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Aplicação de Bayesian deep learning para monitoramento de smart city e operação de processos da indústria química

Processo: 19/08280-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de junho de 2019
Vigência (Término): 30 de abril de 2021
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Song Won Park
Beneficiário:Gustavo Ryuji Taira
Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/50343-2 - Plano de desenvolvimento institucional na área de transformação digital: manufatura avançada e cidades inteligentes e sustentáveis (PDIp), AP.PDIP

Resumo

Projeto consiste na elaboração de sistemas baseados em Bayesian Deep Learning aplicáveis para o monitoramento de Smart Cities e operações de processos da indústria química. Os sistemas elaborados serão aplicados para bases de dados obtidas por sensores de qualidade de ar e/ou sensores de ruído sonoro, e, por fim, serão aplicados para dados de processo químico industrial FCC (Fluid Catalytic Cracking). Um dos objetivos do trabalho é elaborar sistemas de Big Data Analytics a serem incorporados como aplicações de aprendizado de máquina, cujos métodos sejam facilmente aplicados em diferentes contextos, de forma a criar sistemas auto agentes tal como são os casos de Smart City e Smart Factory.