BIGDATAClima - Modelos neurais de cenários climáticos por meio de Big Data ? Estudo de caso para previsão de eventos extremos na região metropolitana de Belo Horizon
A ocorrência de eventos de precipitação intensa figura entre as principais causas deflagradoras de desastres naturais que atingem a população. Esses eventos requerem maior atenção nas áreas densamente povoadas, como as regiões metropolitanas. Diante disto, este projeto propõe identificar padrões nas condições atmosféricas associadas à ocorrência de eventos de vendavais e precipitação intensa, sobre a terceira maior aglomeração urbana do país, a Região Metropolitana de Belo Horizonte. Atualmente, por meio de uma variedade de sensores, estações meteorológicas, satélites e radares, milhares de variáveis atmosféricas estão disponíveis para serem utilizados dentro da área da meteorologia. Na prática, muitos desses dados não são utilizados de forma eficiente na tomada de decisão, principalmente devido à diversidade de informações que estes representam, assim como, pela ausência de uma base de dados integrada, e à carência de novos modelos ou representações computacionais que os integrem e os sintetizem. Seria então, importante a integração desses dados para a descoberta de padrões atmosféricos associados a eventos adversos fornecendo indicadores mais precisos em tempo hábil para auxiliar na tomada de decisão. É nesse contexto que o presente projeto propõe o uso da tecnologia Big Data para modelar e identificar padrões atmosféricos a partir de gigantescos volumes de dados, de fontes diversas, em tempos de processamento aceitáveis para seu uso. Esses modelos não convencionais são representações computacionais obtidos por meio de um processo de Descoberta de Conhecimento em bases de dados e de técnicas de mineração de dados baseado em Redes Neurais Artificiais. O novo sistema fornecerá ao usuário, tomador de decisão, um sistema semi-automático que integra informações meteorológicas de forma rápida e eficiente, contribuindo assim para minimizar os danos decorrentes de tais eventos.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Cristiane Neri Nobre - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante / Luis Enrique Zarate - Coordenador / Wladmir Cardoso Brandão - Integrante / Ruibran Januário dos Reis - Integrante / Daniel Perreira Guimaraes - Integrante / Luciano Sathler dos Reis - Integrante / Adma Raia - Integrante.
Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2016 - Atual