Nós acreditamos que os futuros da dinâmica da
informação algorítmica e das abordagens guiadas por modelos
são claros e gostaríamos que você fosse um instrumento
nesta mudança de visão com relação a esta ciência
baseada em modelos e computação. Nós acreditamos que o caminho a
a seguir é de complementar as abordagens estatísticas e
abordagens atuais com melhores métodos
e ferramentas algorítmicas.
Há muitos desafios nesta área.
Alguns deles envolvem descobrir maneiras de conectar a
natureza discreta da computação com a natureza
contínua dos dados e outras áreas tais como a
programação diferenciável e a aprendizagem profunda
ou deep learning, que atualmente é baseada em funções
contínuas, mas também com outras abordagens
baseadas em modelos, tais como as equações diferenciais.
Um primeiro grande marco alcançado
foi o cálculo numérico da probabilidade
algorítmica pelo BDM e a demonstração de sua estabilidade e utilidade
porque nossas abordagens produzem,
na verdade, valores reais contínuos de uma
distribuição empírica, em contraste com
valores integrais, como, por exemplo,
pelo uso de algoritmos de compressão sem perda
sobre a entropia de Shannon na estimativa da aleatoriedade
e complexidade algorítmica.
Logo, o BDM pode ser usado no lugar da
função cos, por exemplo, nas redes neurais
e ainda mantê-la diferenciável, a princípio.
Entretanto, a maior parte do trabalho neste
sentido ainda está por ser feito, e nós temos projetos que acreditamos que você
poderia ser envolver se desejar, conforme conversamos. Para lidar com esta tarefa
e novas e excitantes áreas de pesquisa, nós estamos criando grupos de trabalho
com os quais você pode se associar.
Haverá líderes de equipe que guiarão os vários
grupos de pesquisa, divididos pelos projetos de
pesquisa. Dentre esses líderes, estará provavelmente
Narsis, Alyssa e eu, junto com outros colaboradores brilhantes em
diferentes áreas,
para formar nossa rede de colaboração.
Cada projeto visará publicar um ou mais artigos.
E eu estarei esperando para
avaliar artigos para a revista
'Complex Systems', desde que eu não seja
listado como um dos autores. E se eu estiver como autor,
considerando que eu tenha contribuído o suficiente, então
nós encontraremos a melhor revista
para o artigo. Se você estiver interessado em se
envolver, junte-se ao grupo online na sua
tela. Você pode até mesmo trabalhar por conta
própria, algumas pessoas preferem. E,
claro, você não precisa se juntar a nenhum
grupo para conduzir pesquisas por conta própria
em dinâmica da informação algorítmica ou usar nossas ferramentas.
Finalmente, eu quero calorosamente agradecê-los, todos vocês, por terem
acompanhado nosso curso. Nós sabemos que
há um longo caminho de melhoria e este
curso continuará percorrendo e, assim espero,
melhorando nos próximos anos. Mas
você tem sido a primeira geração e nós estamos
extremamente gratos por isso. Nosso time
algodyn lhe agradece. Muito obrigado por tudo!