Sobre a vaga
O Recod.ai abre chamada para duas vagas de Pós-Doutorado em Machine Learning / Inteligência Artificial na área de Óleo e Gás. A iniciativa é destinada ao aprimoramento da eficácia e da segurança na prevenção de acidentes industriais. Focado na melhoria contínua e na integração de tecnologias avançadas, o projeto visa desenvolver a versão atual do software Bowtie Fuzzy, melhorando a eficácia dos nós fuzzy que utilizam inferência Mamdani. O projeto busca integrar redes neurais fuzzy e redes neurais de grafos, além de atualizar a interface para suportar a integração de diferentes sistemas que compartilhem barreiras em comum. A iniciativa também visa aplicar conceitos de inteligência artificial combinados com fluidodinâmica computacional.
Objetivos do projeto
Etapa 1 – Revisitar e aprimorar os objetivos do projeto anterior, integrando redes neurais fuzzy ao sistema.
- Revisar os diagramas Bowtie existentes para uma instalação piloto offshore;
- Calcular, com base em modelos temporais de taxa de falha, a exemplo do que é feito em árvores de falha;
- Analisar e estimar a probabilidade de impacto de cada barreira e controle na frequência de ocorrência dos cenários acidentais mais críticos, atribuindo índices de importância e eficácia;
Etapa 2 – Integração de redes neurais fuzzy e redes neurais de grafos.
- Avaliar e implementar melhorias significativas no sistema fuzzy pré -existente, proporcionando uma oportunidade para aprimorar o software atual;
Etapa 3 – Otimização da gestão de riscos em ambientes complexos.
- Integrar diagramas Bowtie e identificar barreiras comuns para promover uma visão mais ampla e eficiente da proteção e das ameaças;
Etapa 4 – Análise de resultados com especialistas de segurança;
Etapa 5 – Desenvolvimento de uma plataforma computacional baseada em redes neurais artificiais (RNA) integrada a fluidodinâmica computacional (CFD) para cálculo e estimativas de cenários acidentais de vazamento de gás em tempo real.
Atividades específicas a serem desenvolvidas
- Criar um benchmark robusto com base em simulações de CFD usando dados reais para validar a metodologia;
- Melhorar o modelo/metodologia da fase I do projeto com o objetivo de obter uma interpretação razoável e validação contra dados operacionais (classificação, regressão, PINNs);
- Melhorar a quantificação da incerteza do modelo;
- Identificar a origem do vazamento e a categoria da taxa de descarga;
- Preencher as lacunas de cobertura, identificando áreas carentes de pontos de monitoramento para calcular o número mínimo de dispositivos necessários;
- Desenvolver um modelo para análise de cenários, considerando a variação de tamanhos de furos, localizações de vazamentos e condições ambientais;
- Desenvolver um modelo empregando teoria dos grafos e CFD para verificar a disposição espacial de detectores de gás;
- Desenvolver um modelo para análise preditiva, prevendo a evolução e dispersão de vazamentos de gás ao longo do tempo;
- Desenvolver uma função de mapeamento de risco de gás em tempo real para identificar locais críticos para vazamentos;
O valor da bolsa é de R$12.000,00 baseado em um contrato de 40h semanais, com duração de 36 meses.
Como se inscrever
Preencha o formulário online disponível abaixo, fornecendo currículo com lista de publicações, histórico de formação, pesquisas e experiências, e cópia de diplomas/ certificados.
Prazo das inscrições: 15/07/2025.