Modelos Baseados em Agentes e Inteligência Artificial: Uma Abordagem para Análise dos Impactos Socioeconômicos das Mudanças Climáticas

• Processo: 24/22151-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Crescimento, Flutuações e Planejamento Econômico
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Rosangela Ballini
• Beneficiário: Nikolas Alexander Van de Bilt Schiozer
• Instituição Sede: Instituto de Economia (IE). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)
• Vinculado ao auxílio: 20/09838-0 - BI0S - Brazilian Institute of Data Science, AP.PCPE
• Assunto(s): Bolsa de mercadorias Inteligência artificial Aprendizado computacional Modelos baseados em agentes
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Commodities | Inteligência Artificial | machine learning | Macroeconomia Brasileira | Modelos Baseados em Agentes | Políticas econômicas | Dinâmica Macroeconômica e Modelagem Computacional

Resumo

A pesquisa tem como objetivo desenvolver um modelo macroeconômico baseado em agentes para analisar os efeitos de choques climáticos nos setores de commodities, além de testar políticas para reduzir a volatilidade econômica. A pesquisa inclui a análise de séries temporais da economia brasileira, a modelagem de setores como energia elétrica e agricultura, e a proposição de políticas econômicas para mitigar impactos climáticos. O modelo será calibrado e validado por meio de técnicas de machine learning. Com o desenvolvimento da modelagem para avaliar os impactos das mudanças climáticas em variáveis socioeconômicas, a proposta integra duas das áreas estratégicas do Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial - Brazilian Institute of Data Science (BI0S): a trilha Métodos e a trilha Agro.