Publicação: Simulação da propagação da covid-19 usando autômatos celulares
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Diante da problemática da propagação de doenças infecciosas na sociedade moderna, como
a COVID-19, a utilização de modelos computacionais para simular as epidemias é de suma
importância para criar medidas de prevenção e combate a tais doenças. Uma forma de
realizar a modelagem epidemiológica é utilizando autômatos celulares, os quais conseguem
reproduzir modelos complexos a partir de regras simples. Neste trabalho, foi desenvolvido
um modelo epidemiológico SEIRD (Suscetível, Exposto, Infectado, Recuperado e Morto)
baseado em autômato celular para simular a propagação da COVID-19 em
6 unidades de saúde pública na província canadense de Ontário. Resultados experimentais
mostram que o modelo desenvolvido apresenta um comportamento semelhante aos casos
ativos reais das regiões investigadas.
Abstract
Given the problem of the spread of infectious diseases in modern society, such as COVID-19, the use of computational models to simulate epidemics is of utmost importance to create measures to prevent and combat such diseases. One way to perform epidemiological modeling is by using cellular automata, which can reproduce complex models based on simple rules. In this work, a SEIRD (Susceptible, Exposed, Infected, Recovered and Dead) epidemiological model based on cellular automata was developed to simulate the spread of COVID-19 in 6 public health units in the Canadian province of Ontario. Experimental results show that the developed model presents a behavior similar to real active cases in the regions investigated.
Palavras-chave
Autômatos Celulares, Cellular Automata, COVID-19, COVID-19, modelos epidemiológicos, epidemiological models, SEIRD, SEIRD, sistemas dinâmicos, dynamic systems
Citação
NASCIMENTO, Alex Campos do. Simulação da Propagação da COVID-19 usando Autômatos Celulares. 2025. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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