Este trabalho é parte da pesquisa "Aplicações Científicas e Tecnológicas da Classificação de Imagens por Redes Neurais Convolucionais Profundas" (Scientific and Technological Applications of Image Classification by Deep Convolutional Neural Networks), que investiga a possibilidade do uso combinado de redes neurais profundas (Deep Learning), bancos de dados de séries temporais e imagens de satélite para resolver questões em aberto na área de previsão de vazões de rios e bacias hidrográficas, a saber: a) aprimorar modelos e técnicas de previsão; b) superar as limitações de confiabilidade, periodicidade e representatividade dos dados de entrada que alimentam os diferentes modelos de previsão de vazão. Neste projeto PIBIC-EM, os alunos foram apresentados aos temas da pesquisa e seu estado corrente, aprenderam sobre as questões envolvidas na investigação e desenvolveram habilidades de programação em Java. O projeto contou com atividades teóricas de estudo, levantamento bibliográfico e nivelamento. No entanto, o ponto principal do projeto foi a criação de modelos para geração de imagens sintéticas e a análise dos resultados de classificação das imagens por uma ferramenta de Inteligência Artificial.

Apoio/Financiamento da Pesquisa: PIBIC-em/CNPq