
Sobre o Projeto
Modelos de dados espácio-temporais e algoritmos para as ciências da terra
Atualmente, as áreas como ciências ambientais, oceanografia, climatologia e geociências possuem acesso a uma vasta quantidade de dados georreferenciados. Estes dados permitem monitorizar e estudar o comportamento de objetos ou eventos de interesse ao longo do tempo, realizar diagnósticos e previsões, entre outros. Estas tarefas pressupõem a existência de dados de boa qualidade e de métodos e ferramentas que permitam analisar os dados com pouco esforço. Atualmente, existem muitas ferramentas que auxiliam na gestão, processamento e análise de dados espaciais, mas o mesmo não se verifica quando se pretende trabalhar com dados espaciais que evoluem ao longo do tempo.
O projeto EESDataLab focou-se no desenvolvimento de modelos e ferramentas para o processamento de dados espaço-temporais (SPT), com base em dois estudos de caso: engenharia ambiental e ecologia marinha. O foco foi sobre dados SPT modelados como geometrias 2D e 3D que podem mudar de posição, forma ou tamanho continuamente ao longo do tempo (objetos móveis). Por exemplo, pode-se modelar um iceberg como um objeto móvel 3D (representando assim seu movimento e mudanças de tamanho e forma ao longo do tempo). Este modelo tem vantagens sobre modelos discretos, particularmente quando se pretende representar a evolução de objetos ou eventos geometricamente definíveis, pois permite representações mais compactas e intuitivas, e garante a independência dos dados do processo de aquisição.
A duração do projeto foi de 12 meses, e a estratégia consistiu em testar soluções e definir diretrizes para pesquisas futuras. A equipa teve em consideração o estudo de soluções para as áreas de bancos de dados e SIG, bem como tendências mais recentes, nomeadamente machine learning, análise de data streams e digital twins.
As instituições participantes são a Universidade de Aveiro, INESC TEC Porto e o Instituto Politécnico de Leiria. A equipa foi composta por seis investigadores: quatro da área de engenharia da computação e ciência da computação, um da engenharia ambiental e outro da área de ecologia marinha. O Professor Justin Solomon, lider do gripo “Geometric Data Processing” no laboratório “Computer Science and Artificial Intelligence” do MIT também participou neste projeto.
Acrónimo
EESDataLab
Responsável
Alexandre Miguel Barbosa Valle de Carvalho
Estado
Encerrado
Início
January 22, 2022
Fim
January 21, 2023
Data efectiva de fim
January 21, 2023
Orçamento Global
49 995,00 €
Financiamento
14 859,00 €
Website
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Equipa
Disseminações
INESC TEC tem um modelo de gestão único e diferenciador, aprimorado ao longo de mais de 35 anos de história. Refletindo a sua posição única entre a academia e a indústria, o gestão no INESC TEC cuidadosamente equilibra, num modelo híbrido, a cultura académica de liberdade científica e diálogo com uma cultura de eficiência e responsabilidade em gestão.