<div dir="ltr"><div dir="auto"><div style="color:rgb(49,49,49);font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px;padding:20px 0px 0px" dir="auto"><font face="arial, sans-serif" color="#000000">Prezados,<br></font></div><div style="color:rgb(49,49,49);font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px;padding:20px 0px 0px" dir="auto"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif">dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif"> </span><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif">na próxima 4a feira, 12/04/2023, às 15:30h</b><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif">, teremos a palestra do professor e pesquisador:</span></div></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Palestrante: </b>Dário Oliveira (FGV/EMAp)</div><div dir="auto"><p class="MsoNormal" style="color:rgb(117,117,117);font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><b><span lang="EN-US"><br></span></b></p><p class="MsoNormal" style="font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><font color="#000000"><b><span lang="EN-US">Title</span></b><span lang="EN-US">: </span>Machine Learning to approach sustainability using scarcely labeled to unlabeled earth observation data<u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><font color="#000000"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><font color="#000000"><b><span lang="EN-US">Abstract</span></b><span lang="EN-US">: </span>In the last decades, a debate on a responsible, sustainable human presence on Earth emerged strongly. With climate change and the overwhelming economic pressure on Nature, empowering procedures for efficient resource use with the recent advances in artificial intelligence is vital to create adequate policies and trigger warning alerts accordingly. Remotely sensing natural dynamic phenomena, like phenological crop cycles or deforestation processes, is challenging. Continuous and smooth physical processes usually rule such phenomena, but remote sensing involves different sensors with very different essence, scale, and visit rates, corrupted by stochastic events, resulting in highly complex multimodal multitemporal and multi-scale datasets. Moreover, data labeling in Earth Observation (EO) applications is usually scarce or unavailable due to the massive amount of data continuously acquired or notorious fieldwork limitations. This presentation discusses machine learning approaches for earth observation data with scarce labeling, aiming to develop environmental protection solutions, promote efficient tools to adapt to EO's global warming effects, and support efficient agricultural practices with a lower data annotation burden.</font></p><p class="MsoNormal" style="font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><font color="#000000"><br></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><font color="#000000"><b style="caret-color: rgb(117, 117, 117);"><span lang="PT-BR">Bio</span></b><span lang="PT-BR" style="caret-color: rgb(117, 117, 117);">: Dario<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span>Oliveira<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></span><span style="caret-color: rgb(117, 117, 117);">received his M Sc. (2009) and Ph.D. (2013) degrees in Electrical Engineering from the Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Brazil. He was a visiting scholar at the Instituto Superior Técnico in Lisbon, Portugal (2008-2009) and the Leibniz University of Hannover in Germany (2011-2012). As a postdoctoral fellow, he studied machine learning applied to neuroscience at the University of Sao Paulo, Brazil (2014-2015) and applied to dairy science at the University of Wisconsin, USA (2020-2021). From 2015 to 2021, he worked in the industry at the General Electric Global Research Center in Rio de Janeiro and later at the IBM Research lab in São Paulo, Brazil. From 2021 to 2022 he worked as a Guest Professor at the AI4EO lab at the Technical University of Munich, Germany. He currently works at the School of Applied Mathematics, Getulio Vargas Foundation, Rio de Janeiro, Brazil.</span><br></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family:-apple-system,"Helvetica Neue";word-spacing:1px"><font color="#000000"><br></font></p><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px">As palestras ocorrem<b> </b></span><span style="font-size:13px"><b><u>de forma presencial</u> </b>às quartas-feiras às 15:30h no <b>Laboratório de Sistemas Estocásticos no Bloco I sala 044-b (subsolo)</b>, do Centro de Tecnologia, Ilha do Fundão da Universidade Federal do Rio de Janeiro.</span></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px"><br></span></font></div><div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px">abs</span></font></div><font color="#888888"><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px">viviana</span></font></div></font></div></div><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><br></div><div><br></div><div><img src="http://www.r-project.org/conferences/useR-2010/pics/useR-large.png" width="96" height="46"></div><div><br></div><div><br></div></div></div></div>