Escola de Verão 2026 - Inteligência Artificial aplicada à modelagem em Recursos Hídricos

Objetivo: O objetivo principal da escola é apresentar ferramentas para modelagem baseada em dados (data-driven models) para o aprimoramento da gestão de Recursos Hídricos. Em linhas gerais, conceituar, implementar e avaliar um conjunto de técnicas de modelagem de dados com origem na Inteligência Artificial e suas aplicações na modelagem de eventos relacionados aos Recursos Hídricos

Metodologia: A escola terá duração de uma semana, com trabalhos realizados no período da manhã e tarde. No período da manhã serão apresentados tópicos teóricos que sustentam a modelagem de fenômenos como cheias, secas (outros), além da fundamentação dos algoritmos e métodos utilizados para modelagem baseada em dados. Durante o período da tarde, os alunos implementarão os algoritmos necessários para a análise e modelagem de dados hidrometeorológicos. A proposta de trabalho pode ser compreendida a partir da programação diária proposta e apresentada abaixo: 

Segunda-feira: Conceitos fundamentais de hidrologia e caracterização de eventos extremos. Fontes de dados em hidrologia. Introdução geral à programação em python e base de dados.

Terça-feira: Conceitos fundamentais de modelos físicos e modelos guiados por dados. Geoprocessamento em python. Modelos físicos hidrológicos em python.

Quarta-feira: Aprendizado de máquinas aplicado à previsão de eventos extremos: da regressão linear às Redes Neurais Artificiais. Implementação de RNA. Divisão de base de dados, métricas de avaliação de erro

Quinta-feira: Aprendizado de máquinas aplicado à previsão de eventos extremos: seleção de variáveis de entrada. Modelos auto-regressivos, otimização de arquitetura. Árvores de regressão e Florestas Aleatórias. Implementação de modelo auto-regressivo com arquitetura ótima e Florestas Aleatórias

Sexta-feira: Deep learning aplicado à previsão de eventos extremos: LSTM, GCN, XAI. Implementação de uma das técnicas de Deep Learning. Avaliação final do curso. Roda de conversa

Período de realização, local de realização e carga horária

Realização: 19/01/2026 a 23/01/2026

Local: Híbrido (Escola de Engenharia + Google Meet)

Carga horária: 40h

Coordenadores:

André Ferreira Rodrigues

Bruno Melo Brentan

Programação:

Informações sobre inscrições:

Data de início: 03/11/2025

Data do fim: 09/01/2026

Formas de pagamento

Pagamento à vista: PIX e Depósito* (conta bancária):  

Banco: 104 – CAIXA ECONÔMICA FEDERAL

Agência: 0843

Conta: 574034833-8

*Encaminhar o comprovante de pagamento para o e-mail projetos3@fco.org.br

TAXA DE INSCRIÇÃO: R$ 500,00

Diferenciais do Evento

A partir da realização da escola de verão, espera-se uma maior integração entre grupos nacionais e possivelmente internacionais que trabalham com a aplicação de algoritmos baseados em Inteligência Artificial (aprendizado de máquinas, agrupamentos, imputação de dados, etc). Considerando a importância que o SMARH tem dentro do contexto Latino-americano na formação de novos pesquisadores, acredita-se que o presente projeto aumentará a visibilidade do programa e, possivelmente, o interesse de estudantes de alto desempenho da América Latina.

Principais Atrativos

Aprendizagem dos principais métodos de machine learning e deep learning para aplicação em problemas complexas relacionados à modelagem de eventos extremos hidrológicos.