Modelagem preditiva da estrutura e da dinâmica de redes complexas usando métodos de aprendizado de máquina

Resumo

Redes complexas servem como uma representação das estruturas intricadas encontradas em sistemas complexos, desde interações biológicas até conexões sociais. O estudo dessas redes ganhou importância significativa nas últimas décadas, possibilitando a modelagem de estruturas organizacionais e processos dinâmicos em diversos sistemas. Nos últimos anos, houve um crescente interesse em aplicar métodos de aprendizado de máquina para identificar padrões de conexões dentro de redes e prever processos dinâmicos. Particularmente, pesquisas têm demonstrado que a análise da estrutura de uma rede nos permite inferir o tamanho de surtos de doenças infecciosas e o nível de sincronização de redes. A fim de explorar essas análises, colaboramos com o Instituto de Biocomputação e Física de Sistemas Complexos da \textit{Universidad de Zaragoza}. Para fortalecer essa colaboração, convidamos o Professor Yamir Moreno para visitar o grupo de Sistemas Complexos no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP). O projeto atual delineia as principais atividades a serem desenvolvidas durante a visita do Professor Yamir Moreno ao ICMC-USP. Os objetivos incluem a conclusão de trabalhos em andamento e a exploração de novos projetos por meio de discussões aprofundadas e troca de conhecimento. (AU)