Método de transposição semiótica para modelagem computacional biomimética

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Camargo, Carlos Eduardo Pires de
• Orientador(a): Vega, Ítalo Santiago
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital
• Departamento: Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Software biomimético; Computação natural; Inteligência artificial; Computação não-convencional; Semiótica computacional
• Palavras-chave em Inglês: Biomimetic software; Natural computing; Artificial inteligence; Unconventional computation; Computacional semiotics
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: https://tede2.pucsp.br/handle/handle/18149

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