Palestra

Todos os dias as pessoas se deparam com questões como "Que caminho devo seguir para trabalhar hoje?" "Devo mudar para uma operadora de celular diferente?" "Como devo investir meu dinheiro?" ou "Vou ter câncer?" As questões indicam nosso desejo de conhecer eventos futuros e desejamos sinceramente tomar as melhores decisões em relação a esse futuro.

Geralmente tomamos decisões com base em informações. Em alguns casos, temos dados tangíveis e objetivos, como o tráfego matutino ou o boletim meteorológico. Outras vezes usamos a intuição e a experiência como "Eu devo evitar a ponte esta manhã porque geralmente ela fica congestionada quando chove" ou "Eu deveria fazer um teste de PSA porque meu pai teve câncer de próstata". Em ambos os casos, estamos prevendo eventos futuros dadas as informações e experiências que temos atualmente, e estamos tomando decisões com base nessas previsões.

O processo de desenvolvimento desses tipos de ferramentas evoluiu em vários campos, como química, ciência da computação, física e estatística, e tem sido chamado de "aprendizado de máquina", "inteligência artificial", "reconhecimento de padrões", "mineração de dados". análise preditiva "e" descoberta de conhecimento ". Enquanto cada campo aborda o problema usando diferentes perspectivas e conjuntos de ferramentas, o objetivo final é o mesmo: fazer previsões.

Nesta apresentação serão abordados modelos preditivos usando algoritmos de aprendizado de máquina visando a classificação de tipos de vidros de interesse da química forense e de propriedades físicas de biodiesel e suas misturas usando dados de espectroscopia vibracional (Infravermelho médio e próximo e Raman).

Aderval Severino Luna possui graduação em Química Industrial pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro, mestrado em Química Analítica Inorgânica pela PUC-Rio, doutorado em Química Analítica Inorgânica PUC-Rio. Realizou um estágio de pós-doutoramento em quimiometria na Universitat Rovira i Virgili em Tarragona, Espanha. Atualmente é professor titular da Universidade do Estado do Rio de Janeiro e docente permanente do Programa de Pós-graduação em Engenharia Química da UERJ. Faz parte do Corpo Editorial International Journal of Analytical and Bioanalytical Methods e outros e escreveu um livro de Química Analítica Ambiental. Pesquisado de Produtividade do CNPq, nível 1D, do Programa Pró-Ciência: UERJ e do Programa Cientista de Nosso Estado (CNE): FAPERJ.