{"id":25533,"date":"2025-02-13T16:53:46","date_gmt":"2025-02-13T19:53:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/?p=25533"},"modified":"2025-02-13T16:53:46","modified_gmt":"2025-02-13T19:53:46","slug":"cientista-da-ufrgs-aprimora-metodo-para-investigar-o-caos-em-redes-neurais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/cientista-da-ufrgs-aprimora-metodo-para-investigar-o-caos-em-redes-neurais\/","title":{"rendered":"Cientista da UFRGS aprimora m\u00e9todo para investigar o caos em redes neurais"},"content":{"rendered":"\n

Em um mundo onde sistemas complexos se interligam de forma cada vez mais intrincada, a compreens\u00e3o de suas din\u00e2micas pode ser a chave para avan\u00e7os significativos em diversas \u00e1reas do conhecimento. Uma recente pesquisa revelou como modelos de sistemas complexos, incluindo redes neurais, ecossistemas e a dissemina\u00e7\u00e3o de epidemias, podem ser compreendidos de maneira mais profunda quando a estrutura em rede das interliga\u00e7\u00f5es \u00e9 levada em conta.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 o que prop\u00f5e o professor da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), o f\u00edsico Fernando L. Metz, que publicou no dia 24 de janeiro de 2025 no artigo Dynamical Mean-Field Theory of Complex Systems on Sparse Directed Networks<\/a> na Physical Review Letters (PRL), recebendo um destaque especial da revista como Editors\u2019Suggestion.<\/p>\n\n\n

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\"Professor
Professor Fernando Metz (UFRGS) aprimora estudo de modelos de sistemas complexos.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Tradicionalmente, o estudo da din\u00e2mica de sistemas complexos era restrito a modelos de redes completamente conectadas, conhecidos como “todos com todos”, na qual cada elemento do sistema interage diretamente com todos os outros. No entanto, no mundo real, as intera\u00e7\u00f5es tendem a ser esparsas e seletivas.<\/p>\n\n\n\n

Imagine uma rede neural onde nem todos os neur\u00f4nios est\u00e3o diretamente conectados, mas apenas alguns se comunicam diretamente entre si. Este \u00e9 o cen\u00e1rio mais realista que esta pesquisa aborda. \u201cSistemas reais n\u00e3o interagem \u2018todos com todos\u2019. Por exemplo, um neur\u00f4nio do nosso c\u00e9rebro n\u00e3o interage, n\u00e3o est\u00e1 conectado via sinapses com todos os outros neur\u00f4nios\u201d, explica o cientista. \u201cUm neur\u00f4nio pode interagir com outros cinco, outro neur\u00f4nio com outros tr\u00eas: ent\u00e3o o n\u00famero de conex\u00f5es muda de um elemento para outro. Isso introduz complica\u00e7\u00f5es enormes na matem\u00e1tica do problema.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Para entender como essa pesquisa avan\u00e7a o campo, \u00e9 necess\u00e1rio explorar a teoria de campo m\u00e9dio din\u00e2mica, uma ferramenta matem\u00e1tica que permite simplificar a an\u00e1lise de sistemas complexos. Essa teoria, quando aplicada a redes completamente conectadas, fornece uma m\u00e9dia do comportamento de todos os elementos do sistema. Por\u00e9m, ao generaliz\u00e1-la para redes esparsas, a pesquisa revela uma equa\u00e7\u00e3o para a \u201cprobabilidade das trajet\u00f3rias\u201d \u2014 uma quantidade que descreve como o comportamento de um \u00fanico elemento do sistema evolui ao longo do tempo.<\/p>\n\n\n\n

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