Professora Titular da USP palestra na próxima segunda-feira

A coleta de dados em muitas áreas da engenharia envolve séries temporais multivariadas coletadas de uma rede de sensores, as quais podem exibir diferentes taxas de amostragem, dados ausentes e várias irregularidades. Para gerenciar essas questões, são necessários complexos mecanismos de pré-processamento acoplados a um modelo estatístico treinado com os dados transformados. Exemplos típicos desta situação são a modelagem do movimento de plataformas flutuantes ancoradas no fundo do mar ou a previsão de correntes marítimas. 

Neste contexto, a próxima palestra da Pós-graduação do LNCC/MCTI abordará o tema "Utilizando Redes Neurais em Grafos na Previsão de Séries Temporais Multivariadas com Amostragem Irregular". O seminário será ministrado por Anna Reali, Professora Titular da Universidade de São Paulo (USP), e ocorrerá na segunda-feira (31), às 14h no formato online.

Nesta palestra será descrito um modelo que usa redes neurais recorrentes e em grafo para lidar com séries temporais multivariadas amostradas irregularmente, mantendo baixo custo computacional. Seu uso será ilustrado em previsões do movimento de plataformas offshore e na inferência de grandezas oceânicas. Essa arquitetura abre novas possibilidades, pois o modelo pode ser integrado a sistemas de baixo custo computacional, sem a necessidade de dispendiosos clusters de GPU para inferência.

A transmissão será pelo aplicativo Zoom e ao vivo pelo canal do LNCC no YouTube. 

Para se inscrever acesse: https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_OBFqsst6SHu7sfBiAeCM-A#/registration