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Aprendizado semissupervisionado baseado em redes complexas e aplicações: análise de dados climáticos

Processo: 18/22258-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de novembro de 2018
Vigência (Término): 31 de outubro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Lilian Berton
Beneficiário:Kim José Koto Murakawa
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/01722-3 - Aprendizado semissupervisionado via redes complexas: construção de redes, seleção e propagação de rótulos e aplicações, AP.R
Assunto(s):Inteligência computacional   Aprendizado computacional   Reconhecimento de padrões   Redes complexas   Análise de dados   Previsão climatológica

Resumo

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.