Modelos de dados espácio-temporais e algoritmos para as ciências da terra
Atualmente, as áreas como ciências ambientais, oceanografia, climatologia e geociências possuem acesso a uma vasta quantidade de dados georreferenciados. Estes dados permitem monitorizar e estudar o comportamento de objetos ou eventos de interesse ao longo do tempo, realizar diagnósticos e previsões, entre outros. Estas tarefas pressupõem a existência de dados de boa qualidade e de métodos e ferramentas que permitam analisar os dados com pouco esforço. Atualmente, existem muitas ferramentas que auxiliam na gestão, processamento e análise de dados espaciais, mas o mesmo não se verifica quando se pretende trabalhar com dados espaciais que evoluem ao longo do tempo. O projeto EESDataLab focou-se no desenvolvimento de modelos e ferramentas para o processamento de dados espaço-temporais (SPT), com base em dois estudos de caso: engenharia ambiental e ecologia marinha. O foco foi sobre dados SPT modelados como geometrias 2D e 3D que podem mudar de posição, forma ou tamanho continuamente ao longo do tempo (objetos móveis). Por exemplo, pode-se modelar um iceberg como um objeto móvel 3D (representando assim seu movimento e mudanças de tamanho e forma ao longo do tempo). Este modelo tem vantagens sobre modelos discretos, particularmente quando se pretende representar a evolução de objetos ou eventos geometricamente definíveis, pois permite representações mais compactas e intuitivas, e garante a independência dos dados do processo de aquisição. A duração do projeto foi de 12 meses, e a estratégia consistiu em testar soluções e definir diretrizes para pesquisas futuras. A equipa teve em consideração o estudo de soluções para as áreas de bancos de dados e SIG, bem como tendências mais recentes, nomeadamente machine learning, análise de data streams e digital twins. As instituições participantes são a Universidade de Aveiro, INESC TEC Porto e o Instituto Politécnico de Leiria. A equipa foi composta por seis investigadores: quatro da área de engenharia da computação e ciência da computação, um da engenharia ambiental e outro da área de ecologia marinha. O Professor Justin Solomon, lider do gripo “Geometric Data Processing” no laboratório “Computer Science and Artificial Intelligence” do MIT também participou neste projeto.
