Predição e inferência em sistemas complexos

• Processo: 19/23293-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
• Pesquisador responsável: Francisco Aparecido Rodrigues
• Beneficiário: Francisco Aparecido Rodrigues
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes complexas Sistemas complexos Predição Inferência Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Redes Complexas | Sistemas Complexos | Redes Complexas

Resumo

Sistemas complexos são formados por partes discretas que interagem de forma não linear, sendo a internet, redes sociais e ecossistemas, alguns exemplos de tais sistemas. Um dos grandes desafios no estudo desses sistemas é tentar prever como a sua estrutura, representada por redes complexas, influencia processos dinâmicos, tal como a propagação de informação ou sincronização de osciladores. Nesse projeto, propomos considerar métodos de aprendizado de máquina e estatística para realizar a previsão e inferência de processos dinâmicos em redes. Basicamente, vamos considerar métodos de inferência Bayesiana para determinar quais propriedades da rede mais influenciam processos dinâmicos, incluindo propagação de epidemias e sincronização de osciladores acoplados. Métodos de aprendizado de máquina serão empregados para realizar a previsão de tais processos. Aplicações, que incluem predição de links, diagnóstico de doenças metais e propagação de doenças infecciosas também serão consideradas nesse projeto. Os estudos propostos aqui deverão fornecer uma nova visão sobre a área de Sistemas Complexos e criar um novo campo de estudo que inclui o uso de métodos de Aprendizado de Máquinas e Estatística na modelagem e predição de Sistemas Complexos. (AU)

Publicações científicas

(15)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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