14º WETE
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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Evento Nacional - Trabalho Aluno INPE
Evento Nacional - Trabalho Externo
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1° Autor
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Grupo (1° Autor)
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
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3° Autor
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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Afiliação (3° Autor)
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4° Autor
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Grupo (4° Autor)
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
5° Autor
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Grupo (5° Autor)
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Afiliação (5° Autor)
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6° Autor
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Grupo (6° Autor)
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Afiliação (6° Autor)
e-Mail (6° Autor)
7° Autor
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Grupo (7° Autor)
CGCE
DIPST
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Afiliação (7° Autor)
e-Mail (7° Autor)
Palavras-Chave
(*)
Resumo
(*)
This study, conducted as part of the NASA Space Apps Challenge, exemplifies Challenge-Based Learning, allowing students to develop innovation skills while addressing the significant risks of geomagnetic storms to global electronic infrastructures, which have potential economic impacts of $2.6 trillion. Utilizing a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network, we analyzed data from the DSCOVR satellite, navigating its limitations. Our methodology entailed developing a Solar Classification (SC) index from the Z component of the magnetic field (Bz) to address data inconsistencies. We trained the LSTM with 80% of the refined dataset and validated it with the remaining 20%, achieving a Root Mean Square Error (RMSE) of 0.8724%. This research, arising from a collaborative and competitive educational setting, highlights the effectiveness of team-based approaches in tackling complex scientific challenges and demonstrates the potential of AI in improving space weather forecasting and enhancing public preparedness readiness.
Linha PG-ETE
(*)
Mecânica Espacial e Controle
Ciência e Tecnologia de Materiais e Sensores
Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Espaciais
Combustão e Propulsão
Upload do Trabalho
(?)
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