Pesquisadores do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (NeuroMat) publicaram um estudo inovador na revista Stochastic Processes and their Applications, propondo um novo modelo matemático para identificar relações ocultas em redes complexas. Utilizando campos aleatórios de Markov com evolução temporal, a pesquisa supera limitações de modelos tradicionais que assumem independência entre eventos, permitindo uma compreensão mais profunda das interações em sistemas dinâmicos.
O estudo aborda um desafio fundamental na análise de redes: como identificar padrões de conexão quando os elementos mudam constantemente ao longo do tempo. Os pesquisadores demonstraram que o estimador pode convergir corretamente mesmo quando as variáveis não são independentes, desde que satisfaçam uma condição específica. Essa descoberta abre caminho para aplicações mais amplas em áreas como neurociência, previsão climática e sistemas econômicos.
Com a capacidade de modelar redes que evoluem no tempo, o método desenvolvido pode ser aplicado em diversas áreas que lidam com dados dinâmicos, possibilitando a criação de modelos preditivos mais eficazes. Os pesquisadores acreditam que essa técnica poderá ser utilizada para analisar redes de larga escala, impactando significativamente a compreensão de fenômenos sociais e naturais.
