Autómatas Celulares Bayesianos — Calibración probabilística de reglas de transición mediante inferencia bayesiana

Los Autómatas Celulares Bayesianos (BCA, por sus siglas en inglés) acoplan la dinámica espacial de reglas locales de los autómatas celulares clásicos con la inferencia bayesiana para aprender o calibrar probabilidades de transición a partir de datos observados. En lugar de fijar las reglas manualmente, el analista codifica el conocimiento previo sobre cómo cambian de estado las celdas y actualiza esas creencias con evidencia empírica, produciendo una distribución posterior sobre los parámetros de las reglas que impulsa simulaciones principistas y conscientes de la incertidumbre.