Uma proposta de aprimoramento na previsão de deslizamentos de terra com aprendizado de máquina - Rego, Renan Neves; Brito, Thulio Aleixo Bezerra; Vasconcelos, Keisy Lizandra Silva; Leão Júnior, Fernando Pontual de Souza; Silva, Jackson Raniel Florencio da (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2025.8501, 2025)
No Brasil, milhões de pessoas vivem em áreas de risco de enchentes e deslizamentos de terra, especialmente na Região Metropolitana do Recife. A crescente frequência de desastres naturais, como as chuvas intensas que causaram mortes e danos em 2021 e 2022, destaca a necessidade de sistemas de alerta eficazes. Este trabalho propõe a implementação de gatilhos dinâmicos em um sistema de monitoramento hidrometeorológico e de alerta para deslizamentos de terra, utilizando aprendizado de máquina para melhorar a precisão das previsões e fortalecer a resiliência urbana. Os resultados demonstram que a combinação de algoritmos como SVM com técnicas de oversampling, como ADASYN, alcançou um recall de 0,91 para a classe de deslizamentos, identificando corretamente 10 de 11 eventos críticos, evidenciando o potencial do modelo em aprimorar a detecção desses eventos e mitigar riscos por meio de um monitoramento mais preciso. A metodologia utilizada neste projeto é a Pesquisa em Ciência do Design (DSR). Em conclusão, a implementação de gatilhos dinâmicos, combinada com a coleta e padronização de dados relevantes, como informações sobre precipitação e deslizamentos de terra, fortalece a resiliência urbana e contribui significativamente para a proteção de vidas e propriedades. No entanto, o trabalho também enfatiza a necessidade de expandir a rede de monitoramento, coletar dados adicionais e melhorar os algoritmos para garantir a precisão e a eficácia do sistema a longo prazo.