Tự động hóa tế bào Bayes — Hiệu chỉnh xác suất của các quy tắc chuyển đổi thông qua suy luận Bayes

Tự động hóa tế bào Bayes (BCA) kết hợp động lực học không gian theo quy tắc cục bộ của tự động hóa tế bào cổ điển với suy luận Bayes để học hoặc hiệu chỉnh xác suất chuyển đổi từ dữ liệu quan sát. Thay vì cố định các quy tắc một cách thủ công, nhà phân tích mã hóa kiến thức tiên nghiệm về cách các tế bào thay đổi trạng thái và cập nhật những niềm tin đó bằng bằng chứng thực nghiệm, tạo ra một phân bố hậu nghiệm trên các tham số quy tắc, từ đó thúc đẩy mô phỏng nhận biết sự không chắc chắn một cách có nguyên tắc.