Linha de Pesquisa: Inteligência Artificial

Resumo do trabalho:

Incêndios florestais causam os mais distintos danos, sejam ambientais ou socioambientais. Eles têm aumentado significativamente como resultado das mudanças climáticas, que afetam diversos biomas. A fim de ajudar especialistas na contenção desses fenômenos, a propagação de um incêndio florestal pode ser simulada por meio de modelos computacionais. A modelagem da propagação do fogo é essencial na prevenção e controle dos danos causados pelos incêndios em áreas com vegetação nativa. Autômatos celulares (ACs) são modelos discretos que representam um reticulado de células que interagem entre si. Seu uso tem sido investigado na modelagem de diversos fenômenos naturais, inclusive na propagação de incêndios. Entretanto, para uma modelagem satisfatória, deve-se considerar características do bioma como tipo de vegetação, solo, clima, vento e topografia do terreno. Ajustar os vários parâmetros envolvidos nessa modelagem, costuma ser uma tarefa bastante árdua e complexa. Nesse contexto, este trabalho propõe um método evolutivo, baseado em algoritmos genéticos, para o ajuste dos parâmetros de modelos de propagação de incêndios baseados em regras de autômatos celulares probabilísticos. A fim de avaliar a efetividade da abordagem proposta e sua sensitividade a variação nos dados a serem
modelados, vários experimentos foram realizados, considerando cenários com vegetações homogêneas e heterogêneas e diferentes características do bioma. Nesse processo, devido a falta de dados reais de incêndio, empregou-se dados gerados a partir do AC e por outros dois modelos disponíveis na literatura. Os resultados alcançados mostram que o algoritmo evolutivo é capaz de ajustar de forma automática os parâmetros de um modelo de propagação de incêndio

Link da transmissão da defesa:

https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/gina-maira-barbosa-de-oliveira