Modelagem de sinais neuronais utilizando filtros lineares de tempo discreto.

A aquisição experimental de sinais neuronais é um dos principais avanços da neurociência. Por meio de observações da corrente e do potencial elétricos em uma região cerebral, é possível entender os processos fisiológicos envolvidos na geração do potencial de ação, e produzir modelos matemáticos capazes de simular o comportamento de uma célula neuronal. Uma prática comum nesse tipo de experimento é obter leituras a partir de um arranjo de eletrodos posicionado em um meio compartilhado por diversos neurônios, o que resulta em uma mistura de sinais neuronais em uma mesma série temporal. Este trabalho propõe um modelo linear de tempo discreto para o sinal produzido durante o disparo do neurônio. Os coeficientes desse modelo são calculados utilizando-se amostras reais dos sinais neuronais obtidas in vivo. O processo de modelagem concebido emprega técnicas de identificação de sistemas e processamento de sinais, e é dissociado de considerações sobre o funcionamento biofísico da célula, fornecendo uma alternativa de baixa complexidade para a modelagem do disparo neuronal. Além disso, a representação por meio de sistemas lineares permite idealizar um sistema inverso, cuja função é recuperar o sinal original de cada neurônio ativo em uma mistura extracelular. Nesse contexto, são discutidas algumas soluções baseadas em filtros adaptativos para a simulação do sistema inverso, introduzindo uma nova abordagem para o problema de separação de spikes neuronais.

Modelagem e análise das cadeias de suprimentos globais e resilientes baseadas em rede de Petri.

Em um cenário de aumento de competitividade, crescente expectativa por inovações do produto e necessidade de atender diferentes perfis de consumidores, o conceito de gerenciamento de cadeias de suprimentos globais (GSCM) surge como uma estratégia para coordenar mais eficazmente as atividades dispersas geograficamente dos sistemas produtivos. Na adoção do GSCM, as organizações devem lidar com rupturas que impactam no gerenciamento das suas atividades, tais como a interrupção de vias de transporte, pane no fornecimento de energia, desastres naturais e até ataques terroristas. Nesse contexto, o trabalho introduz um procedimento sistematizado para modelagem das cadeias de suprimentos visto como um sistema a eventos discretos e sua análise por simulação das atividades do GSCM baseada em técnicas formais como a rede de Petri (PN) e o Production Flow Schema (PFS). Um exemplo é também apresentado para ilustrar e comprovar as vantagens do método proposto na análise do GSCM.