Adelpha Repositório DigitalAdelpha
    • About
    • Our policy
    • Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
    • Teses
    • Engenharia Elétrica e Computação - Teses - EE Higienópolis
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
    • Teses
    • Engenharia Elétrica e Computação - Teses - EE Higienópolis
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects
    This CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Statistics

    View Usage Statistics

    Computação natural metateórica: um arcabouço conceitual para o estudo da computação na natureza

    Thumbnail
    View/Open
    RAFAEL SILVEIRA XAVIER.pdf (5.821Mb)
    Date
    2015-09-16
    Author
    Xavier, Rafael Silveira
    Advisor
    Silva, Leandro Nunes de Castro
    Referee
    Omar, Nizam
    Referee
    Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
    Referee
    Loula, Angelo Conrado
    Referee
    Queiroz, Álvaro João Magalhães de
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Currently, the natural sciences are taking advantage of information and computing concepts to investigate the structure of nature and the interrelationships among the various natural systems. Furthermore, scientists from various fields are arguing that nature performs computations and others argue that the basic structure of the physical world is based on informational and computational processes. Within this scenario, there is the Natural Computing, whose main premise is to assume that natural phenomena can be interpreted from a computational perspective and that these phenomena can be modeled computationally and applied in different scientific contexts. Although Natural Computing is committed with the computational interpretation of nature, there is no theoretical framework that leads to the explanation of natural systems from a computational perspective. In this context, this thesis proposes a Conceptual Framework that allows to computationally explain the structures and processes within natural systems. The Conceptual Framework is based on a set of concepts and macroconcepts and its formalization consists of two sets of tools: a conceptual map with its graphical view of macroconcepts and concepts and their relationships; and a set of UML diagrams to computationally modeling the structures, processes and subprocesses present in natural systems. Thus, the proposed Conceptual Framework brings an intuitive and visual way to understand the natural systems under a computational perspective and to guide the modeling of bioinspired algorithms. From the perspective of a bioinspired analysis of algorithms, modeling tools allow to view conceptual gaps in the algorithms. Finally, the proposed Conceptual Structure is used as a tool for the analysis and synthesis of bioinspired algorithms, more specifically to develop algorithms inspired by the behavior of bacteria. In this way, the proposed framework aims to build an analysis and synthesis tool to collaborate for the theoretical and interdisciplinary maturation of Natural Computing.
     
    Atualmente, as ciências naturais estão se valendo de conceitos de informação e computação para investigar a estrutura da natureza e as inter-relações entre os diversos sistemas naturais. Além disso, cientistas de diversas áreas estão argumentando que a natureza realiza computações e outros defendem que a estrutura básica do mundo físico está fundamentada em processos informacionais e computacionais. Dentro deste cenário, existe a Computação Natural, cuja principal premissa é assumir que os fenômenos naturais podem ser interpretados sob uma perspectiva computacional e que esses fenômenos podem ser modelados computacionalmente e aplicados em diferentes contextos científicos. Embora a Computação Natural se comprometa com a interpretação computacional da natureza não existe um corpo teórico que permita explicar os sistemas naturais sob uma perspectiva computacional. Neste contexto, esta tese propõe uma Estrutura Conceitual, que explica computacionalmente as estruturas e processos presentes nos sistemas naturais. A Estrutura Conceitual é embasada em um conjunto de conceitos e macroconceitos e sua formalização consiste em dois conjuntos de ferramentas: um mapa conceitual que representa uma visualização gráfica dos macroconceitos e conceitos e suas relações; e um conjunto de diagramas UML para modelar computacionalmente as estruturas, processos e subprocessos presentes nos sistemas naturais. Desta forma, a Estrutura Conceitual proposta traz consigo uma forma intuitiva e visual de entender os sistemas naturais sob uma perspectiva computacional e de guiar a modelagem de algoritmos bioinspirados. Da perspectiva da análise de algoritmos bioinspirados, as ferramentas de modelagem permitem visualizar lacunas conceituais na engenharia dos algoritmos estudados. Por fim, a Estrutura Conceitual proposta é utilizada como ferramenta para o projeto e desenvolvimento (síntese) de algoritmos bioinspirados, mais especificamente para o desenvolvimento de algoritmos inspirados no comportamento das bactérias. Desta forma, a Estrutura Conceitual proposta visa a construção de um ferramental de análise e síntese que colabore para o amadurecimento teórico e interdisciplinar da Computação Natural.
     
    CNPq Area
    CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
    Citation
    XAVIER, Rafael Silveira. Computação natural metateórica: um arcabouço conceitual para o estudo da computação na natureza. 2015. 182 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2015.
    URI
    http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24269
    Collections
    • Engenharia Elétrica e Computação - Teses - EE Higienópolis [68]

    Mackenzie
    Universidade Presbiteriana Mackenzie
    Contact Us | Send Feedback
    DSpace Software Copyright © 2002-2020 Duraspace
     

     


    Mackenzie
    Universidade Presbiteriana Mackenzie
    Contact Us | Send Feedback
    DSpace Software Copyright © 2002-2020 Duraspace