Banca de QUALIFICAÇÃO: JULIO GONÇALVES DA SILVEIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JULIO GONÇALVES DA SILVEIRA
DATA: 30/07/2024
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/xni-zpsr-kgo
TÍTULO: MODELO DE PREDIÇÃO DE SENSAÇÃO TÉRMICA DE IDOSOS EM CLIMAS TROPICAIS
PALAVRAS-CHAVES: Idoso, conforto térmico, sensação térmica, redes neurais
PÁGINAS: 68
RESUMO: Estar em conforto térmico é o resultado da interação de diversos fatores, incluindo aspectos pessoais, comportamentais, psicológicos, físicos e fisiológicos, e exprime a satisfação do indivíduo com o ambiente térmico. No entanto, para os idosos, essa afirmação pode ser mais complexa do que para adultos jovens. O envelhecimento provoca alterações fisiológicas que interferem no sistema termorregulador, na sensibilidade das extremidades do corpo, e causa a redução da taxa metabólica e da massa muscular. O contínuo aumento da expectativa de vida no Brasil enfatiza a necessidade de estudos específicos para essa população, principalmente no campo do conforto térmico. A recorrência de eventos adversos, como ondas de calor prolongadas, tem impacto direto na saúde dos idosos, pois são mais vulneráveis termicamente. Climas quentes afetam significativamente os idosos, cuja capacidade de reação do corpo é reduzida. Para abordar essa questão foi construído um modelo baseado em redes neurais densas para predição da sensação térmica de idosos em clima tropical. O modelo foi implementado em linguagem Python através do ambiente Spyder IDE e utilizou as bibliotecas: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn e Tensorflow. As bases de dados utilizadas incluíram o conjunto “ASHRAE_db2.01” (Parkinson et al., 2022) e dados da dissertação de Silveira (2020). Após o tratamento dos dados, obteve-se uma base composta por 749 linhas e 12 colunas, representando seis climas que se assemelham por terem uma estação climática quente. A sensação térmica foi categorizada em três níveis: calor, neutro e frio. A análise dos revelou interações tanto lineares quanto não-lineares. A matriz de correlações de Spearman, indicou que as variáveis microclimáticas se relacionam proporcionalmente inversa a sensação térmica. A correlação com a temperatura do ar apresentou valor p de -0,43, enquanto a umidade relativa teve um valor p de -0,22 e a velocidade do vento, um valor p de -0,14. O modelo utilizou a função DNNClassifier do Tensorflow, com o processamento dos dados em oito camadas ocultas, alternando entre 100 e 200 neurônios. A acurácia do modelo foi de 0,64, indicando que o modelo acertou 64% das previsões realizadas. A perda média do modelo foi de 0,8434, diminuindo à medida que o número de épocas aumentava, evidenciando o aprendizado do modelo. O modelo desenvolvido, que já apresenta resultados satisfatórios, será aprimorado com a adição de dados a serem coletados em campo. O objetivo da atividade de campo são sete condomínios para idosos localizados na Paraíba, com previsão de aproximadamente 280 indivíduos a serem entrevistados. A expansão da base de dados incluirá ainda informações sobre saúde e comportamento de idosos, que permitirá análises sobre o impacto dessas variáveis. A versão aprimorada será comparada com os modelos de conforto térmico estáticos e adaptativo presentes na norma 55 ASHRAE.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ENEDIR GHISI
Interno - 1856580 - FELIPE TAVARES DA SILVA
Presidente - 1636125 - SOLANGE MARIA LEDER