By Marina Sousa 
Você já se perguntou como cientistas preveem a propagação de doenças ou entendem comportamentos sociais complexos? A resposta pode estar nos Modelos Baseados em Agentes (ABMs), ferramentas poderosas que, embora pareçam complicadas, são surpreendentemente acessíveis e reveladoras. Daniel Vartanian e Aline Martins de Carvalho, pesquisadores do grupo Sustentarea da Faculdade de Saúde Pública (FSP) da USP, desvendam o universo desses modelos, mostrando como eles nos ajudam a compreender a realidade de forma simplificada.
O que são Modelos Baseados em Agentes e como simplificam a realidade?
Um modelo é, essencialmente, uma representação simplificada de um sistema – um conjunto de partes que interagem e geram um comportamento global. Pense em um mapa-múndi: ele omite detalhes menores para destacar a posição e a relação entre territórios. Nos ABMs, essas “partes” são os agentes, que podem ser desde pessoas, animais e plantas até partículas atmosféricas, células, empresas ou países. Uma das aplicações mais famosas desses modelos foi vista durante a pandemia de COVID-19, quando o Imperial College utilizou ABMs para estimar a taxa de transmissão do vírus, fornecendo subsídios cruciais para a tomada de decisões.
A ‘Emergência’ da Complexidade: Mais que a Soma das Partes
Os ABMs são particularmente eficazes para simular fenômenos complexos, aqueles que envolvem o que a ciência chama de “emergência”. O termo refere-se a padrões macroscópicos estáveis que surgem a partir das interações locais entre os agentes. Parece abstrato? Considere a água. Uma única molécula de H2O não é “molhada” e não possui tensão superficial. Essas propriedades não pertencem à molécula isolada, mas emergem das interações entre milhões delas. Da mesma forma, não é possível entender um formigueiro analisando apenas uma formiga; o comportamento coletivo e as propriedades do formigueiro emergem da interação entre todas as formigas e seu ambiente.
Visuais e Acessíveis: A Aplicação dos ABMs no Dia a Dia
A grande vantagem dos Modelos Baseados em Agentes é sua capacidade de tornar a complexidade visível. Por serem, muitas vezes, visuais e interativos, eles permitem que qualquer pessoa os utilize e compreenda os fenômenos simulados, mesmo sem ter conhecimento aprofundado em matemática formal. Eles oferecem uma janela para observar como pequenas mudanças nas interações podem levar a grandes transformações no sistema como um todo, desde a dinâmica de populações até a propagação de doenças e padrões sociais.
Explore a Dinâmica de Sistemas: De Lobos a Epidemias
A melhor forma de compreender os ABMs é através da exploração prática. Ao interagir com esses modelos, a pergunta fundamental não é “o que este modelo faz?”, mas sim “o que acontece se eu mudar isso?”. É nesse experimento que o aprendizado se aprofunda. Veja alguns exemplos clássicos:
- Predação Lobo-Ovelha: Baseado nas equações de Lotka e Volterra, simula a dinâmica de populações de predadores e presas, ilustrando como elas se influenciam mutuamente ao longo do tempo.
- epiDEM: Inspirado nas equações SIR (Suscetíveis, Infectados e Recuperados) de Kermack & Mckendrick, este modelo simula a propagação de doenças infecciosas, mostrando como medidas de controle podem impactar uma epidemia – uma lembrança dos desafios da COVID-19.
- Segregação: Desenvolvido a partir das equações de Schelling, simula a dinâmica de segregação residencial. Ele demonstra como preferências individuais, mesmo que moderadas, por vizinhos semelhantes podem levar a padrões de segregação social em uma cidade.
Esses modelos não apenas simplificam a realidade, mas a tornam compreensível e interativa, abrindo portas para um novo nível de entendimento sobre o mundo ao nosso redor.
Fonte: jornal.usp.br