Linha de pesquisa: Inteligência Artificial

Resumo:

Devido às mudanças climáticas, a ocorrência de incêndios em diversos biomas, adaptados ou não ao fogo, tem aumentado significativamente nas últimas décadas, causando danos ambientais sendo, alguns, irreparáveis. Nesse contexto, modelos computacionais baseados em Autômatos Celulares (AC) são capazes de simular e prever o comportamento da propagação de incêndios, auxiliando as autoridades na tomada de medidas de controle e prevenção. A construção e o ajuste de parâmetros desses modelos são tarefas complexas devido à quantidade de variáveis envolvidas. Características do ambiente influenciam diretamente o comportamento dos incêndios. Assim, uma ferramenta capaz de realizar o ajuste de forma automática baseada em Algoritmos Genéticos (AG) têm se mostrado promissora. Nesse contexto, o objetivo desta pesquisa é produzir um AG capaz do ajuste adequado de um conjunto de parâmetros de um modelo de propagação de incêndios florestais baseado em AC, de modo a replicar a dinâmica das chamas representada em um conjunto de dados de incêndios de uma região monitorada. Adicionalmente, é proposto um novo parâmetro "taxa de amostragem"(SR), a fim de melhorar a adaptabilidade do modelo AC à dinâmica de propagação do fogo, independentemente do intervalo de amostragem presente nos dados de referência. Também foi avaliado o impacto de diferentes funções de aptidão na convergência do algoritmo. Durante os experimentos, conjuntos de dados artificiais foram utilizados como referência, os quais foram gerados a partir de simulações com nosso próprio modelo de AC, bem como por outro modelo de propagação de incêndios da literatura, a fim de validar a robustez da abordagem. Os resultados mostraram que o AG conseguiu encontrar parâmetros adequados para o modelo de propagação de incêndios, inclusive o número de passos do AC necessários para representar a evolução do fogo em conformidade com os dados de referência gerados por ambos os modelos.

 Link da defesa:

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