Nesse trabalho, utilizamos redes neurais para construir um classificador para categorizar as emissões de SO2 em seis diferentes níveis. Fizemos a avaliação da qualidade dessa classificação por meio do cálculo de diversos parâmetros estatísticos que representavam diferentes características do comportamento do classificador. Como algumas das classes presentes em nosso banco de dados eram muito mais numerosas que outras, nosso classificador tinha uma tendência maior a classificar emissões de acordo com a classe majoritária. Para compensar esse viés, introduzimos dados artificiais para balancear o banco de dados e tornar a capacidade de classificação da rede neural menos tendenciosa.

Uma curiosidade sobre o motivo pelo qual escolhi fazer Iniciação Científica em Ciência de Dados é que não o fiz por interesse particular nessa área (pelo menos, não inicialmente), mas pelo interesse em desenvolver habilidades em áreas nas quais eu me considerava deficiente. Quando cursei a disciplina de Programação de Computadores, no primeiro período, tanto eu quanto praticamente toda minha turma tivemos uma experiência ruim com a matéria, e eu sempre senti como se não tivesse aprendido bem o conteúdo. Então, ao conversar com uma amiga que estava encerrando uma IC com o professor Gustavo, vi uma oportunidade não apenas de aprender mais sobre essa área de crescente importância na Engenharia, mas também de aprimorar um pouco meus conhecimentos de programação.

Inicialmente, a dificuldade foi enorme, tanto pela falta de habilidade para programar, quando pela inexperiência para consultar referências bibliográficas que pudessem embasar a metodologia de nossos estudos. Mas, graças à paciência e excelente orientação que recebi do professor Gustavo, comecei a entender melhor o funcionamento do software que usávamos, de redes neurais, como pesquisar e interpretar outros estudos científicos, e as atividades passaram a ser muito mais prazerosas.

No fim, a experiência foi a melhor possível. O desenvolvimento do projeto se deu com uma abordagem única em nossa pesquisa, já que o uso de algoritmos de classificação para o monitoramento de processos químicos é muito raro na literatura, e tive a oportunidade de apresentá-lo remotamente no *European Network of Business and Industrial Statistics* (ENBIS) em 2021. Na graduação, ao aprender alguns recursos de programação no MATLAB, comecei a usá-lo em diversas disciplinas que dependem do uso de softwares para resolver problemas complexos, como Termodinâmica Química e Cinética II, o que me ajudou muito nessas matérias.

Também pude aplicar um pouco do conhecimento adquirido em meu estágio, no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da RHI Magnesita. Com a experiência que adquiri trabalhando com análises estatísticas, pude realizar análises muito mais críticas e elaboradas sobre os dados e resultados de testes feitos em laboratório e na planta piloto, o que é extremamente importante quando se trabalha com questões empíricas.

Sou muito grato por todo o apoio que recebi, pela companhia que tive no Grupo de Análise e Visualização de Dados e por essa experiência única. Encorajo qualquer um a ingressar em uma Iniciação Científica. É verdade que o ambiente da pesquisa pode parecer um pouco intimidador a princípio, mas essa é uma experiência que pode abrir muitas oportunidades futuras, mesmo para quem não busca uma carreira no mundo acadêmico.

Tomás Mordente de Souza e Carmo, ingresso em 2018/1. Maio 26, 2022.

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