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Projetos de Pesquisa

 

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Alberto Vasconcellos Inda Junior

Ciências Agrárias

Agronomia
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  • mineralogia aplicada a adsorção de fósforo e potássio e a estabilização da matéria orgânica em solos tropicais e subtropicais
  • O projeto enfoca dois estudos principais, tendo como objetos solos tropicais e subtropicais brasileiros. O primeiro estudo considera que diferentes proporções entre os argilominerais e entre frações granulométricas ocorrentes nos solos, desempenham papel fundamental nos processos químicos de adsorção dos elementos fósforo (P) e potássio (K). O segundo estudo considera que a composição mineralógica e a textura do solo exercem um importante controle interno sobre a estabilidade do carbono orgânico do solo (COS). Neste contexto, as ações de pesquisa preveem relacionar a composição mineralógica e as frações texturais areia, silte e argila de setenta e cinco (75) solos de diferentes regiões do Brasil com a capacidade de adsorção dos elementos P e K, e com a capacidade de retenção de C orgânico. Nos estudos, serão realizadas análises químicas de rotina na terra fina seca ao ar, e determinadas as curvas de distribuição de partículas dos solos e os teores das frações areia, silte e argila. A composição mineralógica dos solos será identificada e semiquantificada via técnicas de difratometria de raios x, fluorescência de raios x, análises termodiferenciais, dissoluções químicas seletivas, susceptibilidade magnética e espectroscopia de refletância difusa. A área superficial do solo será determinada por adsorção de água, e a partir da determinação do potencial matricial do solo. As adsorções de P e K nos solos serão determinadas pelos métodos do P e K remanescentes e da capacidade máxima de adsorção de P e K, antes e após a oxidação da matéria orgânica. As interações organominerais serão avaliadas a partir da retenção pelos solos do C adicionado com resíduos de plantas de aveia preta enriquecidos com isótopo 13C. Os dados serão analisados com o software estatístico R. Trata-se de uma proposta multidisciplinar com um forte caráter de formação de recursos humanos. Os resultados serão publicados em periódicos nacionais e internacionais, e divulgados em congressos científicos.
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 02/12/2023-31/12/2026
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Alberto Wisniewski Junior

Ciências Biológicas

Ecologia
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  • rede de pesquisas multiestudos em geoquímica, meio ambiente e ecotoxicologia de óleos no ambiente – eco4k
  • Após um vazamento de petróleo vários fenômenos ocorrem sob o óleo alterando constantemente a composição química do petróleo derramado. Parte dos constituintes evaporam, outros são biodegradados e alguns solubilizam no meio aquoso ou são adsorvidos no solo ou sedimentos. No Brasil, resoluções do Conselho Nacional do Meio Ambiente – CONAMA, nº 430 de 13/05/2011 e nº 357, de 17 de março de 2005, estabelecem os parâmetros físico-químicos de qualidade para águas, incluindo a análise ecotoxicológica com o intuito de observar mais diretamente os efeitos das interações entres substâncias e/ou contaminantes, inclusive dos não listados nas resoluções, que possam causar efeitos nocivos ao meio ambiente. Neste projeto buscaremos realizar um diagnóstico com relação aos poluentes orgânicos e condições ecotoxicológica da costa do nordeste compreendida entre os estados de Sergipe e Pernambuco, considerando o evento de desastre ambiental ocorrido em 2019, associado também ao desenvolvimento de uma ferramenta química para a previsão de tempo do derrame baseado na análise do óleo em nível molecular.
  • Universidade Federal de Sergipe - SE - Brasil
  • 26/06/2023-30/06/2026
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Alceu de Souza Britto Jr

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • aprendizagem de máquina explorando a interação de múltiplas modais
  • Percebemos o mundo ao nosso redor de maneira multimodal. Consequentemente, os sistemas multimodais têm recebido muita atenção em Inteligência Artificial(IA). Os desafios nessa abordagem vão muito além da simples fusão de modalidades. Na prática, é relevante considerar: a) as modalidades a serem utilizadas, b) a representação de cada modalidade, c) a forma como as modalidades interagem; e d) como a aprendizagem leva em conta diferentes modalidades (individualmente ou simultaneamente). Esta proposta tem como objetivo aprimorar nossa compreensão das estratégias mencionadas acima e desenvolver novos modelos multimodais e multi-representações investigando alternativas para melhor representar e combinar diferentes modalidades em Aprendizagem de Máquina. O projeto concentra-se especificamente em pesquisar e desenvolver soluções usando modelos de predição multimodais, enfatizando a arquitetura desses modelos, novas estratégias para a geração de representações para cada modalidade e novas estratégias para a seleção/fusão de representações e modalidades considerando possíveis relações intermodais. Além disso, o projeto compreende a investigação de estratégias para aprimorar o processo de treinamento de múltiplas modalidades usando Transformers. Cada etapa do plano de trabalho tem potencial para resultar em publicações em revistas científicas internacionais qualificadas e conferências. A contribuição social do projeto está relacionada à formação de recursos humanos e ao potencial de geração de inovações tecnológicas, considerando as aplicações reais planejadas em seu escopo, que podem impactar a sociedade em termos de análise de emoções para auxiliar no diagnóstico de depressão, análise de imagens médicas, recuperação de imagens de documentos em bibliotecas digitais e segurança veicular. Por fim, esta proposta busca consolidar colaboração internacional entre a equipe brasileira e pesquisadores da École de Technologie Supérieure (ÉTS, Canadá).
  • Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PR - Brasil
  • 28/12/2023-31/12/2025
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Alceu de Souza Britto Jr

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • modelos preditivos multimodais: abordagens supervisionadas e não supervisionadas
  • Percebemos o mundo ao nosso redor de maneira multimodal. Consequentemente, os sistemas multimodais têm recebido muita atenção em Inteligência Artificial (IA). Os desafios nessa abordagem vão muito além da simples fusão de modalidades. Na prática, é relevante considerar: a) as modalidades a serem utilizadas, b) a representação de cada modalidade, c) a forma como as modalidades interagem; e d) como treinar diferentes modalidades (individualmente ou simultaneamente). Esta proposta tem como objetivo aprimorar nossa compreensão das estratégias mencionadas acima e desenvolver novos modelos preditivos multimodais e multi-representações investigando alternativas para melhor representar e combinar diferentes modalidades em Reconhecimento de Padrões e Aprendizagem de Máquina. O projeto concentra-se especificamente em pesquisar e desenvolver soluções usando modelos de predição multimodais, enfatizando a arquitetura desses modelos, novas estratégias para a geração de representações para cada modalidade (vistas) e novas estratégias para a seleção/fusão de representações e modalidades considerando possíveis relações intermodais. Além disso, o projeto compreende a investigação de estratégias para aprimorar o processo de treinamento de múltiplas modalidades usando Transformers. Cada etapa do plano de trabalho tem potencial para resultar em publicações em revistas científicas internacionais qualificadas e conferências. A contribuição social do projeto está relacionada à formação de recursos humanos e ao potencial de geração de inovações tecnológicas, considerando as aplicações reais planejadas em seu escopo, que podem impactar positivamente a sociedade em termos de análise de emoções para auxiliar no diagnóstico de depressão, análise de imagens médicas, recuperação de imagens de documentos em bibliotecas digitais e segurança veicular. Por fim, esta proposta busca consolidar colaborações internacionais já existentes com pesquisadores canadenses, franceses, alemães e belgas.
  • Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PR - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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Alcides Goularti Filho

Ciências Sociais Aplicadas

Economia
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  • a trajetória de formação e inovação na indústria naval de offshore (plataformas de petróleo) e sua relação com a petrobras na formação de clusters industriais
  • Objetivo geral Realizar um estudo da trajetória de formação e inovação na indústria brasileira naval de offshore e sua relação com a Petrobras na formação de clusters industriais a partir da encomenda de plataformas marítimas entre o período 1968–2022. Definimos três questões norteadores da pesquisa: 1. Como se deu o processo de formação do cluster industrial naval com a consolidação da Petrobras? 2. Pautada no mercado interno, o cluster indústria naval de offshore tem uma autonomia em relação às encomendas da Petrobras? 3. Em que medida as estratégias de inovação têm contribuído para consolidar e tornar competitivo o segmento de offshore no Brasil? Esta é uma pesquisa bibliográfica, baseada em fontes “primárias” e “secundárias”, portanto, assentar-se-á num amplo corpus empírico, notadamente relatórios oficiais e de empresas, artigos de revistas especializadas, recortes de jornais, monografias, dissertações, teses, leis e decretos, anuários, além de documentos escritos e iconográficos. Esse projeto está inserido dentro da área de História Econômica e História da Tecnologia, discutindo a trajetória e a inovação no setor de naval de offshore no Brasil desde a sua origem até a atualidade, 1968-2022. O potencial inovador está vinculado ao seu próprio tema, pois versa sobre um setor que vem obtendo bons resultados na indústria brasileira impulsionado pelas encomendas da Petrobras. Justificativa 1) A lacuna que existe nos estudos de História Econômica e História da Tecnologia sobre os clusters da indústria naval de offshore no Brasil; 2) A relevância atual do tema frente às expansões realizadas pela Petrobras com a descoberta de reservas de petróleo na camada pré-sal; 3) A necessidade de dar continuidade aos estudos que realizamos sobre portos, navegação e construção naval no Brasil;
  • Universidade do Extremo Sul Catarinense - SC - Brasil
  • 23/12/2022-31/12/2025
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