Alexandre Gonçalves Evsukoff

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Produções bibliográficas

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• A. G. Evsukoff . INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM APLICAÇÕES DAS CIÊNCIAS DO MAR. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• A. G. Evsukoff . INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM APLICAÇÕES DE INTERESSE PÚBLICO. 2024. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• A. G. Evsukoff . INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APLICAÇÕES NA INDÚSTRIA DO PETRÓLEO. 2023. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• A. G. Evsukoff . Aplicações e Perspectivas em Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) para as Engenharias. 2022. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• A. G. Evsukoff . Inteligência Computacional e Aplicações. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• A. G. Evsukoff . Introdução a Inteligência Computacional e Aplicações a Geofísica. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• A. G. Evsukoff . APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL EM CIÊNCIA DE DADOS. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• A. G. Evsukoff . PANORAMA ATUAL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• A. G. Evsukoff . Aplicações de Inteligência Computacional em Ciência de Dados. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• A. G. Evsukoff . Inteligência Artificial e Aplicações em Óleo e Gás. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• A. G. Evsukoff . Panorama Atual da Inteligência Artificial. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• A. G. Evsukoff . Neuro-Fuzzy systems for non-linear modelling: application to pattern recognition and system identification 1999 (Relatório Técnico).

• A. G. Evsukoff . Le Raisonnement Approché pour la Surveillance de Procédés. Grenoble: Institut National Polytechnique de Grenoble, 1998 (Tese de Doutorado).

• A. G. Evsukoff . Um ambiente integrado de supervisão de processos siderúrgicos - Relatório Técnico de Pesquisa. Niteroi: ILTC, 1995 (Relatório Técnico).

• A. G. Evsukoff . Uma metodologia de aquisição de conhecimento para diagnóstico de sistemas físicos. Rio de Janeiro: ILTC, 1994 (Relatório Técnico).

• A. G. Evsukoff . A knowledge based system for heat exchangers design. Niterói: ILTC, 1993 (Relatório Técnico).

• A. G. Evsukoff . Redes Semânticas em SC. 1992 (Relatório Técnico).

• A. G. Evsukoff . Sobre a Introdução de um Algoritmo de Ponto Interior no Ambiente de Projeto de Engenharia. Rio de Janeiro: COPPE/UFRJ, 1992 (Tese de Mestrado).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Centro de Excelência em Inteligência Artificial em Energias Renováveis, Descrição: O grande desafio do desenvolvimento sustentável neste século é equilibrar oaumento da demanda em energia com as restrições impostas pelas emissões de carbono e as mudanças climáticas. Esta proposta tem como objetivo formar uma rede temática para o desenvolvimento de novas técnicas e aplicação de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho para modelagem climática e aplicações em energia oriunda de fontes renováveis, tais como eólica, oceânicas, solar e biomassa, bem como questões relacionadas à transição energética e distribuição de energia. A rede está organizada em grupos de trabalho dedicados a: (i) alavancar o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho; (ii) tratar das energias renováveis dos oceanos, assim como aquelas produzidas por conversores de geração localizados no oceano, como turbinas eólicas e painéis solares; (iii) à energia de biomassa oriunda dos subprodutos das atividades humanas; (iv) ao entendimento de potenciais alterações climáticas em grandes centros urbanos e regiões oceânicas adjacentes, para o suporte a ações de adaptação e mitigação de impactos ambientais, econômicos e sociais; (v) ao estudo dos processos de transformação do sistema energético, em todas as suas dimensões, incluindo os recursos consumidos e utilizados para produzir vetores energéticos, suas formas de transporte, e as tecnologias de uso final; (vi) ao estudo da geração de energia elétrica através de Fontes Renováveis Variáveis, principalmente a geração eólica e solar, que alteram os processos de operação e planejamento dos sistemas de energia elétrica. Cada grupo de trabalho irá desenvolver projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação, com o apoio de empresas do ecossistema de inovação do Estado. Essa rede temática se insere no contexto do Centro de Excelência em Transformação Digital e Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro (Hub.Rio).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Luiz Paulo Assad - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Integrante / Argimiro Secchi - Integrante / fernando alves rochinha - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2024

  Integração de Inteligência Artificial e Modelos Físicos em Aplicações de Energias Renováveis, Descrição: Um dos grandes desafios do desenvolvimento sustentável neste século é equilibrar o aumento da demanda energética com as restrições às emissões de gases de efeito estufa (GEE) para reduzir os impactos causados pelas mudanças climáticas. Diante desse cenário, o maior grande desafio deste século é empreender uma profunda transformação nos sistemas energéticos por meio do aumento considerável de fontes renováveis na matriz energética mundial, contribuindo assim para um aumento da oferta de energia limpa e sustentável nos diversos setores da economia. A pesquisa sobre esse tema é vital para o Brasil, um país com uma matriz energética relativamente limpa e enorme potencial para avançar ainda mais, para se tornar um dos líderes na descarbonização desse setor vital no futuro. O Estado do Rio de Janeiro, cuja economia está fortemente ligada ao setor de Petróleo tem um papel preponderante em liderar esta transformação em nível nacional. Neste contexto, com apoio da FAPERJ, vem sendo desenvolvida a Rede de Inteligência Artificial (IA) para Energias Renováveis -HubRio Energia. Este projeto aborda um dos temas mais importantes da rede que é a integração entre modelos físicos de IA em aplicações de energias renováveis.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Integrante / Argimiro Secchi - Integrante / fernando alves rochinha - Integrante., Financiador(es): FAPERJ - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Inteligência Artificial para Análise de Imagens de Tomografia Computadorizada de Rochas Carbonáticas, Descrição: O objetivo deste projeto é a aplicação de inteligência artificial, mais especificamente modelos de aprendizado profundo, em problemas de processamento de imagens de TC de rochas carbonáticas. O foco do projeto é no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado auto-supervisionado, em que o treinamento é realizado no conjunto de dados sem anotação. Diferentes abordagens para aprendizado auto-supervisionado em aplicações de visão computacional têm sido descritas na literatura. Entretanto, estas abordagens têm sido pouco exploradas em aplicações de imagens de TC de rochas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2021 - 2023

  Centro de Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro Aplicado ao Setor de Óleo e Gás (CIA-Rio), Descrição: A área de Óleo e Gás (OG) é a de maior relevância para a economia no Estado do Rio de Janeiro, e a Inteligência Artificial (IA) tem apresentado uma enorme contribuição em diferentes setores econômicos e sociais da sociedade. O CIA-Rio será sediado na PUC-Rio, representada pelo LIRA e pelo Instituto Tecgraf. Integram a equipe pesquisadores de 5 Instituições, a saber: UERJ, UFRJ, UFF, IME e CEFET. A equipe agrega especialistas em IA, geofísicos e engenheiros. A proposta de criação do Centro recebeu manifestação de apoio de grandes empresas do setor de óleo e gás, além de outras empresas menores. A interação entre esses profissionais com experiência comprovada na área de IA e na área de OG permitirá propor desafios e apresentar soluções para problemas enfrentados pelas empresas parceiras e integrantes da Rede. O objetivo é avançar na área de IA para, por meio do desenvolvimento de novos modelos e do uso de tecnologias inovadoras, melhorar o uso e o aproveitamento das reservas de OG, tendo em vista uma sociedade global mais próspera. Acredita-se que a produção científica, tecnológica e de inovação resultante da formação do CIA-Rio trará importantes contribuições para o desenvolvimento do setor. O CIA-Rio se insere no Centro de Excelência em Transformação Digital e Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro (Hub.Rio), o qual foi apresentado à FAPERJ em 2019. Neste edital, diferentes propostas foram elaboradas, visando a fortalecer o Hub.Rio. Como proposta inicial de pesquisa colaborativa entre as diferentes ICTs e empresas parceiras, o plano proposto engloba 18 subprojetos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Coordenador.

• 2020 - 2022

  Plataforma Integrada de Monitoramento de Mobilidade Humana e Modelagem da Epidemia de COVID-19, Descrição: A complexidade do enfrentamento à COVID-19 exige uma abordagem científica, multidisciplinar e sistêmica, agregando os conhecimentos e tecnologias disponíveis para o desenvolvimento de soluções. O projeto Plataforma Integrada de Monitoramento e Observação Meteo Oceanográfica para a Baía de Guanabara, em execução com financiamento da FAPERJ desde Setembro de 2019, visa o desenvolvimento de uma plataforma digital operacional para o fornecimento de informações ambientais, sociais e econômicas na região da Baía de Guanabara e seu entorno (www.baiaviva.com.br). A plataforma digital é aberta ao público permitindo, tanto a visualização como a aquisição de informações relevantes para diferentes segmentos da sociedade na Baía de Guanabara e seu entorno. O objetivo deste projeto é adicionar soluções digitais à plataforma existente, que permitam a modelagem da dinâmica epidemiológica da COVID-19 na Região Metropolitana do Rio de Janeiro. Serão adicionados dados de mobilidade humana, rastreamento de equipamentos hospitalares que, integrados com dados ambientais e sociais, servirão para o desenvolvimento de modelos epidemiológicos regionalizados e de otimização de recursos hospitalares. A integração de padrões de mobilidade humana e o rastreamento de equipamentos hospitalares com informações de vulnerabilidade socioeconômica e ambiental podem contribuir de forma significativa para o gerenciamento de equipamentos de saúde essenciais para o atendimento a vítimas do COVID-19 nas diversas instalações de saúde na Região Metropolitana do Rio de Janeiro. A maior parte dos algoritmos estão prontos, de forma que o projeto tem potencial para gerar resultados rapidamente, contribuído significativamente para o combate e controle da pandemia de COVID-19. A solução será desenvolvida na plataforma digital já existente com acesso aberto e que poderá ser utilizada por gestores e tomadores de decisão. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Artur Ziviani - Integrante / Moacyr A. H. B. Silva - Integrante / LANDAU, L. - Coordenador / Luiz Paulo Assad - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2022

  Centro de Excelência em Transformação Digital e Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro (Hub.Rio): Rede Temática de Combate aos Efeitos da COVID-19, Descrição: O Centro de Excelência em Transformação Digital e Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro (Hub.Rio) integra e oferta a competência e capacidade técnica da comunidade científica e setor produtivo privado do Estado Rio de Janeiro para produzir inovação para o enfrentamento do SARS-COV-2. Este projeto objetiva produzir soluções tecnológicas inovadoras e baseadas em evidência envolvendo a transformação digital e técnicas de Inteligência Artificial a serem utilizadas para combater os efeitos da COVID-19. O provimento de cenários preditivos baseados em dados reais, em estimativas e em ações hipotéticas obtidos através de modelos e métodos matemáticos, estatísticos e de aprendizado de máquina permitirá melhorar a qualidade da tomada de decisão e, com isso, obter vantagem competitiva no combate contra o SARS-COV-2.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Roberto Medronho - Coordenador.

• 2020 - 2022

  Tecnologias Digitais para Monitoramento, Mapeamento e Controle de Surtos, Endemias, Epidemias e Pandemias, Descrição: Este projeto objetiva produzir soluções tecnológicas inovadoras e baseadas em evidência envolvendo a transformação digital e técnicas de IA para combater os efeitos da COVID-19. O provimento de cenários preditivos baseados em dados reais, em estimativas e em ações hipotéticas obtidos através de modelos e métodos matemáticos, estatísticos e de aprendizado de máquina permitirá melhorar a qualidade da tomada de decisão e, com isso, obter vantagem competitiva no combate contra o vírus. A utilização de tecnologias de engenharia de software contemporâneas permitirá apoiar a inovação com dispositivos IoT na coleta de dados em enfermarias e residências e usar esses dados para acompanhar a COVID-19 e representar um diferencial relevante para melhorar a qualidade e abrangência dos sistemas de software contemporâneos e a capacidade preditiva dos modelos construídos com ciência de dados, IA e IoT. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Coordenador / Roberto Medronho - Integrante / Claudio Miceli de Farias - Integrante / José Manoel de Seixas - Integrante / Sergio Portela - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2022

  Sistema de inteligência artificial para o auxílio à tomada de decisão em triagem e diagnóstico de pacientes da COVID-19: escore e grupos de risco baseados em exames por imagem do tórax, Descrição: A interpretação do exame por imagem requer a presença de um especialista, o que atrasa o processo em muitos cenários da atenção básica. Visando superar esta barreira, o objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um aplicativo em software aberto, que permita uma avaliação rápida das imagens. A análise dos exames por imagem pode ser combinada com informações clínicas, de tal modo que grupos de risco podem ser associados aos pacientes, indo-se além de um suporte preditivo da doença. O aplicativo proposto será desenvolvido utilizando as técnicas da reprodutibilidade, o que facilita a sua incorporação no SUS, e será validado e disponibilizado gratuitamente para o SUS. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / José Manoel de Seixas - Coordenador / FELIPE MAIA GALVAO FRANCA - Integrante / PRISCILA MACHADO VIEIRA LIMA - Integrante / RAFAEL MELLO GALLIEZ - Integrante / ROBERTO DE ANDRADE MEDRONHO - Integrante / FERNANDA CARVALHO DE QUEIROZ MELLO - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

• 2018 - 2021

  Tecnologia de Inteligência Artificial para Análise de Imagens de Tomografia Computadorizada de Rochas, Descrição: A identificação dos poros e da matriz de rocha é atualmente realizada por técnicas manuais, frequentemente realizadas de forma apenas visual. A proposta deste projeto é utilização de algoritmos de aprendizagem profunda (deep learning) para a identificação automática das fases da amostra e o reconhecimento das suas fáceis geológicas. Modelos chamados de aprendizagem profunda, como redes neurais convolucionais, têm obtido excelentes resultados no processamento de imagens, vídeo, voz e áudio. No entanto, a aprendizagem profunda ainda tem pouca aplicação na indústria de petróleo e gás, embora possa ser usado em vários desafios. Identificar padrões de estruturas geológicas semelhantes em imagens tomográficas de rocha, é sem dúvida um desses desafios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2014 - 2016

  Enabling Efficient Energy Usage with Data Mining and Integrated Demand, Descrição: In recent years, distributed energy resources (DERs) and the local matching of demand and generation in the form of microgrids have emerged as key concepts in battling the instabilities that grid infrastructures face against the ever-increasing demand and adoption of intermittent renewable energy sources. Among DERs, solar photovoltaics are gaining more and more popularity as a clean and affordable distributed generation option. In our research project, we aim to address the impending challenges on power infrastructures from the point of view of implementing solar-powered microgrids in the urban context, where existing consumers that are part of the distribution grid are also part of local microgrid neighborhoods. We propose to employ DC power flow as the network dynamics and use real generation and demand profiles of users in the city, modeled after high temporal-resolution smart-grid data, to propose optimized microgrid topologies that benefit both the consumer and the grid while being resilient against failures. We plan to have a versatile simulation scheme that is portable to any city, and use it firsthand on real data from the city of Rio de Janeiro in Brazil. We believe the proposed research fills an important gap in literature, linking the engineering viewpoint with a complex systems approach by proposing a data-driven, urban-scale, optimization based approach that we hope will ultimately impact urban planning policies in the adoption and effective utilization of solar microgrids. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Marta C. Gonzales - Integrante / Pedro Bittencourt - Integrante.

• 2012 - 2015

  Modelagem e Simulação de Padrões de Mobilidade Humana com Aplicações ao Controle de Epidemias e Previsão de Fluxo Urbano, Descrição: Pela primeira vez no Brasil, uma operadora de telefonia vai conceder os seus dados de tráfego para a realização de pesquisa sobre mobilidade humana. Estes dados contêm a localização da antena que realizou a chamada, efetuada ou recebida, por uma estação móvel (telefone celular). O objetivo principal deste projeto é realizar a integração de diversas bases de dados para o desenvolvimento de modelos do processo de mobilidade humana em diferentes escalas de tempo e em duas escalas espaciais: Estado do Rio de Janeiro: e Região Metropolitana. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Moacyr A. H. da Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2013

  Engenharia Computacional Aplicada, Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é o desenvolvimento de algoritmos e aplicações de modelagem de sistemas complexos. A área de Engenharia Computacional tem sido proposta recentemente em diversos centros de pesquisa e universidades como uma área de pesquisa que visa à utilização de técnicas de computação científica para o desenvolvimento de modelos físicos em aplicações de engenharia. A inovação introduzida na área de Sistemas Computacionais no PEC é a integração de técnicas de inteligência computacional com os métodos numéricos mais tradicionais para a modelagem de problemas complexos a partir de dados e texto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2009 - 2012

  Desenvolvimento de Novas Técnicas para a Análise de Dados: Aplicação em Imagens PolSAR e em Dados Sísmicos, Descrição: Projeto de Cooperação Internacional, Convênio CAPES/COFECUB, entre a COPPE/UFRJ (Rio de Janeiro, Brasil) e o LISTIC/Politech?Savoie (Annecy, França). O objetivo do projeto é o intercâmbio entre pesquisadores e integração de competências complementares no desenvolvimento de técnicas computacionais baseadas na teoria de conjunto fuzzy em aplicações de processamento de imagem e análise de dados sísmicos. O projeto se divide em três linhas de pesquisa: Sistemas Fuzzy para a Classificação e a Identificação de Sistemas Dinâmicos; Classificação de Imagens de Radar na Amazônia e Análise de Base de Dados Sísmicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Sylvie Galichet - Integrante / Beatriz de Souza Leite Pires de Lima - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Emmanuel Trouvé - Integrante / Lionel Valet - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.

• 2008 - 2010

  Avaliação dos Impactos Ambientais e Socioeconômicos da Implantação do Complexo Petroquímico do Estado do Rio de Janeiro - COMPERJ, Descrição: Em 2006 foi anunciada a construção do Complexo Petroquímico do Rio de Janeiro ? COMPERJ, localizado no município de Itaboraí. Este empreendimento será também um pólo de atração que estimulará a instalação de diferentes indústrias na área, além de possibilitar a criação de mais de 200 mil empregos diretos e indiretos. Um empreendimento desta natureza gera impactos sociais, econômicos e ambientais que devem ser monitorados e avaliados adequadamente. Neste contexto, o principal objetivo deste projeto de pesquisa é a avaliação dos impactos ambientais e socioeconômicos do desenvolvimento regional através da integração de imagens de sensoriamento remoto com bases de dados do IBGE, utilizando técnicas de inteligência computacional e ?datamining?. A pesquisa será desenvolvida através da análise das características socioeconômicas do município de Itaboraí com o mapeamento obtido a partir das imagens de satélite de alta resolução em quatro datas de referência: março/2006, outubro/2007, outubro/2008 e março/2009 e bases de dados relativos às datas de referencia. Este trabalho, de característica interdisciplinar, será desenvolvido por duas linhas de pesquisa que, no início do trabalho, serão realizadas em paralelo, mas que deverão interagir cada vez mais ao longo do desenvolvimento do projeto, buscando uma convergência de resultados. Uma linha de pesquisa, focada na área de sensoriamento remoto e sistemas de informações geográficas, será responsável pela análise e classificação das imagens obtidas antes e durante o início do empreendimento. A segunda linha de pesquisa, focada na mineração de dados, será responsável por traçar um diagnóstico elaborado dos indicadores ambientais e socioeconômicos da região e realizar um acompanhamento destes indicadores. Da convergência destas duas linhas de pesquisa, deverá emergir o principal resultado deste projeto: um diagnóstico espaço-temporal dos impactos ambientais e socioeconômicos do empreendimento COMPERJ, consubstanciado através de im. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Carlos Beisl - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Modelagem Integrada para Caracterização de Reservatórios. Estudo de Caso do Campo de Marlim, Bacia de Campos, Descrição: A modelagem das características estruturais do sistema poroso é tema de extrema importância nas diversas etapas da indústria petrolífera, pois é através da modelagem que se extraem parâmetros importantes, tais como porosidade, permeabilidade e geometria de reservatórios, que influem na definição de reservas e na produção de petróleo. De fato, no ramo da Exploração e Produção (E & P), os maiores gastos na área de geofísica estão relacionados à caracterização de reservatórios (Van Riedel, 2000). Isto porque o melhor conhecimento dos reservatórios acarreta um aumento nas taxas de sucesso e um menor número de poços perfurados, e conseqüentemente uma redução no custo geral de E & P. Metodologias emergentes de extração de conhecimento em bases de dados, conhecidas como ?mineração? de dados, têm obtido excelentes resultados na modelagem de sistemas complexos. Objetivo deste é a modelagem de reservatórios turbidíticos marinhos através da interpretação de dados sísmicos e de poços pré-existentes o método. O trabalho proposto envolverá a análise do conjunto de dados de levantamento de sísmica 3D na região do campo de Marlim, na Bacia de Campos. O conjunto de dados, adquiridos em projeto anterior pela COPPE-UFRJ junto ao BDEP da ANP, consiste de um ?cubo? de dados sísmicos 3D da região do campo de Marlim e 33 ?logs? de poços.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Daniel Rodrigues de Silos Moraes - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Paulo de Tarso Luiz Menezes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Engenharia Computacional Aplicada, Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é o desenvolvimento de técnicas e algoritmos para solução de problemas complexos. A área de Engenharia Computacional tem sido proposta recentemente em diversos centros de pesquisa e universidades como uma área de pesquisa que visa à utilização de técnicas de computação científica para o desenvolvimento de modelos físicos em aplicações de engenharia. A inovação introduzida neste projeto é a integração de técnicas de inteligência computacional com os métodos numéricos mais tradicionais, permitindo aumentar o escopo das aplicações e integrar conhecimentos e competências multidisciplinares na solução de problemas complexos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2007 - 2009

  Arquitetura para Desenvolvimento de Software de Mineração de Textos., Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma arquitetura computacional para o desenvolvimento de software de análise de textos em geral. Neste projeto serão desenvolvidos módulos para o idioma inglês e português e aplicações para agrupamento e classificação de documentos. O desenvolvimento da arquitetura será realizado a partir de princípios de programação orientada a objetos, visando a reutilização de componentes. Para isso, serão criadas interfaces padrão para que os componentes possam ser intercambiáveis. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Marina de Melo Pires - Integrante / Claudia Abreu Paes - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Ronaldo Braga Lopes - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2005 - 2006

  Sistemas Inteligentes para Engenharia, Descrição: Sistemas Inteligentes são softwares que empregam técnicas de Inteligência Computacional tais como redes neurais, lógica fuzzy, algoritmos genéticos, wavelets, entre outras, na solução de problemas complexos. Recentemente, o interesse da comunidade científica tem se voltado para o desenvolvimento de sistemas híbridos que combinem duas ou mais das técnicas mencionadas acima. O interesse na aplicação destas técnicas na solução de problemas de engenharia tem aumentado nos últimos anos, surgindo diversas aplicações nas áreas de sistemas de informação, controle e automação, modelagem de processos industriais e fenômenos naturais, diagnóstico de falhas, otimização, processamento e análise de imagens, entre outras. Entretanto, a dificuldade da aplicação de sistemas inteligentes decorre da multidisciplinaridade do assunto, associado à complexidade do problema que, geralmente não pode ser resolvido por técnicas convencionais. Este projeto de pesquisa visa a consolidação dos resultados obtidos em estudos anteriores e o desenvolvimento de novas aplicações de Sistemas Inteligentes em diversas áreas de engenharia envolvendo principalmente a extração de conhecimento e a elaboração de modelos de predição e classificação a partir de um grande volume de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2004 - 2006

  Otimização de Materiais, Estruturas e Custos de Construção Utilizando Técnicas Experimentais, Numéricas e de Inteligência Artificial, Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é o desenvolvimento de metodologias para otimização de materiais, estruturas e custos de construção de barragens e outras estruturas de concreto, através das seguintes linhas de atuação: - O aumento da capacidade computacional e otimização dos códigos para a execução de exemplos com grande demanda de cálculo automático; - O estudo da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para determinação de modelos diretos e inversos e para a otimização do projeto de materiais e estruturas; - A caracterização experimental e a definição através de modelos mecânicos acoplados dos fenômenos de deformação lenta do material (retração autógena e fluência). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Fernando Luiz Bastos Ribeiro - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2004

  Sistemas Inteligentes para Aplicações em Engenharia, Descrição: Sistemas Inteligentes são softwares que empregam técnicas de Inteligência Computacional tais como redes neurais, lógica fuzzy, algoritmos genéticos, wavelets, entre outras, na solução de problemas complexos. Recentemente, o interesse da comunidade científica tem se voltado para o desenvolvimento de sistemas híbridos que combinem duas ou mais das técnicas mencionadas acima. O interesse na aplicação destas técnicas na solução de problemas de engenharia tem aumentado nos últimos anos, surgindo diversas aplicações nas áreas de sistemas de informação, controle e automação, modelagem de processos industriais e fenômenos naturais, diagnóstico de falhas, otimização, processamento e análise de imagens, entre outras. Entretanto, a dificuldade da aplicação de sistemas inteligentes decorre da multidisciplinaridade do assunto, associado à complexidade do problema que, geralmente não pode ser resolvido por técnicas convencionais. Este projeto de pesquisa visa a consolidação dos resultados obtidos em estudos anteriores e o desenvolvimento de novas aplicações de Sistemas Inteligentes em diversas áreas de engenharia envolvendo principalmente a extração de conhecimento e a elaboração de modelos de predição e classificação a partir de um grande volume de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2002 - 2004

  Ambiente de Alto Desempenho para Mineração de Dados, Textos e Web - ClusterMiner, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento novas tecnologias de bancos de dados e extração de conhecimento em grandes massas de dados em arquiteturas paralelas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Gerson Zaverucha - Integrante / Marta Lima de Queirós Mattoso - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Fernanda Baião - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 6

• 1992 - 1993

  Sistemas Hypermedia com Arquitetura Pull-Back, Descrição: Aquisição de conhecimento para sistemas especialistas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador / Luis Fernando Pereira Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 5

Projetos de desenvolvimento

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais. . , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões. . , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada. . , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: A utilização de tomografia computadorizada (TC) de rochas tem sido utilizada extensivamente como uma ferramenta para auxiliar na determinação da geometria de fases em amostras de rochas. Uma etapa importante neste processo é a segmentação das imagens de TC em 3D, que vem utilizando tradicionalmente técnicas clássicas de segmentação, principalmente análise de histogramas. Algoritmos de machine learning têm apresentado bom desempenho em problemas de segmentação de imagens em diversas áreas. Recentemente, uma técnica conhecida como deep learning tem apresentado excelente desempenho em tarefas de reconhecimento de padrões e classificação de imagens. Apesar do desenvolvimento recente há uma vasta oferta de bibliotecas de algoritmos de deep learning para classificação de imagens, mas não se encontra na literatura especializada resultados sobre a aplicação desta técnica para análise de volumes 3D de TC de rochas. A análise de resultados de algoritmos de segmentação é complexa pela dificuldade de definição de métricas para avaliação. Neste projeto, os algoritmos serão avaliados através da simulação numérica realizada a partir da geometria identificada pela segmentação de imagens, cujos resultados serão comparados com análise experimental realizada na amostra. O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento e avaliação de técnicas de aprendizagem profunda para processamento de dados sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos. Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador.Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento e avaliação de técnicas de aprendizagem profunda para processamento de dados sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos. Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: A utilização de tomografia computadorizada (TC) de rochas tem sido utilizada extensivamente como uma ferramenta para auxiliar na determinação da geometria de fases em amostras de rochas. Uma etapa importante neste processo é a segmentação das imagens de TC em 3D, que vem utilizando tradicionalmente técnicas clássicas de segmentação, principalmente análise de histogramas. Algoritmos de machine learning têm apresentado bom desempenho em problemas de segmentação de imagens em diversas áreas. Recentemente, uma técnica conhecida como deep learning tem apresentado excelente desempenho em tarefas de reconhecimento de padrões e classificação de imagens. Apesar do desenvolvimento recente há uma vasta oferta de bibliotecas de algoritmos de deep learning para classificação de imagens, mas não se encontra na literatura especializada resultados sobre a aplicação desta técnica para análise de volumes 3D de TC de rochas. A análise de resultados de algoritmos de segmentação é complexa pela dificuldade de definição de métricas para avaliação. Neste projeto, os algoritmos serão avaliados através da simulação numérica realizada a partir da geometria identificada pela segmentação de imagens, cujos resultados serão comparados com análise experimental realizada na amostra. O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: A utilização de tomografia computadorizada (TC) de rochas tem sido utilizada extensivamente como uma ferramenta para auxiliar na determinação da geometria de fases em amostras de rochas. Uma etapa importante neste processo é a segmentação das imagens de TC em 3D, que vem utilizando tradicionalmente técnicas clássicas de segmentação, principalmente análise de histogramas. Algoritmos de machine learning têm apresentado bom desempenho em problemas de segmentação de imagens em diversas áreas. Recentemente, uma técnica conhecida como deep learning tem apresentado excelente desempenho em tarefas de reconhecimento de padrões e classificação de imagens. Apesar do desenvolvimento recente há uma vasta oferta de bibliotecas de algoritmos de deep learning para classificação de imagens, mas não se encontra na literatura especializada resultados sobre a aplicação desta técnica para análise de volumes 3D de TC de rochas. A análise de resultados de algoritmos de segmentação é complexa pela dificuldade de definição de métricas para avaliação. Neste projeto, os algoritmos serão avaliados através da simulação numérica realizada a partir da geometria identificada pela segmentação de imagens, cujos resultados serão comparados com análise experimental realizada na amostra. O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento e avaliação de técnicas de aprendizagem profunda para processamento de dados sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos. Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: A utilização de tomografia computadorizada (TC) de rochas tem sido utilizada extensivamente como uma ferramenta para auxiliar na determinação da geometria de fases em amostras de rochas. Uma etapa importante neste processo é a segmentação das imagens de TC em 3D, que vem utilizando tradicionalmente técnicas clássicas de segmentação, principalmente análise de histogramas. Algoritmos de machine learning têm apresentado bom desempenho em problemas de segmentação de imagens em diversas áreas. Recentemente, uma técnica conhecida como deep learning tem apresentado excelente desempenho em tarefas de reconhecimento de padrões e classificação de imagens. Apesar do desenvolvimento recente há uma vasta oferta de bibliotecas de algoritmos de deep learning para classificação de imagens, mas não se encontra na literatura especializada resultados sobre a aplicação desta técnica para análise de volumes 3D de TC de rochas. A análise de resultados de algoritmos de segmentação é complexa pela dificuldade de definição de métricas para avaliação. Neste projeto, os algoritmos serão avaliados através da simulação numérica realizada a partir da geometria identificada pela segmentação de imagens, cujos resultados serão comparados com análise experimental realizada na amostra. O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2018 - Atual

  Desenvolvimento e avaliação de técnicas de aprendizagem profunda para processamento de dados sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos. Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2020 - Atual

  Plataforma online de inteligência artificial para o auxílio à tomada de decisão no diagnóstico de pacientes da COVID-19 baseado em imagens do pulmão, Projeto certificado pela empresa PETREC Petróleo Tecnologia e Pesquisa em 31/07/2020., Descrição: O objetivo do projeto é o desenvolvimento do sistema CovidScan baseado em Inteligência Artificial, visa auxiliar o diagnóstico de pacientes da COVID-19 de forma rápida. O sistema será web podendo ser acessado do browser de qualquer dispositivo, e tem tecnologia embarcada de realidade aumentada que permite ao profissional apontar o celular ou tablete para a identificação do paciente e ver as imagens em 3D e o pré-diagnóstico de forma prática e imediata em seu dispositivo móvel. O CovidScan detecta se o paciente está infectado, estima a área comprometida pelo COVID-19, a porcentagem comprometida do órgão e o grau de gravidade do paciente através do imageamento do pulmão. Para isso, algoritmos de inteligência artificial serão desenvolvidos a partir de exames de pacientes doentes e saudáveis. Um aspecto crucial é a possibilidade de médicos fornecerem feedback para as predições errôneas, tornando possível o contínuo melhoramento do modelo através da integração do conhecimento especialista. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Manuel Ramon Vargas - Integrante / DOS ANJOS, CARLOS E. M. - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Josias Silva - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2020

  Inteligência Computacional para Aprimoramento do Sistema MDM, Descrição: O objetivo do projeto é o cálculo para ajuste automático dos parâmetros dos conjuntos fuzzy do sistema MDM a partir de medidas estatísticas do comportamento normal das variáveis do sistema especialista. O resultado do projeto foi um componente de software que realiza o cálculo de diversas estatísticas de todas as variáveis (pontos monitorados) do sistema MDM. A automatização dos parâmetros de conjuntos fuzzy do sistema permite que o sistema possa ser instalado mais rapidamente em novas máquinas, garantindo a qualidade dos resultados de alarmes e o diagnóstico automático. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Ricardo de Souza Alencar - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos.Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2023 - Atual

  Desenvolvimento de Metodologia para estimativa de recursos eólicos offshore com base na integração de Métodos de Inteligência Artificial, Modelagem Física Atmosférica Regional e Sensoriamento Remoto., Descrição: 2023 - AtualPEC-25056-Desenvolvimento de Metodologia para estimativa de recursos eólicos offshore com base na integração de Métodos de Inteligência Artificial, Modelagem Física Atmosférica Regional e Sensoriamento Remoto.Descrição: A indústria de Petróleo e Gás tem buscado nos últimos anos estabelecer ações e metas para descarbonizar suas operações no longo prazo. Tais definições estão alinhadas com a percepção de que as mudanças climáticas pressionarão cada vez mais os setores econômicos intensivos em carbono. Assim, têm se intensificado estudos que buscam avaliar recursos energéticos renováveis atmosféricos em regiões de exploração e produção de petróleo ao redor do planeta, principalmente aqueles associados a tecnologias de geração mais dominadas, como solar e eólica. Tais estudos buscam basicamente quantificar o potencial energético dos recursos mencionados não apenas no espaço, mas também ao longo do tempo para atender aos objetivos estratégicos e operacionais de projetos futuros. Nesse sentido, é urgente intensificar os esforços de pesquisa associados à aquisição de dados meteorológicos em regiões oceânicas e à aplicação de técnicas envolvendo modelagem computacional atmosférica regional. Tais métodos, aplicados de forma integrada, são fundamentais para a avaliação espacial e técnica do recurso eólico renovável no mar. Com a crescente disponibilidade de bancos de imagens de satélites e modelos numéricos físicos atmosféricos regionais implementados em diferentes regiões do planeta, técnicas de IA podem ser utilizadas para o desenvolvimento de algoritmos estatísticos que permitam uma melhor caracterização espacial e temporal do vento e consequentemente uma melhor previsibilidade do recurso eólico offshore. Esse projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia computacional para estimar recursos eólicos offshore no tempo e no espaço com base em técnicas de sensoriamento remoto, modelagem física atmosférica e inteligênciaartificial.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Carlos Beisl - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Luiz Landau - Integrante / Luiz Paulo Assad - Coordenador / Ricardo Alencar - Integrante.

• 2022 - Atual

  Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Descrição: O objetivo deste projeto é consolidar os produtos previamente desenvolvidos. Na linha de classificação e atenuação de ruídos, os produtos desenvolvidos de classificação e atenuação de ruídos serão testados com dados reais de produção para sua homologação em ambiente operacional. Será desenvolvida uma interface gráfica para a utilização do modelo. Além disso, será investigada a capacidade de generalização do modelo para dados fora da distribuição de dados de treinamento. Na linha de migração por deconvolução, os resultados obtidos também precisam ser testados e aprimorados com resultados recentes de modelos de DL publicados na literatura. O projeto visa explorar novos métodos de DL como aprendizado auto supervisionado, modelos de DL informados pela física. No aprendizado auto supervisionado, os parâmetros do modelo são ajustados a partir de características internas dos dados. Nos modelos de DL informados pela física, o modelo é adaptado para respeitar as restrições impostas pelo problema físico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Roosevelt Sardinha - Integrante / Albino Aveleda - Integrante / André Bulcão - Integrante / Pablo Machado Barros - Integrante / Renato Santos Aranha - Integrante / Celio Roni Schechter - Integrante.

• 2021 - 2022

  O Sistema Tecnológico Petrobras e sua integração com o Ecossistema de Inovação de Óleo Gás, Descrição: O Sistema de Gestão Tecnológica da Petrobras (SGTP), coordenado pelo Cenpes, é o responsável pelo desenvolvimento e aplicação de tecnologias que contribuem para a que a empresa alcance de seus objetivos de negócio. O SGTP, reconhecido como uma referência na gestão de tecnologia no Brasil (Leitão, 1989) e no exterior (Sartori Soares, 2007), tem como uma das suas principais características a histórica parceria com a academia, que contribuiu, através da promoção de redes de pesquisas, para o desenvolvimento do Ecossistema de inovação da cadeia de petróleo e gás natural no Brasil (Turchi et al., 2013). Dentro do contexto atual da inserção de novos atores no Ecossistema, da transformação digital em andamento no ambiente de negócios e das perspectivas estratégicas da indústria de energia, o desenvolvimento tecnológico da Petrobras vem se adequando ao novo cenário de competição global à medida em que seu SGTP se aperfeiçoa em sua estrutura e componentes, por meio de um programa contínuo de melhorias em suas metodologias, ferramentas e métricas. Desta forma, o projeto de pesquisa tem por objetivo avaliar e reposicionar o SGTP, seus componentes, metodologias, ferramentas e métricas em relação ao estado-da arte; investigar e, caso possível, delimitar a sua contribuição no futuro Ecossistema de Inovação da Indústria de Energia.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Marcus Vinicius de A. Fonseca - Coordenador / Hudson Lima Mendonça - Integrante / Lilian Bitton Migon Matt - Integrante / Christiane de Fátima Silva Marques - Integrante.

• 2021 - Atual

  Criação do Centro de Referência em Rocha Digital, Descrição: Estudos avançados de física de rocha digital têm sido realizados com a utilização da microtomografia de raios x (TC). A TC produzem imagens de uma seção transversal de uma amostra pela reconstrução de uma matriz pelos seus respectivos coeficientes de atenuação de raios x, permitindo a avaliação das estruturas internas de amostras de rochas analisadas. Resultados recentes da literatura e os produtos desenvolvidos no projeto anterior demonstram o potencial de utilização de inteligência artificial em imagens de TC. O objetivo geral deste projeto é consolidar o Centro de Excelência em Rocha Digital como um núcleo de referência em inteligência artificial aplicada à física de rocha digital em nível nacional e internacional. Serão desenvolvidas novas tecnologias de inteligência artificial em três linhas de pesquisa: geração e processamento de imagens de TC; inteligência artificial baseada em modelos físicos e processamento de alto desempenho e simulação massivamente paralela.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Rodrigo Surmas - Integrante / PEREIRA NETA, AUREA M. - Integrante / Julio C. V. Fernandes - Integrante / Thais F. de Matos - Integrante / Alyne Duarte - Integrante / Ricardo Alencar - Integrante / Marcelo Ramalho Albuquerque - Integrante.

• 2020 - 2021

  Plataforma online de inteligência artificial para o auxílio à tomada de decisão no diagnóstico de pacientes da COVID-19 baseado em imagens do pulmão, Descrição: O objetivo do projeto é o desenvolvimento do sistema CovidScan baseado em Inteligência Artificial, visa auxiliar o diagnóstico de pacientes da COVID-19 de forma rápida. O sistema será web podendo ser acessado do browser de qualquer dispositivo, e tem tecnologia embarcada de realidade aumentada que permite ao profissional apontar o celular ou tablete para a identificação do paciente e ver as imagens em 3D e o pré-diagnóstico de forma prática e imediata em seu dispositivo móvel. O CovidScan detecta se o paciente está infectado, estima a área comprometida pelo COVID-19, a porcentagem comprometida do órgão e o grau de gravidade do paciente através do imageamento do pulmão. Para isso, algoritmos de inteligência artificial serão desenvolvidos a partir de exames de pacientes doentes e saudáveis. Um aspecto crucial é a possibilidade de médicos fornecerem feedback para as predições errôneas, tornando possível o contínuo melhoramento do modelo através da integração do conhecimento especialista. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / DOS ANJOS, CARLOS E. M. - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Josias Silva - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2020

  Inteligência Computacional para Aprimoramento do Sistema MDM, Descrição: O objetivo do projeto é o cálculo para ajuste automático dos parâmetros dos conjuntos fuzzy do sistema MDM a partir de medidas estatísticas do comportamento normal das variáveis do sistema especialista. O resultado do projeto foi um componente de software que realiza o cálculo de diversas estatísticas de todas as variáveis (pontos monitorados) do sistema MDM. A automatização dos parâmetros de conjuntos fuzzy do sistema permite que o sistema possa ser instalado mais rapidamente em novas máquinas, garantindo a qualidade dos resultados de alarmes e o diagnóstico automático. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Ricardo de Souza Alencar - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos.Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2023 - Atual

  Desenvolvimento de Metodologia para estimativa de recursos eólicos offshore com base na integração de Métodos de Inteligência Artificial, Modelagem Física Atmosférica Regional e Sensoriamento Remoto., Descrição: 2023 - AtualPEC-25056-Desenvolvimento de Metodologia para estimativa de recursos eólicos offshore com base na integração de Métodos de Inteligência Artificial, Modelagem Física Atmosférica Regional e Sensoriamento Remoto.Descrição: A indústria de Petróleo e Gás tem buscado nos últimos anos estabelecer ações e metas para descarbonizar suas operações no longo prazo. Tais definições estão alinhadas com a percepção de que as mudanças climáticas pressionarão cada vez mais os setores econômicos intensivos em carbono. Assim, têm se intensificado estudos que buscam avaliar recursos energéticos renováveis atmosféricos em regiões de exploração e produção de petróleo ao redor do planeta, principalmente aqueles associados a tecnologias de geração mais dominadas, como solar e eólica. Tais estudos buscam basicamente quantificar o potencial energético dos recursos mencionados não apenas no espaço, mas também ao longo do tempo para atender aos objetivos estratégicos e operacionais de projetos futuros. Nesse sentido, é urgente intensificar os esforços de pesquisa associados à aquisição de dados meteorológicos em regiões oceânicas e à aplicação de técnicas envolvendo modelagem computacional atmosférica regional. Tais métodos, aplicados de forma integrada, são fundamentais para a avaliação espacial e técnica do recurso eólico renovável no mar. Com a crescente disponibilidade de bancos de imagens de satélites e modelos numéricos físicos atmosféricos regionais implementados em diferentes regiões do planeta, técnicas de IA podem ser utilizadas para o desenvolvimento de algoritmos estatísticos que permitam uma melhor caracterização espacial e temporal do vento e consequentemente uma melhor previsibilidade do recurso eólico offshore. Esse projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia computacional para estimar recursos eólicos offshore no tempo e no espaço com base em técnicas de sensoriamento remoto, modelagem física atmosférica e inteligênciaartificial.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Carlos Beisl - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Luiz Landau - Integrante / Luiz Paulo Assad - Coordenador / Ricardo Alencar - Integrante.

• 2022 - Atual

  Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Descrição: O objetivo deste projeto é consolidar os produtos previamente desenvolvidos. Na linha de classificação e atenuação de ruídos, os produtos desenvolvidos de classificação e atenuação de ruídos serão testados com dados reais de produção para sua homologação em ambiente operacional. Será desenvolvida uma interface gráfica para a utilização do modelo. Além disso, será investigada a capacidade de generalização do modelo para dados fora da distribuição de dados de treinamento. Na linha de migração por deconvolução, os resultados obtidos também precisam ser testados e aprimorados com resultados recentes de modelos de DL publicados na literatura. O projeto visa explorar novos métodos de DL como aprendizado auto supervisionado, modelos de DL informados pela física. No aprendizado auto supervisionado, os parâmetros do modelo são ajustados a partir de características internas dos dados. Nos modelos de DL informados pela física, o modelo é adaptado para respeitar as restrições impostas pelo problema físico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Roosevelt Sardinha - Integrante / Albino Aveleda - Integrante / André Bulcão - Integrante / Pablo Machado Barros - Integrante / Renato Santos Aranha - Integrante / Celio Roni Schechter - Integrante.

• 2021 - 2022

  O Sistema Tecnológico Petrobras e sua integração com o Ecossistema de Inovação de Óleo Gás, Descrição: O Sistema de Gestão Tecnológica da Petrobras (SGTP), coordenado pelo Cenpes, é o responsável pelo desenvolvimento e aplicação de tecnologias que contribuem para a que a empresa alcance de seus objetivos de negócio. O SGTP, reconhecido como uma referência na gestão de tecnologia no Brasil (Leitão, 1989) e no exterior (Sartori Soares, 2007), tem como uma das suas principais características a histórica parceria com a academia, que contribuiu, através da promoção de redes de pesquisas, para o desenvolvimento do Ecossistema de inovação da cadeia de petróleo e gás natural no Brasil (Turchi et al., 2013). Dentro do contexto atual da inserção de novos atores no Ecossistema, da transformação digital em andamento no ambiente de negócios e das perspectivas estratégicas da indústria de energia, o desenvolvimento tecnológico da Petrobras vem se adequando ao novo cenário de competição global à medida em que seu SGTP se aperfeiçoa em sua estrutura e componentes, por meio de um programa contínuo de melhorias em suas metodologias, ferramentas e métricas. Desta forma, o projeto de pesquisa tem por objetivo avaliar e reposicionar o SGTP, seus componentes, metodologias, ferramentas e métricas em relação ao estado-da arte; investigar e, caso possível, delimitar a sua contribuição no futuro Ecossistema de Inovação da Indústria de Energia.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Marcus Vinicius de A. Fonseca - Coordenador / Hudson Lima Mendonça - Integrante / Lilian Bitton Migon Matt - Integrante / Christiane de Fátima Silva Marques - Integrante.

• 2021 - Atual

  Criação do Centro de Referência em Rocha Digital, Descrição: Estudos avançados de física de rocha digital têm sido realizados com a utilização da microtomografia de raios x (TC). A TC produzem imagens de uma seção transversal de uma amostra pela reconstrução de uma matriz pelos seus respectivos coeficientes de atenuação de raios x, permitindo a avaliação das estruturas internas de amostras de rochas analisadas. Resultados recentes da literatura e os produtos desenvolvidos no projeto anterior demonstram o potencial de utilização de inteligência artificial em imagens de TC. O objetivo geral deste projeto é consolidar o Centro de Excelência em Rocha Digital como um núcleo de referência em inteligência artificial aplicada à física de rocha digital em nível nacional e internacional. Serão desenvolvidas novas tecnologias de inteligência artificial em três linhas de pesquisa: geração e processamento de imagens de TC; inteligência artificial baseada em modelos físicos e processamento de alto desempenho e simulação massivamente paralela.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Rodrigo Surmas - Integrante / PEREIRA NETA, AUREA M. - Integrante / Julio C. V. Fernandes - Integrante / Thais F. de Matos - Integrante / Alyne Duarte - Integrante / Ricardo Alencar - Integrante / Marcelo Ramalho Albuquerque - Integrante.

• 2020 - 2021

  Plataforma online de inteligência artificial para o auxílio à tomada de decisão no diagnóstico de pacientes da COVID-19 baseado em imagens do pulmão, Descrição: O objetivo do projeto é o desenvolvimento do sistema CovidScan baseado em Inteligência Artificial, visa auxiliar o diagnóstico de pacientes da COVID-19 de forma rápida. O sistema será web podendo ser acessado do browser de qualquer dispositivo, e tem tecnologia embarcada de realidade aumentada que permite ao profissional apontar o celular ou tablete para a identificação do paciente e ver as imagens em 3D e o pré-diagnóstico de forma prática e imediata em seu dispositivo móvel. O CovidScan detecta se o paciente está infectado, estima a área comprometida pelo COVID-19, a porcentagem comprometida do órgão e o grau de gravidade do paciente através do imageamento do pulmão. Para isso, algoritmos de inteligência artificial serão desenvolvidos a partir de exames de pacientes doentes e saudáveis. Um aspecto crucial é a possibilidade de médicos fornecerem feedback para as predições errôneas, tornando possível o contínuo melhoramento do modelo através da integração do conhecimento especialista. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / DOS ANJOS, CARLOS E. M. - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Josias Silva - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2020

  Inteligência Computacional para Aprimoramento do Sistema MDM, Descrição: O objetivo do projeto é o cálculo para ajuste automático dos parâmetros dos conjuntos fuzzy do sistema MDM a partir de medidas estatísticas do comportamento normal das variáveis do sistema especialista. O resultado do projeto foi um componente de software que realiza o cálculo de diversas estatísticas de todas as variáveis (pontos monitorados) do sistema MDM. A automatização dos parâmetros de conjuntos fuzzy do sistema permite que o sistema possa ser instalado mais rapidamente em novas máquinas, garantindo a qualidade dos resultados de alarmes e o diagnóstico automático. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Ricardo de Souza Alencar - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/10/2018., Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos.Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 08/11/2018., Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Nelson Francisco Favilla Ebecken em 22/07/2015., Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Romildo Dias Toledo Filho em 22/07/2015., Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

• 2025 - Atual

  Escoamento multifásico em meios porosos acompanhado por tomografia e microtomografia, Descrição: Este projeto pretende estudar a dinâmica de escoamento em meios porosos utilizando técnicas de imageamento utilizando tomografia médica (TC) e de alta resolução (#956;TC). Para isto, um desenvolvimento experimental será planejado baseado em ensaios de deslocamento forçado monofásico e bifásico com o intuito de coletar informações relevantes para o desenvolvimento de metodologias de processamento de imagens com menor custo HH.O plano de execução da parte experimental consiste na preparação e execução de ensaios de deslocamento forçado em rochasreservatórios dos campos carbonáticos do Pré-sal brasileiro acoplados ao tomógrafo médico em diferentes condições experimentais crescentes de complexidade tais como traçador, Labcon e Semi-rescon, em vários regimes: transiente (USS), permanente (SS) e USSmultistep.O principal objetivo desta atividade será interpretação dos resultados experimentais incluindo os dados de imagem para o desenvolvimento de um digital-TWIN de rochas capaz de mimetizar diversas condições de escoamento para geração de curvas de permeabilidade relativa representativas, com intervalos de confiança.O ensaio de traçador, é um experimento que permite caracterizar reservatórios de petróleo, geotérmicos e aquíferos. O objetivo deste experimento será calcular o fluxo do traçador em função do tempo em qualquer ponto ao longo da amostra usando, em princípio, a variação da concentração observada durante ensaios de tomografia de raios X. Utilizando esta abordagem, será possível obter as seguintes informações: mapa de permeabilidade absoluta mais robustos, ajuste de modelos de dispersão pode ser testado como uma relação entre o fluxo local e a concentração local, e por fim desenvolver metodologias para avaliar o nível de heterogeneidade das amostras utilizadas durante cada fase do projeto.Coletadas as informações dos ensaios assistidos com tomografia médica e de alta resolução, serão utilizados modelos de inteligência artificial para o processo de segmentação de imagens obtidas em tais experimentos. Na identificação dos atributos texturais das rochas será avaliada a utilização da abordagem de aprendizagem auto-supervisionada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Ricardo de Souza Alencar - Integrante / Carlos E. M. dos Anjos - Integrante / Julio C. V. Fernandes - Integrante / Aurea Neta - Integrante / paulo couto - Coordenador / Alyne Duarte Vidal - Integrante / Paulo Mario Ripper - Integrante.

• 2024 - Atual

  Modelos Substitutivos baseados em Redes Neurais de Grafos para Simulação de Sequestro de CO2, Descrição: A captura e armazenamento de carbono (CCS) em reservatórios com a presença de falhas emergiu como uma estratégia promissora para mitigar as emissões de gases de efeito estufa. A previsão confiável da migração da pluma de CO2 é essencial para uma operação segura e eficiente desses reservatórios, durante os períodos de injeção e pós-injeção. Simulações numéricas tradicionais para sistemas tão complexos podem ser computacionalmente caras, demoradas e não atenderem demandas de operações em tempo real. A TotalEnergies vem pesquisando o uso de Redes Neurais de Grafos (GNNs) como modelos substitutivos para a simulação em reservatórios com falhas. Este projeto visa desenvolver os tópicos de (a) Melhorar o desempenho dos modelos substitutivos baseados em GNNs, e (b) Quantificação da Incertezas usando modelos substitutivos baseados em GNNs. Ambas as linhas complementares de pesquisa contribuem para preparar o caminho para o uso de modelos substitutivos baseados em GNNs em problemas tridimensionais complexos da vida real.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Albino Aveleda - Integrante / fernando alves rochinha - Integrante / Adriano Cortes - Integrante / Renato Elias - Integrante / Rogerio Pinto Espindola - Integrante.

• 2024 - Atual

  Sísmica passiva para monitoramento do campo de Mero, Descrição: O objetivo do projeto é detectar, localizar e caracterizar em tempo real a assinatura de fontes sismo-acústicas aplicando técnicas de inteligência artificial em conjunto com análise de dados geofísicos. A solução proposta é um sistema computacional que realiza o processamento em dois servidores: um servidor de processamento online (tempo real) e um servidor de processamento offline. O servidor online é composto por um módulo de ingestão de dados e um módulo de detecção em tempo real. O servidor offline é composto por um módulo de armazenamento (storage) e um módulo de localização e caracterização de fontes sismo-acústicas. O sistema será otimizado para ser executado em servidores na FPSO.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Roosevelt Sardinha - Integrante / Julio C. V. Fernandes - Integrante / Albino Aveleda - Integrante / João Baptista de Oliveira e Souza Filho - Integrante / Marcello Porto Alegre - Integrante / Marcos Antonio Gallotti Guimaraes - Integrante / Natanael Moura Junior - Integrante.

• 2023 - Atual

  Desenvolvimento de Metodologia para estimativa de recursos eólicos offshore com base na integração de Métodos de Inteligência Artificial, Modelagem Física Atmosférica Regional e Sensoriamento Remoto., Descrição: 2023 - AtualPEC-25056-Desenvolvimento de Metodologia para estimativa de recursos eólicos offshore com base na integração de Métodos de Inteligência Artificial, Modelagem Física Atmosférica Regional e Sensoriamento Remoto.Descrição: A indústria de Petróleo e Gás tem buscado nos últimos anos estabelecer ações e metas para descarbonizar suas operações no longo prazo. Tais definições estão alinhadas com a percepção de que as mudanças climáticas pressionarão cada vez mais os setores econômicos intensivos em carbono. Assim, têm se intensificado estudos que buscam avaliar recursos energéticos renováveis atmosféricos em regiões de exploração e produção de petróleo ao redor do planeta, principalmente aqueles associados a tecnologias de geração mais dominadas, como solar e eólica. Tais estudos buscam basicamente quantificar o potencial energético dos recursos mencionados não apenas no espaço, mas também ao longo do tempo para atender aos objetivos estratégicos e operacionais de projetos futuros. Nesse sentido, é urgente intensificar os esforços de pesquisa associados à aquisição de dados meteorológicos em regiões oceânicas e à aplicação de técnicas envolvendo modelagem computacional atmosférica regional. Tais métodos, aplicados de forma integrada, são fundamentais para a avaliação espacial e técnica do recurso eólico renovável no mar. Com a crescente disponibilidade de bancos de imagens de satélites e modelos numéricos físicos atmosféricos regionais implementados em diferentes regiões do planeta, técnicas de IA podem ser utilizadas para o desenvolvimento de algoritmos estatísticos que permitam uma melhor caracterização espacial e temporal do vento e consequentemente uma melhor previsibilidade do recurso eólico offshore. Esse projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia computacional para estimar recursos eólicos offshore no tempo e no espaço com base em técnicas de sensoriamento remoto, modelagem física atmosférica e inteligênciaartificial.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Carlos Beisl - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Luiz Landau - Integrante / Luiz Paulo Assad - Coordenador / Ricardo Alencar - Integrante.

• 2023 - Atual

  KrelIA: Aplicações de IA para Petrofísica e Inferência de Permeabilidade Relativa Utilizando Rocha Digital, Descrição: A micro tomografia computadorizada de raios x (CT) em amostras de rochas tem sido aplicada muito como ferramenta para auxiliar na determinação da geometria de fases e avaliação digital da estrutura da rocha. Paralelamente, grandes bases de dados e o aumento da capacidade de processamento permitiu o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial cada vez mais complexos. Modelos de inteligência artificial (IA) têm obtido excelentes resultados em problemas de reconhecimento de padrões em imagens, mas estes modelos têm sido pouco explorados em problemas de rocha digital.A permeabilidade relativa (krel) é um parâmetro petrofísico que desempenha um papel crítico na simulação de reservatórios com impacto na previsão do desempenho do reservatório. Entretanto, medições de laboratório de permeabilidade relativa são caros e muito demorados. Na literatura há diversas abordagens para previsão de krel e, recentemente, métodos baseados em aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) têm sido propostos.A previsão de krel diretamente a partir de imagens 2D e 3D de CT de rochas é um desafio e há poucos resultados disponíveis na literatura, principalmente considerando as características de rochas carbonáticas do pré-sal brasileiro. Diversos fatores fazem com que este seja um problema bastante complexo, entre eles a falta de uma grande base de dados de krel e o fato que algumas características relevantes para o problema físico não estão presentes na imagem.Este projeto visa a utilização de resultados anteriores de previsão de permeabilidade absoluta a partir de imagens de 2D e 3D de CT de rochas carbonáticas em conjunto com modelos de aprendizado auto-supervisionado e técnicas de redes neurais baseadas em física para o desenvolvimento de modelos de previsão de krel.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / DOS ANJOS, CARLOS E. M. - Integrante / Julio C. V. Fernandes - Integrante / GUIMARAES, FELIPE B. F. - Integrante / Luan vieira da Silva - Integrante.

• 2023 - Atual

  Sistema de previsão oceânica regional baseado em técnicas de aprendizado de máquina, Descrição: O objetivo principal do projeto proposto consiste no desenvolvimento de um sistema computacional operacional de observação e previsão oceânica regional com alta resolução espacial para a porção sul da bacia de Santos baseado em técnicas de aprendizado de máquina. Dados oceanográficos e meteorológicos serão adquiridos a partir da utilização de sensores remotos (fixos a satélites) e sensores locais fixos a embarcações de oportunidade e fundeadas na região de interesse. O sistema será composto basicamente por cinco módulos integrados, a saber: módulo de modelagem pro aprendizado de máquina, modulo de modelagem da circulação marinha, módulo de modelagem atmosférica, módulo de modelagem de ondas e módulo de avaliação local de desempenho do sistema de modelagem e plataforma digital de visualização e análise de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Ricardo de Souza Alencar - Integrante / Luiz Paulo Assad - Integrante / Albino Aveleda - Integrante.

• 2022 - Atual

  Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Descrição: O objetivo deste projeto é consolidar os produtos previamente desenvolvidos. Na linha de classificação e atenuação de ruídos, os produtos desenvolvidos de classificação e atenuação de ruídos serão testados com dados reais de produção para sua homologação em ambiente operacional. Será desenvolvida uma interface gráfica para a utilização do modelo. Além disso, será investigada a capacidade de generalização do modelo para dados fora da distribuição de dados de treinamento. Na linha de migração por deconvolução, os resultados obtidos também precisam ser testados e aprimorados com resultados recentes de modelos de DL publicados na literatura. O projeto visa explorar novos métodos de DL como aprendizado auto supervisionado, modelos de DL informados pela física. No aprendizado auto supervisionado, os parâmetros do modelo são ajustados a partir de características internas dos dados. Nos modelos de DL informados pela física, o modelo é adaptado para respeitar as restrições impostas pelo problema físico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Roosevelt Sardinha - Integrante / Albino Aveleda - Integrante / André Bulcão - Integrante / Pablo Machado Barros - Integrante / Renato Santos Aranha - Integrante / Celio Roni Schechter - Integrante.

• 2021 - 2025

  Criação do Centro de Referência em Rocha Digital, Descrição: Estudos avançados de física de rocha digital têm sido realizados com a utilização da microtomografia de raios x (TC). A TC produzem imagens de uma seção transversal de uma amostra pela reconstrução de uma matriz pelos seus respectivos coeficientes de atenuação de raios x, permitindo a avaliação das estruturas internas de amostras de rochas analisadas. Resultados recentes da literatura e os produtos desenvolvidos no projeto anterior demonstram o potencial de utilização de inteligência artificial em imagens de TC. O objetivo geral deste projeto é consolidar o Centro de Excelência em Rocha Digital como um núcleo de referência em inteligência artificial aplicada à física de rocha digital em nível nacional e internacional. Serão desenvolvidas novas tecnologias de inteligência artificial em três linhas de pesquisa: geração e processamento de imagens de TC; inteligência artificial baseada em modelos físicos e processamento de alto desempenho e simulação massivamente paralela.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Rodrigo Surmas - Integrante / PEREIRA NETA, AUREA M. - Integrante / Julio C. V. Fernandes - Integrante / Thais F. de Matos - Integrante / Alyne Duarte - Integrante / Ricardo Alencar - Integrante / Marcelo Ramalho Albuquerque - Integrante.

• 2021 - 2022

  O Sistema Tecnológico Petrobras e sua integração com o Ecossistema de Inovação de Óleo Gás, Descrição: O Sistema de Gestão Tecnológica da Petrobras (SGTP), coordenado pelo Cenpes, é o responsável pelo desenvolvimento e aplicação de tecnologias que contribuem para a que a empresa alcance de seus objetivos de negócio. O SGTP, reconhecido como uma referência na gestão de tecnologia no Brasil (Leitão, 1989) e no exterior (Sartori Soares, 2007), tem como uma das suas principais características a histórica parceria com a academia, que contribuiu, através da promoção de redes de pesquisas, para o desenvolvimento do Ecossistema de inovação da cadeia de petróleo e gás natural no Brasil (Turchi et al., 2013). Dentro do contexto atual da inserção de novos atores no Ecossistema, da transformação digital em andamento no ambiente de negócios e das perspectivas estratégicas da indústria de energia, o desenvolvimento tecnológico da Petrobras vem se adequando ao novo cenário de competição global à medida em que seu SGTP se aperfeiçoa em sua estrutura e componentes, por meio de um programa contínuo de melhorias em suas metodologias, ferramentas e métricas. Desta forma, o projeto de pesquisa tem por objetivo avaliar e reposicionar o SGTP, seus componentes, metodologias, ferramentas e métricas em relação ao estado-da arte; investigar e, caso possível, delimitar a sua contribuição no futuro Ecossistema de Inovação da Indústria de Energia.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Marcus Vinicius de A. Fonseca - Coordenador / Hudson Lima Mendonça - Integrante / Lilian Bitton Migon Matt - Integrante / Christiane de Fátima Silva Marques - Integrante.

• 2020 - 2021

  Plataforma online de inteligência artificial para o auxílio à tomada de decisão no diagnóstico de pacientes da COVID-19 baseado em imagens do pulmão, Descrição: O objetivo do projeto é o desenvolvimento do sistema CovidScan baseado em Inteligência Artificial, visa auxiliar o diagnóstico de pacientes da COVID-19 de forma rápida. O sistema será web podendo ser acessado do browser de qualquer dispositivo, e tem tecnologia embarcada de realidade aumentada que permite ao profissional apontar o celular ou tablete para a identificação do paciente e ver as imagens em 3D e o pré-diagnóstico de forma prática e imediata em seu dispositivo móvel. O CovidScan detecta se o paciente está infectado, estima a área comprometida pelo COVID-19, a porcentagem comprometida do órgão e o grau de gravidade do paciente através do imageamento do pulmão. Para isso, algoritmos de inteligência artificial serão desenvolvidos a partir de exames de pacientes doentes e saudáveis. Um aspecto crucial é a possibilidade de médicos fornecerem feedback para as predições errôneas, tornando possível o contínuo melhoramento do modelo através da integração do conhecimento especialista. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / DOS ANJOS, CARLOS E. M. - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Josias Silva - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2020

  Inteligência Computacional para Aprimoramento do Sistema MDM, Descrição: O objetivo do projeto é o cálculo para ajuste automático dos parâmetros dos conjuntos fuzzy do sistema MDM a partir de medidas estatísticas do comportamento normal das variáveis do sistema especialista. O resultado do projeto foi um componente de software que realiza o cálculo de diversas estatísticas de todas as variáveis (pontos monitorados) do sistema MDM. A automatização dos parâmetros de conjuntos fuzzy do sistema permite que o sistema possa ser instalado mais rapidamente em novas máquinas, garantindo a qualidade dos resultados de alarmes e o diagnóstico automático. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Ricardo de Souza Alencar - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos, Descrição: Modelos de redes neurais em camadas têm sido extensivamente empregadas em aplicações da indústria do petróleo desde a década de 1990. Recentemente, topologias com grande número de camadas têm obtido excelentes resultados em problemas de percepção como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural entre outros. Estes modelos, chamados de redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning) conseguem extrair informações dos dados de entrada em diferentes níveis de abstração, por meio de camadas de processamento sequencial. O desempenho de redes neurais de aprendizagem profunda em problemas de percepção e processamento de imagens, sugere sua potencialidade para a análise e processamento de dados sísmicos.Este projeto aborda o problema de processamento sísmico com a utilização de técnicas de aprendizagem profunda (deep learning). Modelo de autocodificadores convolucionais profundos 2D e 3D para gerar uma representação (extração de atributos) para dados sísmicos. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Luiz Landau - Integrante / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Bruno de Souza Silva - Integrante / Israel Junior - Integrante.

• 2018 - 2021

  Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de novas técnicas de segmentação de volumes de imagens 3D de tomografia digital de rocha, de tal forma a permitir a identificação de fases homogêneas em amostras de testemunhos (whole core) ou plugs (core plug). Serão desenvolvidos e avaliados diversos algoritmos de machine learning para segmentação de volumes 3D cujos resultados serão utilizados como base para a modelagem da geometria do modelo numérico de simulação de fluxo. Propriedades extraídas de cada fase identificada na amostra serão utilizadas para o upscaling do modelo. O resultado da simulação, com base na geometria identificada pelo algoritmo de segmentação, será comparado com o resultado experimental de permeabilidade absoluta da amostra. Desta forma pode-se comparar os resultados dos algoritmos avaliados, fornecendo subsídios para o aprimoramento e automatização do processo de análise de TC de rochas. CONTEXTO: PEC/COPPE. Área de concentração: Sistemas Computacionais Linha de pesquisa: Modelos de Dados e Conhecimento. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Myrian Christina Aragão Costa - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante / Manuel Ramon Vargas - Integrante / Lizianne Medeiros - Integrante / Carlos Eduardo Menezes - Integrante / Luciano Leite - Integrante.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de Soluções de Data Science para Aplicações em Smart City: Estudo de Caso da Prefeitura do Rio de Janeiro, Descrição: O objetivo é o desenvolvimento de uma prova de conceito da aplicações de Data Science no suporte à decisão e solução de problemas em grandes cidades. Será realizado um estudo de caso com a Prefeitura do Rio de Janeiro, através de dados públicos sobre a previsão do tempo de chegada de ônibus urbanos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2012 - 2012

  Avaliação do Microsoft Sql Server para Modelos de Previsão, Descrição: Os modelos de previsão de demanda de energia são utilizados pelo ONS para o planejamento diário de operação, para o qual é necessária a previsão da demanda de carga por hora no próximo dia de operação. Este projeto foi realizado em parceria com o ONS para a área da Região Sudes-te (SE) do Brasil a partir de três anos de dados de demanda total de energia por hora, consolidados na base de dados do ONS, entre os anos 2009 e 2012. Os dados represen-tam a demanda total de energia elétrica, incluindo instalações residenciais e não resi-denciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Cristian Klen - Integrante / Mauricio Onoda - Integrante / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2011 - 2013

  Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço em função de Indicadores ANEEL, Descrição: O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um modelo de inteligência analítica para previsão do tempo de restabelecimento de energia elétrica. O resultado do modelo deverá fornecer subsídios para a priorização dos serviços em função do estado atual dos indicadores ANEEL (DIC, FIC, DIMIC) da instalação que gerou a chamada. Como resultado do projeto espera-se uma melhora na qualidade de atendimen-to da Light por informar um tempo de reparo mais realista. Além disso, espera-se um impacto financeiro por reduzir as perdas de receita devido a multas pela violação de indicadores ANEEL. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Marcello P. A. Fonseca - Integrante.

• 2010 - 2012

  Identificação de Modelos de Emissão através de Data Mining., Descrição: As companhias petróleo e montadoras costumam fazer ensaios de emissões para apoiar o desenvolvimento de novos combustíveis e avaliar novas tecnologias de moto-res. Mesmo em condições controladas, os ensaios de emissões de poluentes são bas-tante imprecisos e sua execução consome tempo e recursos. Modelos de mineração de dados para previsão de emissões podem ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos combustíveis. Neste projeto, desenvolvido em parceria com a Petrobras, foi utilizada uma base de dados coletados ao longo de mais de 10 anos de ensaios em laboratório sobre as influências de composições de gasolina nas emissões de poluentes e autonomias dos motores dos veículos representativos de frota nacional. Esta base de dados foi utilizada para o desenvolvimento de modelos de redes neurais para previsão de emis-sões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Rogério Espindola - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Ferramentas de Mineração de Dados e Texto par gestão do Atendimento de Clientes, Descrição: O objetivo deste projeto é aperfeiçoar a forma de Gestão de Atendimento ao cliente da Oi, através do desenvolvimento de algumas ferramentas de modo a gerar subsídios para o Sistema de Suporte a Operação e a Gestão. Através das atividades já realizadas, vários mecanismos de avaliação dos processos existentes na Oi foram identificados e poderão ser disponibilizados para as equipes da empresa. Dessa forma, independente dos resultados esperados pelo projeto, e com o andamento do trabalho é possível vislumbrar alguns conhecimentos que podem melhorar alguns métodos de trabalho da equipe da Oi.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Ebecken, Nelson F.F. - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Ferramentas de Mineração de Textos para e-Ciência e Convergência Tecnológica, Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de ferramentas eficientes de mineração de texto que permitam organizar, classificar e analisar o conhecimento gerado por um grupo ou setor. As ferramentas serão desenvolvidas em ambiente de banco de dados corporativo permitindo alta escalabilidade dos resultados alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador / Mauricio Onoda - Integrante.

• 2009 - 2011

  Mineração na Web para Análise de Indicadores de Mercado, Descrição: As aplicações de text mining podem fornecer uma nova dimensão às análise tradicionais, podendo ser utilizadas em diversas aplicações, tais como acompanhamento de projetos, inteligência competitiva, relacionamento com clientes, etc. Os algoritmos existentes em text-mining são voltados para as tarefas de classificação e agrupamento (clustering) de documentos. A análise de seqüências temporais de documentos (temporal text mining) é uma linha inovadora e muito pouco explorada na literatura. Neste projeto de P&D, o foco da pesquisa é no desenvolvimento de sistemas de mineração temporal de textos (temporal text mining). O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar informações textuais sobre a tendência de determinados indicadores econômicos e financeiros, obtendo informação "privilegiada" que, embora amplamente disponível na web, não está organizada e categorizada de forma adequada.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Miguel Angelo Zaccur de Figueiredo - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador.

• 2005 - 2008

  Processo de Gestão da Informação em Contexto, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na obtenção de informações estratégicas voltadas para o planejamento de negócios, fornecendo, como resultado, subsídios necessários ao conhecimento de novas tendências para produtos e clientes, a partir de conteúdos textuais utilizados como fonte de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Graziella Martins Caputo - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Humberto Bulhões Aranha - Integrante / Valeria Menezes Bastos - Integrante / Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2008

  Aplicações de Técnicas de Data Mining à Previsão de Desempenho e Segurança de Barragens, Descrição: Recentemente, técnicas avançadas de mineração de dados têm despertado grande interesse para a supervisão e gestão de instalações complexas. Os dados gerados em nível da operação reúnem tanto informações coletadas da planta quanto o registro das ações e intervenções dos operadores e constituem grande fonte de informações para análise e identificação de condições operacionais e/ou procedimento indesejáveis ou ineficientes, melhorando a rentabilidade do processo como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Romildo Dias Toledo - Coordenador / Eduardo de Moraes Rego Fairbairn - Integrante / Marcos Martinez Silvoso - Integrante / Renan C. F. de Souza - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante.

• 2005 - 2007

  Sistema de Monitoramento dos Impactos Ambienteais das Atividades de E&P através de Citometria de Fluxo: CITOBUOY, Descrição: A crescente necessidade por combustíveis tem levado a Petrobras e outras companhias a procurar e explorar o petróleo em regiões cada vez mais profundas da plataforma continental brasileira. Porém, não se conhece o comportamento e dinâmica desse ecossistema. O desenvolvimento de novas abordagens que permitam amostrar com maior frequência o meio ambiente nestas regiões possibilitará o estabelecimento de indicadores ambientais focados na estrutura das comunidades é condição primária para avaliarmos o grau de interferência das atividades antrópicas. O objetivo deste projeto é desenvolver tecnologia de monitoramento remoto, contínuo e em tempo real do ambiente pelágico para a avaliação dos impactos das atividades de E&P.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Gilberto Carvalho Pereira - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2005 - 2007

  Ambiente computacional Integrago de Análise, Simulação e Visualização de Bacias Sedimentares e Sistemas Petrolíferos em Águas Profundas, Descrição: Este projeto visa a consolidação de tecnologias existentes e a realização de pesquisas sobre novas tecnologias necessárias para a integração dos diversos workflows científicos refe-rentes a análise, modelagem, simulação e visualização de bacias sedimentares e sistemas pe-trolíferos. O desenvolvimento do projeto se dará, no decurso de dois anos, sobre uma aplicação específica: o estudo das ocorrências de óleo pesado da região de águas profundas/ultra-profundas da Bacia de Campos. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Marta Lima de Queirós Mattoso - Integrante / Luiz Landau - Integrante / José Luis Drummond Alves - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Cooperação.

• 2004 - 2006

  Modelos de Previsão de Carga Usando Técnicas de Mineração de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de modelos de previsão de consumo de energia elétrica no curto, médio e longo prazo. O foco principal dos modelos para o curto prazo será quantificar o real impacto que as variáveis meteorológicas (temperatura, etc) exercem sobre o consumo. Para esse fim, será criado um banco de dados para a região de consumo atendida pela CERJ, com informações meteorológicas e de consumo. A médio prazo, além de variáveis meteorológicas (sazonalidade), os modelos desenvolvidos contemplarão os efeitos expansão do consumo (tendência) e fatores meteorológicos (fontes de incertezas). As previsões serão feitas para 12 meses, extratificados por patamares de consume. Os modelos de longo prazo levarão em consideração fatores macroeconômicos e demográficos, sendo as previsões feitas, para os próximos 5 anos, por categorias (residencial, etc) e por consumo total.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Guilherme Saad Terra - Integrante / Nelson Francisco Favilla Ebecken - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Determinação de Fronteiras de Reservatórios de Petróleo por meio de Geoquímica de Superfície através de Data Mining, Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para determinar os limites de reservatórios de petróleo através da aplicação de técnicas de Data Mining sobre dados coletados por amostras de geoquímica de superfície.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Luiz Landau - Coordenador / Carlos Siqueira Bandeira de Mello - Integrante / João Batista de Lillis Françolin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Inteligência Computacional para Análise de Imagens de Sensoriamento Remoto, Descrição: Neste projeto será realizada a análise de imagens de sensoriamento remoto obtidas a partir do satélite JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite) para determinação da sensibilidade de ambientes da Amazônia a vazamentos de óleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Coordenador / Carlos Beisl - Integrante / Enrico Campos Pedroso - Integrante / Fernando Pellon de Miranda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 1998 - 2002

  Redes Cooperativas de Pesquisa - sub-rede Sistemas Inteligentes para Engenharia - RECOPE-IA, Descrição: Redes Cooperativas de Pesquisa - Subrede Sistemas Inteligentes para Engenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Alexandre Gonçalves Evsukoff - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5

Prêmios