Análise de IA Explicável na Detecção de Gases nos Solos - Almeida, Felipe Valencia de; Quille, Rosa Virginia Encinas; Monteiro, Danielle; Freitas, Leandro Gomes de; Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2025: Anais do XIX Brazilian e-Science Workshop, 2025)
O estudo e monitoramento de áreas contaminadas é essencial para a avaliação de riscos ambientais e para a tomada de decisões. Entre os poluentes de interesse, os gases contaminantes presentes no subsolo, como o metano, representam uma preocupação devido ao impacto ambiental. Nesse contexto, análises preditivas têm sido cada vez mais utilizadas para estimar a presença e a concentração desses gases com base em outras variáveis. Modelos de aprendizado de máquina têm demonstrado bom desempenho nessas previsões, porém, muitas vezes funcionam como “caixas-pretas”, dificultando a compreensão de como os resultados foram obtidos. A IA explicável tem como propósito utilizar técnicas que permitam interpretar o funcionamento dos modelos, trazendo subsídios para entender como os resultados apresentados foram obtidos. Neste trabalho, foram utilizadas as técnicas SHAP e LIME para analisar a explicabilidade dos modelos Random Forest e XGBoost aplicados à previsão de gases contaminantes em solos. Um estudo de caso foi feito utilizando dados coletados de poços de monitoramento de gases do campus USP-Leste, onde foi observado que o uso das técnicas melhorou a explicabilidade dos modelos.