A modelagem baseada em agentes modela sistemas como uma interação entre diferentes unidades ou agentes. Um exemplo seria algo como SimCity. Em uma revisão em Annals of Botany Revisão de Zhang e DeAngelis Modelagem Baseada em Agentes no Contexto de Modelos Funcionais-Estruturais de Plantas. Ao modelar uma única planta, os agentes são blocos de construção ou metâmeros, que interagem para construir a planta.

“O ABM nos níveis de população e comunidade visa prever a população de plantas ou a dinâmica da comunidade, modelando várias plantas individuais (agentes) que interagem com seu ambiente e entre si”, escrevem Zhang e DeAngelis. “Cada agente possui um conjunto de variáveis ​​de estado, que podem incluir idade, tamanho, condição e localização espacial, bem como adaptações, que podem incluir tanto traços fisiológicos quanto traços comportamentais. Isso é crítico porque as características das plantas desempenham um papel crucial na ecologia vegetal, determinando o sucesso ou o fracasso das espécies em um determinado ambiente. Essas características governam o crescimento, reprodução, dispersão, alocação de nutrientes e energia de um indivíduo e mortalidade em relação a fatores ambientais”.

“As características podem variar entre os indivíduos devido à variação genética, mas também podem mudar ao longo do tempo devido à ontogenia e à plasticidade. Os ABMs diferem da população de equação diferencial (DE) e dos modelos de estrutura de tamanho do modelo de matriz (MM), nos quais uma descrição de cima para baixo é imposta às populações por meio de parâmetros no nível da população (ou seja, taxas de natalidade e mortalidade no nível da população). Os ABMs são modelos de baixo para cima, de modo que os comportamentos no nível da população emergem das interações que os indivíduos autônomos têm entre si e com seu ambiente. O número de atributos de nível individual que um indivíduo pode ter em um ABM é praticamente ilimitado, em contraste com os modelos de populações DE ou MM, nos quais é difícil incluir mais do que alguns atributos.”

Zhang e DeAngelis fornecem exemplos de aplicações para modelos baseados em agentes de consórcio de plantas, invasões de plantas, controle de ervas daninhas e efeitos das mudanças climáticas, entre outros exemplos.

“No total, os ABMs de plantas cobrem uma grande variedade de estilos, níveis de detalhes e aplicações, portanto não há uma maneira fácil de classificá-los em um pequeno número de eixos. No entanto, todos os ABMs podem ser vistos em termos de duas escalas espaciais, sua escala de resolução espacial e a escala de extensão espacial.” escrever Zhang e De Angelis.

Zhang e DeAngelis destacam as direções futuras da Modelagem Baseada em Agentes. O aumento da disponibilidade de dados no nível da planta, bem como o aumento do poder computacional, podem oferecer oportunidades em escala muito pequena, integrando micróbios e expandindo para melhores mudanças de modelo no nível da paisagem. “Também é crucial integrar a biodiversidade e o ecossistema na ecologia vegetal”, concluem Zhang e DeAngelis. "Como afirmado em Grimm et al. (2017), os cientistas da próxima geração devem incluir a abordagem baseada no indivíduo em seu kit de ferramentas e se concentrar em abordar sistemas reais, desenvolvendo teoria para comportamentos individuais detalhados o suficiente para reproduzir e explicar os padrões observados no nível do sistema. Se algumas ou todas essas tendências puderem ser aceleradas, a próxima década no ABM de fábrica será muito empolgante.”