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Machine Learning: algoritmos supervisionados e aplicação para a predição da eficiência energética de veículos

2023; Linguagem: Português

10.5151/simea2023-pap27

2357-7592

Pedro Gonçalves VENANCIO, Estela Mari Ricetti BUENO,

Vehicle emissions and performance

A indústria toma decisões cada vez mais baseadas em dados. Os avanços tecnológicos disponibilizam um crescente volume de dados que depois de filtrados e processados se transformam em informações úteis com o objetivo de construir conhecimento e conduzir a conclusões eficazes. Algoritmos de aprendizado de máquina são desenvolvidos para esta finalidade, possuindo ampla gama de aplicações acoplando um grande poder de processamento e geração de predições baseadas em padrões; o setor automotivo obtém vantagens relevantes para previsões futuras. Este trabalho apresenta uma aplicação do algoritmo de aprendizado de máquina para estimar a eficiência energética de veículos, expressa em MJ/km, para entender o potencial de aplicação de alguns componentes em veículos novos. Alguns algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado são aplicados para prever a eficiência energética de um veículo, com base em características construtivas, como massa, potência, deslocamento volumétrico, transmissão, entre outros, visando obter a maior confiabilidade possível. Foi utilizada a interface de programação Python, juntamente com um banco de dados de veículos de passageiros e comerciais leves e foram feitas comparações entre esses algoritmos visando a escolha daquele com melhor desempenho.