Bayesian Neural Models for Time-Series Prediction of CS28 Compressive Strength in Cement Manufacturing - Lira, Thiago I. A.; Finger, Marcelo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2022: Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2022.227165, 2022)
Dada a crescente importância da predição da resistência compressiva do cimento para o uso mais eficiente dos recursos da indústria, trabalhos recentes tem experimentado com modelos estatísticos para auxiliar o processo industrial. Esse trabalho estuda a aplicação de Aprendizagem Profunda Bayesiana para obtensão de predições robustas de resistência compressiva. Nosso trabalho é um caminho para que modelos similares possam no futuro serem integrados ao processo de tomada de decisão no chão de fábrica.