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Combinando rede-autômato e redes neurais para análise de dados

Processo: 23/07241-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2023
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2024
Área do 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)

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