Albert laszlo barabasi northeastern university

Ciencia de las redes – Albert-László Barabási en el IMT

Albert-László Barabási, PhD, Profesor Universitario Distinguido y Director del Centro de Investigación de Redes Complejas de la Universidad Northeastern. El profesor Barabási es miembro de la Facultad de Informática y Ciencias de la Información de la Universidad Northeastern y de los Departamentos de Física y Biología. También está afiliado a la Facultad de Medicina de Harvard, al Brigham and Women’s Hospital y al Centro de Biología de Sistemas del Cáncer (CCSB) del Instituto del Cáncer Dana-Farber.

Quizá conozca a Albert-László Barabási como autor del best-seller Linked: La nueva ciencia de las redes. El trabajo seminal del profesor Barabási permitió comprender la estructura común de diversos sistemas complejos: naturales, tecnológicos y sociales. Algunos ejemplos conocidos son la World Wide Web, las redes sociales y los patrones de enfermedad.

Ha recibido numerosos y prestigiosos premios por su modelo de redes sin escala, que, por revelar el núcleo matemático de los sistemas complejos, se considera un cambio de paradigma. Explica cómo surgen los sistemas complejos, por qué tienen una estructura consistente (de centro) y por qué las redes libres de escala son potentes predictores.

GEM 2012: Albert-Laszlo Barabasi sobre las leyes de las redes

Es el antiguo profesor Emil T. Hofmann de la Universidad de Notre Dame y actual profesor distinguido y director del Centro de Investigación de Redes Complejas (CCNR) de la Universidad Northeastern, miembro asociado del Centro de Biología de Sistemas Oncológicos (CCSB) del Instituto Oncológico Dana-Farber de la Universidad de Harvard y profesor visitante del Centro de Ciencia de Redes[1] de la Universidad Central Europea.

En 1999 introdujo el concepto de redes sin escala y propuso el modelo Barabási-Albert para explicar su amplia aparición en sistemas naturales, tecnológicos y sociales, desde el teléfono celular hasta la World Wide Web o las comunidades en línea. Es el presidente fundador de la Network Science Society (Sociedad de Ciencias de la Red),[2] que surgió y patrocina la emblemática conferencia NetSci, que se celebra anualmente desde 2006.

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Albert-László Barabási | Conferencia en la NYU – «LA FÓRMULA

En este avance del episodio, compartimos un fragmento de nuestra entrevista con Albert-László Barabási. Barabási es el profesor Robert Gray Dodge de Ciencias de la Red y profesor universitario distinguido de la Universidad Northeastern, donde dirige el Centro de Investigación de Redes Complejas. También es un reconocido autor de varios libros, entre ellos: Network Science; Linked: La nueva ciencia de las redes; Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do; The Formula: Las leyes universales del éxito. En este breve clip, Barabási describe la fructífera relación entre la ciencia de la complejidad y la ciencia de las redes.

Reunión NWO-KNAW Grip on Complexity – Albert-László

Casi todos los campos de investigación se enfrentan a las redes. Las redes metabólicas y genéticas describen cómo interactúan las proteínas, los sustratos y los genes en una célula; las redes sociales cuantifican las interacciones entre las personas en la sociedad; Internet es una compleja red de ordenadores; los sistemas ecológicos se describen mejor como una red de especies. En todos estos campos, el conocimiento detallado de los componentes es insuficiente para describir el sistema completo. Desde 1960, cuando Paul Erdos introdujo la influyente teoría de los grafos aleatorios, las redes complejas se han modelado como grafos fundamentalmente aleatorios. El trabajo del profesor Barabasi ha supuesto un serio desafío a esta visión. Investigando la topología de la World Wide Web, Internet y las redes celulares y sociales, el laboratorio de Barabasi ha descubierto que las redes en la naturaleza siguen un modelo común, con características libres de escala. Estos resultados suponen un importante cambio de paradigma: las redes sin escala y la modelización dinámica de redes asociada son un giro completamente inesperado con un fuerte impacto en todas las áreas de investigación para las que las redes son relevantes.