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Projetos de Pesquisa

 

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Wagner Meira Junior

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • aprendizado profundo de superfícies geológicas para prospecção de reservatórios offshore
  • A enorme quantidade e diversidade de dados obtidos ao observar a Terra põe um desafio fundamental: como usar métodos analíticos para extrair correlações, causalidade e explicabilidade, no sentido preciso no contexto de aprendizado de máquina interpretável, em um universo tão heterogêneo e caótico? Este projeto se propõe a investigar a hipótese de que dados de rocha, como por exemplo perfis de raios-gama, perfis de imagem acústica e perfis litológicos, oferecem um refinamento preciso de dados faciológicos para a construção de um modelo estratigráfico de alta resolução para delimitação de zonas reservatórios de hidrocarbonetos em um play petrolífero. Porém, se por um lado, os dados geológicos obtidos diretamente após perfuração de poços são hipersensíveis a ruídos e contaminação — por outro lado, dados sísmicos são incompletos, porém mais resilientes. Este projeto pretende construir modelos de aprendizado profundo para, além de forçar a corretude na interpretação dos dados refinados e sensíveis, promover simultaneamente a amplificação mais precisa dos dados geofísicos a partir de métodos de inversão elástica. Para obter este diálogo, o projeto propõe executar aprendizado supervisionado na modelagem analítica da cicloestratigrafia, e no modelo de empilhamento de fácies, amparado com casos de teste fornecidos pelos dados obtidos na geofísica. Este projeto dialoga de forma explícita com o Projeto PetroIaGeo, atualmente em execução em parceria entre UFMG e Petrobrás desde 2020, e que possui linhas independentes de investigação analítica de inversão geofísica e cicloestratigrafia. A equipe proponente já possui experiência operacional na compreensão de fenômenos geofísicos e geológicos no âmbito de inteligência artificial, e propõe a exploração científica acima postulada como elemento disruptivo no uso de IA em prospecção e exploração de petróleo e gás natural.
  • Universidade Federal de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 07/12/2022-31/12/2026
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Wagner Rodrigues Valente

Ciências Humanas

Educação
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  • constituição da educação matemática no brasil: estudos a partir do arquivo pessoal ubiratan d’ambrosio (apua)
  • O projeto tem por objetivo analisar a circulação no Brasil de saberes internacionais, considerados como referências para a Educação Matemática; para além disso, investigará que saberes foram apropriados/reelaborados em nosso país, constituindo-se como base inicial de para o novo campo, e o modo como tais saberes são institucionalizados nos primeiros cursos de pós-graduação. Tendo em vista esse objetivo geral, a pesquisa irá orientar-se pela seguinte interrogação: que processos e dinâmicas estão envolvidos na produção e institucionalização de saberes iniciais de constituição do campo da Educação Matemática no Brasil? As fontes privilegiadas a serem utilizadas no projeto integram a documentação do APUA – Arquivo Pessoal Ubiratan D’Ambrosio. Figura emblemática da Educação Matemática, D'Ambrósio (1932-2021) tem reconhecimento mundial na área. Em específico, o projeto lançará mão do rol de centenas de correspondências trocadas, nacional e internacionalmente por esse personagem, ao longo das décadas de 1950 a 1990, que estão em processo de inventário pelo Centro de Documentação do GHEMAT-Brasil. Tais materiais, cotejados com outros documentos, serão analisados à luz de perspectivas teórico-metodológicas da História Cultural e da Sociologia das Ciências. O projeto estrutura-se em três eixos a saber: Eixo 1 – As cartas e os saberes que circulam internacionalmente referenciados nas correspondências do APUA; Eixo 2 - Os processos de constituição de programas de pós-graduação em ensino de matemática/educação matemática e seus saberes de referência; Eixo 3 - As dinâmicas de institucionalização dos estudos em nível de pós-graduação em ensino de matemática/educação matemática. Tais eixos organizam também o trabalho dos membros da equipe de pesquisadores.
  • Universidade Federal de São Paulo - SP - Brasil
  • 03/12/2023-31/12/2026
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