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

Processo:24/02322-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
Data de Início da vigência: 12 de maio de 2024
Data de Término da vigência: 25 de maio de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
Pesquisador responsável:Francisco Aparecido Rodrigues
Beneficiário:Francisco Aparecido Rodrigues
Pesquisador visitante:Yamir Moreno Vega
Instituição do Pesquisador Visitante: Universidad de Zaragoza , Espanha
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:São Carlos
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Aprendizado computacional  Redes complexas  Sistemas complexos  Mecânica estatística 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Modelagem de Epidemias | Redes Complexas | Sistemas Complexos | Mecânica Estatística

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)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas
(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)
RODRIGUES, FRANCISCO A.; PERON, THOMAS; CONNAUGHTON, COLM; KURTHS, JURGEN; MORENO, YAMIR. A machine learning approach to predicting dynamical observables from network structure. PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY A-MATHEMATICAL PHYSICAL AND ENGINEERING SC, v. 481, n. 2306, p. 12-pg., . (24/02322-0, 15/50122-0, 20/09835-1, 23/07481-6, 13/07375-0)
SALLUM, LORIZ FRANCISCO; ALVES, CAROLINE L.; TOUTAIN, THAISE G. L. DE O.; PORTO, JOEL AUGUSTO MOURA; THIELEMANN, CHRISTIANE; RODRIGUES, FRANCISCO A.. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. CHAOS SOLITONS & FRACTALS, v. 194, p. 16-pg., . (13/07375-0, 24/02322-0, 20/09835-1)