Autómatos Celulares Bayesianos — Calibração probabilística de regras de transição via inferência bayesiana

Autómatos Celulares Bayesianos (BCA) acoplam a dinâmica espacial de regras locais dos autómatos celulares clássicos com inferência bayesiana para aprender ou calibrar probabilidades de transição a partir de dados observados. Em vez de fixar regras manualmente, o analista codifica conhecimento prévio sobre como as células mudam de estado e atualiza essas crenças com evidências empíricas, produzindo uma distribuição posterior sobre os parâmetros das regras que impulsiona simulações principadas e conscientes da incerteza.