Computational thinking - at tænke med maskiner- en podcast-serie fra It-vest.

Simple agenter og komplekse fænomener – oprindelsen af agentbaseret modellering

Sæson 3. Episode 17. Udgivet 19. december 2021.

Hvordan vil et økosystem med glubske ulve og store elge udvikle sig over tid? Det er bare et af tusinder scenarier og fænomener, man kan udforske med agentbaseret modellering og værktøjer som NetLogo.

(Obs: Ser du ikke afspilningslink til podcastepisoden herunder, er der sandsynligvis fordi, du ikke har accepteret statistik-cookies. Dette er nødvendigt for at kunne afspille podcasten herfra.)
 

Agentbaseret modellering, ABM, har været et af omdrejningspunkterne i denne podcastserie, og vi har tidligere fortalt om brugen af den slags metoder f.eks. i gymnasieundervisningen.

Denne gang graver vi dybt ned i ideen og historien bag ABM. Vi skal nemlig møde Uri Wilensky, der er professor ved Northwestern University i Chicago.

Han er en af pionererne inden for kombinationen af læring og computationelle metoder og har især arbejdet med udviklingen af værktøjer til agentbaseret modellering – f.eks. til at regne på økosystemer med ulve og elge for nu at tage en case, som Uri selv er ret glad for.

Udover Uri Wilenskys eksempler skal vi også se på en håndfuld af de andre forskningsområder, hvor agentbaseret modellering bliver anvendt rundt om i verden, også her i Danmark.

 

LINKS

Uri Wilensky, Northwestern University

NetLogo

Mere om agentbaseret modellering fra sæson to af denne podcastserie, episode 9

Slides og præsentationer fra konference om digitale modeller i samfundsvidenskabelig forskning

Podcasten er produceret af Anders Høeg Nissen, podLAB.

 


Denne side er senest redigeret 16. december 2021.