[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-117857-pt":3,"doc-seo-117857-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":96},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},117857,549768064778,"Finn","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",32,"Pesquisa e Relatórios","Desenvolvimento de modelo computacional baseado em Machine Learning para predição de propriedades anticorrosivas de compósitos poliméricos aditivados com grafeno","A corrosão provoca danos diretos e indiretos na deterioração de metais, gerando custos elevados e impactos ambientais e de saúde pública. O trabalho investiga nanocompósitos poliméricos com propriedades anticorrosivas, que funcionam como barreira entre o substrato metálico e o meio corrosivo. Devido ao grande número de combinações possíveis de matriz polimérica e nanopartículas, utilizam-se modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina. Foram catalogados 100 artigos, formando um conjunto com 40 instâncias, e avaliou-se o desempenho por AutoML e métricas de erro quadrático médio.","INSTITUTO FEDERAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE  \nPERNAMBUCO  \nCampus Recife  \nCACSEM  \nCurso de Bacharelado em Engenharia Mecânica  \nFÁBIO HENRIQUE PALMEIRA SILVA  \nDESENVOLVIMENTO DE MODELO COMPUTACIONAL BASEADO EM MACHINE LEARNING PARA PREDIÇÃO DE PROPRIEDADESANTICORROSIVAS DE COMPÓSITOS POLIMÉRICOS ADITIVADOS COM  \nGRAFENO  \nRecife  \nFÁBIO HENRIQUE PALMEIRA SILVA  \nDESENVOLVIMENTO DE MODELO COMPUTACIONAL BASEADO EM MACHINE LEARNING PARA PREDIÇÃO DE PROPRIEDADESANTICORROSIVAS DE COMPÓSITOS POLIMÉRICOS ADITIVADOS COM  \nGRAFENO  \nTrabalho de conclusão de cursoapresentado ao Departamento de Engenharia Mecânica do Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Pernambuco, como requisito para a obtenção do título de Bacharel em Engenharia Mecânica.  \nOrientador: Prof. Dr. Frederico Duarte de Menezes  \nRecife  \nS586d  \n2023 Silva, Fábio Henrique Palmeira.  \nDesenvolvimento de modelo computacional baseado em Machine Learning para predição de propriedades anticorrosivas de compósitos poliméricos aditivados com grafeno / Fábio Henrique Palmeira Silva. ---Recife: O autor, 2023.  \n[52f. il. Color](52f. il. Color).  \nTCC (Curso de Engenharia Mecânica)– Instituto Federal de Pernambuco, Recife, 2023.  \nInclui Referências.  \nOrientador: Professor Dr. Frederico Duarte de Menezes.  \n1. Corrosão. 2. Nanocompósitos poliméricos. 3. Machine Learning. I. Título. II. Menezes, Frederico Duarte de (orientador) . III. Instituto Federal de Pernambuco.  \nCDD 620.1 (22ed. )  \nCatalogação na fonte: Emmely Silva CRB4/1876  \nDESENVOLVIMENTO DE MODELO COMPUTACIONAL BASEADO EM MACHINE LEARNING PARA PREDIÇÃO DE PROPRIEDADESANTICORROSIVAS DE COMPÓSITOS POLIMÉRICOS ADITIVADOS COM  \nGRAFENO  \n  Recife,    \n\n| Professor Orientador |\n| --- |\n| Convidado 1 |\n\nConvidado 2  \nRecife  \nRESUMO  \nOs males diretos e indiretos causados pelo fenômeno corrosivo na deterioração de metais representam gastos e consequências muitas vezes incomensuráveis, afetando não só os setores públicos, comerciais e industriais, mastambém representando problemas de cunho ambiental e saúde pública. Uma abordagem que tem cada vez mais despertado o interesse do meio científico e industrial é a utilização de nanocompósitos poliméricos com propriedadesanticorrosivas, atuando como barreira entre o substrato metálico e o meio corrosivo. Estes nanocompósitos são desenvolvidos a partir da combinação de uma matriz polimérica e nanopartículas (fase dispersa) de propriedades desejáveis, que resultarão num material com propriedades otimizadas. Contudo, devido à amplitude de combinações possíveis entre compostos nas mais diversas concentrações, tornase inviável analisar, por meio de métodos convencionais, quais combinações sãoideias para uma aplicação específica. Para contornar este problema pode-se recorrerao uso de modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina (Machine Learning) . Em vista disso, neste trabalho , foram estudados modelos computacionaisbaseados em Machine Learning , para a predição de características anticorrosivas de nanocompósitos poliméricos. Foram catalogados 100 artigos da literatura, resultando em um conjunto de dados com 40 instâncias. Os modelos de regressão para predizero potencial de corrosão do aço carbono recoberto com os nanocompósitosselecionados foram treinados através da abordagem de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) , sendo utilizadas ferramentas de quimioinformática para adequar a representação dos polímeros constituintes de cada compósito. Quando avariável resposta para o teste do modelo foi representada pelo potencial de corrosãoobteve-se um valor da métrica de avaliação relativamente baixo para o erro quadrático médio (􀜴2 = 0, 143) . No entanto , pôde-se observar um melhor resultado para o erro quadrático médio (􀜴2 = 0,429) no teste do modelo quando a variável resposta é representada pela diferença entre potenciais de corrosão , com e sem apresença do óxido de grafeno nos nanocompósitos.  \nPalavras-chave: Corrosão; Nanocompósitos; Machine Learning; Quim","cbCaicNtzWNypc1J","https://ap.wps.com/l/cbCaicNtzWNypc1J","pdf",1016110,1,53,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Palavras-chave\n# Introdução\n## Motivação e problema\n## Nanocompósitos e necessidade de modelos preditivos\n# Metodologia\n## Catalogação de artigos e construção do dataset\n## AutoML e modelos de regressão\n## Representação dos polímeros com quimioinformática\n# Resultados\n## Métricas e comparação das variáveis resposta\n# Conclusões\n## Desempenho dos modelos e interpretação","[{\"question\":\"Qual é o objetivo principal do trabalho?\",\"answer\":\"Desenvolver modelos computacionais baseados em aprendizado de máquina para prever características 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