Fernando Fagundes Ferreira.

A proposta aborda dois temas interligados: o comportamento coletivo em sistemas biológicos, ecológicos e sociais, e o impacto das variações ambientais em processos evolutivos e ecológicos. O primeiro tema explora como interações individuais geram padrões complexos, aplicando técnicas de mecânica estatística e métodos computacionais para analisar fenômenos sociais, como formação de opiniões, difusão de inovações e dinâmica de mercados.O segundo tema foca no papel das mudanças ambientais em processos ecológicos e evolutivos, com implicações práticas, como bioconservação, mitigação de riscos de extinção e manutenção da diversidade, incluindo aplicações na agricultura e economia. Este estudo visa desenvolver estratégias para enfrentar desafios como mudanças climáticas e degradação ambiental.

A proposta do projeto consiste no estudo do comportamento de sistemas dinâmicos formada por osciladores acoplados em redes multicamadas conectadas entre si. Este estudo visa desenvolver métodos de análise em que consideramos a possibilidade de acoplamentos dependentes do tempo, bem como a presença de variáveis com atrasos. Entre os métodos de análise que será desenvolvido, destacam-se o método de controle ótimo que consideram a energia e também método para análise de como a função de estabilidade mestre. Os comportamentos do sistema dinâmico são estudados através de séries temporais ou sinais que podem exibir uma pletora de padrões, como sincronização de fase, sincronização quenched ou quimeras. De forma complementar, aqui também será endereça a análise dos sinais gerados por sistemas dinâmicos complexos a partir de uma abordagem livre de modelo, ou seja, por métodos computacionais como aprendizado de máquina profundo. Estes métodos podem ajudar a reconstruir modelos ou a ampliar o horizonte de previsibilidade do sinal. Assim, a proposta pretende gerar ferramentas para que se possam fazer aplicações tanto teóricas quanto empíricas no contexto de sistemas complexos, com foco em sistemas físicos e biológicos. Como impacto, esperamos contribuir com métodos que ajudem na previsão e no controle de sistemas não lineares com relevância ou aplicação em física e medicina.

A busca de leis estatísticas que descrevem o comportamento social humano é provavelmente uma das tarefas mais ambiciosas da ciência. De fato, a própria ideia de uma sociologia matemática foi introduzida originalmente na trilogia clássica Fundação de Asimov, estando pois ao par com as tecnologias futuristas vislumbradas pela ficção científica. Como muitas daquelas visões, especialmente as referentes à inteligência artificial, a matematização das ciências sociais deverá alcançar a maturidade ainda neste século e seu impacto será inestimável dado o potencial criador e destruidor das massas. Neste projeto vamos olhar, principalmente, para o aspecto positivo mais cotidiano, embora pouco reconhecido, das massas - a inteligência coletiva - que faz com que grupos possam solucionar problemas que estão muito além da capacidade de um único indivíduo. Essa observação não fundamenta apenas toda a ciência da organização do trabalho, mas também embasa um fenômeno misterioso conhecido como sabedoria das massas ou Vox Populi, revelado pela surpreendente precisão da estimativa coletiva de uma grandeza dada pela média das estimativas individuais independentes. Nesse tema principal, vamos explorar paradigmas de cooperação na organização de forças-tarefas, como os sistemas quadro-negro usados para modelar brainstorming. O objetivo é determinar como a eficiência do grupo na resolução de problemas depende das tendências individuais para escrever e copiar informações no quadro-negro, bem como da quantidade de informação exposta no quadro-negro. Já no Vox Populi, vamos investigar como características da distribuição de probabilidade das estimativas individuais influenciam a precisão da estimativa coletiva. Além da inteligência coletiva, vamos considerar também tópicos mais tradicionais da sociologia matemática, como a dinâmica de grupos casuais (grupos em um coquetel, por exemplo) e a propagação de padrões comportamentais (crime, por exemplo) entre membros suscetíveis da população. Ambos os tópicos permitem a validação dos modelos através de dados disponíveis em repositórios de acesso livre. Um objetivo central da proposta é a criação de uma rede de pesquisadores com foco na modelagem do comportamento social humano. (AU)

Projeto de Pesquisa coordenado e gerido pelo grupo da UFPR e coordenado pela Dra. Astrid W. Souza do Departamento de Farmácia. Os objetivos são:
Conduzir revisão sistemática para obtenção de parâmetros da infecção por cepas resistentes e dos métodos diagnósticos disponíveis para alimentar o modelo econômico;
- Elaborar modelo econômico do tipo dinâmico para análise dos diferentes métodos diagnósticos;
- Buscar dados de acurácia referentes aos métodos diagnósticos a serem aplicados ao modelo econômico;
- Estimar os custos envolvidos nas técnicas diagnósticas e outros custos diretos envolvidos na resistência aos antimicrobianos a serem aplicados ao modelo econômico;
- Avaliar qual a técnica diagnóstica mais custo-efetiva.

O projeto versa sobre o estudo de modelos voltados para o entendimento do comportamento coletivo de sistemas complexos físicos e biológicos. O problema físico endereçado nesta proposta é o da sincronização via modelo de Kuramoto. Primeiramente iremos focar na análise da mudança de estabilidade das soluções quando o sistema esta na fase sincronizada em função da topologia da rede que conecta os osciladores. Posteriormente iremos determinar a emergência dos estados quimera. Estes estados são caracterizados pela coexistência de osciladores dessincronizados com osciladores sincronizados para o mesmo conjunto de parâmetros.

O sistema biológico aborda modelos evolucionários com seleção de grupo, onde indivíduos de uma espécie competem entre si por meio de duas estratégias distintas: cooperativa ou egoísta. Estas estratégias são definidas por uma matriz de recompensa segundo um modelo em teoria de jogos. O foco está no estudo de matriz de recompensa que depende da disponibilidade de recursos do meio. Portanto, a mudança do nível de escassez modula o comportamento coletivo dos indivíduos que forma a população. Além disso, esta população está estruturada em grupos e existem duas dinâmicas operando sobre o sistema. Uma age sobre o indivíduo, favorecendo a estratégia egoísta e a outra age sobre o grupo favorecendo a estratégia altruísta. Queremos estabelecer as condições para a coexistência de espécies depois do transiente ao longo da evolução, bem como compreender o papel da interação para a emergência de estruturas macroscópicas organizadas. Em particular, endereçamos a transição de organismos unicelulares para multicelulares através da competição metabólica.

O interesse pelo estudo desses modelos deve-se ao fato deles capturarem aspectos fundamentais para entender a emergência da sincronização e da cooperação que são importantes para muitas aplicações em sistemas físicos e
biológicos.

Existem muitos banco de dados associados à gestão em saúde bem como a obtenção de séries temporais oriundos de pacientes que apresentam alguma doença crônica. Por outro lado, técnicas de análise estatística multivariada, modelagem baseada em agentes e medidas de complexidade e de fractalidade ajudam a detectar padrões que revelam propriedades importantes dos sistemas dinâmicos em saúde. Este projeto visa justamente explorar bancos de dados com as múltiplas técnicas de análise e modelagem que temos implementados nos últimos anos. Em particular, focamos em séries de eletro encefalograma (EEG) de pacientes epilético e dados de custo de tratamento no âmbito de planos de sáude privado, público (SUS) para avaliar diferentes estratégias de tratamento de doenças crônicas como o cancer. Por fim, estamos iniciando estudos de modelgam de crescimento de tumor a partir de modelos de competição metabólica desenvolvido no grupo de colaboradores do Núcleo de Pesquisa em Estudos Interdisciplinares de Sistemas Complexos (NISC).

O objetivo central desta proposta é construir um modelo de sistemas multiagentes (MAS) para
compreender o funcionamento do processo de adoção e abandono de inovações em um
sistema agrícola familiar no bioma Mata Atlântica, no Vale do Ribeira (SP). Seu caráter
inovador reside na parametrização do modelo a partir de dados empíricos, em oposição aos
estudos hipotéticos e experimentais (toy models), mais frequentes na literatura, e em sua
aplicação a um sistema agrícola itinerante, central no debate sobre a conservação das florestas
tropicais. Os objetivos serão alcançados através de uma metodologia interdisciplinar, baseada
em métodos da área de modelagem de sistemas complexos e das ciências sociais. O resultado
do projeto poderá contribuir para a simulação e avaliação de políticas públicas de
desenvolvimento local voltados para a agricultura familiar, setor responsável por garantir boa
parte da segurança alimentar do país.

The purpose of the research was to develop a country case study using common methodology to facilitate cross country comparisons of health system inequalities in the Americas. Case studies included summaries of policy related to equity in health and health care in the countries, description of countries? health systems, assessments of existing inequity in health care and its magnitude, assessment of direction of health care inequalities, explanation of contributors to inequalities and inequities, and implications to public policy.. 
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.

Bolsa Produtividade
Estudo dos sistemas complexos por meio da modelagem baseada em agentes. Sistemas complexos de agentes com estratégias adaptativas e co-evolutivas são sistemas cujos agentes competem por algum recurso, ou conjunto de recursos, e esta competição induz a uma alteração constante do meio que habitam. Em tais sistemas, os agentes são tipicamente dotados de estratégias heterogêneas, crenças e comportamentos. Especificamente, propomos os estudo do jogo da minoria para estudar fatos estilizados no mercado financeiro bem como uso de métodos não lineares para estudar padrões em séries temporais, como espectro multifractal.