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O presente trabalho visa a cria‡Æo de um modelo computacional que reproduza com precisÆo as curvas de crescimento da mycobacterium tuberculosis. Uma abordagem utilizando sistemas multiagentes e a linguagem Netlogo é abordada. Conceitos como aprendizado por refor‡o, Quorum sensing e métodos numéricos foram empregados, resultando em um modelo que é capaz de analisar uma curva de crescimento dada como entrada e produzir uma curva semelhante. O conhecimento dos parâmetros que regem as curvas de crescimentos específicas das cepas bacterianas e sua rápida simula‡Æo em um computador é importante para a produ‡Æo de fármacos responsáveis pelo combate às mazelas causadas pelos agentes infectantes. Por este motivo, o presente trabalho se mostra tÆo importante para área de estudos em questÆo.

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Pablo Santos Werlang, é Técnico em eletrônica pelo Centro Federal de Educa‡Æo Tecnológica de Pelotas - CEFET-RS, formado em Engenharia de Computa‡Æo e Mestre em Modelagem Computacional pela Universidade Federal do Rio Grande - FURG. Atualmente atua como professor efetivo na área de Informática no Instituto Federal Sul-Riograndense.

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