Exame de Qualificação: Metodologia Ensemble com Quantificação de Incertezas Aplicada à Modelagem de Surtos Epidêmicos

Orientadores:
Regina Célia Cerqueira de Almeida - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Renato Simões Silva - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
José Karam Filho - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Fernando Alves Rochinha - Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE/UFRJ

Suplentes:
Bernardo Nunes Gonçalves - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

Modelos matemáticos desempenham um papel fundamental na compreensão de fenômenos físicos e no desenvolvimento de simulações que auxiliem em tomadas de decis ão. no entanto, muitos fenômenos observados possuem natureza complexa, o que dificulta a representação completa de suas dinâmicas por meio de um único modelo. Nessas situações, torna-se apropriado empregar um conjunto de modelos capazes de representar diferentes aspectos do problema, avaliando seu desempenho e combinando estrategicamente suas saídas. Essa abordagem caracteriza os Métodos Ensemble, que oferecem uma estrutura flexível ao integrar múltiplas perspectivas, conduzindo a resultados mais robustos e informativos.
A modelagem matemática oferece um arcabouço poderoso para abordar a complexidade presente em diversos sistemas do mundo real. contudo, uma investigação adequada dos modelos propostos é essencial para compreender suas limitações intrínsecas e potenciais fontes de erro. Este aspecto é especialmente importante para a previsão da transmissão de doenças contagiosas, configurando um campo ideal para a aplicação dos Métodos Ensemble. Em certas doenças, a interação pessoal entre os indivíduos desempenha um papel crucial no aumento do contágio, entretanto, um modelo epidemiológico muito simples pode não ser capaz de capturar essa dinâmica. Além disso, durante um surto de uma doença, é comum que as taxas de transmissão apresentem variações, o que é difícil de ser reproduzido por meio de um modelo básico. Ao serem calibrados com dados reais, os modelos matemáticos inevitavelmente incorporam incertezas. Essas incertezas podem decorrer tanto da variabilidade e das limitações nas observações quant o da própria incapacidade do modelo em representar fielmente o fenômeno observado. A quantificação dessas incertezas é essencial para avaliar a confiabilidade das estimativas dos parâmetros e a robustez das previsões baseadas nos modelos.
Neste trabalho, é explorado o uso de Métodos Ensemble, integrados à quantificação de incertezas, como uma estratégia para superar essas limitações, explorando as forças complementares de diferentes paradigmas de modelagem.