Presentamos un marco innovador para optimizar modelos de economía circular mediante la calibración dinámica de simulaciones basadas en agentes ABS apoyadas por una red bayesiana híbrida BN. A diferencia de los modelos estáticos tradicionales, este enfoque integra flujos de datos en tiempo real para ajustar continuamente los parámetros de la simulación, mejorar la precisión predictiva y apoyar intervenciones de política dinámica a lo largo de cadenas de suministro complejas. El objetivo es acelerar la transición hacia una gestión de recursos más sostenible con impacto económico y ambiental significativo.

El modelo combina dos técnicas complementarias. Las simulaciones basadas en agentes ABS ofrecen una visión micro de sistemas de economía circular, modelando interacciones entre consumidores, fabricantes, recolectores, talleres de reparación y recicladores. Las redes bayesianas BN permiten la inferencia probabilística y la estimación dinámica de parámetros a partir de observaciones reales. La innovación principal reside en el bucle de calibración dinámica que enlaza ABS y BN para crear un sistema autorrevisable.

En la implementación ABS se emplea una plataforma como NetLogo para representar un ecosistema simplificado de reciclaje de residuos electrónicos. Los agentes siguen reglas de comportamiento que gobiernan sus decisiones, flujos de recursos y estrategias de disposición. Variables clave incluyen patrones de uso del consumidor, eficiencia de fabricación, tasa de recolección, eficiencia de reciclaje y valor de los materiales.

La red bayesiana construida modela las relaciones entre datos observables como tasas de generación de residuos electrónicos, volúmenes de reciclaje y precios de materiales, y los parámetros de la ABS. Las tablas de probabilidad condicional se estiman inicialmente con literatura y se actualizan dinámicamente mediante flujos de datos públicos, aplicando inferencia bayesiana para ajustar las creencias sobre los parámetros del sistema.

El bucle de calibración dinámica opera en cuatro pasos iterativos: inicialización de la ABS con estimaciones de la BN, ejecución de la simulación para generar datos sintéticos, comparación entre datos sintéticos y datos reales mediante una función de discrepancia como error absoluto medio MAE, y actualización de las probabilidades condicionales de la BN con la evidencia derivada de la discrepancia. Este proceso se repite de forma continua para refinar los parámetros y mejorar la exactitud predictiva.

Desde el punto de vista matemático la formulación es directa: el flujo de recursos de un agente depende de sus reglas de decisión y del estado del entorno, lo que se describe como Ri igual a f de Ai y Si. La actualización bayesiana sigue la regla P de parámetros dado datos proportional a verosimilitud por priori. La función de discrepancia MAE se usa para cuantificar el desajuste entre observaciones y simulación y guiar la actualización de la BN. Adicionalmente se puede aplicar una métrica compuesta tipo HyperScore para resumir la calidad del ajuste tras la calibración iterativa.

El diseño experimental se centra en un caso de estudio sobre residuos electrónicos en Estados Unidos utilizando datos históricos de agencias como la EPA y el Banco Mundial sobre precios de materiales. La plataforma de simulación permite ajustar parámetros con granularidad y comparar el marco dinámico frente a modelos de dinámica de sistemas tradicionales. La validación se realiza con conjuntos de datos retenidos para medir la distancia entre predicciones y resultados reales en métricas como tasas de reciclaje y rendimiento de recuperación de recursos.

Esta solución tiene aplicaciones prácticas y comerciales en varios sectores: empresas de gestión de residuos que optimizan rutas y operaciones de recolección, fabricantes de electrónica que diseñan productos para circularidad, y organismos reguladores que diseñan políticas de responsabilidad extendida del productor. Consultoras y proveedores de servicios podrán ofrecer análisis basados en datos para facilitar la transición hacia modelos de negocio circulares.

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En términos de escalabilidad la hoja de ruta contempla despliegues piloto a nivel de ciudad en 1 a 2 años, expansión regional en 3 a 5 años incorporando heterogeneidad tecnológica, y evolución hacia integración de cadenas globales en 5 a 10 años incluyendo factores ambientales y socioeconómicos. La arquitectura propuesta permite escalado horizontal en la nube y modularidad para añadir nuevos agentes, datos y indicadores sin rehacer el núcleo modelado.

Finalmente, este enfoque dinámico supera limitaciones de modelos estáticos al integrar aprendizaje continuo y datos en tiempo real, ofreciendo una herramienta valiosa para optimizar la economía circular. Q2BSTUDIO puede acompañar a organizaciones en la implementación completa del ciclo: desde el diseño de la simulación ABS y la BN hasta el despliegue seguro en entornos cloud y la entrega de dashboards de inteligencia de negocio con power bi para la toma de decisiones operativas y estratégicas.

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