Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcelo Arbori Nogueira.pdf: 904606 bytes, checksum: 186b7d2c9f1c91d2dc019d673ecdf983 (MD5) Previous issue date: 2013-12-12 / Cellular automata are models where, out of the application of a local rule to the cells of their regular lattice, global behaviour emerges. Depending on the rule applied, the emergent behaviour may be interpreted as a computation, or used to simulate various types of phenomena, such as physical, biological or social. Cellular automata can be used to simulate population growth, spread of disease, tumor growth, decontamination, among other applications. This paper seeks to expand the theoretical limits on the process of decontamination of a two-dimensional lattice using cellular automata, as established by Daadaa (2012). Here we relax premises assumed therein and seek a better understanding of the characteristics of the rules involved as well as of the behaviour of the immunity time of the decontaminated cells. In order to do so, but since the initial conditions correspond to a very large space, massively parallel programming was employed using GPU, which allowed to evaluate a large number of possibilities. It was possible to identify two decontamination rules linked to each type of neighborhood studied (von Neumann and Moore), that generalise previous rules defined in the work we relied upon. In experiments made with the new rules, their superior efficacy became apparent for random initial conditions; it was also possible to assertain their effectiveness for uniform distribution of states. The general rules allow we developed allowed for a better understanding of the immunity time required to decontaminate a lattice. It was observed that the ratio between the immunity time and the lattice size is not linear, as suggested by Daadaa. / Autômatos celulares são modelos onde, a partir da aplicação de regras locais às células de seu reticulado, emerge um comportamento global. Dependendo da regra aplicada o comportamento emergente pode ser entendido como uma computação, ou utilizado para simular fenômenos físicos, biológicos, sociais, etc. Pode-se usar autômatos celulares para simular crescimento populacional, propagação de doenças, crescimento de tumores, descontaminação, entre outras aplicações. O presente trabalho procura expandir limites teóricos a respeito do processo de descontaminação de reticulados bidimensionais por autômatos celulares, apresentado por Daadaa (2012). Flexibiliza-se aqui premissas lá assumidas e procura-se uma melhor compreensão sobre as características das regras envolvidas bem como do comportamento do tempo de imunidade de células recuperadas. Para tanto, uma vez que as possíveis condições iniciais configuram um espaço muito grande, foi empregada programação massivamente paralela utilizando GPU, permitindo avaliar um grande número de possibilidades. Foi possível identificar duas regras de descontaminação, específicas para cada tipo de vizinhança estudada (vizinhanças de von Neumann e de Moore), que generalizam as regras anteriormente definidas no mesmo contexto do trabalho aqui tratado. Nos experimentos realizados, foi possível comparar a eficácia das regras propostas com as que lhes deram origem, e ficou evidente a eficácia superior das novas regras para condições iniciais aleatória; também foi possível constatar a eficácia das regras para distribuições uniformes de estados. As regras gerais desenvolvidas permitiram melhor compreensão do tempo de imunidade necessário para descontaminar um reticulado. Foi possível observar que a relação do tempo de imunidade com o tamanho do reticulado não é linear como sugerido no trabalho de Daadaa.