Eduardo Costa de Carvalho

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Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Previsão mensal de precipitação para áreas de interesse da Vale, Descrição: Os relatórios gerados pelo sub-grupo de Meteorologia e Mudanças Climáticas em 2020 indicaram a influência das condições meteorológicas na cadeia mineral da Vale e as possíveis soluções para previsão desses fenômenos em diferentes escalas de tempo. Quando a escala de médio prazo (semanas a meses) foi considerada, indicou-se que há dois tipos de previsões possíveis: estatística e dinâmica. A previsão dinâmica é baseada em modelos numéricos da atmosfera e do oceano para gerar as previsões, de diferentes variáveis dessas regiões, em diferentes escalas de tempo, aqui focaremos as escalas de subsazonal a sazonal (semanas a meses). A previsão estatística considera métodos estatísticos (que podem ser simples como uma regressão linear, a complexos como aqueles usados pelo aprendizado de máquina) para gerar as previsões para as variáveis de interesse. O presente estudo pretende gerar as previsões de precipitação mensal para áreas de interesse da Vale utilizando esses diferentes métodos, e até misturando previsão dinâmica com métodos de aprendizado de máquina. Por fim, essas diferentes previsões serão comparadas para definir qual possui o melhor custo/beneficio (a melhor previsão com o menor custo computacional).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) . , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / Cláudia Priscila Wanzeler da Costa - Integrante / Renata Gonçalves Tedeschi - Coordenador / DOUGLAS BATISTA DA SILVA FERREIRA - Integrante / Ewerton Cristhian Lima de Oliveira - Integrante., Número de produções C, T & A: 2

• 2022 - Atual

  Radar meteorológico para o desenvolvimento de novas técnicas de previsão de curtíssimo prazo e aprimoramento da modelagem numérica regional do ITV, Descrição: Recentemente, a Vale instalou no Núcleo Urbano de Carajás (PA) um radar meteorológico Banda-X, com o objetivo de minimizar os falsos alertas vermelhos em relação a eventos meteorológicos adversos na escala da mina, como a incidência de descargas atmosféricas e tempestades. Este radar é uma ferramenta de monitoramento atmosférico capaz de identificar com detalhes os sistemas atmosféricos em uma região de até 150 km de raio, no intervalo de 5 em 5 minutos. Além da função operacional, a ferramenta radar meteorológico permite uma série de avanços em pesquisas, como por exemplo regiões preferencias de sistemas intensos, deslocamento das tempestades, identificação da estrutura tridimensional das nuvens de chuva com maior severidade, entre outras. Sendo assim, o presente projeto tem como objetivo principal usar os dados do radar meteorológico de Carajás (PA) para o desenvolvimento de um modelo de previsão de curtíssimo prazo com base em Inteligência Artificial e melhorar o desempenho dos métodos de previsão de tempo utilizados no Instituto Tecnológico Vale (ITV), os quais são aplicados para áreas da Vale e, adicionalmente, podem ser replicados para os municípios/comunidades no sudeste do Pará. Os métodos de inteligência artificial e machine learning também serão empregados nos dados do radar meteorológico para identificar os padrões dos sistemas atmosféricos que impactam mina/pátio/usina e, a partir desses resultados, será possível comparar o melhor método de previsão ou combiná-los para a obtenção de um melhor desempenho. Apesar do radar meteorológico ter alcance ?apenas? na região de Carajás, outras adaptações e ajustes podem ser realizados no modelo numérico regional visando englobar não só o Corredor Norte, mas também os Corredores Sul e Sudeste da Vale. No âmbito deste projeto, também pretende-se realizar estudos diagnósticos de condições meteorológicas extremas e os impactos na produção mineral, bem como na segurança dos empregados da Vale, com foco em compreender o passado para minimizar os riscos no futuro. Os resultados encontrados e os produtos desenvolvidos pelo projeto podem ser disponibilizados para a Vale por meio do dashboard em PowerBI temporariamente intitulado Vale Climate Forecast, que foi adotado e priorizado pelo Terminal Marítimo Ponta da Madeira (TMPM) como a principal fonte de previsões meteorológicas para o planejamento operacional. Logo, os empregados da Vale terão acesso aos produtos desenvolvidos pelo projeto e poderão usá-los nos processos de tomadas de decisão diante da previsão de eventos meteorológicos extremos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / ROCHA, RAFAEL L. - Integrante / Cláudia Priscila Wanzeler da Costa - Integrante / Renata Gonçalves Tedeschi - Integrante / DOUGLAS BATISTA DA SILVA FERREIRA - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1

• 2022 - Atual

  DatalakeDS: Ciência de dados para o desenvolvimento sustentável, Descrição: Desenvolvimento de uma plataforma de dados data lake para disponibilizar as informações de cada grupo de forma integrada, ou seja, promover a interoperabilidade das diversas informações e dados gerados e mantidos no ITV-DS. Em comparação com conteúdo isolado, não estruturado, e disperso de dados, uma abordagem data lake possui as vantagens de possibilitar: Acesso às informações dos diversos grupos de pesquisa de forma integrada; Catálogo de dados; Atualização de dados e análises de forma dinâmica e em tempo real; Disponibilização de um ambiente computacional que permita exploração analítica, uso de inteligência artificial, visando utilidade, valor às informações derivadas do data lake.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (6) . , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / DOUGLAS BATISTA DA SILVA FERREIRA - Integrante / Sergio Ivan Viademonte da Rosa - Integrante / Ronnie Cley de Oliveira Alves - Coordenador / Nikolas Jorge Santiago Carneiro - Integrante / Lucas Felipe Ferraro Cardoso - Integrante / PAULO ROGENES PONTES - Integrante / Rosane Lopes Cavalcante - Integrante / Vitor Cirilo Araujo Santos - Integrante / Fabricio Oliveira Silva - Integrante.

• 2021 - Atual

  Plataforma de dados socioambientais das baías de São Marcos e São José, Maranhão, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (12) . , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / Ronnie Cley de Oliveira Alves - Integrante / Pedro Walfir Martins e Souza Filho - Coordenador / Wilson da Rocha Nascimento Jr. - Integrante / VALENTE MATLABA - Integrante / JORGE FILIPE SANTOS - Integrante / Valeria Tavares - Integrante / Rosa de Nazaré Paes da Silva - Integrante / Nikolas Jorge Carneiro - Integrante / Núbia Marques - Integrante / Tereza Cristina Giannini - Integrante / Douglas Silva Ferreira - Integrante / José Augusto Bittencourt - Integrante.

• 2018 - 2022

  Análise Automática de Componentes de Vagões por Visão Computacional, Descrição: O projeto visa a construção, em ambiente industrial, de um sistema para monitoramento de componentes de vagões de transporte de minérios, sendo este sistema desenvolvido em conjunto entre o ITV e ISI-TM. O equipamento integra um sistema de visão computacional, constituído de um conjunto de câmeras fotográficas de alta velocidade e um algoritmo de processamento de imagens capaz de fornecer com precisão as condições dos itens dos vagões.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / Bruno Ferreira - Integrante / SEREJO, GERSON - Integrante / DE SOUZA, CLEIDSON - Integrante / Joner Oliveira Alves - Coordenador / Luciano Mousinho Rodrigues - Integrante / Ana Claudia da Silva Gomes - Integrante / Alexandre Francisco Barral Silva - Integrante., Número de produções C, T & A: 4

• 2018 - 2019

  SOLUÇÕES EM INDÚSTRIA 4.0 APLICADOS À MINERAÇÃO, Descrição: Construção em ambiente industrial de um protótipo de análise automática de componentes de vagões através de visão computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / FERREIRA, BRUNO - Integrante / FERREIRA, MYLENA - Integrante / ROCHA, RAFAEL L. - Integrante / SIRAVENHA, ANA CAROLINA - Integrante / GOMES, ANA CLAUDIA S. - Integrante / CARVALHO, SCHUBERT - Integrante / Ronaldo F. Zampolo - Integrante / Sérgio Viademonte - Integrante / Adriano Reis Lucheta - Coordenador / Camilo Gonçalves - Integrante.

• 2016 - 2017

  LOCKTRACK: Sistema de Localização para Segurança de Colaboradores em Ambientes Inóspitos, Descrição: O objetivo do projeto é o aumento da segurança de colaboradores que trabalham em ambientes inóspitos por meio do desenvolvimento de um sistema que permita conhecer a localização em tempo-real dos colaboradores. No contexto deste projeto, o sistema a ser desenvolvido tem como ambiente-foco minas subterrâneas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / Gustavo Pessin - Integrante / FERREIRA, BRUNO - Integrante / HANNA CARVALHO - Integrante / Joner Oliveira Alves - Coordenador / Kelvin Maues - Integrante., Número de produções C, T & A: 6

• 2014 - 2018

  Smart Railways: Medição de Perfil de Rodas de Vagões para Manutenção Preditiva, Descrição: Sistema de monitoramento de rodas de vagões que utiliza uma abordagem baseada em cisão computacional, cujos dados capturados são submetidos a algoritmos de processamento digital de imagens para a obtenção da medida do desgaste das rodas (perfil de rodas).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Eduardo Costa de Carvalho - Integrante / FERREIRA, BRUNO - Integrante / SEREJO, GERSON - Integrante / SOUZA, CLEIDSON R.B. - Coordenador / Joner Oliveira Alves - Integrante / Luciano Mousinho Rodrigues - Integrante / Alexandre Francisco Barral Silva - Integrante / GOMES, ANA CLAUDIA S. - Integrante.