Dinâmica de sistemas não lineares através de aprendizado de máquina

Resumo

Com a crescente disponibilidade de dados de sistemas reais em áreas como biologia, sociologia, física, medicina e economia, uma expansão proporcional dos estudos de redes complexas possibilitou o surgimento de inúmeras técnicas de análise e previsão de sistemas dinâmicos reais, como é feito para o estudo de propagação de informações e de epidemias em redes sociais. Em paralelo, e seguindo um ritmo igualmente acelerado de expansão, avanços consideráveis vêm sendo realizados na área de aprendizado de máquina, atualmente muito bem estabelecida tanto dentro quanto fora do meio acadêmico. Neste projeto de doutorado, será realizada a conexão destas duas grandes áreas no contexto de sincronização de sistemas não lineares, utilizando o método de reservoir computing para construir as redes neurais que serão aplicadas para a modelagem de sistemas reais. O resultado deste estudo permitirá a reconstrução da dinâmica desses sistemas, com enfoque que se dará na extração de características estruturais da rede que permitam a investigação de fenômenos de sincronização e de propagação de informação.