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Aplicação de machine learning para integração e análise das matrizes climáticas

2024; Editora Univates; Volume: 21; Issue: 9 Linguagem: Português

10.54033/cadpedv21n9-214

1983-0882

Ana Beatriz das Neves Conceição, Dênis Carlos Lima Costa, Lair Aguiar de Meneses, Maurício Maia Ribeiro, Rodrigo Antônio Pereira, Nielson Veloso Medeiros, Heictor Alves de Oliveira Costa, Silvio Tadeu Teles da Silva, Hugo Carlos Machado da Silva, Ana Paula Simões Castro, Miércio Cardoso de Alcântara Neto,

Geography and Environmental Studies

Este artigo explora a intersecção entre o Clima, a Ciência e a Tecnologia, com foco na aplicação dessa compreensão na educação. Destaca-se a necessidade de uma abordagem interdisciplinar para abordar os desafios globais das mudanças climáticas, especialmente no contexto ambiental. Reconhece-se que a integração de conhecimentos de diversas áreas é fundamental para capacitar os alunos a compreenderem, analisarem e responderem às questões climáticas de forma eficaz. Isso enfatiza a importância de currículos escolares que incorporem não apenas conceitos científicos, mas também aspectos sociais, econômicos e éticos das mudanças climáticas. Nessa abordagem multidisciplinar inseriu-se, também, a Computação. Como existem muitas variáveis envolvidas, na análise climática, utilizou-se a estratégia de Machine Learning para promover uma interpretação mais precisa e atualizada. Para isso, foram correlacionados dados do CENSIPAM e da NASA a fim de entender, prever e mitigar os impactos das mudanças climáticas utilizando a tecnologia de Inteligência Computacional como ferramenta à sustentabilidade.