Sociedades de redes Neurais

Data de Início: 
quinta-feira, 1 Julho, 2021 - 16:00
Palestrante: 
Prof. Dr. Nestor Caticha - Instituto de Física da USP
Local: 
Videoconferência

Acesso:

► Via Zoom (para participação ao vivo): https://zoom.us/j/99040780268

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Resumo: Sistemas interagentes de redes neurais podem ser usados para modelar sociedades de agentes adaptativos que trocam informação. Usamos técnicas de Mecânica Estatística para estudar os algoritmos de aprendizagem dos agentes, assim como as propriedades coletivas da sociedade. Desta forma estudamos condições que levam a situações em que a sociedade se comporta como um sistema ferromagnético, anti-ferromagnético ou como um vidro de spin. Um dos problemas mais importantes nesta área é a representação matemática multidimensional das questões discutidas pelos agentes. Representações sub-ótimas levam a introdução natural e variáveis que podem ser interpretadas como medidas da desconfiança entre agentes. Aplicamos estes modelos para estudar diferentes fenômenos coletivos. Entre eles podemos estudar um modelo que simula a interação de juízes em cortes de segunda instância, comparar com dados empíricos e inferir tipos de interações entre os juízes. O mesmo modelo permite estudar modelos de discriminação e desigualdade, modelos de opiniões com dados da área de moralidade, entre outros.

Sobre o palestrante: Meus interesses estão na área de Inferência e Mecânica Estatística aplicada a Sistemas de Processamento de Informação, inferência entrópica e Bayesiana. Teoria e simulação de sistemas de agentes com aplicações ao estudo de sociedades, evolução e economia. Desenvolvimento de métodos para identificação de áreas ativas do cérebro usando fMRi e EEG; dinâmica de aprendizagem em redes neurais realistas e artificiais; modelagem de sistemas sensoriais primários; métodos de análise de dados em bioinformática. Graduação em Física pela Universidade Estadual de Campinas (1978) e doutorado no California Institute of Technology (1985). Atualmente sou professor titular do Instituto de Física da Universidade de São Paulo (2001) e coordenador do Núcleo de Apoio à Pesquisa CNAIPS da USP dedicado ao estudo de sistemas de processamento de informação.

 

Palavras-chaves: Redes neurais, sistemas ferromagnéticos, inferência entrópica e Bayesiana

 

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