Informing agent-based models with spatial data using convolutional autoencoders
Este artigo apresenta uma estrutura de otimização para modelos baseados em agentes que utiliza autoencoders convolucionais para alinhar padrões espaciais de dados de imagem experimental com simulações computacionais, permitindo a estimativa precisa de parâmetros e a reprodução de características morfológicas críticas em diversos contextos de dinâmica tumoral.