Computação Aplicada - INPE

30/10/2025

Johan Duque
PGCAP/INPE
Seminar on November 13th 2025, 13:30

Join online at https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Title:
PINN-based solution of shallow water equation in unsteady flows

Abstract:
This seminar will address a methodology based on Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to explore surrogate solutions for the shallow water equations in unsteady channel flows.

CV:
Johan Duque holds a degree in Physical Engineering and a Master’s in Mathematics from the Technological University of Pereira, Colombia. He is currently a Ph.D. student in the Applied Computing graduate program at INPE and works on hydrological modeling for flood prediction. He also serves as a lecturer at the Technological University of Uruguay.

21/10/2025

Seminário da CAP: IA no Mundo Empresarial - Uma Visão do Silicon Valley (Avanish Sahai)
Dia 23/10/2025, 13:30
Link para participação: https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

05/10/2025

Seminário da CAP de 16/10/2025

Título: Combinando Edge-Fog-cloud para a Construção de uma Cidade Inteligente Voltada à Área da Saúde

Rodrigo Ringhi - Unisinos
16 de outubro de 2025

Participe em Rodrigo Ringhi - Unisinos
16 de outubro de 2025

Resumo:
O foco desta palestra é demonstrar como a união estratégica das arquiteturas de computação Edge, Fog e Cloud é crucial para o desenvolvimento de uma Cidade Inteligente que prioriza a saúde pública. Abordaremos como a Edge Computing processa dados em tempo real no ponto de coleta (sensores, wearables) para respostas imediatas em emergências; como a Fog Computing atua como uma camada intermediária de agregação e pré-processamento, reduzindo a latência e facilitando a coordenação entre serviços de saúde; e como a Cloud Computing oferece o poder analítico de Inteligência Artificial (IA) e armazenamento em larga escala necessário para a tomada de decisões estratégicas de longo prazo e modelos preditivos de saúde populacional. Esta integração não apenas garante um ecossistema robusto e de baixa latência, mas também é fundamental para elevar a qualidade de vida e a capacidade de resposta do sistema de saúde urbano.

Mini Bio:
Com mais de 8500 citações segundo o Google Scholar, Rodrigo da Rosa Righi também se destaca por ser membro sênior da IEEE, membro sênior da ACM e bolsista de produtividade do CNPq a 9 anos. Também é coordenador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), onde também atua como pesquisador e orientador de alunos de iniciação científica, TCC, mestrado e doutorado. Possui pós-doutorado, realizado no KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology) - Coreia do Sul, com ênfase nas áreas de Internet of Things e Cloud Computing. O prof. Rodrigo também faz parte do Comitê de Assessoramento da FAPERGS no que tange a área da Computação, com gestão no período de 2017 a 2019 e recondução a partir de maio de 2022. Ainda, prof. Rodrigo possui experiência na coordenação e como integrante em projetos de pesquisa de cunho nacional e internacional, envolvendo empresas como Siemens, HT Micron Semicondutores, Samsung e DELL Computadores. Atua também na coordenação de projetos de apoio a eventos científicos suportados pela CAPES, pelo CNPq e pela FAPERGS. Prof. Rodrigo é revisor de periódicos internacionais conceituados na área como IEEE Cloud Computing, Future Generation Computer Systems, IEEE Communications Magazine e ACM Transactions on Cyber-Physical Systems, bem como membro permanente do Comitê de Programa de conferencias como SBCUP, SBCAS, ERAD, WWW Internet, ERRC, WPERFORMANCE, SBAC-PAD, IHCI, ICCS e SSCAD. Por fim, Rodrigo é membro das seguintes instituições: IEEE (sênior), ACM (sênior), IADIS, INSTICC e SBC (Sociedade Brasileira de Computação). Por fim, vale ressaltar que prof. Rodrigo possui uma produção acadêmica crescente, com Google h-Index de 41 e i10-index de 101 (dados de outubro de 2025).

18/09/2025

Seminário da CAP de 25/09/2025
Comunidades Microbianas através de uma Lente Computacional

Saraswathi Kalvala
University of Warwick

Participe em https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Nesta palestra será apresentada uma variedade de microbios e comunidades microbianas que pessoalmente acho super Interessantes e que apoiam percepções novas que avançam nas aplicações baseadas em agentes e também avanços teóricos no entendimento de conceitos como autonomia, cooperação e competição.

Mini-CV:
Graduação em Ciencias Biomédicas na Escola Paulista de Medicina (hoje Unifesp).
Mestrado em Informatica na India
Doutorado em Métodos Formais na University of California em Davis, USA
Pós-Doutarado em Cambridge University
Pesquisadora na University of Warwick
Combina interesses multi-disciplinares pesquisando Biologia Sintetica e Biologia Computacional.

12/08/2025

Seminário da CAP de 14/08/2025, 13:30

Assimilação de dados para o modelo atmosférico WRF por uma abordagem de aprendizado profundo - Gerônimo Gallarreta Zubiaurre Lemos

Participe em https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Resumo do seminário: Em sistemas de previsão, a combinação de uma previsão prévia com dados observacionais é chamada Assimilação de Dados (DA). Este seminário apresentará uma abordagem baseada em aprendizado de máquina (AM) para este problema. Serão apresentados conceitos fundamentais de assimilação de dados e aprendizado de máquina para contextualização do problema e abordagem proposta. A metodologia será exemplificada pela apresentação de resultados da aplicação de uma rede convolucional (CNN) para emular o método Variacional 3D (3D-Var) para Assimilação de Dados. Para o desenvolvimento desta metodologia, um conjunto de dados composto por análises do 3D-Var e previsões do modelo atmosfério WRF (Weather Research Forecast) foram utilizados. Por fim, será demonstrado como os resultados podem ser utilizados para realização de previsões utilizando o WRF, bem como uma análise de desempenho computacional dos métodos utilizados.

Bio: Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pelotas (2023). É bolsista CAPES no programa de Mestrado em Computação Aplicada no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de máquina. Entre os anos de 2021 e 2023 foi colaborador do Hub de Inovação em Inteligência Artifical (H2IA) da UFPel.

01/08/2025

Seminário da CAP de 7/8/2025, 13:30
Multilingual and Informal Web Datasets for Robust Language Modeling

Salatiel Abraão Avelar Jordão

Participe em https://conferenciaweb.rnp.br/conference/rooms/seminarios-pgcap

Resumo: Large Language Models (LLMs) tend to lack textual, sociolinguistic, and cultural diversity due to being trained on homogeneous data sources. This study promotes the development of innovative datasets from marginal internet sites,
such as anonymous imageboards (4chan, 2channel), niche web forums, YouTube comments, X posts, and Reddit sub-reddits, to overcome this shortfall. These datasets prioritize multilingual and multicultural features, reflecting spontaneous language use and distinctive sociocultural communication. Our solution involves web scraping and utilizes existing archives, with NLLB for multilingual translation support, and domain-specific BERT-based model training for improved text embeddings. We also describe building a custom language identification classifier and AI-generated text detector, both trained on a paired human-AI dataset augmented using the Qwen3 model, to enhance data quality and analytical potential for research in linguistic diversity and model robustness.

CV: Formado em ciencia da computação em 2024 na PUC GO, fazendo mestrado no INPE, 25 anos de idade, apresentei esse fast abstract na Compsac 2025 em Toronto.

19/07/2025

Seminário da CAP de 24 de julho de 2025, 13;30

Title: Burned Area Detection in Western Amazon: A New Methodological Approach and Performance Comparison.

Presenter: Cândida Caroline Souza de Santana Leite
Doutoranda - PGCAP/INPE

Participe acessando https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Abstract: Forest fires disrupt ecosystems worldwide, with severe environmental and social impacts in the Amazon. The MAP region (Madre de Dios-Peru, Acre-Brazil, and Pando-Bolivia) is a fire hotspot, mainly due to deforestation and agropastoral activities. Existing fire detection products often underestimate burned areas, highlighting the need for improved methodologies. This study refines a burned area detection approach by integrating the NBR, NBR2, and MIRBI spectral indices and the NIR band in a double-threshold classification algorithm. Using Landsat-OLI images (2019), we performed classification and validation on Google Earth Engine, analyzing statistical performance with training (70%) and test (30%) sets. Our method achieved 84% accuracy for training sets and 82% for test sets, with 100% precision. Omission errors averaged 20% (training) and 25% (test). The total detected burned area was 2043.3 km², significantly higher than estimates from global products MCD64A1 (403.6 km²), Global Wildfire (412.7 km²), and Fire CCI v5.1 (553.2 km²). Despite promising results, omission errors should be reduced for more accurate mapping. Future research will extend performance analyses to larger sample sets, optimizing detection thresholds.

Resumo Curriculo: Estudante de Doutorado no programa de pós graduação em Computação Aplicada do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Mestre em Sensoriamento Remoto pelo INPE (2021), com dissertação focada no desenvolvimento de um algoritmo para detecção automática de cicatrizes de queimadas e incêndios com média resolução espacial. Geógrafa pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2019). Tem pesquisas na área de análise ambiental com a utilização de ferramentas de Sensoriamento Remoto e Sistemas de informações Georreferenciadas, atuando principalmente nos seguintes temas: análise da ocorrência de incêndios, processamento digital de imagens, modelagem de propagação de incêndios florestais e desenvolvimento de algoritmo de mapeamento automático de áreas queimadas.

11/07/2025

Seminário da CAP de 17/7/2025

Título: Análise Wavelet na Investigação de Correlações entre Condições Climáticas e o Espalhamento da COVID-19 no triênio 2020-2022.

Luciano Magrini
IFSP-SPaulo

Participe acessando https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Resumo: A Análise de Wavelets tem sido utilizada em diversas áreas como Sistemas Complexos, Dinamicas não Lineares e Sistemas Dinâmicos em Rede nas quais se buscam estabelecer correlações entre variáveis de interesse de cada sistema em estudo . No caso da pandemia de COViD19 há na literatura alguns indicativos de que existem correlações entre o "spread" da doença e fatores climáticos como temperatura do ar e índice de humidade que foram investigados, no escopo do presente trabalho, com as técnicas wavelet considerando os dados oficiais da doença para as cidades de São Paulo e Nova Yorque. Os resultados encontrados corroboram a existência de correlações não lineares entre as variáveis estudadas e a compreensão biológica destas correlações mostra-se fundamental para o conhecimento científico necessário ao enfrentamento de novos períodos pandêmicos.

Mini-Cv: Doutor em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Ciências Espaciais (INPE) com bolsa CAPES e período sanduíche na St. Louis University (EUA). Mestre em Matemática em Rede Nacional pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP - Câmpus de Rio Claro/SP) com bolsa CAPES. Licenciado em Matemática pelo Centro Universitário de Votuporanga (UNIFEV) e em Pedagogia pela Universidade Cidade de São Paulo (UNICID). Atualmente docente em regime de dedicação exclusiva do Instituto Federal de São Paulo, atuando no Ensino Superior e no Ensino Técnico e Tecnológico. É docente permanente do Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional (PROFMAT) do IFSP e membro do colegiado do mesmo programa . Atua como docente colaborador do Programa de Mestrado Profissional em Matemática (PGMat) oferecido pela UNESP Campus Rio Claro pesquisando na linha de Métodos Matemáticos. É membro do Comite Análise Multiescala e Wavelets: Teoria, Desenvolvimento e Aplicações da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC) e coordenador deste Comitê no Biênio 2024-2026. Tem interesse em sistemas dinâmicos, análise de wavelets, métodos numéricos e no uso de tecnologias no ensino de Matemática. Tem Pós Doutorado em Matemática na Universidade Júlio de Mesquita Filho (Campus Rio Claro) na área de Equações Funcionais com Retardo e Aplicações à Modelos para a COVID19.

05/07/2025

Seminário da CAP de 10/7/2025, 13:30

Título: CerraData-4MM: A multimodal benchmark dataset on Cerrado for land use and land cover classification

Mateus Miranda - INPE

Participe em https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Resumo: The Cerrado faces increasing environmental pressures, necessitating accurate land use and land cover (LULC) mapping despite challenges such as class imbalance and visually similar categories. To address this, we present CerraData-4MM, a multimodal dataset combining Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar and Sentinel-2 MultiSpectral Imagery with 10 m spatial resolution. The dataset includes two hierarchical classification levels with 7 and 14 classes, respectively, focusing on the diverse Bico do Papagaio ecoregion. We benchmark two models trained on CerraData-4MM, employing a visual transformer-based architecture and a convolutional-based architecture. CerraData-4MM offers a challenging benchmark for advancing deep learning models to handle class imbalance and multimodal data fusion. The code, trained models, and data are publicly available at https://github.com/ai4luc/CerraData-4MM.

Mini-CV: Mateus é formado em Licenciatura em Computação pelo IFTO, campus Araguatins, e possui mestrado em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Atualmente, cursa doutorado em Computação Aplicada no INPE. Sua principal área de pesquisa são métodos de aprendizado profundo, especialmente modelos de redes neurais autossupervisionadas aplicados ao processamento de imagens SAR e ópticas de sensores remotos para classificação de uso e cobertura da terra. Entre 2019 e 2020, Mateus lecionou Robótica Educacional para alunos do sexto ao nono ano do ensino fundamental na Escola Arte de Crescer. Durante a graduação, desenvolveu projetos focados no ensino de informática para crianças e adolescentes de escolas públicas.

27/06/2025

Seminário da CAP de 3 de Julho de 2025, 13:30

Avaliação de Algoritmos de Séries Temporais Baseados em Convolução e Atenção para Classificação em Biomas Tropicais.

Palestrante: Felipe Souza

Participe em https://conferenciaweb.rnp.br/inpe/seminarios-pgcap

Resumo: Este estudo compara algoritmos de aprendizado profundo baseados em convolução e em atenção para a classificação da cobertura da terra em biomas tropicais, utilizando séries temporais de imagens de satélite. Foram selecionadas duas áreas de estudo contrastantes com o objetivo de reduzir o viés espacial: Rondônia, localizada no bioma da floresta amazônica, e Petrolina, inserida no bioma semiárido da Caatinga. Os algoritmos escolhidos foram a Rede Neural Convolucional Temporal (TCNN) e o modelo de Atenção Temporal (LTAE). Também comparamos as versões baseadas em pixels e em regiões desses algoritmos.

Mini-CV: Estudante de doutorado do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) em Computação Aplicada. Possuo mestrado em Computação Aplicada pelo INPE. Tenho experiência em pesquisa e desenvolvimento de metodologias de séries temporais de imagens de satélite, bem como no desenvolvimento de software geoespacial para aplicações científicas. Atualmente, trabalho na integração de dados ópticos e de radar para identificar distúrbios florestais em tempo quase real.

15/05/2025

Pint of Science em São José dos Campos com participação de pesquisadores do INPE

De 19 a 21 de maio acontece em São José dos Campos o Pint of Science, festival internacional de divulgação científica que promove discussões em ambientes informais, como bares e cafés. O evento reúne pesquisadores e o público para debates sobre temas relevantes da ciência e tecnologia.

Na programação local, destacam-se a participação de pesquisadores vinculados ao INPE:

19/05: "Vamos para Marte?" – Com a presença de Odair Lelis Gonzalez, Silvio Manea e Claudio Antonio Federico, que discutirá os desafios técnicos e humanos de uma missão tripulada ao planeta vermelho.

20/05: "Fake News e Fake Science" tratará da desinformação na ciência e na mídia. Com Vanessa Martins Vantine e Rafael Duarte Coelho dos Santos.

21/05: "Desastres Socioambientais" – Com Victor Marchezini e Janaína de Alencar Mota e Silva, abordando estratégias de prevenção e resposta a eventos extremos.

A programação completa e os locais das atividades estão disponíveis em:
https://pintofscience.com.br/events/sao-jose-dos-campos.

04/05/2025