| Processo: | 22/01935-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Vigência (Início): | 01 de junho de 2022 |
| Vigência (Término): | 30 de novembro de 2024 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física |
| Pesquisador responsável: | Odemir Martinez Bruno |
| Beneficiário: | João Pedro do Valle Alvarenga |
| Instituição Sede: | Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 18/22214-6 - Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico, AP.TEM |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 23/04172-2 - Redes adversárias generativas em sistemas caóticos, BE.EP.MS |
| Assunto(s): | Caos Reconhecimento de padrões Redes complexas Teoria do caos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Caos | Geradores de Números Pseudo-Aleatórios | Mapas iterativos | Reconhecimento de Padrões | Redes Complexas | Teoria do Caos |
Resumo Os mapas de recorrência em regime caótico podem ser tanto uma fonte de entropia (um gerador de números pseudo-aleatórios) quanto um campo de treinamento para reconhecimento de padrões. Ambos os conceitos estão intimamente correlacionados. Motivado por esta intima relação, o projeto de pesquisa trata-se tanto no estudo de geração de números pseudo-aleatórios por mapas de recorrência em regime caótico quanto no reconhecimento de padrões e a previsibilidade destes números gerados. Para isso, dois principais métodos serão utilizados para geração de números pseudo-aleatórios a partir do caos: o método deep-zoom e a composição de mapas. E, para o reconhecimento de padrões, faremos abordagem por redes complexas, rede-autômato e redes neurais recorrentes. | |
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