Autômatos Celulares Probabilísticos com Aplicações a Sistemas Biológicos

Sistemas biológicos são complexos e sua compreensão requer o entendimento das interações entre os componentes individuais e das propriedades emergentes. Esses sistemas são altamente adaptativos, dinâmicos e evoluem ao longo do tempo por meio do processamento da informação. O objetivo deste trabalho é identificar modelos que possam ser aplicados a sistemas biológicos. Em especial, foram considerados autômatos celulares binários unidimensionais e regras elementares. Na evolução do autômato foi introduzida incerteza no nível celular, de forma que cada célula tem a possibilidade de desobedecer a regra em uso e alterar seu estado de forma distinta daquela determinada pela regra. A análise dos resultados sugere que, ao tentar reduzir a incerteza que emerge das interações, os componentes do sistema geram informação e, muitas vezes, há informação adicional criada pela forma como eles interagem entre si. Esses resultados podem ser utilizados, metaforicamente, na representação de processos biológicos complexos, tais como a resposta imune (sistema imunitário) e o aparecimento de estados conscientes (sistema neuronal).