A demanda por armazenamento e processamento de grandes volumes de dados em aplicações científicas tem se ampliado consideravelmente na atualidade, exigindo investimentos e aperfeiçoamento técnico por parte das organizações que têm a pesquisa e inovação como sua área fim. A Embrapa não é diferente e já enfrenta em vários de seus projetos um volume expressivo de dados; e percebendo o problema, tem desencadeado ações para mitigá-lo. Como exemplo, pode-se citar a criação do Laboratório Multiusuário ...

Situação: concluído     Data de Início: Mon Oct 01 00:00:00 GMT-03:00 2012

Este projeto tem como propostas desenvolver novos métodos computacionais em bioinformática por meio de workflows (gerenciamento de processos utilizados em experimentos científicos) para serem aplicados em análises de dados genômicos e capacitar pesquisadores brasileiros para análise de grandes conjuntos de sequências de DNA e RNA envolvidas nas áreas "ômicas" (genômica, transcriptômica, exômica, metagenômica e metatranscriptômica). As atividades vão ser desenvolvidas por uma equipe multidiscipli ...

Situação: concluído     Data de Início: Sat Mar 01 00:00:00 GMT-03:00 2014

Avaliação de riscos climáticos, levantamento, caracterização e monitoramento de recursos naturais, análises socioeconômicas, zoneamentos e avaliação de cenários são exemplos de atividades nas quais a análise de dados geoespaciais é fundamental. Esta análise pode ser vista como uma das etapas de um processo de análise científica que, a partir da formulação de um problema, define um plano de execução, orienta a coleta e integração de dados relevantes, define estratégias de análise e dá suporte

Situação: concluído     Data de Início: Mon Jun 01 00:00:00 GMT-03:00 2015

O objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma computacional capaz de integrar dados climáticos e de sensores remotos provenientes de diferentes bases de dados; e propor métodos computacionais para consistir os dados, preencher falhas, identificar padrões novos e relevantes que possam auxiliar no aperfeiçoamento de modelos de monitoramento e previsão de safras agrícolas. O desafio para a ciência da computação compreende desde o desenvolvimento de algoritmos de complexidade linear para pro ...

Situação: concluído     Data de Início: Thu Jan 01 00:00:00 GMT-03:00 2015