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Método de transposição semiótica para modelagem computacional biomimética

Camargo, Carlos Eduardo Pires de 26 May 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2016-04-29T14:23:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Eduardo Pires de Camargo.pdf: 654200 bytes, checksum: 050ade3517fa2e5b273aafaf79ec454a (MD5) Previous issue date: 2014-05-26 / Os computadores modernos têm como modelo a máquina de Turing e, como tal, são capazes apenas de produzirem cálculos. Desta forma, considerando a possibilidade de utilização da natureza como inspiração para o desenvolvimento de softwares biomiméticos, surge a questão: como simular a complexidade de fenômenos biológicos num ambiente computacional restrito? Busca-se, aqui, responder a esta questão através do estabelecimento do Método de Transposição Semiótica, aplicável ao desenvolvimento de modelos computacionais inspirados pela natureza. A hipótese fundamental deste método é que a teoria semiótica pode ser utilizada como campo intermediário para a transposição de algoritmos biológicos de seu campo original ao campo computacional. A pesquisa utiliza os processos neurais subjacentes à capacidade de aprendizagem de um invertebrado marinho (Aplysia californica) como estudo de caso. Como resultado, chega-se a um modelo computacional, ou metamodelo, capaz de gerar softwares biomiméticos em domínios específicos / Os computadores modernos têm como modelo a máquina de Turing e, como tal, são capazes apenas de produzirem cálculos. Desta forma, considerando a possibilidade de utilização da natureza como inspiração para o desenvolvimento de softwares biomiméticos, surge a questão: como simular a complexidade de fenômenos biológicos num ambiente computacional restrito? Busca-se, aqui, responder a esta questão através do estabelecimento do Método de Transposição Semiótica, aplicável ao desenvolvimento de modelos computacionais inspirados pela natureza. A hipótese fundamental deste método é que a teoria semiótica pode ser utilizada como campo intermediário para a transposição de algoritmos biológicos de seu campo original ao campo computacional. A pesquisa utiliza os processos neurais subjacentes à capacidade de aprendizagem de um invertebrado marinho (Aplysia californica) como estudo de caso. Como resultado, chega-se a um modelo computacional, ou metamodelo, capaz de gerar softwares biomiméticos em domínios específicos

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