| Processo: | 19/21693-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa |
| Beneficiário: | Rosa Virginia Encinas Quille |
| Instituição Sede: | Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). 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 |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 22/12695-2 - Análise e gerenciamento de grandes volumes de dados ambientais baseado na experiência do US ARM Data Center, BE.EP.DR |
| Assunto(s): | Sistemas de informação Big data Áreas contaminadas Cidades inteligentes Cidades sustentáveis Tomada de decisão Remediação ambiental |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Áreas Contaminadas | big data | Ciência de dados | Inteligência Artificial | Sistemas de Informação | visualização de dados | sistemas de informação |
Resumo Este projeto de pesquisa de doutorado propõe desenvolver um sistema de gestão e análise de grande volume de dados do gerenciamento de áreas contaminadas, no plano de transformação digital e cidades inteligentes e sustentáveis, que apoie na tomada de decisões, podendo ser estas relacionadas à aplicação de métodos de remediação de solos, ações emergenciais, entre outros tipos de intervenções feitas por especialistas e/ou entidades concernentes. Serão, utilizados dados georreferenciados, provenientes de diferentes fontes, tais como dados históricos, novos estudos e dados dinâmicos ($i.e.$ sensores aerotransportados óticos, digitais, laser e radar). As características destes dados podem ser classificados pela grande quantidade de dados (volume), potencialmente obtidas por tecnologias de sensores, onde novos elementos são inseridos em tempo real (velocidade). A natureza das informações também é muito diversa, desde dados históricos, até análises físico-químicas dos materiais presentes nas áreas investigadas (variedade). Então, esses dados serão estudados e processados por meio de técnicas de Ciência de Dados, onde uma metodologia de análise de dados na arquitetura de \textit{Big Data} será proposta, considerando sua aplicabilidade no contexto das cidades inteligentes e sustentáveis. (AU) | |
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