Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia

Instituição: Universidade Federal do Rio de Janeiro

Cidade/UF: RJ/179

O Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia atua há mais de vinte anos na área de ensino, pesquisa, desenvolvimento, inovação e projetos tecnológicos em métodos e simulações computacionais nas áreas de Engenharia e Geociências aliados a recursos de visualização científica e computação de alto desempenho.

Áreas de atuação

• Realidade virtual e aumentada
• Mecânica Computacional
• - Desenvolvimento de ferramentas automatizadas para infraestrutura, envolvendo Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Machine Learning;
• Modelagem ambiental
• modelagem geofísica
• Sensoriamento Remoto aplicado à indústria do petróleo
• Visualização Científica
• Observação da Terra
• Rocha Digital

Técnicas disponíveis

• Monitoramento Ambiental
• Inteligência Artificial (visão computacional) para análise de imagens tomográficas de rochas carbonáticas
• Inteligência Artificial (visão computacional) para aplicações médicas
• Inteligência Artificial (visão computacional) para aplicações médicas: análise de imagens de raios-x e tomográficas
• Previsão espaço-temporal usando inteligência artificial (visão computacional): aplicação à previsão de previsão de chuva a partir de imagens de radar
• Processamento de linguagem natural especializada na indústria de petróleo;
• Estimativa de mobilidade com base em registros de detalhes de chamadas de telefones celulares (cdr): aplicativo para modelagem epidemiológica.
• desenvolvimento e implementação de simuladores via métodos discretos, como os métodos de elementos finitos, das diferenças finitas, dos elementos discretos, para a solução numérica de problemas de engenharia em geral
• Modelagem hidrodinâmica marinha e fluvial;
• Modelagem atmosférica
• Modelagem de dispersão de poluentes nos oceanos e na atmosfera
• Imageamento sísmico
• Algoritmos computacionais para simulação da propagação de ondas em diversos meios físicos
• Técnicas de sensoriamento remoto na detecção de manchas de óleo em ambiente marinho relacionadas a exsudações ou derrames
• Sensoriamento remoto aplicado a pesquisas de sensibilidade de biomas terrestres e aquáticos a possíveis impactos ambientais decorrentes das atividades da indústria do petróleo
• - Análise e mineração de dados espaciais utilizando técnicas geoestatísticas e de lógica fuzzy
• - Identificação de possíveis manchas de óleo por análise de imagens de radar
• Técnicas de visualização científica para manipulação de dados em tempo real em geociências
• Realidade virtual e aumentada aplicada à visualização de dados científicos

Equipamentos

• 1 Perfilador de correntes marinhas acústico (ADCP) — Teledyne ADCP Workhorse 75 KHz
• 1 ondógrafo — Datawell wave rider MKIII
• 12 CTD — Seabird SBE 37
• 17 Desktops — Seagate 3.5" SATA3 256 Mb
• 2 liberadores acústicos — bentos R2K
• 7 correntômetros — Anderaa Seagard RCM
• Antena parabólica geoestacionária GOES e receptor de sinal geoestacionário GOES — Dartcom GOES/NOAA
• Antena parabólica geoestacionária Geonetcast — Embrasat Fibra - 2.6m
• Antena parabólica polar X/L Band e receptor de sinal polar X/L Band — Dartcom X/L Band
• CONCENTRADOR OPTICO STANDALONE GPON (OLT) — Furukawa FK-OLT-G8s
• Desktop Intel 8Gb — Intel Intel Core i7 7700 8Gb
• Desktop Intel Core i5 — Intel Intel Core i5 Desktop 8 GB
• Desktop Intel Desktop 16 GB — Intel Core i7 7700 16Gb
• Domo — SimReality Inc Domo
• Holospace — Eon Reality Inc. Holospace
• I Cube — Eon Reality Inc 3-paredes c/ 3 telas 120"x90"

Dados extraídos do PNIPE/MCTI.