Métodos metaheurísticos e numéricos para estimação de parâmetros e análise espacial em modelos epidemiológicos e de dinâmica de populações

• Processo: 22/16196-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2026
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Pedro Henrique Triguis Schimit
• Beneficiário: Pedro Henrique Triguis Schimit
• Instituição Sede: Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Campus Vergueiro. São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Fabio Henrique Pereira ; Professor Mark Broom ; Sophie Vanwambeke ; Toshikazu Kuniya
• Assunto(s): Computação de alto desempenho COVID-19 Dinâmica de populações Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Computacão de Alto Desempenho | Covid-19 | Dinâmica populacional | Epidemiologia matemática | Jogos evolucionários | Redes Complexas | Análise Numérica e Simulação de Modelos Matemáticos para Biologia e Economia

Resumo

Muitos modelos matemáticos foram propostos durante a pandemia da COVID-19. Porém, muitos tinham em comum a dificuldade de se estimar uma parte do conjunto de parâmetros de entrada do modelo. Este projeto de pesquisa visa aprimorar a precisão dos modelos epidemiológicos existentes ao aplicar métodos metaheurísticos e numéricos para a estimação de parâmetros de entrada. Reconhecendo as limitações dos modelos matemáticos propostos durante a pandemia da COVID-19, busca-se desenvolver técnicas de calibração para modelos que analisam não apenas a disseminação de doenças entre humanos, mas também a movimentação e dispersão de vetores e animais hospedeiros. Com isso, respostas à uma crise de saúde pública com base em simulações podem ser mais rápidas e assertivas. O escopo deste estudo abrange doenças transmitidas tanto por mosquitos quanto por carrapatos, assim como aquelas propagadas por contato direto ou proximidade entre indivíduos. Em relação às enfermidades veiculadas por mosquitos, haverá uma ênfase particular nos ambientes urbanos, dada a relevância do problema da dengue no contexto brasileiro. Além disso, os dados recolhidos e os padrões identificados serão compartilhados com a comunidade acadêmica, ampliando o alcance e a utilidade potencial dos resultados do projeto. (AU)