Projetos de Pesquisa

 

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Alan James Peixoto Calheiros

Ciências Exatas e da Terra

Geociências
  • sistema de previsão imediata de descargas elétricas a partir de técnicas de extrapolação espacial e temporal de dados de satélite meteorológico
  • Considerando-se os elevados prejuízos da significativa ocorrência de descargas sobre o Brasil e a necessidade de melhorar as técnicas operacionais de previsão a curtíssimo prazo (nowcasting) para raios a fim de superar todos os problemas associados as suas medidas e variabilidade natural, propõe-se a este projeto o objetivo de prever descargas elétricas a partir da evolução temporal e espacial de aglomerados de raios. Para tanto, serão implementadas modificações significativas ao algoritmo Forecasting and Tracking the Evolution of Cloud Clusters (ForTraCC), que também irá assimilar os dados de descargas atmosféricas e radiância multicanal da nova geração de sensores a bordo do satélite geoestacionário GOES-16. Recentemente, as descargas elétricas se tornaram uma variável climática essencial, devido principalmente a sua relação direta como sintoma de mudanças climáticas e muito esforço tem sido realizado para melhorar suas medidas e previsão. Contudo, ainda existem diversas limitações que diminuem o grau de confiabilidade de sua previsão. Somente a partir de análises detalhadas (em experimentos de campo) sobre o comportamento dos diferentes sistemas produtores de raios e a aplicação de técnicas robustas em dados de alta resolução espacial e temporal que será possível contornar as dificuldades associadas a variabilidade natural desse fenômeno. Com a realização do experimento SOS-CHUVA sobre a região de Campinas/SP e adjacências e a operação do novo sensor Geostationary Lightning Mapper (GLM/GOES-16) surgiu uma grande oportunidade para desenvolver técnicas de previsão efetivas que fossem capazes de assimilar essas novas informações para, assim, criar um sistema de nowcasting automático de raios para todo o território brasileiro, que é o objetivo principal deste projeto. Logo, como resultado de uma pesquisa profunda sobre a propagação dos raios, este trabalho tem o intuito de disponibilizar um produto meteorológico operacional e de fácil interpretação pela sociedade no sistema de previsão do INPE.
  • Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Alan Robert Resende de Freitas

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • métodos populacionais e exatos de otimização em aplicações com um número grande de objetivos
  • Em aplicações de engenharia, projetos de sistemas e problemas complexos em geral, frequentemente encaramos múltiplos objetivos e critérios de qualidade conflituosos. Usualmente, estes são combinados em uma função de objetivo única que reflete a utilidade de cada objetivo, enquanto alguns objetivos podem ser transformados em restrições. Em Otimização Multiobjetivo (MOO), tratam-se os objetivos separadamente como unidades incomparáveis e um número de soluções pode ser encontrado para representar o compromisso entre estes objetivos: um conjunto Pareto-ótimo, onde nenhuma solução é melhor que outra em relação a todos os objetivos. Otimização Evolucionária Multiobjetivo (EMO - Evolutionary Multiobjective Optimization), é hoje em dia reconhecida por ter o potencial de resolver tais problemas satisfatoriamente. Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEA - Multi-objective Evolutionary Algorithms) têm sido amplamente reconhecidos como métodos bem sucedidos e adequados para resolver estes problemas. Contudo, para um Problemas com um Número Grande de Objetivos (MaOP - Many-objective Problems), estes algoritmos demonstram pobre escalabilidade devido ao aumento exponencial da complexidade de representação do conjunto Pareto. Estes são os problemas de otimização com muitos objetivos (Many-objective Optimization). Este projeto visa, em continuação a pesquisas do coordenador, criar algoritmos de otimização capazes de reduzir a quantidade de objetivos conflitantes em um problema e também desenvolver estratégias exatas híbridas particulares para problemas de otimização também estudados pelo coordenador do projeto. A pesquisa passada realizada pelo coordenador deste projeto, identifica várias novas direções de pesquisa em EMO/MOO, que podem melhorar em passos largos o modo como tomada de decisão em ambientes multi-critério é feita. Estas direções não apenas atraem a comunidade de pesquisadores mas também melhoram a acessibilidade de ferramentas relacionadas à indústria e outras atividades. Além disto, é necessário o desenvolvimento de estratégias para obtenção e garantia de soluções exatas para várias aplicações em perspectiva de projeto. A disponibilidade de versões desses algoritmos para otimização com muitos objetivos seria um resultado muito relevante, devido às características de rápida convergência e ótimo desempenho que esses algoritmos usualmente apresentam em problemas multiobjetivo com até 3 objetivos. Com a definição de direções adequadas para o contexto de problemas com muitos objetivos, essas características desejáveis poderiam ser exploradas na solução de problemas de otimização práticos, que apresentam um universo amplo de aplicações em engenharia e computação, e serão mencionadas ao longo desta proposta, em particular, problemas robustos de otimização. Espera-se que o desenvolvimento deste projeto contribua para o entendimento do comportamento dessas técnicas metaheurísticas em problemas de otimização com muitos objetivos. O resultado principal que espera-se obter é o desenvolvimento de versões de algoritmos heurísticos e métodos estatísticos capazes de resolver problemas de otimização multiobjetivo de forma eficiente além de algoritmos para redução de objetivos pouco conflitantes em contextos práticos. Além disso, pode-se vislumbrar outros aspectos positivos no desenvolvimento do presente projeto como desenvolvimento da linha de pesquisa do coordenador no programa de pró-graduação e formação de recursos humanos através de alunos de iniciação científica, mestrado e doutorado.
  • Universidade Federal de Ouro Preto - MG - Brasil
  • 01/06/2017-31/05/2021
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Alan Thyago Jensen

Engenharias

Engenharia de Materiais e Metalúrgica
  • polímeros híbridos orgânicos-inorgânicos baseados em monômeros contendo metais (mcm) e seu uso como sensores na quantificação de pesticidas em águas superficiais e subterrâneas
  • O presente projeto apresenta uma proposta de síntese e caracterização de materiais poliméricos híbridos orgânico-inorgânico com potencial para o uso na área de Química Ambiental, mais especificamente para a obtenção de materiais com propriedades eletroquímicas que permitam seu uso como sensores para quantificação de pesticidas e substâncias potencialmente tóxicas provenientes da atividade agrícola que é praticada de forma extensiva na região Oeste da Bahia. Os materiais poliméricos serão sintetizados a partir de reações de copolimerização em meios dispersos (como por exemplo, dispersão, suspensão, emulsão e miniemulsão) de monômeros vinílicos (acetato de vinila, pivalato de vinila, metacrilato de metila, entre outros) com monômeros contendo metais (MCM) e que são obtidos a partir da complexação com diferentes metais (Cu, Zn, Mn, Ni, Sn, Se) de substâncias provenientes de fontes renováveis (especificamente, óleos vegetais e os ácidos graxos com modificação estrutural através de reações de epoxidação, acrilação ou metacrilação.
  • Universidade Federal do Oeste da Bahia - BA - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Alana Deusilan Sester Pereira

Ciências Sociais Aplicadas

Administração
  • indicadores de conhecimento norteadores do desenvolvimento das capacidades dinâmicas organizacionais
  • Este projeto tem como objetivo geral desenvolver e apresentar indicadores de conhecimentos extraídos dos fatores do ambiente externo, tais como: clientes, parceiros, fornecedores, concorrentes, condições econômicas, tecnológicas, dentre outros; que suscite reflexões sobre como as organizações podem desenvolver capacidades de se ajustarem e obterem vantagem competitiva. Assim, este estudo inova ao verificar, empiricamente, como os conhecimentos identificados no monitoramento do ambiente externo constituem em indicadores e, com isso, possibilitam as organizações criarem capacidades de se adaptarem às tendências e exigências do meio em que estão inseridas. Nesse contexto, tendo como marco teórico a bibliografia sobre capacidades dinâmicas, gestão do conhecimento e aprendizagem organizacional, identificou-se uma lacuna nos trabalhos publicados, visto que eles não abordam processos relativos ao conhecimento, como, por exemplo, o de seleção, priorização e monitoramento por meio de indicadores. Desse modo, a estratégia de investigação estará apoiada, principalmente, no método quantitativo e será realizada uma survey com empresas do setor de tecnologia e informação situadas no estado de Minas Gerais, com as seguintes finalidades: construção de uma escala de conhecimentos de modo a priorizar os mais relevantes; verificar a validade e confiabilidade dos itens propostos nesta escala, possibilitando, assim, definir o constructo indicadores de conhecimento. Nesse contexto, espera-se que a definição de indicadores de conhecimento oriente às organizações desenvolverem capacidades para se adaptarem ao meio em que estão inseridas.
  • Universidade Federal de Ouro Preto - MG - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022