Pesquisa Científica do meu trabalho no Cepetro (Unicamp), orientado por Tiago Coimbra e Prof. Edson Borin

Nesta pesquisa científica estudei duas coisas: 1) algoritmos geofísicos, como Superfície de Reflexão Comum (CRS) e Ponto de Reflexão Comum (CRP), e seus parâmetros de entrada usando ferramentas de visualização Python. 2) As melhorias trazidas pela heurística Adaptive Differential Evolution (JADE) quando comparada com Differential Evolution (DE) para resolver problemas de otimização geofísica.

Para o primeiro tópico de estudo, apresento este relatório e as capturas de tela para a Interface de Usuário desenvolvida (usando Python3 e PyQt) usada para analisar os parâmetros de entrada de CRS e CRP. Devido a questões de confidencialidade, o código não pode ser tornado público.

Para o segundo tópico de estudo, apresento esta captura de tela onde JADE e DE são comparados por meio de múltiplas funções multivaloradas. Além disso, apresento dois resumos publicados e apresentados em conferências:

• Acelerando a estimativa de parâmetros sísmicos com Adaptive Differential Evolution (JADE) e unidades de processamento gráfico (GPUs): Apresentação do resumo no 4º Workshop EAGE sobre Computação de Alto Desempenho para Upstream, realizado em Dubai, Emirados Árabes Unidos, de 7 a 9 de outubro de 2019. DOI: 10.3997/2214-4609.201903298

• Usando o algoritmo de Evolução Diferencial Adaptativa para melhorar a estimativa de parâmetros no processamento sísmico: Apresentação oral do resumo no 16º Congresso Internacional da Sociedade Brasileira de Geofísica, realizado no Rio de Janeiro, Brasil, de 19 a 22 de agosto de 2019. DOI: 10.22564/16cisbgf2019.182

Esses dois artigos descrevem o uso do JADE para resolver problemas de otimização geofísica (tanto na CPU quanto na GPU).

1) Resumo do Primeiro Tópico de estudo:

A meta-heurística de Evolução Diferencial é utilizada na análise de dados sísmicos para buscar parâmetros de equações de tempos de trânsito de forma rápida e eficiente. No entanto, a confiabilidade dos parâmetros obtidos por esta heurística pode ser comprometida devido aos problemas que surgem em situações de baixa relação sinal/ruído. Por outro lado, uma alta confiança nesses parâmetros torna as decisões de um geofísico mais assertivas. Neste trabalho, o estudo dos motivos que geram essa baixa confiança é feito por meio da construção de uma nova medida. O estudo é realizado com o auxílio de ferramentas desenvolvidas em Python, tendo como principal funcionalidade a geração de espaços de busca por esses parâmetros e sua correlação com seus vizinhos. Consequentemente, tal correlação resulta em um novo espaço de busca, mais estável em relação aos originais, no qual são avaliados tanto a forma quanto os valores que a compõem. Portanto, há uma semelhança direta entre seu formato e alguns de seus vizinhos, tornando o formato do espaço de busca diretamente relacionado ao número de eventos que cruzam o mesmo ponto nos dados. Dessa forma, é possível aumentar a confiança do valor obtido pela heurística. Finalmente, os resultados numéricos confirmam que a abordagem proposta tem o potencial de elevar a qualidade dos resultados na tomada de decisão.

1) Screenshots da aplicação desenvolvida relacionada com o 1º tópico de estudo:

2) Capturas de tela dos resultados em que JADE e DE são comparados em várias funções de valores múltiplos: