MULTIFRACTAIS PARA INICIANTES
13h:00 - 14h:00
Katrin Gelfert (UFRJ)
Darei algumas ideias sobre onde encontrar fractais que se fracionam em ainda mais fractais e como cultivá-los.
PROXY PARA SIMULADORES DE RESERVATÓRIOS BASEADO EM APRENDIZADO DE MÁQUINA
14h:00 - 15h:00
Emilio Coutinho (Petrobras)
O fluxo de fluidos que satura o meio poroso das rochas na subsuperfície da terra é um fenômeno que vem sendo modelado em diversas áreas, como hidrologia e no setor de energia.
Um exemplo de aplicação prática desses modelos é a previsão da evolução da contaminação de um aquífero que abastece uma cidade por conta de um derramamento químico que tenha ocorrida a quilômetros de distância dos consumidores, permitindo que ações de mitigação sejam tomadas em tempo hábil para que a população não seja afetada. Na indústria do petróleo, a tomada de decisão com relação a implantação de projetos de exploração e desenvolvimento de campos é tomada considerado, dentre outros fatores, o resultado de previsões probabilísticas de modelos numéricos de fluxo de fluidos em subsuperfície, os modelos de simulação de reservatórios.
Os modelos de simulação de reservatórios de petróleo resolvem a modelagem física do problema de fluxo no meio poroso levando em consideração os componentes químicos presentes no fluido, as fases óleo, gás e água e suas interações entre si e com a rocha.
A complexidade das equações envolvidas e o tamanho do domínio a ser resolvido, podem tornar o custo computacional das simulações bastante elevado.
Métodos de modelagem de ordem reduzida podem ser utilizados para tentar acelerar as simulações.
Aqui, pretendo apresentar, aplicações de métodos de aprendizado de máquina como redes neurais convolucionais compondo um autoenconder acoplado a um sistema de controle que busca reproduzir a resposta de um simulador de reservatórios de petróleo.
Uma segunda aplicação discutida será a utilização de PINNs (Physics Informed Neural Network) como método de solução para um EDP utilizada para modelar a injeção de um fluido diferente daquele originalmente presente em um reservatório.
(15h:00-15h:30 ---- Coffee Break)
COMO A CIÊNCIA DE DADOS E A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÃO TRANSFORMANDO O SETOR DE AGRONEGÓCIO
15h:30 - 16h:30
Angelica Caseri (Yara)
Esta palestra abordará o papel fundamental da ciência de dados e da inteligência artificial na transformação no agronegócio. Serão apresentados os principais métodos atualmente utilizados, incluindo análises preditivas, otimização de processos e agricultura de precisão.
A discussão cobrirá vários subsetores dentro do agronegócio, destacando como essas tecnologias estão melhorando a eficiência e a produtividade.
Além disso, abordaremos os desafios enfrentados na implementação dessas soluções avançadas e forneceremos uma visão geral do mercado de trabalho neste campo em expansão.
Os participantes obterão insights sobre as habilidades e conhecimentos essenciais necessários para iniciar uma carreira em ciência de dados e IA aplicadas ao agronegócio e geociências.