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!