IA PARA ÁGUA
WORKSHOP RAINSMORE/SWOT EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
24-28 DE OUTUBRO 2022
Conferência Online e Presencial
FORTALEZA, BRASIL
Este primeiro workshop está finalizado, porém iremos voltar em 2023 para uma segunda edição!
Acesse fotos do evento e faça download
das apresentações aqui
Apoio
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Realização
Palestrantes
Antonio Geraldo
Ferreira
LABOMAR/EOLLAB
Marielle
Gosset
IRD/GET
Rômulo
Oliveira
IRD/GET
Modeste
Kacou
UFHB
Rafael
Reis
FUNCEME
Emilie
Caillault
ULCO
Kelly
Grassi
WeatherForce
Guillerme Barreto
UFC/DETI
Nicolas
Araujo
UFC/GTEL
Manuel Sánchez-Montañés
Universidade Autónoma de Madrid
Valdivino Alexandre de Santiago
INPE
Organização
MANHÃ
Palestras aberta ao público
inscrito no evento via ZOOM
09h-10h
Introdução ao workshop
- Contexto e objetivos do workshop (Dr Marielle Gosset IRD ; Dr Geraldo Ferreira EOLLAB ; 15’)
- Por que e como estudar Chuvas extremas, limites dos modelos atuais de estimativa / previsão (Dr Modeste Kacou UFHB; Dr Romulo Oliveira, IRD/HydroMatters ; 30’)
- Por que e como estudar Pequenas Superfícies de Água (lagos, reservatórios), dados de satélite e limites reais (Rafael Reis - FUNCEME ; 15’)
10h-12h
Introdução aos métodos de IA
- Métodos de AI, uma visão geral (Pr Emilie Caillault Univ Lilles, 45'+ perguntas)
- Previsão de séries temporais utilizando métodos de regressão kernel (Pr Guillerme Barreto, UFC/DETI, 45’+questions)
- Agenda semanal e conjunto de dados fornecido (Marielle Gosset, 5')
MANHÃ
Palestras aberta ao público
inscrito no evento via ZOOM
09h-11h
Previsão de séries temporais, do alinhamento temporal aos algoritmos básicos
(Dr Kelly Grassi, Weather Force; 45')
Algoritmos de preenchimentos de séries temporais usados para previsão - DTWB
(Pr Emilie Caillault Univ Lilles ; 45')
11h15 -
12h15
Previsão de séries temporais por LSTM. Teoria e exemplo com dados do Ceará
(Pr Nícolas Araujo ; 45’)
Exemplo de problema a ser resolvido - Análise de séries temporais de dados de precipitação obtidos de links de
Microondas Comerciais ou sensores de som
(Dr. Marielle Gosset, IRD 15')
MANHÃ
Palestras aberta ao público
inscrito no evento via ZOOM
09h-11h
Detecção de padrões pela DeepNN, aprendizado por transferência
(Pr Nicolas Araujo, UFC/GTEL ; 45')
Aprendizagem profunda e detecção de objetos - Exemplos de aplicações médicas
(Pr Manuel Sánchez- Montañés, Universidade Autónoma de Madrid; 45')
11h15-12h15
Treinamento de Detecção de Objetos Raros em Imagens de Satélite usando GAN e autoencoders
(Pr Nicolas Araujo, UFC/GTEL ; 45')
MANHÃ
Palestras aberta ao público
inscrito no evento via ZOOM
09h-10h30
Abordagem de agrupamento: Densidade, Forma, Kernel Hierárquico - abordagens
(Pr Emilie Caillault Univ Lilles ; 45')
MSC uma abordagem de agrupamento espectral de multiníveis para detectar eventos extremos, padrões desconhecidos
(Dr Kelly Grassi, Weather Force; 30')
11h-12h
Como combinar resultados de
agrupamento e classificação, classe de objeto relevante
(Pr Emilie Caillault Univ Lilles ; 45')
Exemplos de aplicação de aprendizagem não supervisionada
(Dr Kelly Grassi, Weather Force; 30')
MANHÃ
Palestras aberta ao público
inscrito no evento via ZOOM
09h-10h
Segmentação Semântica de Imagens de Satélite
Dr Valdivino Alexandre de Santiago, INPE; 45’)
10h-11h
Resultados dos participantes
Discussão
11h-12h
Painel de discussão / próximo
workshop
TARDE
Presença limitada: Aula no
Laboratório de Informática do LABOMAR
14h-17h
Atividades práticas - EOLLAB - Laboratório de informática
- Instalação/configuração do Python (instalação, criação de ambientes virtuais, pacotes necessários)
- Regressão com visualização de dados
- Tratamento/divisão de dados: conjuntos de dados de treinamento, teste e validação
- Métricas usuais
TARDE
Presença limitada: Aula no
Laboratório de Informática do LABOMAR
14h-17h
Atividades práticas - EOLLAB - Laboratório de informática
a- Notebook explicado / Tutorial guiado por Emilie Caillault 1h. Alinhamento. preenchimento. previsão (kalman, DTWBI, LSTM, floresta aleatória)
b- Aplicação para estudo de casos com suporte (Emilie CAillault, Kelly Grassi) 2h min. Usando o conjunto de dados #1
Obs: Aplicar algoritmos a dados vetoriais (não a imagens neste momento) que atenderão a natureza dos dados apresentados nas sessões da manhã
TARDE
Presença limitada: Aula no
Laboratório de Informática do LABOMAR
14h-17h
Atividades práticas - EOLLAB - Laboratório de informática
- Métodos de aprendizado supervisionada
Introdução ao NN: MLP, Aprendizagem Transferida (NN profundo) Menção de técnicas mais avançadas: GANs, Federated Learning, etc., mas não hands-on (devido a restrições de tempo/computação).
Qual conjunto de dados será usado?
(pequena resolução!)
a- Notebook explicado/tutorial guiado 1-
2h (preparação e classificação de dados)
b- Aplicação a estudos de casos com
apoio 2h min.
TARDE
Presença limitada: Aula no
Laboratório de Informática do LABOMAR
14h-17h
Atividades práticas - EOLLAB - Laboratório de informática
- Detectar no Dataset #1 o período de
chuva (início, fim)
- Agrupamento versus segmentação explícita com base em rupturas
a- Notebook explicado / tutorial guiado
1h (clustering)
b- Aplicação a casos de estudo com
apoio 2h min.
14h-17h
Atividades práticas - EOLLAB - Laboratório de informática
- EOLLAB (laboratório de informática)
Perguntas e respostas sobre os exercícios e prática da semana?
Tutorial
Agenda
24 DE OUTUBRO
Exibida em horário de Brasília (GMT-3)
Introdução às necessidades de monitoramento de chuvas/água e métodos de IA
26 DE OUTUBRO
Exibida em horário de Brasília (GMT-3)
Classificação de imagens e detecção de padrões usando IA
1- Abordagem supervisionada
25 DE OUTUBRO
Exibida em horário de Brasília (GMT-3)
Análise e previsão de séries temporais usando IA. Aplicação à estimativa de precipitação a partir de links de MW; radar e satélite
27 DE OUTUBRO
Exibida em horário de Brasília (GMT-3)
Classificação de imagens e detecção de padrões usando IA
2- Abordagem não-supervisionada
TARDE
Presença limitada: Aula no
Laboratório de Informática do LABOMAR
28 DE OUTUBRO
Exibida em horário de Brasília (GMT-3)
Outros métodos e aplicações: Resultados das hands on
05
11
203
DIAS
PALESTRANTES
PARTICIPANTES
e contando...
Sobre o evento
O projeto Rainsmore
RAINSMORE, para ‘Raincell et Autres INnovations, Satellites et Mesure Opportunistes issues des Reseaux de telecommunication, pour Estimation et espacialisation des precipitations’ é uma Rede Internacional de Pesquisa (IRN) financiada pelo Institut de Recherche pour le Dévelopement (IRD) Francês.
O objetivo do RAINSMORE é reunir especialistas em ciência de dados e ciências hidrometeorológicas, para inovar juntos objetivando uma melhor medição e análise de chuvas.
RAINSMORE reúne cientistas da África, América do Sul e Europa.
A Missão SWOT
A missão SWOT (Surface Water Ocean Topography) é fruto da cooperação entre a França, Estados Unidos, Reino Unido e Canadá. O SWOT é um satélite dedicado ao estudo da topografia dos oceanos e da dinâmica dos corpos d’água superficiais terrestres, e irá abrir novas perspectivas para as áreas da oceanografia, hidrologia, entre outras.
O SWOT NordEste é um projeto que reúne diversas agências de pesquisa e operacionais no Brasil e na França, com o objetivo de validar e valorizar os dados da próxima missão SWOT no Nord Este Brasil, para diferentes aplicações.