Aplicação da Aritmética Intervalar em Séries Temporais: Previsões em Cenários de Alta Incerteza

• Processo: 26/11779-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Danillo Roberto Pereira
• Beneficiário: João Pedro Biffe Lopes Pedroso
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 25/01033-7 - Aprendizado de máquina utilizando método de elementos finitos e aritmética intervalar, AP.ESCIENCE.R
• Assunto(s): Aprendizado computacional Análise de séries temporais Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aritmética intervalar | machine learning | Séries Temporais | Inteligência Artificial

Resumo

Este projeto de Iniciação Científica tem como objetivo investigar a aplicação da Aritmética Intervalar (ArI) em séries temporais, com foco em como essa metodologia pode ser utilizada para modelar dados temporais com alta incerteza. O bolsista conduzirá experimentos com séries temporais financeiras e de demanda, buscando demonstrar que a Aritmética Intervalar pode oferecer estimativas precisas e confiáveis, mesmo em cenários com alta variabilidade e incertezas. A pesquisa visa aprimorar as previsões em contextos dinâmicos e incertos, destacando a relevância da ArI para a modelagem de problemas temporais complexos. (AU)