Hackathon de ciência de dados atrai estudantes do IMPA Tech 

21/3/25

Estudantes do IMPA Tech participaram, ao longo desta semana, do Hack4Dev, hackathon de ciência de dados para pesquisa espacial. O evento, que ocorreu de 17 a 20 de março, na sede do Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF), teve por objetivo promover uma experiência prática em ciência de dados aplicada a problemas espaciais e estimular a educação na área de machine learning e inteligência artificial. 

Foram três dias de imersão, durante os quais os participantes trabalharam em soluções de aprendizado de máquina para desafios associados ao uso de CubeSats, pequenos satélites amplamente empregados em pesquisas científicas e tecnológicas.

Richard Viana, aluno do IMPA Tech selecionado para o hackathon, explicou como funcionou o desafio. “A principal meta foi aprimorar um modelo de classificação de imagens de satélite, priorizando o envio dos dados para a Terra de forma que o modelo exija o menor recurso computacional possível e apresente um tempo de resposta superior.”

Para ele, a experiência foi enriquecedora e permitiu o desenvolvimento do pensamento crítico aplicado à área de ciência de dados. “Foi uma experiência intensa e motivadora, que reforçou meu interesse pela área. A oportunidade de interagir com outros participantes e mentores foi valiosa, pois permite a troca de conhecimentos e diferentes perspectivas sobre o problema”, disse.

O Hackathon foi promovido pelo Observatório Nacional (ON), pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e pelo CBPF. A organização do evento foi do Laboratório de Inteligência Artificial na Física (LAB-IA) e do professor Clécio Roque de Bom.

Para alguns participantes, o Hackathon também foi uma oportunidade para conhecer os laboratórios, as instalações e as áreas de atuação do CBPF. Bianca Zavadisk, aluna do IMPA Tech, aproveitou o desafio para adquirir experiência prática resolvendo problemas de pesquisa do mundo real. “O aprendizado imersivo estimula habilidades de resolução de problemas, trabalho em equipe e organização de tempo, além de ser uma oportunidade de aprender mais sobre diferentes técnicas de aprendizado de máquina e ciência de dados no contexto aplicado”, disse.

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