Cronograma

 Dia 1 (11 Julho, 2022):  

13:30-14:30 – O que é assimilação de dados?
(Prof. Alberto Carrassi – Universita di Bologna, Itália, e University of Reading, UK) 

14:30-16:00 – Relaxação newtoniana e abortagem para-trás e para-frente em assimilação de dados
(Prof. Didier Auroux  – Université Côte d'Azur, France) 

16:30-18:00 – Dos mínimos quadrados ao filtro de Kalman, filtro de partículas e além
(Dr. Haroldo F. de Campos Velho  – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brasil) 

 Dia 2 (12 Julho, 2022): 

13:00-14:30 – Filtro de Kalman por conjunto
(Dr. Takemasa Miyoshi  – RIKEN Center for Computational Science, Japan)  

15:00-16:30 – Interpolação ótima e métodos variacionais (3D/4D)
(Prof. Amos Lawless  – University of Reading, UK) 

17:00-18:30 – Abordagem livre de equação adjunta para assimilação de dados variacional 4D
(Dr. Max Yaremchuk  – Naval Research Laboratory, Stennis Space Center, USA)  

 Dia 3 (13 Julho, 2022): 

13:30-15:00 – Métodos híbridos: O melhor de filtros de Kalman por conjunto e métodos variacionais
(Prof. Marc Bocquet  – CEREA École des Ponts & EdF R&D, Île-de-France, France) 

15:00-16:30 – Sobre filtros de partículas e filtros de fluxo de partículas e suavizador: seguindo para  assimilação de dados totalmente não linear
(Prof. Peter Jan van Leeuwen  – Colorado State University, USA) 

17:00-18:30 – Assimilação de dados por redes neurais em modelos de circulação oceânica
(Dr. Olmo Zavala-Romero  – Florida State University, USA)  

 Dia 4 (14 Julho, 2022): 

13:30-15:00 – Assimilação de dados em modelos de clima espacial
(Prof. Ludger Scherliess – Utah State University, USA) 

15:00-16:30 – Assimilação de dados em hidrologia por redes neurais
(Prof. Marie-Amélie Boucher  – University of Sherbrooke, Canada; cientista visitante do European Center for Medium Range Weather Forecasts, UK) 

17:00-18:30 – Modelo atmosférico WRF e assmilação de dados por rede neural
(Dr. Vinicius A. Almeida – Federal University of Rio de Janeiro, Brazil) 

 Dia 5 (15 Julho, 2022): 

13:00-14:30 – Assimilação de dados: “big data” e a computação em exa-escala
(Dr. Takemasa Miyoshi – RIKEN Center for Computational Science, Japan) 

15:00-16:30 – Aprendizado de dados: integrando assimilação de dados e aprendizado de máquina – Aplicação para a pandemia de COVID-19
(Dr. Rossella Arcucci – Imperial College London, UK) 

17:00-18:30 – Aprendizado de máquina em modelagem preditiva em tempo real e assimilação de dados em problemas ambientais
(Prof. Fangxin Fang – Imperial College London, UK)