Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) – 08/10/2020 às 16h:00m

08/10/2020 14:39

Aplicação de Machine Learning e Ferramentas Estatísticas para Modelagem e Análise de Falhas em Aerogeradores

Palestrante: Vitor Pohlenz – AQTech

Resumo: Atualmente a energia eólica demonstra significativa expressividade na matriz elétrica brasileira. Esse tipo de geração de energia exige, todavia, uma grande quantidade de máquinas em operação, uma vez que cada unidade de geração eólica (aerogerador) possui uma capacidade relativamente baixa de geração em comparação, por exemplo, com unidades de geração hidrelétricas. Dessa forma, o grande número de equipamentos gera um desafio para equipes de operação e manutenção dos parques eólicos. Nesse contexto, o presente trabalho tem como foco central a utilização de uma metodologia baseada em ferramentas matemáticas e estatísticas, além de modelos de Machine Learning como o Gradient Tree Boosting, para modelar o comportamento de componentes dos aerogeradores, bem como estabelecer limites de normalidade para as curvas características (Curvas S) de cada aerogerador. Assim, busca-se desenvolver uma ferramenta de auxílio na identificação de problemas ou comportamentos anormais, ajudando dessa forma as equipes de operação e manutenção no aumento da vida útil e minimização de custos de reparos dos aerogeradores.

Data: 08/10/2020 às 16h.

Local: Link da webconferência será divulgado aqui

Tags: Aprendizagem de MáquinaGEAMGrupo de EstudosSeminario

Seminários do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) – 04/11/2019 9h:20m

31/10/2019 10:58

O Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) apresenta:

Título: Inteligência artificial para um projeto de logística

Palestrante:  Dr. Martin Weilandt (mi Solutions & Consulting GmbH – Alemanha)

Resumo: O mercado de cargas nas estradas européias atualmente é dominado por  negociações manuais de preços e uma análise combinatória de cargas compatíveis que podem levar horas. Uma startup alemã pretende automatizar esses processos para reduzir custos e o número de caminhões  necessários. Explicamos quais problemas surgem no nosso trabalho de consultoria  e como abordá-los por meio de análise de dados, aprendizagem de máquina e otimização.

Embora usemos alguns vocábulos da matemática aplicada, a palestra não exige conhecimentos avançados de matemática.

Local: Auditório Airton Silva, Dep. de Matemática, Sala 007 (Térreo).

Data: 2a-Feira, dia 04 de Novembro de 2019

Horário: 09:20

OBS: A palestra será proferida a distância, podendo os participantes assistirem no auditório ou através do link da conferência. A prioridade para perguntas será dada aos participantes que estiverem presentes no auditório.

LINK DA CONFERÊNCIA

E. Krukoski
Tags: Aprendizagem de MáquinaGEAMInteligência artificiallogísticaotimização