Geointeligência · Sensoriamento remoto · Modelagem e otimização de comportamento espacial · Inteligência artificial · Computação de alto desempenho · Avaliação de impacto socioeconômico

1ª Escola de Verão em Geointeligência e Modelagem de Redes de Ilícitos Transnacionais

Local: Escola de Inteligência, ABIN, Brasília/DF
Período do evento: 22/02/2027 - 26/02/2027

A GEOMRIT 2027 é uma iniciativa voltada à promoção da formação avançada, da colaboração científica e da pesquisa interdisciplinar nas áreas de geointeligência, sensoriamento remoto, modelagem e otimização de comportamento espacial, econometria, inteligência artificial, computação de alto desempenho, transportes e mobilidade e avaliação de impacto, especialmente quando aplicadas à modelagem de redes de ilícitos transnacionais e à avaliação de seus impactos sobre os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Durante cinco dias, estudantes, pesquisadores e profissionais participarão de um programa intensivo composto por minicursos, seminários científicos e apresentação de pôsteres, proporcionando um ambiente propício para a troca de conhecimentos, a formação de redes de colaboração e o desenvolvimento de novas agendas de pesquisa.

Cronograma
Cronograma Data Início Data Fim Status Ação
Submissão Artigos 19/10/2026 16/11/2026 Aberta Entrar
Análise Submissão 16/11/2026 30/11/2026 Programada -
Evento 22/02/2027 26/02/2027 Programado Acessar site
Certificados A definir A definir A definir -
Atividades do Evento

Palestra (2 atividades)

Soberania Digital, Autonomia Tecnológica e Defesa Nacional na Era da Inteligência Artificial 22/02/2027 · 11:00–12:00 · Auditório
Seminário principal Padrão 26/02/2027 · 15:15–16:30

Minicurso (3 atividades)

Inscritos: 0/40 · Restam 40 vagas · Entre e inscreva-se no evento para solicitar 22/02/2027 a 24/02/2027 • Aula 1 — 22/02/2027 · 14:00–16:45 · Sala Amazônia Verde• Aula 2 — 23/02/2027 · 09:00–11:45 · Sala Amazônia Verde• Aula 3 — 23/02/2027 · 14:00–16:45 · Sala Amazônia Verde• Aula 4 — 24/02/2027 · 14:00–16:45 · Sala Amazônia Verde
Inscritos: 0/40 · Restam 40 vagas · Entre e inscreva-se no evento para solicitar 23/02/2027 a 26/02/2027 • Aula 1 — 23/02/2027 · 09:00–10:15• Aula 2 — 23/02/2027 · 10:30–11:45• Aula 3 — 25/02/2027 · 09:00–10:15• Aula 4 — 25/02/2027 · 10:30–11:45• Aula 5 — 26/02/2027 · 09:00–10:15• Aula 6 — 26/02/2027 · 10:30–11:45
Inscritos: 0/20 · Restam 20 vagas · Entre e inscreva-se no evento para solicitar 25/02/2027 a 26/02/2027 • Aula 1 — 25/02/2027 · 09:00–10:15• Aula 2 — 25/02/2027 · 10:30–11:45• Aula 3 — 25/02/2027 · 14:00–15:15• Aula 4 — 25/02/2027 · 15:30–16:45• Aula 5 — 26/02/2027 · 09:00–10:15• Aula 6 — 26/02/2027 · 10:30–11:45

Apresentação pôster (2 atividades)

Sessão de Pôsteres #1 Padrão 22/02/2027 · 09:30–10:30
Sessão de Pôsteres #2 Padrão 26/02/2027 · 14:00–15:00

Almoço (1 atividade)

Almoço 22/02/2027 a 26/02/2027 · 12:00–14:00

Outra (4 atividades)

Credenciamento Obrigatória 22/02/2027 · 08:00–09:15
Abertura 22/02/2027 · 10:45–11:00 · Auditório
Visita técnica Padrão 24/02/2027 · 09:00–12:00
Encerramento Padrão 26/02/2027 · 16:30–17:00
Data Hora Atividade Sala Descrição / Ementa Transmissão
22/02/2027 08:00–09:15 Credenciamento Obrigatória — — —
22/02/2027 09:30–10:30 Sessão de Pôsteres #1 Padrão — — —
22/02/2027 10:45–11:00 Abertura Auditório — —
22/02/2027 11:00–12:00 Soberania Digital, Autonomia Tecnológica e Defesa Nacional na Era da Inteligência Artificial Auditório — —
22/02/2027 a 26/02/2027 12:00–14:00 Almoço — — —
22/02/2027 a 24/02/2027 — Causal Machine Learning — — —
22/02/2027 14:00–16:45 — Aula 1 Sala Amazônia Verde — —
23/02/2027 09:00–11:45 — Aula 2 Sala Amazônia Verde — —
23/02/2027 14:00–16:45 — Aula 3 Sala Amazônia Verde — —
24/02/2027 14:00–16:45 — Aula 4 Sala Amazônia Verde — —
23/02/2027 a 26/02/2027 — Introdução à Visão Computacional — — —
23/02/2027 09:00–10:15 — Aula 1 — — —
23/02/2027 10:30–11:45 — Aula 2 — — —
25/02/2027 09:00–10:15 — Aula 3 — — —
25/02/2027 10:30–11:45 — Aula 4 — — —
26/02/2027 09:00–10:15 — Aula 5 — — —
26/02/2027 10:30–11:45 — Aula 6 — — —
24/02/2027 09:00–12:00 Visita técnica Padrão — — —
25/02/2027 a 26/02/2027 — Minicurso Pós-graduação #2 — — —
25/02/2027 09:00–10:15 — Aula 1 — — —
25/02/2027 10:30–11:45 — Aula 2 — — —
25/02/2027 14:00–15:15 — Aula 3 — — —
25/02/2027 15:30–16:45 — Aula 4 — — —
26/02/2027 09:00–10:15 — Aula 5 — — —
26/02/2027 10:30–11:45 — Aula 6 — — —
26/02/2027 14:00–15:00 Sessão de Pôsteres #2 Padrão — — —
26/02/2027 15:15–16:30 Seminário principal Padrão — — —
26/02/2027 16:30–17:00 Encerramento Padrão — — —
Hora 22/02/202723/02/202724/02/202725/02/202726/02/2027
08:00 08:00–09:15 · Credenciamento — — — —
09:00 09:30–10:30 · Sessão de Pôsteres #1 09:00–11:45 · Causal Machine Learning : Aula 209:00–10:15 · Introdução à Visão Computacional : Aula 1 09:00–12:00 · Visita técnica 09:00–10:15 · Introdução à Visão Computacional : Aula 309:00–10:15 · Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 1 09:00–10:15 · Introdução à Visão Computacional : Aula 509:00–10:15 · Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 5
10:00 10:45–11:00 · Abertura 10:30–11:45 · Introdução à Visão Computacional : Aula 2 — 10:30–11:45 · Introdução à Visão Computacional : Aula 410:30–11:45 · Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 2 10:30–11:45 · Introdução à Visão Computacional : Aula 610:30–11:45 · Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 6
11:00 11:00–12:00 · Soberania Digital, Autonomia Tecnológica e Defesa Nacional na Era da Inteligência Artificial — — — —
12:00 12:00–14:00 · Almoço 12:00–14:00 · Almoço 12:00–14:00 · Almoço 12:00–14:00 · Almoço 12:00–14:00 · Almoço
14:00 14:00–16:45 · Causal Machine Learning : Aula 1 14:00–16:45 · Causal Machine Learning : Aula 3 14:00–16:45 · Causal Machine Learning : Aula 4 14:00–15:15 · Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 3 14:00–15:00 · Sessão de Pôsteres #2
15:00 — — — 15:30–16:45 · Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 4 15:15–16:30 · Seminário principal
16:00 — — — — 16:30–17:00 · Encerramento
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
22/02/2027
08:00–09:15 Credenciamento
09:30–10:30 Sessão de Pôsteres #1
10:45–11:00 Abertura
11:00–12:00 Soberania Digital, Autonomia Tecnológica e Defesa Nacional na Era da Inteligência Artificial
12:00–14:00 Almoço
14:00–16:45 Causal Machine Learning : Aula 1
23/02/2027
12:00–14:00 Almoço
09:00–11:45 Causal Machine Learning : Aula 2
14:00–16:45 Causal Machine Learning : Aula 3
09:00–10:15 Introdução à Visão Computacional : Aula 1
10:30–11:45 Introdução à Visão Computacional : Aula 2
24/02/2027
12:00–14:00 Almoço
14:00–16:45 Causal Machine Learning : Aula 4
09:00–12:00 Visita técnica
25/02/2027
12:00–14:00 Almoço
09:00–10:15 Introdução à Visão Computacional : Aula 3
10:30–11:45 Introdução à Visão Computacional : Aula 4
09:00–10:15 Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 1
10:30–11:45 Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 2
14:00–15:15 Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 3
15:30–16:45 Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 4
26/02/2027
12:00–14:00 Almoço
09:00–10:15 Introdução à Visão Computacional : Aula 5
10:30–11:45 Introdução à Visão Computacional : Aula 6
09:00–10:15 Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 5
10:30–11:45 Minicurso Pós-graduação #2 : Aula 6
14:00–15:00 Sessão de Pôsteres #2
15:15–16:30 Seminário principal
16:30–17:00 Encerramento
Programação nas Salas
22/02/2027
HorárioSalaItem
10:45–11:00 Auditório Abertura
11:00–12:00 Auditório Soberania Digital, Autonomia Tecnológica e Defesa Nacional na Era da Inteligência Artificial
14:00–16:45 Sala Amazônia Verde Causal Machine Learning: Aula 1
23/02/2027
HorárioSalaItem
09:00–11:45 Sala Amazônia Verde Causal Machine Learning: Aula 2
14:00–16:45 Sala Amazônia Verde Causal Machine Learning: Aula 3
24/02/2027
HorárioSalaItem
14:00–16:45 Sala Amazônia Verde Causal Machine Learning: Aula 4
Auditório — Auditório (300 lugares)
DataHorárioItem
22/02/2027 10:45–11:00 Abertura
22/02/2027 11:00–12:00 Soberania Digital, Autonomia Tecnológica e Defesa Nacional na Era da Inteligência Artificial
Sala Amazônia Azul — Mini Auditório (50 lugares)

Sem alocações.

Sala Amazônia Verde — Mini Auditório (50 lugares)
DataHorárioItem
22/02/2027 14:00–16:45 Causal Machine Learning: Aula 1
23/02/2027 09:00–11:45 Causal Machine Learning: Aula 2
23/02/2027 14:00–16:45 Causal Machine Learning: Aula 3
24/02/2027 14:00–16:45 Causal Machine Learning: Aula 4