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Filipa Barros is a computer science doctoral student at the University of Porto. She has recently defended her MSc thesis with the title: Initial Condition Estimation in Flux Tube Simulations using Machine Learning and is expanding a similar theme in her Ph.D. She is also an invited lecturer at the Faculty of Engineering of the University of Porto currently lecturing a computers' architecture class. Her main interests are Machine Learning applicability to space-related problems.
Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Ana Filipa Sousa Barros

Nomes de citação

  • S. Barros, Filipa

Identificadores de autor

Ciência ID
7717-30BD-8364
ORCID iD
0000-0002-9529-4990

Endereços de correio eletrónico

  • f.barros@fe.up.pt (Profissional)

Domínios de atuação

  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Português (Idioma materno)
Inglês Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C2)
Francês Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador elementar (A2) Utilizador independente (B1)
Formação
Grau Classificação
2021/09/01 - 2025
Em curso
 Doctor's degree in Computer Science (Doutoramento)
Universidade do Porto Faculdade de Ciências, Portugal
2022/07 - 2022/08
Concluído
 Space Studies Program (Outros)
International Space University, França
2015/09/01 - 2021/07/30
Concluído
 Master in Electrical and Computer Engineering (Mestrado integrado)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
"Initial Condition Estimation in Flux Tube Simulations using Machine Learning" (TESE/DISSERTAÇÃO)
Produções

Publicações

Artigo em revista
  1. Filipa S.Barros; Paula Graça; J.J.G. Lima; Rui Ferreira Pinto; Andre Restivo; Murillo Villa. "Using Recurrent Neural Networks to improve initial conditions for a solar wind forecasting model". Engineering Applications of Artificial Intelligence (2024): http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108266.
    10.1016/j.engappai.2024.108266
Capítulo de livro
  1. Filipa S.Barros; Vitor Cerqueira; Carlos Soares. "Empirical Study on the Impact of Different Sets of Parameters of Gradient Boosting Algorithms for Time-Series Forecasting with LightGBM". 454-465. Springer International Publishing, 2021.
    10.1007/978-3-030-89188-6_34
Tese / Dissertação
  1. Barros, Filipa. "Initial Condition Estimation in Flux Tube Simulations using Machine Learning". 2021.
Atividades

Orientação

Título / Tema
Papel desempenhado 		Curso (Tipo)
Instituição / Organização
2023/09 - 2024/07 Leveraging Physics-Informed Neural Operators for Solar Weather Modeling
Coorientador
 Informatics and Computing Engineering (Mestrado)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
2022/09 - 2023/07 Enhancing ML Models for Solar Weather Forecasting using Clustering and Adversarial Anomaly Detection
Coorientador
 Informatics and Computing Engineering (Mestrado)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal

Organização de evento

Nome do evento
Tipo de evento (Tipo de participação) 		Instituição / Organização
2023 - Atual 19th European Space Weather Week (ESWW 2023) - Part of the LOC (2023/11/20 - 2024/11/24)
Conferência (Coorganizador)

Curso / Disciplina lecionado

Disciplina Curso (Tipo) Instituição / Organização
2022/02 - 2024/08 Data Structures and Algorithms electrical and computers' engineering (Licenciatura) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
2021/09 - 2022/02 Computers’ Architecture Electrical and Computer Engineering (Mestrado integrado) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal