Desenvolvimento e aplicação de novos algoritmos biométricos baseados em IA

• Processo: 18/20371-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2019
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Esthevan Augusto Goes Gasparoto
• Beneficiário: Marcos Antonio Isaac Júnior
• CNAE: Atividades de apoio à produção florestal ; Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis ; Serviços de engenharia
• Vinculado ao auxílio: 17/07593-8 - Sistema integrado de monitoramento florestal - Smartforest: revolução tecnológica em inventários florestais, AP.PIPE
• Assunto(s): Inteligência artificial Geoprocessamento Sensoriamento remoto Processamento de dados Análise de dados Análise de séries temporais Redes neurais (computação) Engenharia florestal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | Data analysis | Forest Inventory | Geoprocessing | R programming | Temporal Series Analysis | Cientista de dados

Resumo

Com a demanda crescente em diminuir o erro gerado pelas equações biométricas no inventário florestal, torna imprescindível a aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial somadas ao Sensoriamento Remoto, de forma a convergir em resultado mais precisos e próximo da realidade e das expectativas do mercado. Dessa forma, ao passo que a plataforma web de processamento de dados florestais (SmartForest) ganha maior dimensão durante a Fase 2, o bolsista com pós-graduação em engenharia florestal, geoprocessamento ou áreas correlatas, e que tenha conhecimento em linguagens de programação, em especial a linguagem R, será o responsável pelo desenvolvimento de lógicas de programação. As principais atividades desse bolsista serão: (I.) Elaborar juntamente com os Pesquisadores Principais rotinas de inteligência artificial aplicadas a biometria florestal; (II.) Integrar e desenvolver rotinas de geoprocessamento; (III.) Desenvolver equações para análise de dados temporais de variáveis dendrométricas (IV) Desenvolvimento de modelos mistos (V) Aplicação de Redes Neurais.