Modelando o conhecimento por redes complexas

• Processo: 21/07112-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Luciano da Fontoura Costa
• Beneficiário: Matheus da Silva Fonseca
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento, AP.TEM
• Assunto(s): Biologia de sistemas Mecânica quântica Redes complexas Modelagem Conhecimento Fronteiras
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Conhecimento | fronteiras | Modelagem | redes-complexas | Redes Complexas

Resumo

Um dos principais aspectos que torna a ciência tão eficiente no entendimento da realidade é a modelagem matemática, ou seja, o processo de representação de sistemas reais por meio de abstrações lógico-matemáticas. Entre essas abstrações estão os grafos, essenciais no estudo de redes complexas, área esta que teve grandes avanços nas últimas décadas graças à sua versatilidade nas mais diversas aplicações e aos continuados desenvolvimentos dos meios computacionais. Virtualmente é possível modelar qualquer sistema discreto por meio de uma rede. Exemplos incluem sistemas biológicos, relacionamentos e conhecimento. Neste projeto, inspirado no trabalho de Silva et all. (2010), pretende-se modelar o conhecimento das ciências físicas com ênfase no estudo de suas fronteiras. Para tanto, serão criadas e analisadas diversas redes de conhecimento que representem subáreas amplas, como eletromagnetismo, mecânica quântica, entre outras, e então estimar suas bordas utilizando-se de conceitos de redes complexas, em particular a medida chamada acessibilidade. As motivações desta pesquisa incluem entender melhor o inter-relacionamento entre as subáreas consideradas e identificar as fronteiras do conhecimento atual. (AU)