En este trabajo enfrentamos el problema de la separación de información estocástico-determinista y la construcción de modelos a partir de series de tiempo empíricas, implementando ideas provenientes de la inteligencia artificial en los métodos y conceptos de dinámica no-lineal y dinámica estocástica. Construimos un “tejido” de métodos interconectados enfocándolos hacia el pre-procesamiento, caracterización y modelamiento de series de tiempo. Las relaciones e interconexión entre los diferentes métodos se implementa mediante criterios estáticos y dinámicos, los cuales permiten una evolución hacia un estado óptimo de tratamiento de la información disponible del sistema bajo estudio y representada en la serie de tiempo. La estructura de las conexiones entre los diferentes métodos implementados en rutinas, que proporciona los recursos para la auto-organización del acercamiento propuesto, depende de la definición de los criterios estáticos y dinámicos, los cuales deciden cuando una conexión es permitida o no y en qué condiciones. Los criterios estáticos, de carácter general, como los dinámicos, de carácter particular, permiten tomar decisiones dependientes de la aplicación .

We study the problem of separating the stochastic and deterministic information and modelling starting from empirical time series, working with concepts and methods inspired from Artifitial Intelligence. We construct a “weave” of interwoven methods with the aim of pre-processing, characterizing and modelling data from time series. The relations between methods depend on dynamical and static criteria, which allow for an evolution to an optimal analysis state of the available information. The structure of the connections between the different methods, fundamental for the auto-organization of our approach, depends on the definition of the criteria, which decide when is a connection allowed and the corresponding conditions.