Robustez de Redes Complexas: Uma Abordagem Usando Métodos de Aprendizado de Máquina

• Processo: 25/11306-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Francisco Aparecido Rodrigues
• Beneficiário: Loriz Francisco Sallum
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC)
• Vinculado ao auxílio: 20/09835-1 - IARA - Inteligência Artificial Recriando Ambientes, AP.PCPE
• Assunto(s): Cidades inteligentes Redes complexas Resiliência Robustez
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cidades Inteligentes | Redes Complexas | Redes Neurais Profundas | resiliência | Robustez | Vulnerabilidade estrutural | Redes complexas

Resumo

Este projeto de pesquisa propõe uma investigação abrangente e inovadora sobre a robustez e resiliência de redes complexas, áreas de crescente importância no estudode sistemas complexos, com aplicações em redes de transportes, dados e de energia elétrica. O objetivo é desenvolver métodos teóricos e computacionais para analisar e aprimorar a robustez e a resiliência dessas redes, explorando técnicas avançadas de predição, análise topológica e resiliência em redes com diferentes topologias. A pesquisa se concentrará no uso de aprendizado de máquina, com destaque para redesneurais, para prever o comportamento de redes complexas sob diferentes condições e identificar pontos críticos de falha. O projeto buscará investigar como a estrutura das redes impacta sua capacidade de se manter estável frente a falhas e perturbações, propondo soluções que otimizem o desempenho e a resiliência das redes. A principalinovação deste trabalho reside na integração entre o estudo da topologia das redes e o uso de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais profundas, para prever comportamentos críticos e pontos de vulnerabilidade. Serão desenvolvidos modelos que permitirão não apenas identificar áreas sensíveis em redes com diferentes características, mas também propor novas estratégias para mitigarfalhas e otimizar o funcionamento das mesmas. Em termos de aplicações, este projeto visa contribuir significativamente para a ciência de redes complexas, propondo novas abordagens para prever e fortalecer a robustez em redes de infraestrutura, dados e sociais, possibilitando uma nova compreensão de sua resiliência diante de choquesinternos e externos. No contexto de cidades inteligentes, este projeto busca aplicar osavanços no estudo da robustez de redes complexas para resolver desafios urbanos fundamentais. Redes de transporte, energia e comunicação são componentes centrais das cidades inteligentes, e sua interdependência demanda estratégias robustas e resilientes para garantir o funcionamento contínuo e eficiente. Por meio de métodos baseadosem aprendizado de máquina, espera-se identificar vulnerabilidades críticas nessas redes e propor soluções que aumentem a sustentabilidade e a confiabilidade dos serviços urbanos. Assim, o projeto tem como objetivo não apenas avançar na compreensão teórica de redes complexas, mas também fornecer ferramentas práticas que apoiem odesenvolvimento de cidades inteligentes mais funcionais, resilientes e sustentáveis.