Combinando rede-autômato e redes neurais para análise de dados

• Processo: 23/07241-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
• Acordo de Cooperação: Research Foundation - Flanders (FWO)
• Pesquisador responsável: Odemir Martinez Bruno
• Beneficiário: Gilberto Medeiros Nakamura
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/08325-2 - Análise de autômato de rede (network automata) como modelo para processos naturais e biológicos, AP.R
• Assunto(s): Computação científica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | Autômato celular | Inteligência Artificial | Redes Complexas | Redes neurais | Sistemas Complexos | análise de dados

Resumo

Este projeto de pos-doutorado, a ser executado no Grupo de Computação Científica (SCG), visa aproveitar a sinergia entre autômatos celulares, aprendizado de máquina e redes complexas para avançar nas técnicas de análise de dados e reconhecimento de padrões. O objetivo principal é criar ferramentas inovadoras para caracterizar e extrair métricas significativas de redes complexas, utilizando autômatos de rede e redes neurais, para revelar o comportamento latente dos dados. O projeto ainda se esforça para identificar as medidas mais informativas por meio de tarefas de reconhecimento de padrões, delineando os descritores ótimos. Duas metas principais são a investigação e a proposta de modelos de autômatos de rede para caracterizar a evolução dinâmica da rede, e o desenvolvimento de técnicas baseadas em modelos de redes neurais para aprender recursos de redes complexas e sua evolução dinâmica. As descobertas do projeto têm vasto potencial de aplicação, oferecendo contribuições substanciais para o reconhecimento de padrões, ciência de dados e compreensão de processos epidêmicos e sociais, melhorando assim a tomada de decisões em vários domínios. (AU)