O enorme volume de dados disponíveis na Internet e nas redes sociais fornecem uma grande possibilidade de obter informações a respeito de diversos comportamentos sociais. Contudo, também representa um desafio, especialmente devido as dimensões computacionais envolvidas e a complexidade de suas conexões internas que precisamos mapear, a fim de gerar modelos úteis. Nossa intenção neste problema é produzir modelos que se ajustem a esse conjunto de dados, obtido a partir de uma rede social e devidamente anonimizados, resolvendo o problema inverso, isto é, determinando os acoplamentos e campos externos que atuam nesse sistema a fim de satisfazer a condição inicial. Nesta fase do trabalho, resolvemos nos concentrar na questão computacional, para permitir a execução desta técnica em uma escala de tempo prática. Para isso, resolvemos recorrer ao processamento disponível em placas de vídeos (GPU), o que exigiu o estudo de uma plataforma de computação heterogênea e sua aplicação no nosso problema.