Projetos Projetos de P&D do Hub Digital LADES Desenvolvimento de uma metodologia para implementação de técnicas de Reinforcement Learning para controle e otimização de processos químicos LADES Desenvolvimento de metodologia baseada em “Redes Neuronais com Informação Física” (PINNs) para obtenção de modelos substitutos para projeto, controle e otimização de processos da indústria do óleo e gás LADES Desenvolvimento de digital twins para monitoramento, controle e otimização de processos químicos LAMCE Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos SMT Monitoramento de Poços de Petróleo e da Produção por Meio de Inteligência Artificial SMT Avaliação de Correlações de Escoamento Multifásico e de Fluido usando Técnicas de Inteligência Computacional SMT Processamento de Sinais Aplicado em Predição, Detecção e Diagnóstico de Falhas Durante a Perfuração de Poços SMT Projeto de Metodologias Big Data Aplicadas à Otimização de Processos SMT O&G Condition Monitoring: DP Vessel, Closed Ring Power System Fault Detection SMT Projeto de Aplicação de Técnicas de Big Data e Analytics LEAD, SMT Autonomous Robot for Identification of Emulsified Liquids – Phase 2 (ARIEL-2) LAMCE Criação do Centro de Referência em Rocha Digital NACAD Desenvolvimento de Metodologias de quantificação de incertezas aplicadas ao imageamento sísmico de meios anisotrópicos NACAD Simulação de Correntes de Turbidez pelo Método dos Elementos Finitos LAMCE Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos LEAD ARIEL – Autonomous Robot For Identification Of Emulsified Liquids LEAD HEADS – Hydrocarbon Early Automatic Detection System LEAD, SMT DORIS – Sistema robótico móvel para Inspeção Remota de Instalações Offshore
LADES Desenvolvimento de uma metodologia para implementação de técnicas de Reinforcement Learning para controle e otimização de processos químicos
LADES Desenvolvimento de metodologia baseada em “Redes Neuronais com Informação Física” (PINNs) para obtenção de modelos substitutos para projeto, controle e otimização de processos da indústria do óleo e gás
LADES Desenvolvimento de digital twins para monitoramento, controle e otimização de processos químicos
LAMCE Desenvolvimento de Técnicas de Machine Learning para Identificação de Fácies, a partir de Tomografia de Raios X de Rochas Carbonáticas, em Multiescala, para Análise de Escoamento de Fluidos
SMT Avaliação de Correlações de Escoamento Multifásico e de Fluido usando Técnicas de Inteligência Computacional
SMT Processamento de Sinais Aplicado em Predição, Detecção e Diagnóstico de Falhas Durante a Perfuração de Poços
NACAD Desenvolvimento de Metodologias de quantificação de incertezas aplicadas ao imageamento sísmico de meios anisotrópicos
LAMCE Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Aprendizagem Profunda para Processamento de Dados Sísmicos
