Hackathon IA para Óleo & Gás
10 a 14 de novembro de 2025 — Presencial no CBPF, Rio de Janeiro
Pitch final: 20 de novembro de 2025 — SBGF 2025
25 participantes
vagas esgotadas
Encerradas
23/09 a 31/10/2025 · R$ 100,00
5 dias
10 a 14 de novembro de 2025
Sobre o evento
O Hackathon é uma maratona de inovação aplicada, que desafia equipes multidisciplinares a desenvolver modelos de Inteligência Artificial para dados simulados e representativos do setor de Óleo & Gás.
As soluções devem combinar rigor técnico, criatividade e aplicabilidade industrial, com avaliação final apresentada durante a SBGF 2025.
Objetivos
Desenvolver soluções para análise e interpretação de dados geofísicos, petrográficos e de RMN com potencial aplicação real.
Integrar academia, indústria e centros de pesquisa, fortalecendo a colaboração e a transferência de conhecimento.
Estimular o uso estratégico da IA em problemas complexos do setor, desde exploração até caracterização de reservatórios.
Criar um ambiente colaborativo para networking e parcerias multidisciplinares.
Quem pode participar
Pesquisadores de universidades, centros de pesquisa e empresas.
Profissionais das áreas de ciência de dados, inteligência artificial, física, geofísica, geologia, engenharia e setores relacionados.
Estudantes de graduação em qualquer área ligada à temática do evento.
Estudantes de pós-graduação (mestrado, doutorado ou especialização).
Outros profissionais com interesse em aplicações de IA no setor de óleo e gás, mesmo que não tenham experiência prévia na área.
Requisitos de Participação
Ter conhecimento básico em programação e/ou ferramentas de ciência de dados (Python, bibliotecas de IA, etc.).
Possuir notebook próprio para uso durante o evento.
Compromisso de participar presencialmente durante todos os dias do hackathon (10 a 14/11/2025).
Concordar com o regulamento do evento e com as regras de uso dos dados.
Estar disposto a trabalhar em equipe e colaborar em um ambiente multidisciplinar.
Vagas limitadas: 25 participantes.
Trilhas de Desafios
Durante o evento, as equipes deverão escolher dois desafios organizados em trilhas:
RMN
Ressonância Magnética Nuclear
Tarefa: Regressão
Entrada: Curvas de relaxação M(t)
Saída: Fração de óleo/água
Dados: Curvas simuladas c/ ruído (SNR)
Métricas: RMSE + R²
Lâminas
Lâminas Petrográficas
Tarefa: Classificação de imagens
Entrada: Imagens sintéticas 256×256 RGB
Saída: esferulitito, estromatólito…
Dados: Conjunto sintético
Métricas: Acurácia e F1-score macro
Sísmica
Segmentação de Fácies Sísmicas
Tarefa: Segmentação semântica
Entrada: Patches 224×224 cinza
Saída: Máscaras pixel a pixel
Dados: Volume sísmico NZPM (CC-BY-SA 4.0)
Métrica: IoU
Estrutura dos Dados
Cada trilha disponibilizará dois subconjuntos de dados: treino e teste.
O conjunto de treino conterá os rótulos necessários para o desenvolvimento e ajuste das soluções.
O conjunto de teste será fornecido sem rótulos e utilizado exclusivamente para a avaliação dos modelos.
(Todos os conjuntos de dados serão simulados e preparados para o evento.)
Como Participar
Inscrição
Registrar a inscrição no formulário oficial e aguardar confirmação por e-mail.
Cronograma
Participar das atividades conforme o cronograma estabelecido, incluindo palestras on-line preparatórias.
Presença
Comparecer ao CBPF nos dias presenciais (8h30–17h30). Endereço: Rua Dr. Xavier Sigaud, 150 — Espaço Oliveira Castro (Andar Térreo).
Formação de Equipes
As equipes serão formadas no primeiro dia do hackathon (10/11/2025).
Desenvolvimento
Desenvolver as soluções em equipe durante os dias do evento, com suporte de mentores e infraestrutura HPC.
Entrega Final
Submeter a solução final (CSV/ZIP), notebook comentado e slides de apresentação até 14/11/2025.
Cronograma
05–07/11
Palestras on-line preparatórias, apresentando os desafios, dados, uso do HPC e espaço para apresentação dos inscritos.
10/11
Abertura oficial do hackathon e formação das equipes (presencial no CBPF).
11–13/11
Desenvolvimento dos projetos, mentorias técnicas e submissão de resultados parciais.
14/11
Submissão final das soluções.
20/11
Sessão Final — SBGf 2025, das 15h às 17h — BGP Geo Future Room (Mezanino), Expo Mag, Rio de Janeiro. Endereço: R. Beatriz Larragoiti Lucas, s/n — Cidade Nova, Rio de Janeiro — RJ, 20211-175.
Banca Avaliadora
Bernardo Machado de Oliveira Fraga
CBPF
Pesquisador no CBPF, atuando em IA e aprendizado profundo em geociências voltadas ao setor de Óleo e Gás. Doutor em Astrofísica Relativística pela Sapienza Università di Roma — Erasmus Mundus IRAP-PhD (2014). Desenvolve deep learning e inversão sísmica (FWI) para reconstrução de modelos de velocidade e imageamento sísmico em HPC.
→ lattes.cnpq.br/8508146284928951
Pedro Barros Cotta Pesce
Petrobras
Geofísico Sênior da Petrobras, consultor na interseção entre ensino, aprendizado de máquinas e geociências aplicadas à E&P de Óleo e Gás. Graduado e mestre em Física pela UFMG, dedica-se há 15 anos à educação corporativa via Universidade Petrobras.
→ www.linkedin.com/in/pedro-pesce-37a45233
Érica Kato Pacheco Ferraz
Petrobras
Geóloga da Petrobras com ampla experiência em petrofísica, caracterização de reservatórios e avaliação de formações nas bacias de Campos e Santos. Graduada em Geologia pela UNESP, com especializações em Geologia do Petróleo (UERJ) e Petrofísica Avançada (University of Texas at Austin).
Bruno dos Santos Silva
Observatório Nacional
Pesquisador do ON/MCTI, geofísica computacional aplicada ao setor de Óleo e Gás. Doutor em Geofísica pela UFPA, com experiência em modelagem numérica, inversão sísmica (FWI) e imageamento de subsuperfície. Participa de projetos de P&D com a Petrobras e TotalEnergies.
→ linkedin.com/in/bruno-dos-santos-silva-1b2b47a4
Thiago Freitas Lopes Conceicao
Petrobras
Geofísico Sênior da Petrobras, Gerente Setorial de Integração e Ciências de Dados para geologia de exploração. Bacharel em Geofísica (UFBA), Mestre em Engenharia Civil e MBA em Engenharia de Software (INFNET). Lidera desenvolvimento de produtos digitais e analytics para exploração.
Avaliação dos Projetos
A avaliação das soluções será realizada pela Banca Avaliadora, composta por especialistas designados, considerando-se os resultados técnicos objetivos apresentados, bem como os critérios qualitativos estabelecidos neste regulamento.
Publicação Intermediária (Resultados Técnicos por Trilha)
Durante o hackathon, cada grupo participará em duas trilhas. Os resultados alcançados em cada trilha serão publicados nos dias 12 e 13 de novembro em uma página no site oficial do evento, permitindo que todos acompanhem o andamento das equipes.
Objetivo:
Dar transparência, estimular o aprendizado conjunto e possibilitar que os grupos vejam como os outros estão avançando.
Formato:
Cada grupo terá seus resultados exibidos dentro das métricas técnicas da trilha escolhida, sem caráter classificatório ou ranking.
RMN: RMSE e R².
Lâminas Petrográficas: Matriz de confusão, Acurácia e F1-score.
Sísmica: IoU e métricas correlatas de segmentação.
Essa publicação será meramente informativa, servindo para troca de experiências e comparação saudável entre grupos que atuam na mesma trilha.
No último dia do hackathon não haverá divulgação pública desses resultados. Eles serão encaminhados apenas à banca avaliadora como insumo para a avaliação final.
Avaliação Final pela Banca
A decisão final caberá exclusivamente à Banca Avaliadora, formada por especialistas do CBPF, Petrobras e convidados. Os projetos serão analisados qualitativamente segundo os seguintes critérios:
Precisão e Desempenho Técnico
Qualidade dos resultados e robustez do modelo.
Capacidade de Generalização
Potencial do modelo em extrapolar para novos dados.
Consistência da Abordagem
Coerência metodológica e justificativa técnica.
Inovação
Originalidade da solução e criatividade no uso de IA.
Aplicabilidade
Relevância e viabilidade prática no setor de óleo e gás.
Clareza da Apresentação
Comunicação clara da metodologia, resultados e conclusões.
Trabalho em Equipe
Colaboração, integração multidisciplinar e divisão de tarefas.
Documentação e Reprodutibilidade
Qualidade dos registros e possibilidade de replicação.
Divulgação dos Resultados
A página de resultados técnicos intermediários ficará disponível apenas durante o hackathon, exibindo os desempenhos por trilha sem classificação geral.
O resultado oficial será definido pela banca após análise das soluções e divulgado posteriormente no site do evento.
A banca poderá ainda conceder menções honrosas (Inovação, Aplicabilidade, Reprodutibilidade) e indicar projetos para continuidade em iniciativas futuras.
Premiação
🥇
1º Lugar
Kit Institucional Petrobras
Livro "Análise do Sinal Sísmico"
Livro de Engenharia de Reservatórios
Certificado "Melhor Solução 2025"
🥈
2º Lugar
Kit Institucional Petrobras
Livro "Análise do Sinal Sísmico"
Certificado "2º Lugar 2025"
🥉
3º Lugar
Kit Institucional Petrobras
Livro de Engenharia de Reservatórios
Certificado "3º Lugar 2025"
🎖️
Participantes
Kit Institucional Petrobras
Certificado de participação Hackathon 2025
Infraestrutura
📍 Disponível no LAB-IA/CBPF:
Servidor HPC
Equipado com 8 GPUs NVIDIA Ada 6000.
Distribuição de recursos
Cada uma das 5 equipes (25 participantes no total) terá 1 GPU dedicada. As 3 GPUs restantes ficarão disponíveis sob demanda, mediante solicitação justificada.
Ambientes pré-configurados
Docker, Conda e Singularity, prontos para uso imediato.
Contas de usuário
Já criadas para cada equipe, garantindo acesso individual e seguro ao ambiente de trabalho.
Datasets
Todos os participantes terão acesso ao mesmo conjunto de dados inicial, organizado nos diretórios das equipes.
Recursos adicionais
Outras infraestruturas do LabIA poderão ser disponibilizadas caso a equipe comprove a necessidade durante o desenvolvimento.
Inscrições
Período
23/09/2025 a 31/10/2025
Taxa
R$ 100,00
Formulário de inscrição
Inscrições encerradas
Inclui (para todos os participantes)
Almoço no CBPF durante os dias presenciais do hackathon
Café da manhã e café da tarde (com biscoitos)
Regras
É obrigatório aceitar o termo de uso dos dados (check-box no site no momento da inscrição).
Todos os dados fornecidos são simulados e sintéticos, preparados exclusivamente para esta competição no âmbito de projetos de pesquisa do CBPF, estando em vias de publicação acadêmica.
Os modelos desenvolvidos são de propriedade das equipes participantes.
O uso dos datasets é restrito ao hackathon, sendo proibida sua redistribuição ou utilização fora do contexto do evento.
Os notebooks e códigos entregues (submissão final comentada) permanecem sob propriedade dos autores, mas deverão ser disponibilizados ao Comitê Organizador para fins de avaliação e registro. Após o evento, os autores poderão optar por tornar o código público (open-source) ou mantê-lo em caráter restrito, acessível apenas para avaliação interna. O Comitê Organizador garante que não divulgará o código sem autorização dos autores.
É permitido o uso de bibliotecas open-source.
Cada equipe deverá entregar obrigatoriamente:
Submissão final (CSV/ZIP).
Notebook final comentado.
Slides para apresentação.
Organização
Co-Chairs do Evento
Marcelo Portes de Albuquerque (CBPF)
Bernardo Coutinho Camilo dos Santos (Petrobras)
Comissão Organizadora
Ana Paula Muller (Petrobras)
Clécio Roque De Bom (CBPF)
Elisângela Lopes de Faria (CBPF/FACC)
Márcio Portes de Albuquerque (CBPF)
Pablo Machado Barros (Petrobras)
Pedro Pesce (Petrobras)
Thais Fernandes de Matos (Petrobras)
Equipe de Mentores do Hackathon
Matheus Klatt
CBPF / FACC
Mestrando em Sistemas Computacionais pela COPPE/UFRJ, Bacharel em Geofísica pela UFF. Pesquisador da FACC em projeto conjunto entre o CBPF e a Petrobras. Atua no desenvolvimento de aplicações de aprendizado profundo para processamento e interpretação de dados sísmicos, com experiência em modelagem numérica de ondas elásticas e migração reversa no tempo. Foi bolsista do programa Ciência sem Fronteiras na Alemanha.
→ lattes.cnpq.br/5273517356145686
Rayan Tadeu
CBPF / FACC
Mestrando em Instrumentação Científica pelo CBPF, graduado em Geofísica pela UFF. Experiência no desenvolvimento de algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina aplicados à análise de lâminas petrográficas, dados sísmicos e RMN. Atuou em projetos envolvendo GANs, CNNs e PINNs para interpretação de dados geológicos. Proficiente em Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV.
→ lattes.cnpq.br/0043778647690124
Rômulo Rodrigues
CBPF / FACC
Mestre (2022) e bacharel (2019) em Geofísica pela UFF. Bolsista da FACC, atua na aplicação de IA e aprendizado profundo em geociências voltadas ao setor de Óleo e Gás. Desenvolve técnicas de redes neurais aplicadas à visão computacional para detecção de litologias e segmentação de características petrográficas, como porosidade e macroporosidade dominante.
→ lattes.cnpq.br/6769339563317613
Paulo Russano
CBPF
Mestrando em Instrumentação Científica pelo CBPF e tecnologista da instituição. Graduado em Sistemas de Informação. Atua no desenvolvimento e administração de sistemas HPC com foco em IA, Machine Learning e Deep Learning. Possui experiência em hardware, servidores Linux, redes de alta performance e infraestrutura de datacenter, incluindo clusters com múltiplas CPUs e GPUs.
→ lattes.cnpq.br/2130375444190292
Gabriel Gama
CBPF — LabIA
Físico (UERJ/CBPF), pós-doc no LabIA/CBPF em LLMs e agentes. Ex-líder de projeto na Setup Automação, integrando YOLO + LabVIEW + câmeras ToF para inspeção em tempo real. Atuação em Microfabricação/MEMS, semicondutores, metrologia e automação com visão computacional.
→ lattes.cnpq.br/2447429728456042
Luciana Olivia Dias
CBPF
Mestre em Física Instrumental pelo CBPF, atuando no setor de óleo e gás desde 2013. Desenvolvedora de soluções baseadas em AI incluindo redes simuladoras quânticas para demandas envolvendo dados de perfil, sísmica e RMN. Atua em vários projetos junto à Petrobras em parceria com o CBPF.
→ lattes.cnpq.br/7347344568445543
As inscrições para o Hackathon IA 2025 estão encerradas.
Todas as vagas foram preenchidas.