Pesquisa e Inovação: MIA: sistema de inteligência artificial para previsão sub-sazonal de variáveis hidrometeorológicas no Brasil
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MIA: sistema de inteligência artificial para previsão sub-sazonal de variáveis hidrometeorológicas no Brasil

Processo: 20/00566-8
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
Pesquisador responsável:Thomas Christian Marcel Martin
Beneficiário:Thomas Christian Marcel Martin
Empresa:Meteoia Datascience Ltda
CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
Município: São Paulo
Pesquisadores associados:Amanda Sabatini Dufek ; Edson Luiz Shoitchi Yatabe Barbosa ; Humberto Ribeiro da Rocha ; Paola Gimenes Bueno ; Pedro Leite da Silva Dias
Auxílio(s) vinculado(s):21/14700-0 - MIA: Sistema de inteligência artificial para previsão sub-sazonal de variáveis hidrometeorológicas no Brasil, AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):21/02110-4 - MIA: sistema de inteligência artificial para previsão sub-sazonal de variáveis hidrometeorológicas no Brasil, BP.PIPE
Assunto(s):Hidrometeorologia  Previsão hidrológica  Sazonalidade  Inteligência artificial  Aprendizado computacional  Redes neurais (computação)  Indústria 4.0 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizagem de Maquina | Hidrometeorologia | Inteligência Artificial | Previsão Climática | Previsão sub-sazonal | Redes neurais | previsão

Resumo

A presente proposta tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema automatizado de inteligência artificial que forneça previsões hidrometeorológicas competitivas na escala sub-sazonal (sistema "MIA"). As inovações desse projeto encontram-se na ordem de processos e de serviços. Em termos de processo, o projeto irá conectar técnicas avançadas de inteligência artificial, ainda pouco exploradas na meteorologia, em um sistema completamente automatizado de treinamento de modelos, previsão e otimização de hiper-parâmetros. Em termos de serviço, o sistema proposto será um dos poucos no mundo especializados na escala sub-sazonal, visando melhorar a previsibilidade entre as escalas de tempo e clima, onde encontram-se as maiores limitações das metodologias tradicionais de modelagem climática. A execução da proposta deverá diminuir as incertezas e melhorar o planejamento do mercado nacional à variabilidade hídrica associada a fatores climáticos e enquadrar a empresa dentro dos contextos recentes de Indústria 4.0 e aprendizado de máquina automatizado (AutoML). (AU)

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