Professora Orientadora: Renata Almeida Silva de Lima.

Professor Coorientador: Rubens Palhares da Fonseca.

Integrantes:

BRAGA, Luiz Felipe M.
CARDOSO, Keven Henrique A.
LUCINDO, Pedro Henrique C.
MENDES, Miguel Araújo F.
OLIVEIRA, Daniel Filipe R. de.
SANTOS, Pedro Henrique E. dos.
SILVA, Arthur Viana.
VIEGAS, Caio Augusto de O.
movimentodemassasmostra@gmail.com

Introdução

Os deslizamentos de terra são eventos naturais devastadores que ocorrem em todo o mundo, resultando em danos materiais, perdas de vidas e impactos ambientais. Devido ao crescimento urbano e às mudanças climáticas, a frequência e intensidade desses deslizamentos estão aumentando. Portanto, é essencial buscar abordagens inovadoras e eficazes para prever e reduzir os deslizamentos de terra.

Objetivos

GERAL

Criar um modelo de machine learning capaz de prever deslizamentos de terra, oferecendo informações cruciais para a prevenção e redução desses eventos devastadores com mais precisão.

ESPECÍFICOS

  • Coletar e analisar dados históricos de deslizamentos;
  • Realizar o pré-processamento;
  • Desenvolver e implementar um modelo de aprendizado de máquina;
  • Criar uma API para disponibilizar as informações e previsões obtidas pelo modelo de aprendizado de máquina;
  • Integrar os dados e previsões em sites e aplicativos;
  • Avaliar a precisão e eficácia do modelo em tempo real.

Metodologia

A primeira etapa envolveu a obtenção de dados históricos de deslizamentos de terra de fontes confiáveis, os quais após coletados foram submetidos a um processo de filtragem para separar o que foi usado no projeto. Uma análise estatística dos dados foi realizada para identificar tendências. Com base nessa análise, as variáveis mais relevantes que influenciam a ocorrência de deslizamentos de terra foram identificadas o que nos permitiu criar um algoritmo que usa esses dados importantes para prever possíveis deslizamentos. Para isso, usamos HTML e CSS para o design do site e deixar responsivo, JavaScript para pegar os dados que são colocados e faz um cálculo através do código Python, retornando uma mensagem com a probabilidade de ocorrer o deslizamento.

Metodologia

Projeto Desenvolvido

Página inicial.
Logomarca Terra Firme.

Conclusão

O principal resultado analisado no nosso projeto foi o alcance da nossa meta de criar uma tabela realmente funcional e que já está própria para utilização, seja como instrumento pedagógico ou de estudo pelos alunos. Nossa tabela também é responsiva, ou seja, se adequa ao tamanho da tela do usuário, pois sabemos que os aparelhos mobile são muito mais acessíveis e utilizados pelo nosso público.

Referências

BATISTA, Carolina. Elementos Químicos. Toda Matéria, [s.d.].Disponível em: https://www.todamateria.com.br/elementos-quimicos/.
Acesso em: 21 jun. 2023.

Centro Nacional de Informações em Biotecnologia. Explorar a documentação do PubChem. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/docs/.Acesso em: 30 jun. 2023.

Royal Society of Chemistry. Periodic Table. https://www.rsc.org/periodic-table. Acesso em 30 jun. 2023.

Trabalho – Terra Firme

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