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DESCRIPTION:Realizamos um evento interno do PES UFF entre os membros do cap
 ítulo para acompanhar a apresentação de uma dissertação de mestrado n
 a área de Inteligência Artificial aplicada ao setor de energia. O pesqui
 sador compartilhou conosco os principais pontos do seu trabalho\, metodolo
 gia\, resultados e aprendizados ao longo do desenvolvimento da pesquisa.\n
 \nO estudo abordou o uso de IA integrada a drones para a identificação d
 e hotspots\, falhas e outros defeitos em módulos fotovoltaicos\, a partir
  da análise de imagens térmicas e algoritmos de aprendizado de máquina.
  A proposta mostrou como a tecnologia pode tornar as inspeções em usinas
  solares mais rápidas\, precisas e seguras\, contribuindo para a manuten
 ção preditiva e para o aumento da eficiência dos sistemas.\n\nA ativida
 de foi uma excelente oportunidade para aproximar os membros de aplicaçõe
 s reais de pesquisa e inovação no setor elétrico\, além de estimular o
  interesse por temas como geração solar\, visão computacional e automa
 ção\, conectando teoria e prática dentro do contexto do PES UFF.\n\nBld
 g: E\, R. Passo da Pátria\, 156\, Niterói\, Rio de Janeiro\, Brazil\, 24
 210-240
LOCATION:Bldg: E\, R. Passo da Pátria\, 156\, Niterói\, Rio de Janeiro\, 
 Brazil\, 24210-240
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SUMMARY:Dissertação do mestrado sobre IA
URL;VALUE=URI:https://events.vtools.ieee.org/m/542495
X-ALT-DESC:Description: <br /><div class="flex flex-col text-sm pb-25">\n<a
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 ss="markdown prose dark:prose-invert w-full wrap-break-word light markdown
 -new-styling">\n<p data-start="0" data-end="410">Realizamos um evento inte
 rno do PES UFF entre os membros do cap&iacute\;tulo para acompanhar a apre
 senta&ccedil\;&atilde\;o de uma disserta&ccedil\;&atilde\;o de mestrado na
  &aacute\;rea de Intelig&ecirc\;ncia Artificial aplicada ao setor de energ
 ia. O pesquisador compartilhou conosco os principais pontos do seu trabalh
 o\, metodologia\, resultados e aprendizados ao longo do desenvolvimento da
  pesquisa.</p>\n<p data-start="412" data-end="824">O estudo abordou o uso 
 de IA integrada a drones para a identifica&ccedil\;&atilde\;o de hotspots\
 , falhas e outros defeitos em m&oacute\;dulos fotovoltaicos\, a partir da 
 an&aacute\;lise de imagens t&eacute\;rmicas e algoritmos de aprendizado de
  m&aacute\;quina. A proposta mostrou como a tecnologia pode tornar as insp
 e&ccedil\;&otilde\;es em usinas solares mais r&aacute\;pidas\, precisas e 
 seguras\, contribuindo para a manuten&ccedil\;&atilde\;o preditiva e para 
 o aumento da efici&ecirc\;ncia dos sistemas.</p>\n<p data-start="826" data
 -end="1108" data-is-last-node="" data-is-only-node="">A atividade foi uma 
 excelente oportunidade para aproximar os membros de aplica&ccedil\;&otilde
 \;es reais de pesquisa e inova&ccedil\;&atilde\;o no setor el&eacute\;tric
 o\, al&eacute\;m de estimular o interesse por temas como gera&ccedil\;&ati
 lde\;o solar\, vis&atilde\;o computacional e automa&ccedil\;&atilde\;o\, c
 onectando teoria e pr&aacute\;tica dentro do contexto do PES UFF.</p>\n</d
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