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Modelação Computacional de Sistemas
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A Modelação Computacional de Sistemas (MCS) é um campo vasto que engloba uma variedade de tópicos e abordagens, dependendo da natureza do sistema a ser modelado e do objetivo do trabalho de investigação.
Modelação Computacional de Sistemas Económicos e Sociais: A modelação computacional de sistemas sociais é uma abordagem interdisciplinar que utiliza técnicas computacionais para simular e analisar comportamentos, interações, e fenômenos dentro de sociedades e grupos humanos. Essa abordagem permite aos pesquisadores entender melhor como os padrões sociais emergem de interações individuais, prever o impacto de políticas, e explorar cenários futuros. Permite entender a Complexidade Social através da simulação a dinâmica de interações sociais para entender como comportamentos complexos emergem de regras simples. Permite avaliar o impacto potencial de políticas públicas em diversos aspetos da sociedade, incluindo economia, saúde, educação, e meio ambiente. Possibilita a projeção de cenários futuros com base em tendências atuais, ajudando na tomada de decisões estratégicas e no planeamento de longo prazo e possibilita a investigação da propagação de informações, opiniões, e comportamentos dentro de redes sociais, incluindo a formação de consensos e a disseminação de inovações.
Inteligência Artificial e Machine Learning para Modelação de Sistemas: A aplicação de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem Automática (Machine Learning) na modelação de sistemas representa um avanço significativo na forma como compreendemos e simulamos a complexidade em diversos domínios, desde sistemas naturais até sistemas criados pelo homem. Estas tecnologias oferecem métodos poderosos para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões, fazer previsões e otimizar processos. Aplicação de técnicas de IA para melhorar a modelação de sistemas complexos, incluindo aprendizagem profunda para previsão e análise de dados de simulação é hoje em dia uma das mais avançadas propostas de investigação. A utilização de Machine Learning para prever futuras ocorrências com base em dados históricos, essencial em economia, meteorologia, e planeamento de recursos; o uso de algoritmos de IA para encontrar soluções ótimas ou quase ótimas para problemas complexos, como na logística, design de redes, e gestão de energia; a modelação de sistemas ecológicos, redes de tráfego, ou sistemas sociais, onde IA e Machine learning podem ajudar a entender comportamentos emergentes e dinâmicas de sistemas; a identificação de padrões não usuais em dados, que pode indicar fraudes, falhas em sistemas, ou eventos raros em monitoramento ambiental, são tudo técnicas onde a IA e a Aprendizagem Automática (Machine Learning) podem contribuir.
Modelação Baseada em Agentes: A modelação baseada em agentes (Agent-Based Modeling - ABM) é uma classe de simulações computacionais que imita o comportamento de sistemas complexos a partir das interações de agentes autónomos dentro de um ambiente definido. Esta abordagem oferece uma poderosa ferramenta para entender a dinâmica emergente de sistemas em várias áreas, como economia, ecologia, sociologia, ciência política, engenharia e saúde pública. Um dos conceitos-chave da modelação baseada em agentes é a emergência, onde padrões complexos e fenómenos sistémicos surgem das interações locais entre agentes e entre agentes e o ambiente. Desta forma permite a análise de como comportamentos simples ao nível individual podem levar a resultados complexos e muitas vezes inesperados em nível do sistema.
Modelação de Redes Complexas: A modelação de redes complexas é um campo de estudo interdisciplinar que se dedica a entender, descrever e prever o comportamento e as características de redes que apresentam estruturas e padrões complexos. Estas redes podem ser encontradas em uma vasta gama de sistemas, incluindo redes sociais, redes biológicas (como as redes neurais e as redes de interações entre proteínas), redes tecnológicas (como a internet e redes de distribuição de energia), e muito mais.
