| A | B | C | D | E | F | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | AA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Bolsas Mestrado e Doutorado CEPEL | |||||||||||||||||||||||||
2 | Gerência | Pesquisa | Descrição do Trabalho | Descrição do Perfil do Bolsista | Responsável pela Proposta | Associdado a Algum Projeto? Qual? | ||||||||||||||||||||
3 | DPC | Inclusão da não estacionariedade na geração de cenários sintéticos de vazões diárias para controle de cheias. | Estudar uma maneira da inclusão da não-estacionariedade na geração de cenários diários de vazões, uma vez que o modelo DIANA considera que as séries são estacionárias. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de recursos hídricos ou estatística. | Daniela de Souza Kyrillos | CHEIAS (Solução) | ||||||||||||||||||||
4 | DPC | Desenvolvimento de tecnicas computacionais para criação de ensemble de modelo de previsao de precipitacao. | Desenvolvimento e aprimoramento de tecnicas de inteligencia artificial e/ou estatisticas para melhoria na acuracia de modelo de previsao de precipitacao com base em dados de precipitacao observada em bacias hidrograficas relevante do SIN. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de recursos hídricos ou estatística. | Vitor Paiva Alcoforado Rebello | SIPMV | ||||||||||||||||||||
5 | DPC | Modelo de geração de cenários horários de geração eólica e solar fotovoltaica para análise da operação em modelos de planejamento da expansão de longo prazo | Desenvolvimento e aprimoramento de tecnicas de inteligencia artificial e/ou estatisticas para geração de cenários horários de geração de fontes intermitentes | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à engenharia elétrica ou estatística. | Carlos Henrique Medeiros de Sabóia | MODPLP/MELP/MATRIZ | ||||||||||||||||||||
6 | DPC | Modelo de projeção da demanda mensal para análise da operação em modelos de planejamento da expansão de longo prazo | Desenvolvimento de modelo baseado em técnicas estatísticas para projeção da demanda do SIN | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia Elétrica/ Estatística | Thatiana Conceição Justino | MODPLP/MELP/MATRIZ | ||||||||||||||||||||
7 | DPC | Análise da flexibilidade operativa do SIN | Estudos com base em simulações dos modelos computacionais da operação eletroenergética do SIN e histórico da operação horária | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia Elétrica | Maria Luiza Viana Lisboa | MODPLP | ||||||||||||||||||||
8 | DPC | Modelagem de aspectos macroenômicos no modelo de planejamento da expansão de sistemas energéticos integradros - MATRIZ | Incorporação de aspectos macroenômicos no modelo de planejamento da expansão de sistemas energéticos integradros, dando origem ao modelo MATRIZ-MACRO. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia Elétrica, sistemas ou planejamento energético. | Carlos Henrique Medeiros de Sabóia | MATRIZ | ||||||||||||||||||||
9 | DPC | Programação estocástica aplicada ao modelo de planejamento da expansão de sistemas energéticos integrados - MATRIZ. | Incorporação de incertezas em diversos aspectos das cadeias energéticas que compõem o modelo MATRIZ, aplicando técnicas de decomposição em programação linear estocástica para sua resolução. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia Elétrica ou sistemas | Carlos Henrique Medeiros de Sabóia | MATRIZ | ||||||||||||||||||||
10 | DPC | Extremos de Precipitação e Vazão em Empreendimentos Hidrelétricos Brasileiros: Variabilidade Espaço-Temporal, Tendências Identificadas e Cenários Futuros | O objetivo deste projeto é apresentar uma minuciosa avaliação da climatologia, da variabilidade climática, das tendências observadas e das projeções futuras de extremos hidroclimáticos em todas as usinas hidrelétricas brasileiras atualmente em operação. Estas informações podem subsidiar possíveis medidas de adaptação e/ou mitigação na operação e no planejamento das usinas hidrelétricas. | Aluno de Mestrado ou Doutorado em Meteorologia. | Wanderson Luiz Silva (UFRJ) e Daniela Kyrillos (CEPEL) | PrevIA e SIPMV | ||||||||||||||||||||
11 | DPC | Análise econômico-financeiras de sistemas de armazenamento com baterias | O projeto tem como objetivo desenvolver um módulo específico para o sistema ANAFIN que permita avaliar o desempenho econômico-financeiro de sistemas de armazenamento de energia com Baterias (BESS) | Bolsista de mestrado vinculado à engenharia Elétrica, de Produção ou Planejamento Energético. | Alexia de Freitas Rodrigues (CEPEL) | ANAFIN | ||||||||||||||||||||
12 | DPC | Uma metodologia para calcular o preço do produto potência no mercado de energia elétrica | O objetivo do projeto é desenvolver uma metodologia para calcular um custo marginal de potência a partir das simulações com um modelo de confiabilidade de sistemas de potência. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia Elétrica. | Thatiana Conceição Justino | CONFINT | ||||||||||||||||||||
13 | DPC | Avaliação integrada da viabilidade técnica e econômica de projetos de recursos energéticos distribuídos | Este projeto propõe o desenvolvimento de uma metodologia integrada para avaliar a viabilidade da instalação projetos de recursos energéticos distribuídos (estações de reacarga, micro e mini GD, sistemas de armazenamento), considerando a viabilidade técnica da conexão à rede elétrica e a viabilidade econômico-financeira do projeto do ponto de vista do investidor. A proposta contempla a integração de ferramentas de simulação elétrica como o modelo ANAFIN. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia Elétrica , conhecimento de alguma linguagem de programação, ou conhecimento de PowerBI | Alexia de Freitas Rodrigues (CEPEL) e Igor Ferreira Visconti | ANAFIN | ||||||||||||||||||||
14 | DTS | LIGA | Predição de falhas de turbinas eólicas utilizando mecanismos de aprendizagem de máquina, com detecção de alterações de padrões de dados operacionais e de monitoramento | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia mecânica. | Vanessa Guedes | LIGA | ||||||||||||||||||||
15 | DTS | LIGA | Análise das perdas de energia de parques eólicos, com identificação de causas como sombreamento, problemas em componentes como ângulo de pitch e yaw, cabos e inversores, constrained-off, entre outros... mudanças de padrões de comportamento, cruzamento de dados de falha | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de engenharia mecânica. | Vanessa Guedes | LIGA | ||||||||||||||||||||
16 | DTS | Atividades de P&D para planta heliotérmica de torre central com tecnologia HCPV localizada no CRESP | Avaliação e otimização termodinâmica de sistemas de baterias térmicas. Simulação em regime transiente de sistema heliotérmico HCPV. | Bolsista de mestrado vinculado à área de engenharia térmica com formação em mecânica ou química. | Leonardo Vieira | Proposta DTS 3731/2024 Ver 1 | ||||||||||||||||||||
17 | DTS | Atividades de P&D para planta heliotérmica de torre central com tecnologia HCPV localizada no CRESP | Avaliação de mercado no Brasil para inserção da tecnologia HCPV. Avaliação de tecnologias de rastreamentos para heliostatos. Tratamento de dados solarimétricos de estações solares. | Bolsista de mestrado vinculado à área de Planejamento Energético | Leonardo Vieira | Proposta DTS 3731/2024 Ver 1 | ||||||||||||||||||||
18 | DTS | DE-Risking em usinas fotovoltaicas flutuantes da Eletrobras | Estudo de transferência térmica do flutuador para o painel fotovoltaico e a influência desse processo na geração. | Bolsista de mestrado vinculado à área de engenharia térmica com formação em mecânica ou química. | Márcia Ramos | DMM-4111/2024-REV2 | ||||||||||||||||||||
19 | DTS | Caracterização e análise material-energética da produção de hidrogênio verde para aplicação em siderurgia. | Estudos e contribuições relacionadas à caracterização da produção e armazenamento de hidrogênio verde para aplicação em planta siderúrgica, incluindo análises de integração material e energética com a aplicação almejada. | Bolsista de mestrado com formação/graduação em engenharia química. | José Geraldo | Previsão para a proposta de projeto aprovada na Chamada 23 da ANEEL. | ||||||||||||||||||||
20 | DTS | Sustentabilidade e Transição Energética | Contribuir na análise, pesquisa e implementação de estratégias para a transição energética, focando em iniciativas que promovam a eficiência e o uso sustentável dos recursos energéticos. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de transição enegética, mudanças climáticas, sustentabilidade ou áreas correlatas. | Rodrigo Maia | |||||||||||||||||||||
21 | DTS | Inteligência Artificial Aplicada | Atuar na aplicação de técnicas de IA para otimizar e automatizar processos energéticos, focando na criação e validação de modelos de machine learning para análise de dados. | Bolsista de mestrado ou doutorado vinculado à área de estatística, engenharia ou áreas correlatas com experiência ou interesse em análise de dados, aprendizado de máquina e/ou sistemas energéticos. | Rodrigo Maia | |||||||||||||||||||||
22 | DTS | Desenvolvimento de Software | Desenvolver e implementar soluções de software que automatizem processos e integrem dados para apoiar os projetos de Transição Energética e Sustentabilidade. | Bolsista de mestrado ou doutorado em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas com experiência em desenvolvimento de software, integração de sistemas e/ou análise de dados. | Rodrigo Maia | |||||||||||||||||||||
23 | DSE | Aplicação de técnicas de inteligência artificial para auxílio na resolução de problemas de unit commitment | Avaliação de estratégias para consideração de técnicas de inteligência artificial para acelerar as estratégias de solução do problema de unit commitment, com foco na aplicação para o modelo DESSEM | Bolsista de mestrado ou graduação em matemática ou engenharia | André Diniz | DESSEM | ||||||||||||||||||||
24 | DSE | Aplicação de técnicas de inteligência artificial para auxílio na resolução de problemas de unit commitment | Avaliação de estratégias para consideração de técnicas de inteligência artificial para acelerar as estratégias de solução do problema de unit commitment, com foco na aplicação para o modelo DESSEM | Bolsista de mestrado ou graduação em matemática ou engenharia | André Diniz | AME - Automatização / Warm Start CPIN.EBIC24.719.008 | ||||||||||||||||||||
25 | DSE | Aplicação de computação quantica para auxílio na resolução de problemas de algebra linear computacional | Avaliação de estratégias para aplicação de computação quantica para acelerar a resolução de problemas de minimização do custo esperado de operação, com foco na aplicação no NEWAVE | Bolsista de mestrado em matemática aplicada, ou engenharia, ou ciencia da computação ou em Tecnologia da Informação | Cristiane | Newave | ||||||||||||||||||||
26 | DSE | Aplicação de baterias em modelo de otimização | Modelagem de baterias em algoritmo de pontos interiores não linear integrando a rede elétrica com dados energéticos, com fono na aplicação no FLUPOT. | Bolsista de mestrado em engenharia elétrica | Beatriz Levy | FLUPOT | ||||||||||||||||||||
27 | DSE | Modelagem de carga em simulações estáticas e dinâmicas no Anarede e Anatem | A modelagem de carga é essencial para estudos de estabilidade e operação de sistemas elétricos. O modelo CLM (Composite Load Model) pode ser uma abordagem interessante para representar cargas em diferentes cenários, incluindo plantas de hidrogênio verde e data centers. A integração de fontes renováveis e cargas por inversores, exige uma modelagem precisa para garantir a confiabilidade das simulações do sistema elétrico. O trabalho consideraria o desenvolvimento do modelo CLM primeiramente para o programa Anarede (regime permanente) e posterior extensão do modelo para o programa Anatem (regime dinâmico) | Bolsista de mestrado em engenharia elétrica | Renan | Anarede e Anatem | ||||||||||||||||||||
28 | DSE | Aplicações de computação de alto desempenho no programa Anarede | O programa Anarede possui diversas ferramentas que podem ser aprimoradas com a aplicação de técnicas de computação em alto desempenho, tais como paralelização e aplicações de inteligência artificial. Alguns exemplos dessas ferramentas são o cálculo das regiões de segurança, cálculo de margens de transmissão e cálculo de curvas PV com contingências. | Bolstista de mestrado em engenharia elétrica ou ciência da computação | Paula | Anarede | ||||||||||||||||||||
29 | DSE | Aplicação de técnicas de interligência artificial para avaliação de segurança no Anatem | A utilização de técnicas de inteligência artificial pode ser explorada para prever cenários inseguros, otimizar a tramissão de energia e auxiliar o planejamento da expansão e operação do sistema. O Anatem é uma ferramenta robusta para a análise de transitórios eletromecânicos em sistemas de potência de grande porte, com capacidade de representação detalhada de equipamentos e seus controladores. As técnicas de IA podem ser desenvolvidas com o uso de computação de alto desempenho em data centers, visando abrir portas para otimizações em infraestrutura e eficiência energética. | Bolstista de mestrado em engenharia, ciência da computação ou tecnologia da informação | Fabricio | Anatem | ||||||||||||||||||||
30 | DSE | Desenvolvimento do Modelo de Bergeron para Linhas de Transmissão em Corrente Contínua no Anatem | O programa ANATEM representa as linhas de transmissão de corrente contínua por meio de modelos de parâmetros concentrados, apresentando diferenças na comparação de resultados obtidos com a aplicação de modelos de parametros distribuidos. Este trabalho tem como objetivo a implementação do modelo de Bergeron para linhas CC utilizando a abordagem de fasores dinâmicos. A inclusão deste modelo permitirá aprimorar a precisão das simulações de sistemas HVDC no ANATEM, especialmente em cenários com crescente penetração de tecnologias baseadas em corrente contínua. | Bolstista de mestrado em engenharia elétrica | Lígia | Anatem | ||||||||||||||||||||
31 | DSE | Modelagem fasorial de linhas de transmissão com dependência dos parâmetros com a frequência | Desenvolvimento de modelo de linha com parâmetros dependentes da frequência, implantação no programa AnaHVDC e estudo de casos com aplicação do modelo | Bolsista de mestrado em Engenharia Elétrica | Sergio Gomes Jr. | AnaHVDC | ||||||||||||||||||||
32 | DSE | Computacão de alto desempenho para simulação eficiente de ferramenta fasorial de simulação de transitórios eletromecânicos e eletromagnéticos | Estudo e implantação de técnicas de computação de alto desempenho no AnaHVDC, incluindo aplicação em datacenter. | Bolsista de mestrado ou doutorado em Engenharia elétrica ou Computação. | Sergio Gomes Jr. | AnaHVDC | ||||||||||||||||||||
33 | DSE | Integração de modelos e controles em ferramenta fasorial de simulação de transitórios eletromecânicos e eletromagnéticos | Desenvolver proposta de padrão de comunicação (API) para que os usuários possam desenvolver modelos de equipamentos ou controladores em linguagem de programação que serão compilados no formato de DLL e utilizados no processo de solução do programa AnaHVDC. Nessa proposta serão levados em consideração a atual API do CDU Compilado e os padrões de API utilizadas em programas de simulação dinâmica com disponibilidade pública de documentação | Bolsista de mestrado ou doutorado em Engenharia Elétrica | Sergio Gomes Jr. | AnaHVDC | ||||||||||||||||||||
34 | DSE | Análise linear de transitórios eletromagnéticos trifásicos desbalanceados | Desenvolvimento de modelagem trifásica no PacDyn | Bolsista de doutorado em Engenharia Elétrica | Sergio Gomes Jr. | PacDyn | ||||||||||||||||||||
35 | DSE | Modelagem fasorial de redes elétricas de transmissão em corrente contínua | Desenvolvimento no AnaHVDC de rede HVDC genérica, transmissão multi-terminal e inclusão de filtros CC. | Bolsista de mestrado em Engenharia Elétrica | Sergio Gomes Jr. | AnaHVDC | ||||||||||||||||||||
36 | DSE | Ferramentas de IA para análise de resultados de simulações dinâmicas de sistemas elétricos | Desenvolvimento de ferramentas de IA para análise de resultados dinâmicos de várias simulações. indicando casos e regiões do sistema mais críticos, facilitando a compreensão do desempenho do sistema para diferentes condições operativas. É um projeto que pode envolver Anatem, AnaHVDC e PacDyn. Pode focar em diversos problemas específicos, como o HVDC multi-infeeed, em análise dinâmica de colapso de tensão pela alta penetração de renováveis, ou em problemas de oscilações eletromecânicas. Pode também ser usado na análise de cenários futuros considerando a transição energética, como por exemplo o grande aumento previsto para atendimento à demanda dos carros elétricos no Brasil nos próximos anos. | Bolsista de mestrado ou doutorado em Engenharia Elétrica ou Computação. | Sergio Gomes Jr. | Anatem, AnaHVDC e PacDyn | ||||||||||||||||||||
37 | DSE | Desenvolvimento de IA Generativa treinada com Documentação Técnica | O bolsista será responsável pelo desenvolvimento e treinamento de uma ferramenta de inteligência artificial generativa, baseada em modelos de linguagem de larga escala (LLM), com foco no suporte técnico a usuários. O treinamento do modelo será realizado a partir dos manuais técnicos do Cepel, garantindo que a IA seja capaz de responder de forma precisa e contextualizada às demandas dos usuários. As atividades incluem a coleta, organização e preparação dos manuais técnicos para uso no treinamento, o ajuste fino do modelo de IA, testes de validação da ferramenta, além do apoio na integração com sistemas já existentes. O bolsista também será responsável por documentar os processos realizados e propor melhorias para aprimorar a qualidade das respostas geradas pela IA. | Bolstista de mestrado em ciência da computação | Luiz Antonio Alves de Oliveira | Modelos/Programas do DSE | ||||||||||||||||||||
38 | DAS | Desenvolvimento de algoritmos de análise automática de faltas baseados em técnicas de Inteligência Artificial e de Processamento de Sinais | A análise automática de faltas em linhas de tranamissão do SINAPE.Net é realizada em duas etapas: extração de parâmetros dos sinais das oscilografias e inferência do diagnóstico da análise. Essa segunda parte é realizada hoje através de algumas heurísticas pré-definidas, implementadas em lógica simples.O trabalho proposto visa avaliar técnicas de IA, Machine Learning dentre outras, que possam produzir resultados mais asserivos, além de montar uma base para expansão das técnicas de análise para transformadores e geradores síncronos. | Bolsista de mestrado em Engenharia Elétrica, Ciência da Computação, Engenharia de Computação ou áreas afins. Desejável conhecimento em redes elétricas, aprendizado de máquina, processamento de sinais, e aplicações de IA no setor elétrico. Conhecimentos em banco de dados, programação em C++ e C#. | Marco Antônio M. Rodrigues | SINAPE | ||||||||||||||||||||
39 | DAS | Desenvolvimento de Simulador de Redes Elétricas para Distribuição, utilizando dados reais georreferenciados | Atuar no desenvolvimento de um simulador de redes elétricas com o objetivo de automatizar simulações em redes de distribuição no Brasil através de um portal Web, integrando base de dados heterogêneas. Os principais objetivos incluem a correção de erros de cadastro, integração com recursos da nuvem, e a inclusão de recursos energéticos distribuídos. Além disso, mencionar a avaliação da viabilidade de um chatbot para simulações, destacando a importância da análise de dados e potencial uso de IA. | Bolsista de mestrado em Ciência da Computação, Engenharia de Computação ou áreas afins. É desejável conhecimento em ciência de dados, programação na nuvem, implantação de aplicações web e interesse em realizar aplicações de IA. | Igor Ferreira Visconti | DIST-GIS | ||||||||||||||||||||
40 | DAS | Desenvolvimento de Simulador de Redes Elétricas para Sistemas SCADA | Atuar no desenvolvimento de um simulador de redes elétricas com uso de técnicas de Inteligência Artificial, voltado para aplicações em sistemas SCADA. O objetivo é replicar o comportamento dinâmico de eventos e operações da rede elétrica com base em dados históricos e em padrões aprendidos. As atividades incluem a coleta e preparação de dados, desenvolvimento e treinamento de modelos de IA, e integração com plataformas de visualização ou supervisão. | Bolsista de mestrado em Engenharia Elétrica, Ciência da Computação, Engenharia de Computação ou áreas afins. Desejável conhecimento em redes elétricas, aprendizado de máquina, processamento de dados históricos e programação (preferencialmente Python). Interesse em aplicações de IA no setor elétrico é um diferencial. | Refael Ramos | TOPSIM | ||||||||||||||||||||
41 | DAS | Conteinerização do Sistema SAGE SCADA | Atuar no processo de conteinerização do sistema SAGE SCADA, com o objetivo de modernizar sua implantação, facilitar testes e garantir maior portabilidade e escalabilidade. As atividades incluem a análise da arquitetura atual do sistema, criação de imagens Docker, orquestração com ferramentas como Kubernetes (quando aplicável), automação de ambientes e documentação técnica do processo de containerização. | Bolsista de mestrado nas áreas de Engenharia de Computação, Ciência da Computação, Engenharia Elétrica ou afins. É desejável conhecimento em virtualização e conteinerização (Docker, Docker Compose, Kubernetes), sistemas Linux, redes e boas práticas de DevOps. | Ayru Leal | SAGE | ||||||||||||||||||||
42 | DAS | Desenvolvimento de Solução de Banco de Dados em Tempo Real para o Sistema SAGE | Atuar no desenvolvimento de uma nova solução de base de dados em tempo real para o sistema SCADA SAGE, com foco em desempenho, escalabilidade e integração com os módulos existentes. As atividades envolvem o estudo e seleção de tecnologias adequadas (bancos de dados em tempo real, time-series databases, entre outros), modelagem de dados, desenvolvimento de protótipos e validação de desempenho frente aos requisitos operacionais do sistema. | Bolsista de mestrado em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Elétrica ou áreas afins. É desejável conhecimento em bancos de dados (relacionais e não-relacionais), sistemas em tempo real, estruturação de dados e linguagens como SQL, Python ou c. | Ayru Leal | SAGE | ||||||||||||||||||||
43 | DAS | Desenvolvimento de Inteligência Artificial para Consulta de Dados Históricos do SAGE | O bolsista atuará no desenvolvimento de uma solução baseada em inteligência artificial para consulta e extração de informações de uma base de dados histórica do sistema SAGE. As atividades incluem o levantamento e organização dos dados, construção de modelos de IA (como NLP e machine learning), testes de desempenho e apoio na integração da solução ao ambiente de operação. | Bolsista de mestrado nas áreas de Engenharia Elétrica, Ciência da Computação, Engenharia de Computação ou áreas afins. É desejável conhecimento em bancos de dados, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP) e experiência em linguagens como Python. | Luiz Fernando dos Reis de Oliveira | SAGE | ||||||||||||||||||||
44 | DAS | Desenvolvimento de Solução de Resposta da Demanda | Atuar em projeto de pesquisa voltado ao desenvolvimento de uma solução para resposta da demanda no setor elétrico, envolvendo modelagem, o uso de plataformas de automação, IoT e tecnologias de medição inteligente. O bolsista participará do desenvolvimento de algoritmos, integração com sistemas de operação e elaboração de relatórios técnicos. | Bolsista de mestrado nas áreas de Engenharia Elétrica, Engenharia de Controle e Automação, Ciência de Dados ou afins. Desejável conhecimento em sistemas de energia elétrica, programação (Python, MATLAB ou similares) e interesse em pesquisa aplicada ao setor elétrico. | Marcelo Rosado | Não | ||||||||||||||||||||
45 | DAS | Avaliação de Cibersegurança em Sistemas SCADA para Infraestruturas Críticas de Energia | Atuar no desenvolvimento de uma metodologia de avaliação da cibersegurança em sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) utilizados na operação de sistemas elétricos. A pesquisa contemplará a análise de vulnerabilidades, o mapeamento de riscos, a modelagem de ameaças e a proposição de estratégias de mitigação aplicáveis ao contexto de infraestrutura crítica. | Bolsista de mestradio nas áreas de Engenharia Eletrõnica, Egenharia da Computação , Computação ou afins. Espera-se familiaridade com redes de computadores, segurança da informação, sistemas SCADA e programação (Python, C/C++). Desejável interesse em cibersegurança industrial. Serão considerados diferenciais conhecimentos em ferramentas de segurança (ex: Wireshark, Kali Linux) e em normas como IEC 62443 ou NIST SP 800-82. | Paulo Stein | SAGE | ||||||||||||||||||||
46 | DAS | Estratégias para Fortalecimento da Segurança Cibernética em Códigos-Fonte de Sistemas Críticos | Atuar na investigação, aplicação e proposta de estratégias para o desenvolvimento seguro de software em sistemas críticos, com ênfase na identificação e mitigação de vulnerabilidades em código-fonte. A pesquisa envolve o estudo de práticas seguras de codificação, ferramentas de análise estática e dinâmica de código, bem como a integração de segurança no ciclo de desenvolvimento | Bolsista de mestrado em Computação, Engenharia ou áreas afins. Espera-se domínio básico em programação (C/C++, Python, Java), noções de segurança da informação, e interesse em cibersegurança para sistemas críticos. Serão diferenciais conhecimentos em análise de código, segurança de software baseada em normas (ex: NIST) e desenvolvimento de software embarcado ou em tempo real. | Ayru Leal | SAGE | ||||||||||||||||||||
47 | NIE-Dados | Ciência de Dados | Pesquisa e Desenvolvimento em geral, criando protótipos e provas de conceito | Mestrandos e Doutorandos na áreas de engenharias, computação e afins | Luiz Antonio | |||||||||||||||||||||
48 | NIE-IA | Inteligência Artificial (LLM, RAG, ...) | Pesquisa e Desenvolvimento em geral, criando protótipos e provas de conceito | Mestrandos e Doutorandos na áreas de engenharias, computação e afins | Luiz Antonio | |||||||||||||||||||||
49 | DSE | Análise de dados da operação e planejamento do sistema elétrico brasileiro | Desenvolvimento de ferramentas, banco de dados e dashboards voltados ao armazenamento de dados operativos do sistema elétrico brasileiro. O principal objetivo da ferramenta é possibilitar análises sobre o desvio entre o planejado e o efetivamente operado, cujas discrepâncias podem resultar em encargos ao sistema. O bolsista atuará diretamente com o tratamento e análise de dados dos modelos computacionais de planejamento energético, bem como com dados de operação real disponibilizados pelo ONS. Esses dados serão organizados e armazenados em um banco de dados estruturado, com posterior visualização por meio de dashboards interativos. Além disso, a solução permite uma série de análises complementares, tais como: - Avaliação do impacto de políticas operativas implementadas fora do planejamento sobre o preço da energia; - Teste de novas metodologias de planejamento com foco na aproximação entre planejamento e operação real; - Análise econômica dos encargos de energia decorrentes de despachos fora da ordem de mérito. | Bolsista de mestrado em engenharia elétrica, computação ou áreas afins. | Amanda Ferreira de Azevedo | AME - Políticas Operativas | ||||||||||||||||||||
50 | ||||||||||||||||||||||||||
51 | ||||||||||||||||||||||||||
52 | ||||||||||||||||||||||||||
53 | ||||||||||||||||||||||||||
54 | ||||||||||||||||||||||||||
55 | ||||||||||||||||||||||||||
56 | ||||||||||||||||||||||||||
57 | ||||||||||||||||||||||||||
58 | ||||||||||||||||||||||||||
59 | ||||||||||||||||||||||||||
60 | ||||||||||||||||||||||||||
61 | ||||||||||||||||||||||||||
62 | ||||||||||||||||||||||||||
63 | ||||||||||||||||||||||||||
64 | ||||||||||||||||||||||||||
65 | ||||||||||||||||||||||||||
66 | ||||||||||||||||||||||||||
67 | ||||||||||||||||||||||||||
68 | ||||||||||||||||||||||||||
69 | ||||||||||||||||||||||||||
70 | ||||||||||||||||||||||||||
71 | ||||||||||||||||||||||||||
72 | ||||||||||||||||||||||||||
73 | ||||||||||||||||||||||||||
74 | ||||||||||||||||||||||||||
75 | ||||||||||||||||||||||||||
76 | ||||||||||||||||||||||||||
77 | ||||||||||||||||||||||||||
78 | ||||||||||||||||||||||||||
79 | ||||||||||||||||||||||||||
80 | ||||||||||||||||||||||||||
81 | ||||||||||||||||||||||||||
82 | ||||||||||||||||||||||||||
83 | ||||||||||||||||||||||||||
84 | ||||||||||||||||||||||||||
85 | ||||||||||||||||||||||||||
86 | ||||||||||||||||||||||||||
87 | ||||||||||||||||||||||||||
88 | ||||||||||||||||||||||||||
89 | ||||||||||||||||||||||||||
90 | ||||||||||||||||||||||||||
91 | ||||||||||||||||||||||||||
92 | ||||||||||||||||||||||||||
93 | ||||||||||||||||||||||||||
94 | ||||||||||||||||||||||||||
95 | ||||||||||||||||||||||||||
96 | ||||||||||||||||||||||||||
97 | ||||||||||||||||||||||||||
98 | ||||||||||||||||||||||||||
99 | ||||||||||||||||||||||||||
100 | ||||||||||||||||||||||||||