EM - Escola de Minas
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A Escola de Minas de Ouro Preto foi fundada pelo cientista Claude Henri Gorceix e inaugurada em 12 de outubro de 1876.
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Resultados da Pesquisa
Item Classificação de maciços rochosos por meio de técnicas da estatística multivariada e inteligência artificial.(2021) Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino; Klen, André Monteiro; Cabral, Ivo Eyer; Bacellar, Luis de Almeida Prado; Parizzi, Maria GiovanaA presente pesquisa tem como objetivo a proposição de novos modelos para classificação de maciços rochosos brasileiros, baseados no sistema RMR. O banco de dados utilizado possui informações dos parâmetros básicos para obtenção do sistema Rock Mass Rating (RMR). Os modelos propostos são baseados em técnicas da estatística multivariada e técnicas de inteligência artificial. A seleção das variáveis foi feita a partir da análise fatorial. Os modelos de classificação foram treinados por meio de dois tipos de aprendizagem, a supervisionada e a não supervisionada. O processo de aprendizagem se baseia na identificação de padrões no comportamento das variáveis do banco de dados, estabelecendo modelos preditivos no processo de aprendizagem supervisionada e modelos descritivos na aprendizagem não-supervisionada. Portanto, na aprendizagem supervisionada a variável classe (target) deve ser fornecida ao algoritmo, já na aprendizagem não-supervisionada o algoritmo irá indicar os grupos (clusters) com base no comportamento das variáveis, posto isso os clusters são grupos constituídos de amostras similares, com variáveis com comportamento semelhante. Nos métodos supervisionados foram utilizadas as técnicas de redes neurais artificiais, naïve Bayes, random forest e máquinas de vetores de suporte. Para o modelo por aprendizagem não supervisionada foi utilizado o algoritmo partitioning around medoids. A utilização destes métodos quantitativos reduz a subjetividade dos sistemas propostos. O resultado da análise fatorial permitiu a identificação de três fatores comuns, Fator 1, relacionado à resistência e à alteração da rocha; Fator 3, relacionado ao grau de fraturamento do maciço rochoso e Fator 2, relacionado à condição e presença de água no maciço. Assim, a partir da análise fatorial foi feita a seleção das variáveis para o sistema de classificação. Posto isso, um número menor de variáveis foi utilizado, o que difere do sistema de classificação RMR. Os modelos treinados por aprendizagem supervisionada se adequaram à solução do problema abordado, com excelente desempenho para modelos preditivos, apresentando altas taxas de acurácia, precisão e eficácia. Os valores médios de acurácia dos modelos treinados foram de 0,81; 0,89; 0,87 e 0,89 para naïve Bayes, random forest, redes neurais artificiais e máquinas de vetores de suporte, respectivamente. Estes resultados mostraram a possibilidade de definir as classes do RMR com um número menor de variáveis, e que as variáveis selecionadas são realmente os parâmetros mais importantes para determinar a qualidade do maciço rochoso. O modelo treinado pela aprendizagem não supervisionada indicou a formação de 7 grupos, rotulados a partir da V interpretação dos valores das variáveis em cada grupo em conjunto com o valor da variável Pontuação. Os grupos formados foram a Classe A com maciços com resistência alta, pouco alterado, pouco fraturado e seco; Classe B com maciços com resistência média, pouco alterado, com fraturamento médio e seco; Classe C com maciços com resistência alta, pouco alterado, com fraturamento médio e molhado; Classe D com maciços com resistência baixa, muito alterado, pouco fraturado e seco; Classe E com maciços com resistência média, alteração média, com fraturamento médio e molhado; Classe F com maciço com resistência baixa, alteração alta, pouco fraturado e molhado; por fim a Classe G com maciço com resistência baixa, alteração alta, muito fraturado e molhado. O trabalho apresenta novas abordagens para lidar com sistemas de classificação de maciços rochosos, diminuindo a subjetividade, aumentando a seletividade dos parâmetros, reduzindo a dimensionalidade de bancos de dados geotécnicos e otimizando a aplicação de sistemas de classificação. Embora a matemática das técnicas aplicadas seja complexa, os resultados são de fácil interpretação e aplicação. Assim, acredita-se na confiabilidade dos modelos preditivos propostos, além da possibilidade de otimização por meio da utilização de bases de dados mais amplas.