Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIEL BAPTISTA VIO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL BAPTISTA VIO
DATA: 09/04/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Detecção de áreas de aluvião no semiárido brasileiro a partir do uso de técnicas de aprendizagem de máquina supervisionada
PALAVRAS-CHAVES: Árvore de Decisão. Depósitos aluviais. Machine Learning. Inteligência Artificial.
PÁGINAS: 47
RESUMO: A crescente preocupação global com os recursos hídricos tem impulsionado o interesse em estudos voltados para a identificação de águas subterrâneas. A pesquisa busca identificar áreas de depósitos aluviais nos três principais rios da bacia de São João do Tigre, situada no semiárido nordestino, na divisa entre Paraíba e Pernambuco. Os aquíferos aluviais são formados pela erosão das encostas, que transporta uma variedade de sedimentos para os leitos e margens dos canais. Esses sedimentos conferem aos depósitos aluviais uma alta capacidade de infiltração e proteção contra a evaporação. Devido a essas características, os aquíferos aluviais desempenham um papel estratégico no abastecimento de água e no desenvolvimento socioeconômico do semiárido nordestino. O estudo empregou uma malha de pontos ao longo dos canais da bacia, atribuindo informações hidrológicas e geológicas de entrada a cada ponto, com objetivo de identificar áreas de depósitos aluviais. Para isso, serão desenvolvidos modelos de detecção utilizando técnicas de Aprendizagem de Máquina Supervisionada, onde algoritmos são treinados com dados de entrada para aprender uma função que mapeie suas respectivas saídas. Este relatório apresenta os resultados preliminares da primeira técnica aplicada, especificamente uma Árvore de Decisão.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2126491 - GUSTAVO HENRIQUE MATOS BEZERRA MOTTA
Interno - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Interno - 1140339 - LEANDRO CARLOS DE SOUZA
Externo ao Programa - 1493597 - JONAS OTAVIANO PRACA DE SOUZA