Busca avançada
Ano de início
Entree

Abordagem de redes complexas em e-Science e dados dinâmicos

Processo: 15/08003-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2015
Vigência (Término): 01 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Luciano da Fontoura Costa
Beneficiário:Filipi Nascimento Silva
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):17/09280-7 - Investigando a estrutura e dinâmica de redes de informação, BE.EP.PD
Assunto(s):Mercado financeiro   Redes complexas   Estudos interdisciplinares   e-Science

Resumo

Uma nova perspectiva da ciência têm sido adotada por diversos pesquisadores ao redor do mundo. Conhecida como e-Science, esta nova abordagem cobre muitos paradigmas atuais do novo método científico, incluíndo técnicas interdisciplinares para resolver problemas complexos, métodos para análise e armazenamento eficiente de grandes quantidades de dados, assim como formas de entender e quantificar a própria estrutura das ciências. Ela vem sendo utilizada com a finalidade de organizar, visualizar e sumarizar dados e descobertas científicas de um diverso e grande conjunto de sistemas complexos. Dinâmicas em sistemas desta natureza apresentam grande dependência das intrincadas relações entre seus elementos, o que impossibilita o uso de técnicas reducionistas, onde subsistemas são isoladamente estudados para se entender o comportamento em escala global. Uma abordagem natural para estudar tais sistemas é através da teoria das redes. Muitos deles apresentam também características ou estruturas dinâmicas, como consequência há também a grande necessidade de novos métodos de modelagem e análise de redes complexas dinâmicas, que ainda são particularmente novas na literatura. Neste projeto, pretende-se explorar diversos sistemas reais complexos característicos da área de e-Science através de modelagem e representação por redes complexas dinâmicas, assim como desenvolver novas (e estender as já existentes) metodologias da área de teoria das redes. A abordagem interdisciplinar do projeto permitirá que diversos problemas reais sejam estudados, entre eles: a modelagem do mercado financeiro; caracterização de estruturas biológicas e de dados de expressão gênica; a sumarização automática científica e de eventos históricos; e a modelagem da estrutura do conhecimento. Para isso, pretende-se elaborar um conjunto de técnicas integradas que incluem visualização de dados, processamento de linguagem natural e métodos oriundos de redes complexas, como o mapeamento de redes nos espaços de medidas, modelagem de propriedades dinâmicas durante eventos de mudança de comportamento súbito (especificamente aplicado a dados envolvendo crises financeiras ou doenças crônicas em organismos) e modelagem de dinâmicas estocásticas. Espera-se que os resultados contribuam para que o arcabouço introduzido neste projeto seja incorporado ao fluxo de trabalho de pesquisadores de diversas áreas do conhecimento (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Un método computacional para mapear literatura científica 
Method uses computers to survey scientific literature 
Método usa computadores para levantar literatura científica 
Método usa computadores para levantar literatura científica 

Publicações científicas (14)
(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)
COMIN, CESAR H.; PERON, THOMAS; SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; COSTA, LUCIANO DA F. Complex systems: Features, similarity and connectivity. PHYSICS REPORTS-REVIEW SECTION OF PHYSICS LETTERS, v. 861, p. 1-41, MAY 25 2020. Citações Web of Science: 0.
SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F. Malleability of complex networks. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, AUG 2019. Citações Web of Science: 0.
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F. Connecting network science and information theory. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 515, p. 641-648, FEB 1 2019. Citações Web of Science: 0.
DOMINGUES, G. S.; SILVA, F. N.; COMIN, C. H.; COSTA, L. DA F. Topological characterization of world cities. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, AUG 2018. Citações Web of Science: 2.
LIMA, THALES S.; DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F. The dynamics of knowledge acquisition via self-learning in complex networks. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 2.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H. A pattern recognition approach to transistor array parameter variance. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 499, p. 176-185, JUN 1 2018. Citações Web of Science: 0.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H. Negative feedback, linearity and parameter invariance in linear electronics. ELECTRICAL ENGINEERING, v. 100, n. 2, p. 1159-1181, JUN 2018. Citações Web of Science: 1.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI NASCIMENTO; COMIN, CESAR H. Characterizing BJTs using the Early voltage in the forward active mode. INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS, v. 46, n. 4, p. 978-986, APR 2018. Citações Web of Science: 0.
DE ARRUDA, HENRIQUE FERRAZ; SILVA, FILIPI NASCIMENTO; MARINHO, VANESSA QUEIROZ; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. Representation of texts as complex networks: a mesoscopic approach. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 6, n. 1, p. 125-144, FEB 2018. Citações Web of Science: 3.
BURKE, PAULO E. P.; COMIN, CESAR H.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F. Biological network border detection. INTEGRATIVE BIOLOGY, v. 9, n. 12, p. 947-955, DEC 2017. Citações Web of Science: 1.
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R. Knowledge acquisition: A Complex networks approach. INFORMATION SCIENCES, v. 421, p. 154-166, DEC 2017. Citações Web of Science: 13.
CORREA, JR., EDILSON A.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R. Patterns of authors contribution in scientific manuscripts. Journal of Informetrics, v. 11, n. 2, p. 498-510, MAY 2017. Citações Web of Science: 8.
SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F. Seeking maximum linearity of transfer functions. Review of Scientific Instruments, v. 87, n. 12 DEC 2016. Citações Web of Science: 2.
SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; BARDOSOVA, MARIA; COSTA, LUCIANO DA F.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N. Using network science and text analytics to produce surveys in a scientific topic. Journal of Informetrics, v. 10, n. 2, p. 487-502, MAY 2016. Citações Web of Science: 25.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.