Inferência de Parâmetros em Modelos Epidemiológicos Compartimentais via Redes Neurais Informadas pela Física
Nome: GABRIEL INÁCIO BARBOZA
Data de publicação: 09/07/2026
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ISAAC PINHEIRO DOS SANTOS | Presidente |
| LUCIA CATABRIGA | Coorientador |
| VINICIUS DE CARVALHO RISPOLI | Examinador Externo |
| WELLINGTON BETENCURTE DA SILVA | Examinador Externo |
Resumo: Embora dados epidemiológicos já fossem amplamente coletados antes da pandemia de
COVID-19, o surto iniciado em 2020 impulsionou significativamente a disponibilidade, a
divulgação e o uso de dados relacionados à propagação de doenças infecciosas. A compre-
ensão desses processos é fundamental para subsidiar a tomada de decisão e a formulação
de políticas públicas voltadas à contenção e mitigação de seus impactos. Modelos epidemi-
ológicos compartimentais, baseados em equações diferencias ordinárias, são amplamente
utilizados na descrição da dinâmica de doenças infecciosas, devido à sua simplicidade,
interpretabilidade e à disponibilidade de métodos numéricos eficientes para sua resolução.
Com o avanço do aprendizado de máquina e da ciência de dados, surgiram técnicas capazes
de extrair informações e identificar estruturas matemáticas a partir de grandes volumes de
dados. Neste contexto, as Redes Neurais Informadas pela Física (Physics-Informed Neural
Networks - PINNs) destacam-se por incorporar as equações governantes diretamente na
função de perda, atuando como aproximadores universais regularizados por conhecimento
físico. Além da solução direta de equações diferenciais, essas redes também podem ser
aplicadas à resolução de problemas inversos. Neste trabalho, utilizam-se PINNs para a
inferência de parâmetros em modelos epidemiológicos compartimentais. Inicialmente, são
conduzidos experimentos com dados sintéticos, com o objetivo de avaliar a capacidade do
método em resolver problemas inversos e sua robustez à presença de ruídos. Em seguida, o
método é aplicado a dados reais de gripe (influenza), visando estimar a evolução temporal
de parâmetros epidemiológicos, como a taxa de transmissão de infecciosidade.
