Predição de Poluentes Atmosféricos via Métodos de Aprendizado de Máquina - Souza, Geovana R. P.; Souza, Thiago I. A.; Batista, Nicole S.; Bertoncini, Bruno V.; Gomes, Danielo G. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2025: Anais do XIX Brazilian e-Science Workshop, 2025)
A exposição a partículas finas em suspensão (PM 2,5 ) representa um risco à saúde em centros urbanos, exigindo sistemas de previsão confiáveis. Este artigo propõe um modelo preditivo baseado em aprendizado de máquina aplicado a dados reais com 730.558 registros coletados por sensores de baixo custo na cidade de Fortaleza/CE. Testamos os algoritmos Random Forest, XGBoost, MLP e SVR, após pré-processamento e calibração dos dados. O modelo Random Forest obteve o melhor desempenho, com R 2 de 0,988 e RMSE de 0,125. A análise SHAP revelou PM 10 e O 3 como as variáveis mais relevantes para a predição. Os resultados indicam que técnicas de inteligência artificial podem melhorar o monitoramento ambiental urbano, com potencial para integrar plataformas de e-Ciência orientadas a dados.