23. Fotorrealismo en tiempo real (2029–2034 · Pronóstico)

    Inicio: el Árbol tecnológico.

    Figuras de la industria han pronosticado imágenes en tiempo real que parecen fotografías. En 2024 un gran proveedor dio un margen de 5 a 10 años. Un pronóstico de 2013 de diez años para el mismo hito venció en 2023, sin que se afirmara que se hubiera cumplido.

    Se apoya en: Genie 3; GameNGen

    Llevó a: Realidad virtual de inmersión total

    Pronósticos publicados:

    Dirección: /trees/simulations?n=f-photoreal

  24. Realidad virtual de inmersión total (2029–2030s · Pronóstico)

    Inicio: el Árbol tecnológico.

    Solo un futurista con nombre ha publicado fechas para una realidad virtual al nivel del sistema nervioso. La sitúa entre finales de la década de 2020 y la de 2030, con nanobots en el cerebro. No encontramos ninguna encuesta a expertos ni pronóstico independiente de este hito. No se ha demostrado ningún sistema así.

    Se apoya en: Fotorrealismo en tiempo real; Emulación de cerebro completo

    Pronósticos publicados:

    Dirección: /trees/simulations?n=f-fulldive

  25. Mundos inmersivos en la vida diaria (2026–2040 · Pronóstico)

    Estos son pronósticos de que una gran parte de la gente pasaría parte de cada día dentro de mundos inmersivos. La fecha de Gartner venció en 2026. El récord de VRChat es de unas 158.000 personas a la vez, y los usuarios diarios de Roblox son unos 151 millones, la mayoría en pantallas planas. Eso está lejos de la cuarta parte de toda la gente que se pronosticaba. Una consulta de 2022 a 624 expertos se dividió 54 a 46 sobre quinientos millones de personas para 2040.

    Se apoya en: Mundos sociales con visor

    Pronósticos publicados:
    • Gartner (Marty Resnick) (2022): para 2026, el 25% de las personas pasará al menos una hora al día en el metaverso. Gartner press release, 7 February 2022
    • Pew Research Center y Elon University, 624 expertos (muestra no aleatoria) (2022): El 54% espera un metaverso totalmente inmersivo en la vida diaria de quinientos millones de personas o más para 2040; el 46% no lo espera. ‘The Metaverse in 2040’, 30 June 2022

    Dirección: /trees/simulations?n=f-immersive

  26. Mundos reconstruidos (undated · Proyección)

    Es una civilización perdida, la nuestra o la de otra especie, reconstruida a partir de lo que dejó y ejecutada para que puedas vivir en ella. La evidencia nunca cubre un mundo entero. Así que toda reconstrucción es en parte registro y en parte inferencia, y una civilización alienígena muerta hace mucho sería sobre todo inferencia. La regla de la Carta de Londres es decirle al visitante qué es qué. Eso se convierte en la ética de todo el género.

    El razonamiento del sitio, paso a paso:
    1. Las piezas existen por separado. Hay ciudades que se pueden recorrer reconstruidas a partir de excavaciones (Rome Reborn), cuerpos predichos a partir de genomas (el rostro de los denisovanos) y animales extintos aproximados en animales vivos (los “lobos terribles” de 2025). También hay mundos generados que responden al visitante.
    2. Lo que sobrevive de un pueblo es mucho menos de lo que un mundo necesita. Rome Reborn modela un año de una ciudad. La vida diaria, el habla y las mentes sobreviven solo en fragmentos. Todo lo demás hay que generarlo, así que la parte de conjetura crece cuanto más atrás, o más lejos, está la fuente.
    3. Para una civilización no humana, el único método publicado es tratar sus artefactos como arqueología a distancia. No se sabe nada de sus mentes, así que sus habitantes tendrían que diseñarse. Eso los hace inventados, no reconstruidos. (Vakoch (ed.), Archaeology, Anthropology, and Interstellar Communication, NASA SP-2013–4413 (2014))
    4. Esta es, pues, la proyección. Los mundos reconstruidos admiten grados. En un extremo está el tipo fiel, una ciudad con multitudes con guion. En el otro está el tipo especulativo, todo un pueblo consciente rellenado por inferencia. Los honestos señalan la diferencia.

    Se apoya en: Evidencia o conjetura: la Carta de Londres; Un rostro a partir del ADN; “Lobos terribles” editados genéticamente; Genie 3

    Dirección: /trees/simulations?n=p-reconstructed

  27. Mundos contrafactuales (undated · Proyección)

    Es nuestra propia historia hecha avanzar desde un hecho cambiado, como una victoria del Eje o una conquista mongola de Europa. Las novelas lo hacen en la mente del lector desde 1836, y los juegos de estrategia lo han hecho en millones de copias. El paso proyectado es ejecutarla con personas simuladas dentro. Eso convierte un experimento mental en un mundo con habitantes.

    El razonamiento del sitio, paso a paso:
    1. Los historiadores contrafactuales ya fijan reglas sobre qué pasados alternativos son plausibles. Haces un cambio pequeño, mantienes el resto del mundo como estaba y sigues las consecuencias con lo que se sabe. (Tetlock y Belkin (1996))
    2. Cuando una simulación de sociedad puede modelar bien a las personas, puede seguir esas consecuencias de forma mecánica. Las corridas publicadas hasta ahora son de 25 agentes (2023), 1.052 personas modeladas a partir de entrevistas (2024) y unos 1.000 agentes en un mundo de videojuego (2024).
    3. La objeción de Evans se mantiene. El resultado muestra las creencias de quien fijó las reglas. Una victoria del Eje simulada te dice tanto sobre el modelo de las personas de sus constructores como sobre 1945.
    4. Las bifurcaciones oscuras son donde más importa la elección del habitante. Con habitantes con guion, un contrafactual es una película cara. Con habitantes conscientes, recrea el sufrimiento que muestra, y las preguntas abiertas del árbol de Ética se aplican por completo.

    Se apoya en: El hombre en el castillo; La historia contrafactual como método; Civilization; Sociedad humana simulada

    Dirección: /trees/simulations?n=p-counterfactual

  28. Mundos de ficción (undated · Proyección)

    Es una realidad hecha por completo de ficción, con orcos y elfos, o con los klingon de Star Trek. Sus lenguas, historias y religiones se tienen por verdaderas desde dentro. Una persona podría nacer allí y criarse en ella. Su propia ficción podría incluso presentar una extraña raza imaginaria llamada humanos.

    El razonamiento del sitio, paso a paso:
    1. Los materiales ya existen. Hay lenguas inventadas con gramáticas completas (élfico, 1915; klingon, 1985). Hay mundos de ficción con millones de jugadores (12 millones en uno, en 2010). Y hay mundos generados que responden al visitante en tiempo real.
    2. El único intento de criar a un niño dentro de una cultura inventada se estancó, porque solo se había inventado la lengua. Había un hablante, ningún otro niño y ningún mundo. Quien sea nativo de un mundo de ficción necesita toda la cultura a su alrededor, y solo una simulación poblada puede darla.
    3. Un mundo inventado es más fácil de ejecutar con honestidad que uno reconstruido. Nada en él tiene que coincidir con un registro, así que nada en él es una conjetura.
    4. La demanda se cuenta por cientos de millones. Una sola serie de fantasía ha vendido más de 600 millones de libros. (Scholastic, Harry Potter press kit)

    Se apoya en: Lenguas antes que el mundo; Klingon; Un niño criado en klingon; Un mundo de ficción con millones de habitantes; Genie 3

    Dirección: /trees/simulations?n=p-invented

  29. Simulación de antepasados (undated · Pronóstico)

    Bostrom (2003) no da ninguna fecha y dice que el argumento no depende de una. Estima que simular toda la historia mental humana requiere de 1033 a 1036 operaciones. Una computadora de masa planetaria podría aportarlas en menos de un segundo de su capacidad.

    Se apoya en: Emulación de cerebro completo; Genie 3; World3

    Pronósticos publicados:

    Dirección: /trees/simulations?n=f-ancestor

Planetas, cosmos

  1. Mecanismo de Anticitera (h. siglo II a. C. · Modelo análogo)

    Se recuperó un dispositivo de bronce con engranajes de un naufragio frente a Anticitera. Mostraba los movimientos del Sol, la Luna y los planetas, y predecía eclipses con ciclos babilónicos. Su engranaje lunar plasma en metal una teoría atribuida a Hiparco. Freeth y sus colegas (2021) propusieron un modelo de su pantalla planetaria frontal.

    Fuente: Freeth et al., ‘Decoding the ancient Greek astronomical calculator known as the Antikythera Mechanism’, Nature 444 (2006) 587–591

    Dirección: /trees/simulations?n=p-antikythera

  2. El predictor de mareas de Kelvin (1872 · Modelo análogo)

    Kelvin diseñó esta máquina con Edward Roberts para la British Association, y Alexander Lege la construyó. Sumaba mecánicamente diez componentes armónicos de la marea para trazar la marea en un puerto. Entre la década de 1870 y la de 1960 se construyeron más de treinta máquinas así. Durante unos noventa años, una máquina que encarnaba la estructura armónica de un sistema predijo su futuro.

    Fuente: Science Museum Group, ‘William Thomson’s Tide Predicting Machine, 1872’

    Dirección: /trees/simulations?n=p-tide

  3. El pronóstico a mano de Richardson (1922 · Ejecutado por personas)

    Lewis Fry Richardson calculó a mano el cambio del tiempo en una mañana de 1910. Usó las ecuaciones en diferencias finitas de la atmósfera. Escribió que preparar los formularios de cálculo y obtener la nueva distribución para dos columnas le llevó la mayor parte de seis semanas. Imaginó una sala con unas 64.000 computadoras humanas trabajando al unísono para seguir el ritmo del tiempo real. Es una de las primeras imágenes de una computadora en paralelo.

    Se apoya en: Integración numérica

    Llevó a: Primer pronóstico por computadora

    Fuente: Lynch, ‘Richardson’s Forecast-factory: the $64,000 Question’, Meteorological Magazine / Weather

    Dirección: /trees/simulations?n=p-richardson

  4. Las galaxias de bombillas de Holmberg (1941 · Modelo análogo)

    Holmberg usó bombillas, 37 por galaxia, con fotocélulas para medir el brillo como sustituto de la gravedad. Ambos decaen con el inverso del cuadrado de la distancia. Fue moviendo las bombillas paso a paso para modelar dos galaxias de disco que interactúan. El experimento produjo colas y puentes de marea, unos treinta años antes de que las computadoras digitales pudieran comprobarlo.

    Fuente: Holmberg’s analog computer (University of Oulu repository); Erik Holmberg, Uppsala University history pages

    Dirección: /trees/simulations?n=p-holmberg

  5. Primer pronóstico por computadora (1950 · Computadora)

    Charney, Fjørtoft y von Neumann resolvieron la ecuación de vorticidad barotrópica en el ENIAC. Cubrieron un área limitada, en una cuadrícula de 19 por 16 con unos 600 km entre puntos, y produjeron cuatro pronósticos de 24 horas. Cada pronóstico tardó unas 24 horas de cálculo, la mayor parte manejando tarjetas a mano. Así que la máquina no era más rápida que el tiempo atmosférico.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Diferencias finitas; El pronóstico a mano de Richardson

    Llevó a: La corrida de circulación de Phillips; Pronósticos del tiempo aprendidos

    Fuente: Charney, Fjortoft and von Neumann, ‘Numerical Integration of the Barotropic Vorticity Equation’, Tellus 2 (1950) 237–254

    Dirección: /trees/simulations?n=p-eniac

  6. La corrida de circulación de Phillips (1955–1956 · Computadora)

    Phillips ejecutó una simulación numérica de la circulación general de la atmósfera en la máquina del Institute for Advanced Study, durante aproximadamente un mes del modelo. Mostró patrones mensuales y estacionales realistas en la troposfera. Ganó el primer Premio Memorial Napier Shaw. Suele describirse como el primer modelo climático exitoso.

    Se apoya en: Primer pronóstico por computadora; Diferencias finitas

    Llevó a: Océano y atmósfera acoplados; Modelo global que resuelve las nubes

    Fuente: Phillips, ‘The general circulation of the atmosphere: a numerical experiment’, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 82 (1956) 123–164; Norman A. Phillips, Wikipedia

    Dirección: /trees/simulations?n=p-phillips

  7. Cúmulo estelar de N cuerpos (1960 · Computadora)

    Von Hoerner integró en una computadora el movimiento gravitatorio de entre 4 y 16 estrellas, con el paso de tiempo fijado por el par más cercano. En 1963 lo amplió a 25. Es la primera integración de N cuerpos documentada. De ahí parte una línea que pasa por los cúmulos de galaxias y llega a las simulaciones del universo.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Integración numérica

    Llevó a: Millennium Simulation

    Fuente: von Hoerner, ‘Die numerische Integration des n-Koerper-Problemes fuer Sternhaufen. I’, Zeitschrift fuer Astrophysik 50 (1960) 184–214

    Dirección: /trees/simulations?n=p-vonhoerner

  8. La convección caótica de Lorenz (1961–1963 · Computadora)

    Lorenz ejecutó un modelo meteorológico de doce variables en una Royal McBee LGP-30. Cuando lo reinició con valores redondeados del listado impreso, el resultado se fue separando de la primera corrida. En 1963 publicó un modelo de convección cuyas soluciones son inestables y casi siempre no periódicas. Mostró que una simulación determinista puede ser impredecible pasado un tiempo limitado. Eso pone un límite a hasta dónde puede llegar cualquier pronóstico.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Integración numérica

    Fuente: Lorenz, ‘Deterministic nonperiodic flow’, Journal of the Atmospheric Sciences 20 (1963) 130–141

    Dirección: /trees/simulations?n=p-lorenz

  9. Océano y atmósfera acoplados (1969 · Computadora)

    Manabe y Bryan, en el Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, acoplaron una atmósfera modelo a un océano modelo. Usaron una franja idealizada de océano y continente, con el argumento de que el mar mueve casi tanto calor como la atmósfera. Se lo describe como el primer modelo climático acoplado de océano y atmósfera.

    Se apoya en: La corrida de circulación de Phillips; Diferencias finitas

    Llevó a: Modelo global que resuelve las nubes

    Fuente: Manabe and Bryan, ‘Climate Calculations with a Combined Ocean-Atmosphere Model’, Journal of the Atmospheric Sciences 26 (1969) 786–789

    Dirección: /trees/simulations?n=p-manabebryan

  10. Millennium Simulation (2005 · Computadora)

    Springel y sus colegas siguieron más de diez mil millones de partículas de materia oscura mientras crecía la estructura en una región cúbica del universo. Combinaron la corrida con modelos de formación de galaxias y cuásares, para comparar la estructura a gran escala simulada con la observada. Mostró que rasgos bariónicos del universo temprano aparecen, deformados, en la distribución de galaxias con corrimiento al rojo bajo.

    Se apoya en: Cúmulo estelar de N cuerpos; Computadora electrónica

    Fuente: Springel et al., ‘Simulating the joint evolution of quasars, galaxies and their large-scale distribution’, Nature 435 (2005) 629–636

    Dirección: /trees/simulations?n=p-millennium

  11. Modelo global que resuelve las nubes (2007 · Computadora)

    Miura y sus colegas simularon un evento de oscilación de Madden-Julian en el Earth Simulator. Su modelo global resuelve las nubes directamente en lugar de aproximarlas. Reprodujo la lenta deriva hacia el este del evento. El enfoque es el que luego se llamó modelado global que resuelve las tormentas.

    Se apoya en: La corrida de circulación de Phillips; Océano y atmósfera acoplados

    Llevó a: Gemelos de Destination Earth; Gemelo digital de toda la Tierra

    Fuente: Miura, Satoh, Nasuno, Noda and Oouchi, ‘A Madden-Julian Oscillation Event Realistically Simulated by a Global Cloud-Resolving Model’, Science 318 (2007) 1763–1765

    Dirección: /trees/simulations?n=p-miura

  12. Pronósticos del tiempo aprendidos (2023 · Computadora)

    GraphCast es una red neuronal entrenada con datos de reanálisis. Predice cientos de variables meteorológicas para los siguientes 10 días con una resolución de 0,25 grados, en menos de un minuto. Fue más exacta que el sistema determinista operativo del Centro Europeo en el 90% de 1.380 objetivos de verificación. Cambia la integración paso a paso de las ecuaciones de la atmósfera por una correspondencia aprendida de un estado al siguiente.

    Se apoya en: Modelos sustitutos aprendidos; Primer pronóstico por computadora

    Llevó a: Gemelos de Destination Earth

    Fuente: Lam et al., ‘Learning skillful medium-range global weather forecasting’, Science 382 (2023) 1416–1421

    Dirección: /trees/simulations?n=p-graphcast

  13. Gemelos de Destination Earth (2024 · Computadora)

    El ECMWF construyó los dos primeros gemelos digitales de Destination Earth, sobre adaptación al cambio climático y extremos provocados por el tiempo. La segunda fase del programa comenzó el 10 de junio de 2024. El programa declara su objetivo como una réplica digital del sistema Tierra para 2030.

    Se apoya en: Modelo global que resuelve las nubes; Pronósticos del tiempo aprendidos; Computadora electrónica

    Llevó a: Gemelo digital de toda la Tierra

    Fuente: ECMWF, ‘Destination Earth system launched’, 10 June 2024

    Dirección: /trees/simulations?n=p-destine

  14. Gemelo digital de toda la Tierra (2030 (una meta declarada del programa, no un pronóstico independiente) · Pronóstico)

    El programa Destination Earth declara el objetivo de una réplica digital del sistema Tierra para 2030. Sus dos primeros gemelos entraron en funcionamiento en 2024. La única otra fuente que encontramos es una revisión de modelos climáticos a escala de kilómetros. Defiende un esfuerzo concertado y no da ninguna fecha.

    Se apoya en: Gemelos de Destination Earth; Modelo global que resuelve las nubes

    Pronósticos publicados:

    Dirección: /trees/simulations?n=f-earthtwin

Sociedades

  1. La instrucción militar romana como ensayo (h. 75 d. C. · Ejecutado por personas)

    En La guerra de los judíos, Josefo escribió que cada soldado romano se ejercita a diario como si estuviera en guerra. Resumió la práctica como ejercicios que son batallas sin sangre y batallas que son ejercicios con sangre. Ensayar una batalla con las mismas unidades y maniobras que la real es una de las primeras formas documentadas de simular una guerra.

    Fuente: Josephus, The Jewish War 3.5.1 (Whiston translation, sections 3.70–3.75)

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-josephus

  2. Chaturanga, el juego del ejército (siglos VI–VII d. C. · Ejecutado por personas)

    Chaturanga significa las cuatro partes de un ejército: infantería, caballería, elefantes y carros. Se jugaba en la India en un tablero de ocho por ocho. La mención más antigua del nombre en sánscrito está en el Harshacharita de Bana, escrito en el siglo VII. El juego es el antepasado del ajedrez y pasó a Persia como chatrang hacia 600 d. C. Reduce un ejército y su terreno a unas pocas piezas y reglas. Es un modelo temprano de una guerra, manejado por humanos.

    Llevó a: El juego de guerra de Hellwig basado en el ajedrez

    Fuente: Encyclopaedia Britannica, ‘chess’ (history section); see also Murray, A History of Chess (Oxford, 1913)

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-chaturanga

  3. El juego de guerra de Hellwig basado en el ajedrez (1780 · Ejecutado por personas)

    En 1780 Johann Hellwig, profesor de matemáticas del Collegium Carolinum de Brunswick, publicó un juego táctico basado en el ajedrez. Lo jugaban dos o más personas en un tablero de unas 49 por 33 casillas, con montañas, pantanos y agua. El objetivo era tomar una fortaleza enemiga en lugar de capturar a un rey. Es el más antiguo de los juegos de guerra alemanes basados en el ajedrez que precedieron al Kriegsspiel de Reisswitz.

    Se apoya en: Chaturanga, el juego del ejército

    Llevó a: Kriegsspiel

    Fuente: Hellwig, Versuch eines aufs Schachspiel gebaueten taktischen Spiels (Leipzig: Crusius, 1780), as described in Peterson, Playing at the World (Unreason Press, 2012) p. 213

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-hellwig

  4. Kriegsspiel (1812–1824 · Ejecutado por personas)

    En 1811 se mostró a los príncipes prusianos una mesa de terreno hecha de arena húmeda y maquetas. Se presentó al rey en 1812. En 1824 el joven Reisswitz publicó unas reglas que usaban mapas topográficos y ponían cifras a los efectos del combate. Se describe al Kriegsspiel como el primer sistema de juego de guerra que un ejército adoptó como herramienta seria de entrenamiento e investigación.

    Se apoya en: El juego de guerra de Hellwig basado en el ajedrez

    Llevó a: Dungeons and Dragons

    Fuente: Kriegsspiel, Wikipedia; Georg von Reisswitz, Wikipedia

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-kriegs

  5. La economía hidráulica de Phillips (1949 · Modelo análogo)

    Bill Phillips construyó el MONIAC, una computadora analógica hidráulica. El agua que fluía por tanques y tuberías representaba los flujos de ingresos y gasto de la economía del Reino Unido. Lo presentó en la London School of Economics el 29 de noviembre de 1949. Se construyeron al menos doce máquinas, y la original funcionó hasta 1992.

    Llevó a: World3

    Fuente: Computing History, ‘Professor Bill Phillips unveils MONIAC at the LSE’

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-moniac

  6. The People Machine (1959–1960 · Computadora)

    Simulmatics estaba dirigida por Ithiel de Sola Pool con Robert Abelson. Dividió al electorado estadounidense en 480 tipos de votante y 52 grupos de temas, a partir de encuestas anteriores. Luego simuló cómo respondería cada tipo a las decisiones de campaña. Trabajó primero para el Comité Nacional Demócrata y después para la campaña de Kennedy. Lepore cuenta tres informes para la campaña y dice que su influencia no está clara.

    Se apoya en: Computadora electrónica

    Llevó a: Muestras de silicio

    Fuente: Lepore, ‘Which category have they put you in?' (on Simulmatics), New York Review of Books, 8 October 2020

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-simulmatics

  7. Segregación de Schelling (1969–1971 · Ejecutado por personas)

    En el modelo de Schelling, dos tipos de agentes se mudan cuando menos de una proporción fijada de sus vecinos se parece a ellos. Mostró que una fuerte segregación en la vivienda puede surgir de preferencias apenas moderadas. Lo resolvió a mano con monedas sobre un tablero de damas, así que era una simulación hecha por humanos. Después se convirtió en el primer ejemplo estándar de modelado basado en agentes.

    Fuente: Schelling, ‘Dynamic Models of Segregation’, Journal of Mathematical Sociology 1 (1971) 143–186

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-schelling

  8. World3 (1971–1972 · Computadora)

    Meadows y sus colegas construyeron World3 sobre el modelo World2 de Forrester. Enlaza población, agricultura, industria, recursos y contaminación como bucles de retroalimentación. Su corrida estándar mostró un sobrepasamiento seguido de colapso. Se publicó como The Limits to Growth en 1972, y puso ante lectores comunes una simulación de todo el sistema humano.

    Se apoya en: Computadora electrónica; La economía hidráulica de Phillips

    Llevó a: Simulación de antepasados

    Fuente: World3, Wikipedia; Meadows, Meadows, Randers and Behrens, The Limits to Growth (1972)

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-world3

  9. Simular otras mentes (1978–1986 · Idea · En la mente)

    En 1978 Premack y Woodruff preguntaron si un chimpancé tiene una teoría de la mente. En 1986 Gordon y Heal, trabajando por separado, sostuvieron que las personas predicen a las demás simulándolas. Ejecutan su propio proceso de decisión sobre las circunstancias de la otra persona. Según este planteamiento, entender a los demás es una simulación mental de ellos.

    Se apoya en: El modelo en la cabeza de Craik

    Fuente: Gordon, ‘Folk Psychology as Simulation’, Mind and Language 1 (1986) 158–171; Heal, ‘Replication and Functionalism’ (1986)

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-gordon

  10. Mercado bursátil artificial (1994 · Computadora)

    Palmer, Arthur, Holland, LeBaron y Tayler simularon un mercado de una sola acción. Programas de operadores adaptativos tenían estrategias distintas, y un especialista fijaba el precio, así que los precios salían de las interacciones de los operadores. El modelo no se estabilizaba necesariamente en un equilibrio. Podía mostrar burbujas, caídas y un volumen de operaciones persistentemente alto.

    Se apoya en: Modelos basados en agentes

    Fuente: Palmer, Arthur, Holland, LeBaron and Tayler, ‘Artificial economic life: a simple model of a stockmarket’, Physica D 75 (1994) 264–274

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-santafe

  11. Sugarscape (1996 · Computadora)

    Epstein y Axtell pusieron agentes con distintos metabolismos y distinta vista en una cuadrícula de azúcar. La formación de grupos, la transmisión cultural, el combate y el comercio surgieron de reglas locales sencillas. Su libro describía el método como hacer crecer una sociedad desde abajo.

    Se apoya en: Modelos basados en agentes

    Llevó a: Artificial Anasazi

    Fuente: Epstein and Axtell, Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press / MIT Press (1996)

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-sugarscape

  12. Artificial Anasazi (2002 · Computadora)

    Axtell y sus colegas modelaron a los anasazi de Kayenta en Long House Valley, con agentes que elegían dónde cultivar y asentarse. El modelo reprodujo las oscilaciones de población y el cambio en el patrón de asentamiento de una sociedad desde aproximadamente 1800 a. C. hasta 1300 d. C. Su principal desajuste es que el valle del modelo aún podía mantener a mucha gente en 1300, cuando la población real se marchó.

    Se apoya en: Sugarscape; Modelos basados en agentes

    Llevó a: Sociedad humana simulada

    Fuente: Axtell, Epstein, Dean, Gumerman et al., ‘Population growth and collapse in a multiagent model of the Kayenta Anasazi in Long House Valley’, PNAS 99 (suppl. 3) (2002) 7275–7279

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-anasazi

  13. Muestras de silicio (2022–2023 · Computadora)

    Argyle y sus colegas dieron a un modelo de lenguaje las historias sociodemográficas de miles de encuestados reales. En la política de Estados Unidos, vieron que sus respuestas podían sustituir a grupos concretos de personas. A esta propiedad la llaman fidelidad algorítmica. Propusieron estas “muestras de silicio” para explorar hipótesis antes de emprender un trabajo costoso con sujetos humanos.

    Se apoya en: Modelos sustitutos aprendidos; The People Machine

    Llevó a: Sociedad humana simulada

    Fuente: Argyle et al., ‘Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples’, Political Analysis (2023), doi 10.1017/pan.2023.2

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-argyle

  14. Una civilización de agentes (octubre de 2024 · Computadora)

    El Project Sid de Altera ejecutó juntos entre 10 y más de 1.000 agentes de modelos de lenguaje en Minecraft. Informa de que asumieron roles especializados, cambiaron sus reglas colectivas y transmitieron cultura. Los autores califican los resultados de preliminares. Es el mayor intento publicado de una sociedad de personas de software que viven en un mundo de videojuego.

    Se apoya en: Agentes generativos

    Llevó a: Habitantes con guion

    Fuente: Altera, ‘Project Sid: many-agent simulations toward AI civilization’, arXiv:2411.00114 (2024)

    Dirección: /trees/simulations?n=soc-sid

  15. Sociedad humana simulada (Sin pronóstico con fecha; solo una ambición declarada · Pronóstico)

    El principal grupo que construye simulaciones de agentes generativos ha declarado la ambición de simular a ocho mil millones de personas. No ha dado ningún plazo. Las corridas publicadas hoy son mucho menores: 25 agentes en el artículo de 2023 y 1.052 individuos en el trabajo posterior de 2024.

    Se apoya en: Agentes generativos; Muestras de silicio; Artificial Anasazi

    Llevó a: Mundos contrafactuales

    Pronósticos publicados:

    Las fuentes dejan esta fecha o afirmación incierta.

    Dirección: /trees/simulations?n=f-society

Mentes

  1. El modelo en la cabeza de Craik (1943 · Idea · En la mente)

    En The Nature of Explanation, Kenneth Craik propuso que un organismo lleva dentro un modelo a pequeña escala del mundo exterior y de sus propias acciones posibles. Eso le permite probar alternativas antes de actuar. Lo comparó con probar el diseño de un barco en un modelo dentro de un tanque. Eso hace del sistema nervioso un simulador, en el sentido que usa este árbol.

    Llevó a: Repetición en el hipocampo; Imaginar el futuro; Simular otras mentes

    Fuente: Craik, The Nature of Explanation, Cambridge University Press (1943), p. 61 (as quoted in Williams 2018)

    Dirección: /trees/simulations?n=min-craik

  2. Hodgkin–Huxley a mano (1952 · Ejecutado por personas)

    Huxley integró las ecuaciones de Hodgkin–Huxley para el axón gigante del calamar en una calculadora mecánica de manivela, porque la computadora de Cambridge estaba fuera de servicio. Un solo potencial de acción que viajaba tardó unas tres semanas. El resultado coincidió con la forma y la velocidad del impulso nervioso. La simulación posterior de neuronas se construyó sobre este modelo.

    Se apoya en: Integración numérica; Ecuaciones diferenciales

    Llevó a: Modelo de célula cardíaca; Redes de neuronas simuladas; Microcircuito neocortical; OpenWorm; Human Brain Project

    Fuente: Physiological Society, ‘Hodgkin and Huxley’s modelling of the action potential’

    Dirección: /trees/simulations?n=min-hh

  3. Redes de neuronas simuladas (1954–1956 · Computadora)

    Farley y Clark simularon una red autoorganizada en una computadora digital del MIT (1954). En 1956, Rochester, Holland, Haibt y Duda usaron un IBM 704 para simular una red de neuronas y poner a prueba la teoría de los ensambles celulares de Hebb. Los ensambles celulares se formaron a partir de una red sin organizar, aunque todavía no se comportaban como la teoría necesitaba.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Hodgkin–Huxley a mano

    Llevó a: Microcircuito neocortical; Human Brain Project

    Fuente: Rochester, Holland, Haibt and Duda, ‘Tests on a Cell Assembly Theory of the Action of the Brain, Using a Large Digital Computer’, IRE Transactions on Information Theory 2(3) (1956) 80–93; Farley and Clark, IRE Trans. PGIT-4 (1954) 76–84

    Dirección: /trees/simulations?n=min-rochester

  4. ELIZA (1965–1966 · Computadora)

    ELIZA, de Weizenbaum, funcionaba en el sistema de tiempo compartido del MIT. Respondía a frases escritas buscando palabras clave con reglas de descomposición y luego reconstruyendo la entrada con reglas de reensamblaje. Era un sustituto con guion de uno de los lados de una conversación, sin ningún modelo del significado. Marca el comienzo de los programas que ocupan el lugar de una persona en un diálogo.

    Se apoya en: Computadora electrónica

    Llevó a: Agentes generativos

    Fuente: Weizenbaum, ‘ELIZA: A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine’, Communications of the ACM 9(1) (1966) 36–45

    Dirección: /trees/simulations?n=min-eliza

  5. Repetición en el hipocampo (1994 · En la mente)

    Wilson y McNaughton registraron grupos de células de lugar del hipocampo en ratas. Las células que se activaban juntas en un lugar durante una tarea lo hacían con más frecuencia en el sueño posterior. Es una demostración muy citada de que el cerebro vuelve a ejecutar experiencias previas sin conexión. Es una simulación mental de hechos que ya han ocurrido.

    Se apoya en: El modelo en la cabeza de Craik

    Llevó a: Imaginar el futuro

    Fuente: Wilson and McNaughton, ‘Reactivation of hippocampal ensemble memories during sleep’, Science 265(5172) (1994) 676–679

    Dirección: /trees/simulations?n=min-replay

  6. Zombis filosóficos (1996 · Idea · En la mente)

    David Chalmers expuso el argumento del zombi en The Conscious Mind (1996). Un ser podría ser idéntico a una persona en todos los aspectos físicos y de conducta, y aun así no tener ninguna experiencia. Eso es concebible. Si lo es, una persona simulada podría comportarse exactamente como uno de nosotros sin que haya nadie ahí.

    Llevó a: Personas sombra; Habitantes conscientes

    Fuente: Stanford Encyclopedia of Philosophy, ‘Zombies’

    Dirección: /trees/simulations?n=min-zombie

  7. Personas sombra (2003 · Idea · En la mente)

    El argumento de la simulación de Bostrom estima de 1033 a 1036 operaciones para ejecutar toda la historia humana por completo. Señala que el cálculo necesario podría reducirse simulando por completo solo algunas mentes: “El resto de la humanidad serían entonces zombis o ‘personas sombra’”. Es la primera afirmación de que un mundo simulado podría albergar los dos tipos de habitantes.

    Se apoya en: Zombis filosóficos

    Llevó a: Habitantes con guion

    Fuente: Nick Bostrom, ‘Are You Living in a Computer Simulation?’, Philosophical Quarterly 53 (2003)

    Dirección: /trees/simulations?n=min-shadow

  8. Imaginar el futuro (2007 · En la mente)

    Schacter y Addis propusieron que la memoria episódica existe en parte para construir sucesos futuros imaginados. Recombina con flexibilidad fragmentos de la experiencia pasada en simulaciones de futuros posibles. Según este punto de vista, recordar y planificar con normalidad son una especie de simulación que construye el cerebro.

    Se apoya en: Repetición en el hipocampo; El modelo en la cabeza de Craik

    Fuente: Schacter and Addis, ‘The cognitive neuroscience of constructive memory: remembering the past and imagining the future’, Phil. Trans. R. Soc. B 362 (2007) 773–786

    Dirección: /trees/simulations?n=min-episodic

  9. Human Brain Project (2009–2023 · Estancado · Computadora)

    En 2009 Markram prometió simular el cerebro humano en diez años. Siguió el Human Brain Project europeo. En julio de 2014, una carta abierta de más de 800 científicos criticó el enfoque ascendente. Tras una revisión de mediación, el proyecto abandonó la simulación completa del cerebro y se reorientó hacia herramientas computacionales para la neurociencia. EBRAINS es su plataforma sucesora.

    Por qué se estancó: El proyecto no logró la simulación del cerebro completo. Se reestructuró en torno a herramientas para la neurociencia.

    Se apoya en: Hodgkin–Huxley a mano; Redes de neuronas simuladas

    Fuente: Scientific American, ‘Scientists Tried to Re-create an Entire Human Brain in a Computer. What Happened?'

    Dirección: /trees/simulations?n=min-hbp

  10. OpenWorm (desde 2011 · Idea · Computadora)

    OpenWorm es una colaboración abierta para simular el nematodo Caenorhabditis elegans, cuyo sistema nervioso tiene 302 neuronas. Trabaja desde las neuronas y los músculos hasta el movimiento del cuerpo. Sarma y sus colegas (2018) describen sus subproyectos y resultados como parciales. Ningún informe describe una simulación completa de un gusano que se comporte.

    Se apoya en: Hodgkin–Huxley a mano

    Llevó a: Emulación de cerebro completo

    Las fuentes dejan esta fecha o afirmación incierta.

    Fuente: Sarma et al., ‘OpenWorm: overview and recent advances in integrative biological simulation of Caenorhabditis elegans’, Phil. Trans. R. Soc. B 373 (2018) 20170382

    Dirección: /trees/simulations?n=min-openworm

  11. Microcircuito neocortical (2015 · Computadora)

    Markram y sus colegas reconstruyeron y simularon unos 0,29 milímetros cúbicos de corteza somatosensorial de rata joven. Tenía aproximadamente 31.000 neuronas y 37 millones de sinapsis. La simulación reprodujo una serie de experimentos sin ajustar los parámetros. Es una reconstrucción digital detallada de un pequeño trozo de corteza, no de un cerebro entero.

    Se apoya en: Hodgkin–Huxley a mano; Redes de neuronas simuladas

    Llevó a: Emulación de cerebro completo

    Fuente: Markram et al., ‘Reconstruction and simulation of neocortical microcircuitry’, Cell 163(2) (2015) 456–492

    Dirección: /trees/simulations?n=min-markram

  12. Agentes generativos (2023–2024 · Computadora)

    Park y sus colegas pusieron 25 agentes de modelos de lenguaje en un pueblo al estilo de Los Sims. Cada uno tenía memoria, reflexión y planificación, y cada una de esas partes hacía más creíble la conducta de los agentes. Un trabajo posterior de 2024 construyó agentes a partir de entrevistas de dos horas con 1.052 personas. Reproducían las respuestas de la encuesta de los participantes con una frecuencia cercana al 85% de la que lograban esas mismas personas al repetir sus propias respuestas dos semanas después. Estos agentes sustituyen a personas concretas, como ELIZA sustituía a un lado de una conversación.

    Se apoya en: Modelos sustitutos aprendidos; ELIZA

    Llevó a: Sociedad humana simulada; Una civilización de agentes

    Fuente: Park et al., ‘Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior’, UIST 2023; Park et al., ‘Generative Agent Simulations of 1,000 People’, arXiv 2411.10109 (2024)

    Dirección: /trees/simulations?n=min-park

  13. Habitantes con guion (undated · Proyección)

    Son mundos cuya gente actúa de forma convincente sin que haya nadie dentro. Son las personas sombra de Bostrom. Necesitan mucho menos cálculo y a nadie se le hace daño. Pero el mundo se parece más a un teatro, y el visitante nunca puede estar seguro de con qué tipo está hablando.

    El razonamiento del sitio, paso a paso:
    1. Las personas con guion ya funcionan con el hardware actual. Los agentes de modelos de lenguaje de Smallville (25 agentes, 2023) y de Project Sid (más de 1.000, 2024) funcionan en máquinas corrientes de centros de datos.
    2. Una persona con guion solo tiene que comportarse bien cuando alguien la mira. Así que el cálculo necesario crece con el número de visitantes, no con la población. Una persona consciente funciona todo el tiempo.
    3. Quien paga la diferencia es el visitante. Chalmers ha llamado “un desastre en teoría del valor” descubrir que un ser querido era un personaje no jugable inconsciente. (Podcast Clearer Thinking, episodio 165, con David Chalmers)
    4. Si el argumento del zombi es correcto, ninguna prueba puede distinguir a los dos desde fuera. Así que la etiqueta del constructor del mundo es la única evidencia que tendría un visitante.

    Se apoya en: Personas sombra; Una civilización de agentes

    Dirección: /trees/simulations?n=p-scripted

  14. Emulación de cerebro completo (2050–2075 · Puente)

    También en el Árbol tecnológico y Volverse sintético.

    La hoja de ruta del FHI de 2008 juzgó que la emulación sería posible antes de mediados de siglo, pero solo si bastan los modelos a nivel electrofisiológico. Un detalle más fino llegaría después. Un modelo de Monte Carlo de 2014 da una mediana de 2064, si es que ocurre. La mediana de la comunidad de Metaculus es de alrededor de 2073.

    Se apoya en: Microcircuito neocortical; OpenWorm

    Llevó a: Simulación de antepasados; Realidad virtual de inmersión total; Carga de la mente; Habitantes conscientes

    Pronósticos publicados:

    Dirección: /trees/simulations?n=f-wbe

  15. Carga de la mente (2060s–2100+ · Pronóstico)

    También en el Volverse sintético.

    La carga es el paso posterior a la emulación. Se escanea el cerebro de una persona concreta y se ejecuta. Quienes pronostican la sitúan después de la emulación de cerebro completo. Las fechas publicadas van de la década de 2060 a un siglo más adelante, y algunos dicen que queda más allá del horizonte cercano de la IA.

    Se apoya en: Emulación de cerebro completo

    Pronósticos publicados:

    Dirección: /trees/simulations?n=f-upload

  16. Habitantes conscientes (undated · Proyección)

    Son mundos cuya gente tiene experiencias propias. Cada una necesita la potencia de cálculo de una mente completa para funcionar. Todas cuentan moralmente, y un mundo oscuro se vuelve sufrimiento real. Esta es la rama en la que los mundos simulados son sociedades, no relatos.

    El razonamiento del sitio, paso a paso:
    1. Un habitante consciente necesita la potencia de cálculo de una mente completa. Eso son unas 1015 operaciones por segundo en la estimación central para igualar un cerebro, y 1018 o más al nivel de las neuronas de impulsos. (Carlsmith, How Much Computational Power Does It Take to Match the Human Brain?, Open Philanthropy (2020))
    2. Una ciudad de un millón de personas a 1015 cada una son 1021 operaciones por segundo. Son unas 500 veces la computadora más rápida de 2026 (unos 2,2 × 1018).
    3. Si esas personas son conscientes, valen los argumentos del árbol de Ética. Schwitzgebel y Garza (2015) sostienen que a las mentes que creamos se les debe al menos lo que nos debemos entre nosotros, y más, porque las hicimos nosotros.

    Se apoya en: Emulación de cerebro completo; Zombis filosóficos

    Pensamiento publicado en el que se apoya:

    Dirección: /trees/simulations?n=p-conscious

Vida

  1. El maniquí de partos de Du Coudray (1756 · Modelo análogo)

    La “máquina” de Angélique du Coudray era un modelo de tamaño real de la parte inferior del cuerpo femenino, hecho de tela, cuero y relleno. Unas correas hacían las veces del estiramiento del canal del parto. La usaba para enseñar a las parteras partos normales, de nalgas y complicados. El Colegio de Cirugía la aprobó el 1 de diciembre de 1756 y se enseñó por toda Francia.

    Fuente: UCLA Center for the Study of Women, summary of research on eighteenth-century French midwifery

    Dirección: /trees/simulations?n=life-coudray

  2. La reacción-difusión de Turing (1952 · Computadora)

    Turing mostró que dos sustancias químicas que reaccionan y se difunden pueden convertir un estado uniforme en manchas, rayas y ondas. Usó la computadora de la Universidad de Mánchester para parte de los números. Fue un modelo informático de cómo empieza la forma biológica, y llegó antes que la biología molecular del desarrollo.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Diferencias finitas

    Fuente: Turing, ‘The Chemical Basis of Morphogenesis’, Philosophical Transactions of the Royal Society B 237 (1952) 37–72

    Dirección: /trees/simulations?n=life-turing

  3. La evolución en la máquina del IAS (1953 · Computadora)

    En marzo de 1953 Nils Barricelli llenó de números aleatorios la computadora del Institute for Advanced Study. Siguió a “organismos” numéricos que se reproducían, mutaban y formaban grupos simbióticos. Quería comprobar si la evolución podía darse en un universo artificial. Es el experimento informático sobre evolución más antiguo del que hay documentación. El primer relato publicado es un artículo de 1954 en italiano.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Autómatas celulares

    Fuente: George Dyson, ‘An Artificially Created Universe’, Institute for Advanced Study; Barricelli, Acta Biotheoretica 16 (1962) 69–98

    Dirección: /trees/simulations?n=life-barricelli

  4. Modelo de célula cardíaca (1960 · Computadora)

    Noble adaptó las ecuaciones de Hodgkin–Huxley para reproducir, en una computadora, los potenciales de acción y de marcapasos de una fibra de Purkinje cardíaca. Mostró que un modelo de membrana construido para un axón de calamar podía reajustarse para otro tejido. Fue el primer paso hacia los modelos computacionales del corazón.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Hodgkin–Huxley a mano

    Fuente: Noble, ‘Cardiac Action and Pacemaker Potentials based on the Hodgkin–Huxley Equations’, Nature 188 (1960) 495–497

    Dirección: /trees/simulations?n=life-noble

  5. Life, jugado a mano (finales de los años sesenta–1970 · Ejecutado por personas)

    Conway y sus colegas probaron a mano reglas candidatas de nacimiento y muerte en un tablero de Go. Se quedaron con las reglas que Martin Gardner publicó en Scientific American en octubre de 1970. Los lectores jugaron entonces a Life a mano, sobre papel cuadriculado, además de en computadoras. Eso convirtió al autómata celular en un pasatiempo además de un modelo de crecimiento similar a la vida.

    Se apoya en: Autómatas celulares

    Fuente: Conway’s Game of Life, Wikipedia (history section); Gardner, Scientific American, October 1970

    Dirección: /trees/simulations?n=life-life

  6. Dinámica de proteínas (1977 · Computadora)

    McCammon, Gelin y Karplus simularon el inhibidor de tripsina pancreática bovina, una proteína pequeña. Resolvieron las ecuaciones de movimiento de sus átomos bajo una función de energía empírica. Encontraron que el interior de la proteína se comporta como un fluido, con movimientos locales que se difunden. Eso reemplazó la imagen de una proteína plegada y rígida.

    Se apoya en: Dinámica molecular

    Llevó a: Modelos de célula completa; Estructura de proteínas aprendida

    Fuente: McCammon, Gelin and Karplus, ‘Dynamics of folded proteins’, Nature 267 (1977) 585–590

    Dirección: /trees/simulations?n=life-protein

  7. El genoma neandertal (mayo de 2010 · Computadora)

    Green y sus colegas publicaron un borrador del genoma neandertal de más de 4 mil millones de bases, de tres individuos (Science 328, 710–722). Encontraron que los neandertales se habían cruzado con los antepasados de las personas de fuera de África. Con ello, una población humana extinta se hizo legible a partir de su ADN.

    Llevó a: Un rostro a partir del ADN; “Lobos terribles” editados genéticamente

    Fuente: Green et al., ‘A draft sequence of the Neandertal genome’, Science 328 (2010)

    Dirección: /trees/simulations?n=life-neandertal

  8. Modelos de célula completa (2012–2022 · Computadora)

    Karr y sus colegas combinaron 28 submodelos en un modelo de Mycoplasma genitalium, una bacteria con 525 genes. Compararon sus predicciones con muchos comportamientos celulares observados. Macklin y sus colegas construyeron un modelo similar de E. coli (2020). Thornburg y sus colegas construyeron un modelo cinético espacial de JCVI-syn3A, una célula mínima con 493 genes (2022). Los autores llamaron a la primera versión un primer borrador, y ninguno cubre todavía una célula eucariota.

    Se apoya en: Dinámica de proteínas; Integración numérica

    Llevó a: Modelo de célula humana completa

    Fuente: Karr et al., ‘A Whole-Cell Computational Model Predicts Phenotype from Genotype’, Cell 150 (2012) 389–401; Macklin et al., Science 369 (2020) eaav3751; Thornburg et al., Cell 185 (2022) 345–360

    Dirección: /trees/simulations?n=life-wholecell

  9. Un rostro a partir del ADN (2019 · Computadora)

    Gokhman, Carmel y sus colegas usaron patrones de metilación del ADN para predecir la anatomía de los denisovanos. Son un grupo humano conocido por un hueso de un dedo y unos pocos dientes. El equipo dibujó una cabeza y un rostro que ningún fósil muestra (Cell, 2019). Reconstruye el cuerpo de un pueblo solo a partir de su genoma.

    Se apoya en: El genoma neandertal

    Llevó a: Mundos reconstruidos

    Fuente: Gokhman et al., ‘Reconstructing Denisovan anatomy using DNA methylation maps’, Cell (2019)

    Dirección: /trees/simulations?n=life-denisovan

  10. Estructura de proteínas aprendida (2020–2021 · Computadora)

    AlphaFold es una red neuronal entrenada con estructuras conocidas. En la evaluación CASP14 (2020; Jumper et al., Nature, 2021) predijo estructuras de proteínas casi con la misma exactitud que los experimentos, en la mayoría de los casos. Predice directamente el resultado plegado. No simula el plegamiento, así que es un modelo de las proteínas, no una simulación de ellas.

    Se apoya en: Modelos sustitutos aprendidos; Dinámica de proteínas

    Llevó a: Modelo de célula humana completa

    Fuente: Jumper et al., ‘Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold’, Nature 596 (2021) 583–589

    Dirección: /trees/simulations?n=life-alphafold

  11. “Lobos terribles” editados genéticamente (nacido en 2024–2025; anunciado en abril de 2025 · Modelo análogo)

    Colossal Biosciences anunció tres lobos grises con unas 20 ediciones en 14 genes, 15 de ellas basadas en ADN de lobo terrible. Los presentó como lobos terribles resucitados. El grupo de especialistas en cánidos de la UICN dijo que no son lobos terribles ni un paso hacia su regreso. Como reconstrucción, es en parte evidencia y en parte sustitución. Es el problema de honestidad que la Carta de Londres planteó para las imágenes, ahora en animales vivos.

    Se apoya en: El genoma neandertal

    Llevó a: Mundos reconstruidos

    Fuente: Wikipedia, ‘Colossal Biosciences dire wolf project’

    Dirección: /trees/simulations?n=life-direwolf

  12. Modelo de célula humana completa (Sin pronóstico con fecha · Pronóstico)

    En 2018 Szigeti y sus colegas sostuvieron que los modelos de célula humana completa se están volviendo factibles. Propusieron un Human Whole-Cell Modeling Project, pero no dieron ningún año. Señalan que el primer modelo bacteriano llevó más de diez años-persona construirlo.

    Se apoya en: Modelos de célula completa; Estructura de proteínas aprendida

    Pronósticos publicados:

    Las fuentes dejan esta fecha o afirmación incierta.

    Dirección: /trees/simulations?n=f-humancell

Materia

  1. La cadena colgante de Hooke (1675 · Modelo análogo)

    En 1675 Hooke publicó un anagrama que solo se resolvió después de su muerte. Decía que, así como cuelga una línea flexible, así, al revés, se mantendrá en pie un arco rígido. De modo que una cadena modelo colgante simula un arco cargado, usando la propia gravedad. Gaudí usó modelos colgantes para diseñar la cripta de la Colonia Güell entre 1888 y 1890.

    Fuente: Funicular curve (with Heyman’s scholarship on Hooke’s anagram), Wikipedia

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-hooke

  2. El canal de remolque de Froude (1871–1872 · Modelo análogo)

    William Froude remolcó modelos a escala de barcos por un tanque pagado por el Almirantazgo. Usó leyes de escala para predecir la resistencia de los cascos de tamaño real. Una fuente fecha la primera prueba, con un modelo del HMS Greyhound, el 3 de marzo de 1872. El modelo era la simulación, y la ley de escala era la regla para leerla.

    Fuente: Royal Institution of Naval Architects, ‘William Froude: the father of hydrodynamics’

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-froude

  3. Implosión calculada a mano (1944 · Ejecutado por personas)

    En marzo de 1944 Frankel, Nelson y Feynman hicieron a mano un cálculo de implosión. Cada computadora humana pasaba los resultados intermedios a la siguiente en fichas, mientras las máquinas IBM de tarjetas perforadas aún iban de camino a Los Álamos. La prueba mostró que una cadena de personas que siguieran reglas fijas podía sustituir a una máquina. Luego, la operación de tarjetas perforadas ejecutó a gran escala la hidrodinámica de la implosión.

    Fuente: Trinity by the Numbers: The Computing Effort that Made Trinity Possible (arXiv 2103.06211)

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-losalamos

  4. Fluidos de esferas duras (1953–1957 · Computadora)

    En 1953 el MANIAC calculó por Monte Carlo la ecuación de estado de los discos duros. En 1957 Alder y Wainwright siguieron esferas duras a lo largo del tiempo y encontraron una transición entre fluido y sólido. Los dos métodos discrepaban al principio. Wood y Jacobson repitieron la corrida de Monte Carlo en 1957 y hallaron una buena concordancia. Es un caso temprano de una simulación que comprueba a otra.

    Se apoya en: Algoritmo de Metropolis

    Fuente: Alder and Wainwright, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1208; Wood and Jacobson, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1207

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-hard

  5. Monte Carlo en retículo para campos gauge (1979–1980 · Computadora)

    Creutz aplicó el método de Monte Carlo al estilo Metropolis a campos gauge en una red del espacio-tiempo. Empezó con SU(2), una teoría simplificada de la fuerza fuerte sin quarks, en una Physical Review Letter de 1979, seguida de un artículo más completo de 1980. Calcular las propiedades de los hadrones con la QCD completa, con quarks, llegó después.

    Se apoya en: Algoritmo de Metropolis

    Fuente: Creutz, ‘Confinement and the Critical Dimensionality of Space-Time’, Phys. Rev. Lett. 43 (1979) 553; ‘Monte Carlo study of quantized SU(2) gauge theory’, Phys. Rev. D 21 (1980) 2308

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-lqcd

  6. El simulador cuántico de Feynman (1981–1982 · Idea · Computadora)

    Feynman sostuvo que una computadora clásica no puede simular la física cuántica de forma eficiente, porque el trabajo necesario crece exponencialmente con el tamaño del sistema. Conjeturó que una computadora construida con piezas cuánticas podría simular cualquier sistema físico. El artículo es donde empieza la simulación cuántica como campo.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Algoritmo de Metropolis

    Llevó a: Simulador cuántico de átomos fríos; Simulación de química cuántica

    Fuente: Feynman, ‘Simulating Physics with Computers’, International Journal of Theoretical Physics 21 (1982) 467

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-feynman

  7. Dinámica molecular ab initio (1985 · Computadora)

    Car y Parrinello movieron átomos bajo fuerzas calculadas al vuelo con la teoría del funcional de la densidad. Con eso ya no hacía falta un modelo ajustado de las fuerzas entre átomos. Líquidos, defectos y reacciones químicas podían ahora simularse a partir de la mecánica cuántica, no de un potencial afinado.

    Se apoya en: Dinámica molecular

    Llevó a: Simulación de química cuántica

    Fuente: Car and Parrinello, ‘Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory’, Phys. Rev. Lett. 55 (1985) 2471

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-abinitio

  8. Simulador cuántico de átomos fríos (2002 · Modelo análogo)

    Greiner y sus colegas cargaron un condensado de Bose-Einstein en una red óptica. Al profundizar la red, vieron una transición de fase cuántica de superfluido a aislante de Mott. Un sistema así es una versión física de un modelo de partículas que interactúan, de modo que calcula siendo ese modelo. Trabajos posteriores tratan estas redes como simuladores cuánticos analógicos.

    Se apoya en: El simulador cuántico de Feynman

    Llevó a: Simulación de química cuántica

    Fuente: Greiner, Mandel, Esslinger, Haensch and Bloch, ‘Quantum phase transition from a superfluid to a Mott insulator in a gas of ultracold atoms’, Nature 415 (2002) 39–44

    Dirección: /trees/simulations?n=mat-qanalog

  9. Simulación de química cuántica (Sin pronóstico con fecha; solo estimaciones de recursos (unos 4 millones de cúbits físicos y menos de 4 días en la estimación de 2021) · Pronóstico)

    Hay trabajos publicados que dan estimaciones de recursos para simular el cofactor de hierro y molibdeno de la nitrogenasa en una computadora cuántica tolerante a fallos. No dan ninguna fecha de cuándo existirá una máquina así. Las únicas cifras son estimaciones del cálculo necesario, y bajaron en órdenes de magnitud entre 2016 y 2021.

    Se apoya en: El simulador cuántico de Feynman; Dinámica molecular ab initio; Simulador cuántico de átomos fríos

    Pronósticos publicados:

    Las fuentes dejan esta fecha o afirmación incierta.

    Dirección: /trees/simulations?n=f-quantum

Métodos

  1. Ecuaciones diferenciales (1684–1687)

    Leibniz publicó el cálculo en 1684. En 1687 los Principia de Newton escribieron el movimiento de los cuerpos como leyes que enlazan las tasas de cambio con las fuerzas. Toda simulación dinámica de este árbol es una manera de resolver ecuaciones como estas cuando no se pueden resolver en papel.

    Llevó a: Integración numérica; Analizador diferencial; Diferencias finitas; Hodgkin–Huxley a mano

    Fuente: Newton, Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (1687)

    Dirección: /trees/simulations?n=m-calculus

  2. Integración numérica (1768–1901)

    Euler dio la regla paso a paso para hacer avanzar una ecuación diferencial en Institutionum calculi integralis (1768–70). Runge (1895) y Kutta (1901) hicieron el avance lo bastante exacto para el trabajo real. A mano o con máquina, así es como casi toda simulación del árbol pasa de un instante al siguiente.

    Se apoya en: Ecuaciones diferenciales

    Llevó a: Computadora electrónica; Dinámica molecular; Modelos de célula completa; Hodgkin–Huxley a mano; El pronóstico a mano de Richardson; La convección caótica de Lorenz; Cúmulo estelar de N cuerpos

    Fuente: Runge, ‘Ueber die numerische Aufloesung von Differentialgleichungen’, Mathematische Annalen 46 (1895) 167–178

    Dirección: /trees/simulations?n=m-numint

  3. Diferencias finitas (1928)

    Courant, Friedrichs y Lewy sustituyeron las ecuaciones en derivadas parciales por ecuaciones sobre una cuadrícula. También demostraron la condición en la que el avance paso a paso se mantiene estable. Las simulaciones del clima, el océano, los fluidos y las ondas descansan todas en este truco. Richardson ya lo había usado a mano en 1922, antes de conocerse el resultado de estabilidad.

    Se apoya en: Ecuaciones diferenciales

    Llevó a: La reacción-difusión de Turing; Primer pronóstico por computadora; La corrida de circulación de Phillips; Océano y atmósfera acoplados

    Fuente: Courant, Friedrichs and Lewy, ‘Ueber die partiellen Differenzengleichungen der mathematischen Physik’, Mathematische Annalen 100 (1928) 32–74

    Dirección: /trees/simulations?n=m-fd

  4. Analizador diferencial (1931)

    El analizador diferencial de Bush, en el MIT, resolvía ecuaciones diferenciales con ejes giratorios e integradores de rueda y disco. Sus piezas se comportaban como los términos de la ecuación, de modo que era la máquina la que simulaba. Se construyeron copias en el Reino Unido, Estados Unidos, Canadá, Noruega y Japón, entre ellas una de Hartree en Mánchester.

    Se apoya en: Ecuaciones diferenciales

    Llevó a: Computadora electrónica

    Fuente: Bush, ‘The Differential Analyzer: A New Machine for Solving Differential Equations’, Journal of the Franklin Institute 212 (1931) 447–488

    Dirección: /trees/simulations?n=m-diffan

  5. Computadora electrónica (1945–1946)

    Eckert y Mauchly construyeron el ENIAC para acelerar el recálculo de las tablas de tiro de artillería. Estuvo terminado en 1946, y Britannica lo llama la primera computadora electrónica de propósito general. Las primeras grandes simulaciones numéricas, incluidas la difusión de neutrones y el clima, se ejecutaron en él o en máquinas de su generación.

    Se apoya en: Integración numérica; Analizador diferencial

    Llevó a: Método de Monte Carlo; Algoritmo de Metropolis; Dinámica molecular; Autómatas celulares; Modelos basados en agentes; Redes neuronales; El simulador cuántico de Feynman; La evolución en la máquina del IAS; La reacción-difusión de Turing; Modelo de célula cardíaca; Redes de neuronas simuladas; ELIZA; The People Machine; World3; Primer pronóstico por computadora; La convección caótica de Lorenz; Cúmulo estelar de N cuerpos; Millennium Simulation; Gemelos de Destination Earth; Colossal Cave Adventure

    Fuente: Encyclopaedia Britannica, ‘John Mauchly’ (ENIAC)

    Dirección: /trees/simulations?n=m-computer

  6. Método de Monte Carlo (1946–1949)

    A Ulam se le ocurrió el método en 1946 mientras pensaba en las probabilidades de ganar al solitario. Von Neumann vio en marzo de 1947 que se adaptaba a una computadora electrónica, y Metropolis y Ulam lo publicaron en 1949. Cambia un cálculo que no se puede hacer con exactitud por muchas pruebas al azar. Eso abrió a la simulación el transporte de neutrones y, más tarde, la mecánica estadística.

    Se apoya en: Computadora electrónica

    Llevó a: Algoritmo de Metropolis

    Fuente: Eckhardt, ‘Stan Ulam, John von Neumann, and the Monte Carlo Method’, Los Alamos Science 15 (1987) 131–141

    Dirección: /trees/simulations?n=m-montecarlo

  7. Autómatas celulares (1940s–1960s)

    En la década de 1940 Ulam y von Neumann desarrollaron los autómatas celulares: cuadrículas de celdas simples actualizadas por reglas locales. Von Neumann usó uno para mostrar que una máquina podía, en principio, copiarse a sí misma. Las reglas locales sobre una cuadrícula se volvieron el modelo mínimo estándar del crecimiento, el patrón y la autoorganización.

    Se apoya en: Computadora electrónica

    Llevó a: Modelos basados en agentes; La evolución en la máquina del IAS; Life, jugado a mano

    Fuente: Berto and Tagliabue, ‘Cellular Automata’, Stanford Encyclopedia of Philosophy

    Dirección: /trees/simulations?n=m-ca

  8. Algoritmo de Metropolis (1953)

    Metropolis, los Rosenbluth y los Teller muestrearon los estados de equilibrio de partículas que interactúan. Aceptaban o rechazaban movimientos aleatorios con un peso de Boltzmann, y lo ejecutaron en el MANIAC para discos duros bidimensionales. Hoy el método sustenta la simulación en la física, la estadística y la biología.

    Se apoya en: Método de Monte Carlo; Computadora electrónica

    Llevó a: Fluidos de esferas duras; Monte Carlo en retículo para campos gauge; El simulador cuántico de Feynman

    Fuente: Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller and Teller, ‘Equation of State Calculations by Fast Computing Machines’, J. Chem. Phys. 21 (1953) 1087

    Dirección: /trees/simulations?n=m-mcmc

  9. Dinámica molecular (1957–1959)

    Alder y Wainwright usaron rápidas computadoras electrónicas en Livermore para integrar las ecuaciones clásicas del movimiento de varios cientos de esferas duras. Encontraron indicios de una transición entre fluido y sólido. El método de Monte Carlo toma muestras de configuraciones. Esto siguió a las partículas a lo largo del tiempo, lo que dio acceso al flujo, la difusión y la relajación.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Integración numérica

    Llevó a: Modelos sustitutos aprendidos; Dinámica molecular ab initio; Dinámica de proteínas

    Fuente: Alder and Wainwright, ‘Phase Transition for a Hard Sphere System’, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1208

    Dirección: /trees/simulations?n=m-md

  10. Modelos basados en agentes (1971–1996)

    El modelo de vivienda de Schelling de 1971 dio a cada agente una regla local y dejó que surgiera un patrón. Los boids de Reynolds (1987) y el Sugarscape de Epstein y Axtell (1996) hicieron lo mismo en una computadora, con muchos agentes distintos. El enfoque construye un todo a partir de las decisiones de sus partes. Así es como las multitudes, los mercados y las sociedades entraron en la simulación.

    Se apoya en: Computadora electrónica; Autómatas celulares

    Llevó a: Mercado bursátil artificial; Sugarscape; Artificial Anasazi

    Fuente: Epstein and Axtell, Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press / MIT Press (1996)

    Dirección: /trees/simulations?n=m-abm

  11. Redes neuronales (1986)

    Rumelhart, Hinton y Williams describieron la retropropagación. Ajusta los pesos de conexión de una red para reducir la distancia entre lo que da como salida y lo que quieres, y permite que las unidades ocultas formen sus propios rasgos. Eso convirtió a las redes en aproximadores de funciones que se pueden entrenar. Son la base de los simuladores aprendidos que están en la parte alta de cada banda.

    Se apoya en: Computadora electrónica

    Llevó a: Modelos sustitutos aprendidos

    Fuente: Rumelhart, Hinton and Williams, ‘Learning representations by back-propagating errors’, Nature 323 (1986) 533–536

    Dirección: /trees/simulations?n=m-neural

  12. Modelos sustitutos aprendidos (2007)

    Behler y Parrinello entrenaron una red neuronal con energías de la teoría del funcional de la densidad. Luego describió la superficie de energía potencial del silicio varios órdenes de magnitud más rápido que el cálculo cuántico que copiaba. Reemplazar una simulación costosa por una aproximación aprendida es el paso que después llegó a la estructura de las proteínas, el clima y los mundos interactivos.

    Se apoya en: Redes neuronales; Dinámica molecular

    Llevó a: Estructura de proteínas aprendida; Agentes generativos; Muestras de silicio; Pronósticos del tiempo aprendidos; GameNGen; Genie 3

    Fuente: Behler and Parrinello, ‘Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces’, Phys. Rev. Lett. 98 (2007) 146401

    Dirección: /trees/simulations?n=m-learned