Linha de Pesquisa: Inteligência Artificial

Resumo do trabalho:

A previsão do tempo e o prognóstico do clima se tornaram alguns dos mais úteis recursos do mundo moderno. O aquecimento global é um problema grave. As Normais Climatológicas no Brasil estão mudando de maneira preocupante. Relatório recente do INMET (2022) traz os estudos de alterações nos últimos 20 anos, mostrando uma elevação de 1,6◦ Celsius na temperatura média. Projeções a longo prazo, apontam para um cenário em que pode haver colapso de ecossistemas e cadeias produtivas. Estas mudanças já podem ser percebidas na crescente ocorrência de eventos climáticos severos. É imprescindível saber antecipadamente quando da ocorrência de tais eventos para melhor enfrentar suas consequências. A mitigação de desastres naturais pode ser alcançada através da antevisão das condições climáticas e o prévio aviso à população pelas autoridades ante a um eminente evento severo. A ciência busca por novos e precisos métodos para a correta previsão do tempo, algumas soluções propostas indicam o uso de RNAs para a classificação, contudo, pouco ainda se tem nas tarefas de regressão por métodos de previsão não tradicionais.
Este trabalho propõe a aplicação de RNAs regressivas para a tarefa de previsão do volume de chuva. Os modelos foram submetidos a uma bateria de testes no estilo “força bruta” para encontrar seus melhores parâmetros. Os resultados obtidos foram de 80% e 81% de acerto para LSTM e MLP respectivamente, comprovando a hipótese de ser possível a previsão do tempo pelo uso de IA e RNAs.

Link da transmissão da defesa:
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3aaUCl_WCRZbJVvgARojQzERNOle8FXcvaMacLOOAUTXQ1%40thread.tacv2/1670840566513?context=%7b%22Tid%22%3a%22cd5e6d23-cb99-4189-88ab-1a9021a0c451%22%2c%22Oid%22%3a%226b8d52b9-6e1e-4de3-a132-7ca84622206d%22%7d