EVENTO
Uso de Redes Neurais Generativas (GANs) para gerar modelos de resistividade na solução do problema inverso no Controlled-source electromagnetic (CSEM) marinho
Tipo de evento: Defesa de Dissertação de Mestrado
Esta dissertação investiga o uso de Redes Neurais Generativas (GANs) para criar modelos sintéticos deresistividade associados ao método geofísico CSEM marinho. A proposta busca acelerar o processo de solução do problema inverso. Foram desenvolvidos modelos generativos condicionais capazes de aprender relações entreamplitudes/fases e as distribuições de resistividade no subsolo. Os resultados demonstraram que a abordagem apresenta boa capacidade de generalização. O estudo contribui para o avanço de técnicas híbridas entre aprendizagem profunda e modelagem geofísica, incluindo estratégias de pré-processamento, definição dos parâmetros físicos e geométricos dos modelos e validação das redes neurais.Para assistir acesse: meet.google.com/gkn-tvgy-rvo
Data Início: 04/03/2026 Hora: 15:00 Data Fim: 04/03/2026 Hora: 17:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A
Aluno: Helano Jorge da Rocha Andrade - - LNCC
Orientador: Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Leonardo Fagundes de Mello - - LNCC
Participante Banca Examinadora: Edson Gomi - Universidade de São Paulo - USP Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Roberto Pinto Souto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Suplente Banca Examinadora: Eduardo Bezerra da Silva - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - CEFET-RJ Jauvane Cavalcante de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
