Reconstrução de Sistemas Complexos a partir de Dados

• Processo: 18/22503-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Brasil
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Tiago Pereira da Silva
• Beneficiário: Tiago Pereira da Silva
• Pesquisador visitante: Marcel Novaes
• Instituição do Pesquisador Visitante: Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Instituto de Física, Brasil
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Sistemas dinâmicos Redes complexas Dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dados | Redes Complexas | Sistemas Dinamicos

Resumo

Esta proposta aborda o problema de prever a ocorrência de mudanças repentinas de comportamento em sistemas complexos a partir de dados. Tais mudanças abruptas no comportamento são conhecidas como transições críticas e são observadas na ecologia, neurociência, medicina e tecnologia. A teoria matemática tradicional falha em abordar esses novos desafios, pois esses sistemas complexos têm um comportamento global selvagem. Os resultados recentes do supervisor e colaboradores explicam como as interações afetam o sistema e abrem a possibilidade de prever transições críticas, reconstruindo a dinâmica de rede a partir dos dados. Isto dá uma oportunidade única para resolver o grande problema abertoReconstrução da dinâmica de rede a partir de dados. Como entendemos as propriedades emergentes da rede, a partir de uma única série temporal, podemos fazer engenharia reversa do problema e obter um modelo a partir dos dados. Assim, podemos prever transições críticas de dados que seriam impossíveis de outra forma.Isso leva a um grande avanço e fornece modelos para entender as transições críticas e, assim, desenvolver estratégias para ajudar a evitar catástrofes. Por meio de uma rede de colaboradores, aplicaremos a abordagem de reconstrução à neurociência e engenharia. (AU)