Desenvolvimento de estratégias de controle local para a dinâmica de sistemas auto-organizados

• Processo: 23/15040-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2029
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Áreas Clássicas de Fenomenologia e suas Aplicações
• Pesquisador responsável: Everton Santos Medeiros
• Beneficiário: Everton Santos Medeiros
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: André Luís Prando Livorati ; Edson Denis Leonel ; Iberê Luiz Caldas ; Ulrike Feudel
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/05968-0 - Ressonância em sistemas interconectados com escalas de tempo heterogêneas, BP.IC
• Assunto(s): Sistemas dinâmicos não lineares Sistemas dissipativos Transição de fase Simulação por computador
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Simulação de computador | Sistemas Dissipativos | Sistemas Não-lineares | Transição de fase | Sistemas dinâmicos não-lineares

Resumo

Na natureza, a notável eficiência com que alguns grupos de seres vivos se auto-organizam, formando sistemas capazes de resolver problemas coletivamente, inspirou esforços científicos para replicar esta capacidade de auto-organização em versões artificiais de tais sistemas. Foram feitos progressos significativos na compreensão de como tal comportamento coletivo auto-organizado emerge de mecanismos que asseguram a coesão, separação e alinhamento dos elementos. No entanto, o desenvolvimento de estratégias locais para controlar externamente estes sistemas auto-organizados permanece limitado. Para atender a essa necessidade, utilizamos ferramentas computacionais e analíticas para examinar vários aspectos estruturais e dinâmicos de estados coletivos auto-organizados. Nosso objetivo é formular novas estratégias de controle que possam transferir o comportamento coletivo desses sistemas para um estado desejado, intervindo apenas localmente em seus elementos. Para atingir esse objetivo, empregamos modelos matemáticos de sistemas auto-organizados em alta dimensão, considerando de forma abrangente as características dos elementos, incluindo inércia, relações de admissão e dissipação de energia, e interações. Neste contexto, a nossa estratégia de controle se destaca por aproveitar a resposta interna não-linear dos sistemas estudados, que dá origem a diversos fenômenos como multiestabilidade, bacias de atração com fronteiras fractais, criticalidades, dependência não-trivial às fases de oscilações e sensibilidade aos parâmetros do sistema. Todos esses fenômenos são valiosos para a controlabilidade, mas permanecem amplamente inexplorados para o controle de sistemas auto-organizados em geral. Portanto, as estratégias de controle aqui propostas introduzem novas perspectivas para regular o movimento coletivo de sistemas artificiais e até mesmo intervir em sistemas naturais. Além disso, embora desenvolvamos controle para sistemas coletivos no espaço de estados físico, nossas principais proposições também podem ser aplicáveis a intervenções locais em sistemas com espaços de estado alternativos. Por exemplo, esses princípios podem ser usados para intervir em espécies-chave de ecossistemas, estabilizando assim teias alimentares complexas, cadeias de abastecimento que são críticas para garantir crescimento urbano sustentável e vias químicas celulares específicas para prevenir a morte celular. (AU)

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)

ABREU, CARLOS E. P.; HERMES, JOELSON D. V.; DA COSTA, DIOGO RICARDO; MEDEIROS, EVERTON S.; MEDRANO, T. RENE O.. Extreme fractal dimension at periodicity cascades in parameter spaces. PHYSICAL REVIEW E, v. 110, n. 3, p. 5-pg., 2024-09-11. (23/15040-0)

ROSSI, KALEL L.; MEDEIROS, EVERTON S.; ASHWIN, PETER; FEUDEL, ULRIKE. Transients versus network interactions give rise to multistability through trapping mechanism. Chaos, v. 35, n. 3, p. 15-pg., 2025-03-01. (23/15040-0)