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Predição e inferência em sistemas complexos

Processo: 19/23293-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2020 - 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)

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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)
ALVES, CAROLINE L.; PINEDA, ARUANE M.; ROSTER, KIRSTIN; THIELEMANN, CHRISTIANE; RODRIGUES, FRANCISCO A.. EEG functional connectivity and deep learning for automatic diagnosis of brain disorders: Alzheimer's disease and schizophrenia. JOURNAL OF PHYSICS-COMPLEXITY, v. 3, n. 2, p. 13-pg., . (19/23293-0, 19/26595-7, 19/22277-0)
DE ARRUDA, GUILHERME FERRAZ; JEUB, LUCAS G. S.; MATA, ANGELICA S.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; MORENO, YAMIR. From subcritical behavior to a correlation-induced transition in rumor models. NATURE COMMUNICATIONS, v. 13, n. 1, p. 10-pg., . (19/23293-0, 13/07375-0)
MARTINEZ-MARTINEZ, C. T.; MENDEZ-BERMUDEZ, J. A.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; ESTRADA, ERNESTO. Nonuniform random graphs on the plane: A scaling study. PHYSICAL REVIEW E, v. 105, n. 3, p. 13-pg., . (19/23293-0)
VENTURA, PAULO CESAR; ALETA, ALBERTO; RODRIGUES, FRANCISCO A.; MORENO, YAMIR. Epidemic spreading in populations of mobile agents with adaptive behavioral response. CHAOS SOLITONS & FRACTALS, v. 156, p. 10-pg., . (19/11183-5, 16/24555-0, 19/23293-0, 13/07375-0)
ALEXANDRE, MICHEL; DE MORAES, KAUE L.; RODRIGUES, FRANCISCO A.. isk-dependent centrality in the Brazilian stock marke. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 10, n. 1, . (19/23293-0)
ALVES, LUIZ G. A.; MANGIONI, GIUSEPPE; RODRIGUES, FRANCISCO A.; PANZARASA, PIETRO; MORENO, YAMIR. The rise and fall of countries in the global value chains. SCIENTIFIC REPORTS, v. 12, n. 1, p. 14-pg., . (19/23293-0)
LOTFI, NASTARAN; RODRIGUES, FRANCISCO A.. On the effect of memory on the Prisoner?s Dilemma game in correlated networks. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 607, p. 7-pg., . (19/23293-0, 13/07375-0, 20/08359-1)
VENTURA, PAULO CESAR; MORENO, YAMIR; RODRIGUES, FRANCISCO A.. Role of time scale in the spreading of asymmetrically interacting diseases. PHYSICAL REVIEW RESEARCH, v. 3, n. 1, . (16/24555-0, 13/07375-0, 19/11183-5, 19/23293-0)
ALEXANDRE, MICHEL; SILVA, THIAGO CHRISTIANO; CONNAUGHTON, COLM; RODRIGUES, FRANCISCO A.. The drivers of systemic risk in financial networks: a data-driven machine learning analysis. CHAOS SOLITONS & FRACTALS, v. 153, n. 1, . (19/23293-0)
SILVA, JOSE CARLOS M.; SILVA, DIOGO H.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; FERREIRA, SILVIO C.. Comparison of theoretical approaches for epidemic processes with waning immunity in complex networks. PHYSICAL REVIEW E, v. 106, n. 3, p. 9-pg., . (21/00369-0, 13/07375-0, 19/23293-0)
VENTURA, PAULO CESAR; ALETA, ALBERTO; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; MORENO, YAMIR. Modeling the effects of social distancing on the large-scale spreading of diseases. EPIDEMICS, v. 38, p. 13-pg., . (19/11183-5, 19/23293-0, 16/24555-0)
ALVES, CAROLINE L.; CURY, RUBENS GISBERT; ROSTER, KIRSTIN; PINEDA, ARUANE M.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; THIELEMANN, CHRISTIANE; CIBA, MANUEL. Application of machine learning and complex network measures to an EEG dataset from ayahuasca experiments. PLoS One, v. 17, n. 12, p. 26-pg., . (19/22277-0, 19/23293-0, 19/26595-7)
VENTURA, PAULO C.; TOKUDA, ERIC K.; COSTA, LUCIANO DA F.; RODRIGUES, FRANCISCO A.. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. CHAOS SOLITONS & FRACTALS, v. 167, p. 8-pg., . (19/01077-3, 19/23293-0, 15/22308-2, 16/24555-0)
ALEXANDRE, M.; XAVIER, F.; SILVA, T.; RODRIGUES, F.. The determinants of the individual nestedness contribution in financial systems. EPL, v. 141, n. 4, p. 8-pg., . (19/23293-0)
ALVES, CAROLINE L.; TOUTAIN, THAISE G. L. DE O.; AGUIAR, PATRICIA DE CARVALHO; PINEDA, ARUANE M.; ROSTER, KIRSTIN; THIELEMANN, CHRISTIANE; PORTO, JOEL AUGUSTO MOURA; RODRIGUES, FRANCISCO A.. Diagnosis of autism spectrum disorder based on functional brain networks and machine learning. SCIENTIFIC REPORTS, v. 13, n. 1, p. 20-pg., . (19/26595-7, 19/23293-0, 19/22277-0)

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