Semi-supervised learning based on complex networks and applications: climate data analysis

• Grant number: 18/22258-3
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: November 01, 2018
• End date: October 31, 2019
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Principal Investigator: Lilian Berton
• Grantee: Kim José Koto Murakawa
• Host Institution: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brazil
• Associated research grant: 18/01722-3 - Semi-supervised learning via complex networks: network construction, selection and propagation of labels and applications, AP.R

Abstract

A caracterização sistemática da dependência em múltiplas escalas é fundamental para entender a dinâmica do sistema climático e melhorar a capacidade preditiva de modelos e dados. No entanto, as estruturas de dependência no clima são complexas devido a processos geradores dinâmicos não-lineares, relacionamentos temporais espaciais, bem como variabilidade de dados. As redes complexas têm sido utilizadas para explorar dependências em dados climáticos e detectar padrões. O objetivo dessa bolsa TT-1 é incluir um aluno para auxiliar a investigar e implementar novos métodos para análise de dados climáticos.