Bolsa de TT-V em Inteligência Artificial
Level 5-Technical Training Fellowship in Artificial Intelligence
Nº: 8492
Área de conhecimento: Ciência da Computação
Field of knowledge: Computer science
Nº do processo FAPESP: 2024/15527-9
FAPESP process: 2024/15527-9
Título do projeto: SMART: Gerenciamento Sustentável da Agricultura com o Contínuo Computacional Inteligente
Project title: SMART: Sustainable Management of Agriculture with the Intelligent Computing Continuum
Área de atuação: Inteligência Artificial
Working area: Artificial Intelligence
Quantidade de vagas: 1
Positions: 1
Início: 01/01/2026
Start: 2026-01-01
Pesquisador responsável: Carlos Kamienski
Principal investigator: Carlos Kamienski
Unidade/Instituição: Centro de Matemática, Computação e Cognição, Universidade Federal do ABC (CMCC-UFABC)
Unit/Instituition: Centro de Matemática, Computação e Cognição, Universidade Federal do ABC (CMCC-UFABC)
Data limite para inscrições: 01/10/2025
Deadline for submissions: 2025-10-01
Publicado em: 19/08/2025
Publishing date: 2025-08-19
Localização: Av. dos Estados, 5001, Santo André
Locale: Av. dos Estados, 5001, Santo André
E-mail para inscrições: carlos.kamienski@ufabc.edu.br
E-mail for proposal submission: carlos.kamienski@ufabc.edu.br
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Resumo
Esta Bolsa FAPESP de Treinamento Técnico nível cinco (TT-V) envolve o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo para sistemas de irrigação preditivos em agricultura inteligente sustentável. O objetivo é usar algoritmos de aprendizado de máquina para prever com precisão a umidade do solo, a evapotranspiração e as necessidades hídricas das culturas com base em fatores ambientais. Os modelos preditivos serão integrados a sistemas de irrigação inteligentes para otimizar o uso da água, melhorar o rendimento das culturas e contribuir para a segurança alimentar. O pesquisador trabalhará com uma equipe multidisciplinar e terá acesso a dados reais dos locais piloto do projeto no Brasil e na China.
Objetivos específicos:
1) Investigar arquiteturas de aprendizado profundo (como RNNs, CNNs, LSTMs, Transformers, etc.) na agricultura inteligente;
2) Implementar técnicas robustas de quantificação de incertezas para fornecer intervalos de confiança para os modelos preditivos;
3) Integrar os modelos preditivos baseados em aprendizado profundo em um sistema de irrigação inteligente.
O candidato deve: a) possuir bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica ou área relacionada e pelo menos cinco anos de pesquisa ou experiência profissional após a graduação, ou; b) possuir doutorado nessas áreas.
O valor da bolsa é R$ 9.760,00.
Formulário: https://forms.gle/poJrp2eudK4oQYRG7.
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Oportunidade - Oportunidades Abertas Open Opportunities
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