
Data de publicação: 07/04/2024
Entrevistados: Anna Helena Reali Costa, professora do Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais da Escola Politécnica (Poli) e Marcel Barros, pesquisador do Departamento de Engenharia da Computação e Sistemas Digitais da Poli-USP.
Resumo: A professora Anna Reali e o pesquisador Marcelo Barros, participaram da redação de um artigo, publicado no veículo Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, sobre métodos para prever marés de tempestade. Intitulado “Early Detection of Extreme Storm Tide Events Using Multimodal Data Processing”, o texto trata do desenvolvimento de um projeto que, a partir do uso de ferramentas avançadas de aprendizado de máquina, otimiza os sistemas atuais de previsão de eventos extremos. Em um contexto de mudanças climáticas, tais ferramentas se tornam essenciais para a preparação e proteção de regiões vulneráveis.
Desenvolvido por um grande número de pesquisadores, Barros ressalta o diferencial da pesquisa. “O estudo une os dois mundos ao desenvolver um modelo baseado em aprendizado de máquina que utiliza os modelos físicos como ponto de partida, mas que consegue refiná-los agregando dados medidos. Essa área de estudo é conhecida como ‘Aprendizado de Máquina Informado pela Física’ (Physics-Informed Machine Learning, na expressão em inglês, da qual deriva a sigla PIML)”, diz Barros
Confira a repercussão: