{"id":2306,"date":"2024-11-25T15:09:12","date_gmt":"2024-11-25T18:09:12","guid":{"rendered":"https:\/\/web.inf.ufpr.br\/dinf\/?p=2306"},"modified":"2024-11-25T15:09:15","modified_gmt":"2024-11-25T18:09:15","slug":"pesquisa-de-mestrado-do-dinf-e-premiada-na-conferencia-pan-americana-de-meteorologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/web.inf.ufpr.br\/dinf\/?p=2306","title":{"rendered":"Pesquisa de mestrado do Dinf \u00e9 premiada na Confer\u00eancia Pan-Americana de Meteorologia"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-medium-font-size\"><em>Trabalho de autoria de Fernanda Verdelho analisa o uso de machine learning como elemento de aprimoramento de infer\u00eancias meteorol\u00f3gicas<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXfxbGGCRPZNdkWPsIks7ClZyPGZPezpjgC0ttXZ3e_zcfBjavw574MqQLIKx2sPL2560mn93PJxN9WAcWL0jtdQOWEqv3z3tJvYwGTxkIw8d5QevWSHeRYkFkGIbTI2UrUw4LOw?key=oWd_nRtCYyfPXTa4CwnVAzEb\" alt=\"\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Diante de cen\u00e1rios de cat\u00e1strofes ambientais, \u00e9 fundamental a assertividade nas previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas como instrumento de gest\u00e3o p\u00fablica e de ferramenta para dirimir impactos decorrentes de adversidades, como em situa\u00e7\u00f5es de enchentes. O uso de machine learning para o aprimoramento da promo\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es sobre precipita\u00e7\u00f5es atuais e recentes \u00e9 o foco da pesquisa da mestra em inform\u00e1tica, Fernanda Verdelho, premiada na Confer\u00eancia Pan-Americana de Meteorologia. A pesquisa, resultado do trabalho de doutoramento junto ao Departamento de Inform\u00e1tica (Dinf) da UFPR, foi apresentada no evento entre os dias 19 a 23 de agosto, em S\u00e3o Paulo.<\/p>\n\n\n\n<p>O trabalho foi orientado pelo professor do Dinf e pesquisador do Centro de Computa\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica e Software Livre (C3SL), Marco Zanata, e coorientado pelo professor do Dinf, Luiz Eduardo Soares Oliveira. A pesquisa de Fernanda explora a import\u00e2ncia da Estimativa Quantitativa de Precipita\u00e7\u00e3o (QPE) proveniente de radares meteorol\u00f3gicos para a cria\u00e7\u00e3o de comunica\u00e7\u00f5es resilientes contra desastres naturais. O trabalho de mestrado destaca como a melhoria das estimativas de precipita\u00e7\u00e3o pode impactar diretamente diversas \u00e1reas, incluindo a previs\u00e3o de enchentes, a gest\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o energ\u00e9tica em hidrel\u00e9tricas e pr\u00e1ticas agr\u00edcolas.<\/p>\n\n\n\n<p>Embora os radares meteorol\u00f3gicos ofere\u00e7am alta resolu\u00e7\u00e3o espacial e temporal, eles enfrentam desafios como interfer\u00eancias externas e incertezas na rela\u00e7\u00e3o Z-R. Para superar essas limita\u00e7\u00f5es, o estudo de Fernanda utiliza algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, como Random Forest e Gradient Boosting, resultando em estimativas mais precisas e em intervalos mais curtos. Os resultados aprimoram a acur\u00e1cia das previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas, e abrem caminho para futuras investiga\u00e7\u00f5es na \u00e1rea, ressaltando o potencial do aprendizado de m\u00e1quina na meteorologia moderna. Confira a \u00edntegra do trabalho publicado nos anais do evento em <a href=\"https:\/\/cpam2024.com\/files\/anais.pdf\">https:\/\/cpam2024.com\/files\/anais.pdf<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Trabalho de autoria de Fernanda Verdelho analisa o uso de machine learning como elemento de aprimoramento de infer\u00eancias meteorol\u00f3gicas Diante de cen\u00e1rios de cat\u00e1strofes ambientais, \u00e9 fundamental a assertividade nas previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas como instrumento de gest\u00e3o p\u00fablica e de ferramenta para dirimir impactos decorrentes de adversidades, como em situa\u00e7\u00f5es de enchentes. 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