Utilização de Técnicas de Data Mining na Resolução de Problemas no Âmbito da Química

As técnicas de Data Mining visam a extracção de conhecimento a partir de bases de dados. Nesta apresentação pretende-se mostrar como esses métodos podem ser aplicados a problemas diversos no âmbito do domínio científico da Química. Dar-se-á particular atenção a alguns exemplos de aplicação, nomeadamente na área do Ambiente, referindo-se também outras aplicações em curso nas áreas da Biotecnologia e do Ensino

Especificação e Prototipação de Sistemas de Gestão e Controlo da Qualidade da Água de Albufeiras

É possível re-equacionar os problemas subjacentes à temática da modelação da qualidade da água em albufeiras através de metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Científica da Inteligência Artificial, assim como de ferramentas usadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, a Indução de Regras, as Redes Neuronais Artificiais e o Raciocínio Simbólico. O presente trabalho descreve modelos para a previsão da qualidade da água em albufeiras. Um destes modelos fundamenta-se em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, enquanto o outro se baseia no Raciocínio Simbólico. Os sistemas sub-simbólicos apresentam-se como complementares dos sistemas simbólicos permitindo, a partir destes, elaborar sobre sistemas de previsão e/ou simulação do estado futuro da qualidade das águas em albufeiras. Verificou-se que as fontes de informação na área do ambiente, particularmente no que concerne à qualidade da água em albufeiras, são variadas, heterogéneas e complexas, encontrando-se dispersas por diversas entidades, organismos e instituições. Esta dispersão não só torna difícil definir e caracterizar os problemas como impede a tomada das melhores decisões para os solucionar em tempo útil. Uma solução para este tipo de senãos passa pela integração, difusão e armazenamento desta informação diversificada num corpo único de forma a permitir a partilha de conhecimento com quem efectivamente dele necessita. Neste trabalho é apresentada uma Agência para a Integração, Difusão e Arquivo de Informação sobre a QUalidade da Água de Albufeiras – AQUA. A agência AQUA disponibiliza trabalhadores electrónicos inteligentes para tratar uma multitude de tarefas, tais como a comunicação entre os diferentes sub-sistemas, o enviar e receber informação (e.g. resultados das análises laboratoriais, resultados fornecidos pelos sistemas de aquisição automática de dados, informação relevante sobre as bacias, tais como cartas, levantamentos topográficos, modelos digitais do terreno, fontes de poluição pontual, utilização do solo, dados meteorológicos e climáticos, caracterização geomorfológica), o gerir, guardar e responder a pedidos de informação. A agência AQUA é, na sua essência, uma Data Warehousing associada a Sistemas MultiAgente. O objectivo principal passa por integrar, difundir, e arquivar grandes volumes de informação das mais diversas proveniências de forma a facilitar o rápido acesso à informação. A agência AQUA constitui um exemplo de aplicação de técnicas inovadoras da Área Científica da Inteligência Artificial a domínios do interesse público, neste caso à gestão e controlo dos recursos hídricos

Modelação da Qualidade da Água em Sistemas de Abastecimento Público

A água, enquanto composto dotado de características físico-químicas próprias que afectam e condicionam o seu uso, não se encontra na Natureza no estado puro, i.e. incolor, inodora e insípida. Na verdade, encontra-se associada a outras substâncias que afectam e condicionam os seus possíveis usos. A qualidade de uma água pode, então, ser definida como sendo aquilo que caracteriza a sua adaptabilidade para determinados fins, devendose ter sempre presente que nenhuma água é de boa qualidade para todos os usos. O Programa de Vigilância Sanitária, estabelecido pela Autoridade de Saúde, visa controlar a qualidade da água de abastecimento público. Esta autoridade divide os parâmetros de qualidade da água em três grupos distintos (P1, P2 e P3) para os quais a frequência de amostragem é diferente. Assim, há todo o interesse no desenvolvimento de modelos de previsão os parâmetros químicos incluídos no grupo P2 (manganês e nitrato) e incluídos no grupo P3 (potássio e sódio), para o qual a frequência de amostragem é menor, com base nos parâmetros químicos incluídos no grupo P1 (pH e condutividade). No presente trabalho foram utilizadas Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever a concentração de nitrato, manganês potássio e sódio com base nos valores de pH e de condutividade. Elaboraram-se, testaram-se e avaliaram-se diversas topologias de rede tendo sido utilizado como critério de selecção a minimização quer do desvio absoluto médio quer da média do quadrado dos erros. Foram ainda desenvolvidos modelos de segmentação utilizando os parâmetros químicos incluídos no grupo P1, tendo-se recorrido à estratégia k-means. Os modelos obtidos revelam diferenças entre as propriedades físico-químicas das águas dos diversos concelhos analisados permitindo, após a construção de modelos explicativos da segmentação, caracterizar e separar as amostras provenientes de origem subterrânea das amostras relativas a águas de origem superficial

School dropout screening through artificial neural networks based systems

School dropout is one of the major concerns of our society. Indeed, it is a complex phenomenon, resulting in economic and social losses, either to the individual, family or the community to which the person belongs. Academic difficulty and failure, poor attendance, retention, disengagement from school together with family and socio-economic reasons can lead to such occurrence. In this work Logic Programming was used for knowledge representation and reasoning, letting the modeling of the universe of discourse in terms of defective data, information and knowledge. Artificial Neural Networks were used in order to evaluate potential situations of school dropout and the degree of confidence that one has on such a happening

Types of Personal Social Networks of Older Adults in Portugal

This study presents and discusses a three-dimensional typology for personal social networks of Portuguese older adults. We used a K-means cluster analysis of structural, functional and relational-contextual variables of the networks of 612 participants aged 65 + (M = 76 ± 7.6), mostly women (63%). Four types of networks emerged: family networks, friendship networks, neighbourhood networks and institutional networks. The most frequent are family networks (61.8%), constituted by 94.6% of family ties, on average, attesting the familistic nature of the older persons’ networks in Portugal, followed by friendship networks (23.5%) and neighbourhood networks (11.9%). The less frequent type is the institutional network (2.8%), dominated by formal ties (M = 59.3%). Sociographic profiles reveal that family networks are more likely to be held by middle-old focal subjects, married or widowed, and with children. Friendship and neighbourhood networks are held by young-old subjects with different marital status, many of them living alone, with a higher proportion of men with friendship networks. Institutional networks are held by old–old, widowed or single with no children. The presented typology contributes to understand social support needs and social isolation. The conclusions allow to anticipate social services’ demand trajectories and to propose intervention plans and social policy measures to promote the well-being of the older population

Ideação/intenção Suicida, Depressão e Qualidade de Vida em Bombeiros

Objetivo: O presente trabalho teve como principal objetivo a análise da ideação/intenção suicidária, depressão e qualidade de vida em Bombeiros, explorando relações entre estas variáveis. Foram igualmente exploradas as intercessões entre ideação/intenção suicidária, depressão e qualidade de vida e variáveis sociodemográficas e profissionais. Metodologia: Foi utilizada uma amostra de conveniência, composta por 121 bombeiros (65 homens e 56 mulheres), com idades compreendidas entre os 18 e os 62 anos (M=35,95), pertencentes às Corporações de Bombeiros da Mealhada, Cantanhede, Aveiro e Ourém. Para além da Escala Torga de Ideação e Intenção Suicidária (ETIIS), foram também aplicados instrumentos para avaliar a sintomatologia depressiva (IACLIDE) e a qualidade de vida (WHOQOL-Bref). Resultados: Os resultados obtidos revelam a presença de ideação/intenção suicida em 21,5% da amostra total, com 23,1% a apresentarem ideação suicidária e 6,6% intenção suicidária. Em relação à sintomatologia depressiva, a amostra no geral não apresenta pontuações elevadas e os inquiridos consideram ter uma qualidade de vida satisfatória. A ideação/intenção suicida está positiva e significativamente correlacionada com a depressão, e negativamente correlacionada com a qualidade de vida. Entre as variáveis sociodemográficas e profissionais que apresentam uma relação significativa com a ideação/intenção suicidária, salientam-se a satisfação profissional e as habilitações académicas. Discussão/Conclusão: A elevada prevalência de ideação suicida encontrada neste estudo alerta para a importância da identificação de sintomas relacionados com depressão e ideação ou intenção suicida e para o desenvolvimento de estratégias de prevenção/intervenção do suicídio nesta categoria profissional, que podem passar por uma melhoria da qualidade de vida nas suas múltiplas dimensões. Também foram identificadas as variáveis sociodemográficas / profissionais associadas à ideação/intenção suicida. / Objective: The main goal of this study was the analysis of suicidal ideation/intent, depression and quality of life among firefighters, exploring relations between these variables. The intersections between suicidal ideation/intent, depression, quality of life and socio-demographic/professional variables were also explored. Methodology: A convenience sample of 121 firefighters (65 men and 56 women), aged between 18 and 62 years (M = 35.95), working in the Fire Departments of Aveiro, Canterbury, Aveiro and Ourém participated in this study. Besides the Torga Suicidal Ideation/Intent Scale (ETIIS), we also applied instruments to assess depressive symptomatology (IACLIDE) and quality of life (WHOQOL-Bref). Results: The results show the presence of suicidal ideation/intent in 21.5% of the respondents, with 23.1% presenting suicidal ideation and 6.6% suicidal intent. Regarding depressive symptoms, the sample didn’t present high scores in the IACLIDE and respondents reported a satisfactory quality of life. The suicidal ideation/intent is positively and significantly correlated with depression and negatively correlated with quality of life. Among the socio-demographic and professional variables that have a significant relationship with suicidal ideation/intent, job satisfaction and academic qualifications stand out. Discussion/Conclusion: The high prevalence of suicidal ideation in this study underscores the importance of identifying symptoms related to depression and suicidal ideation/intent and to develop strategies aiming at the prevention (and intervention) of suicide in this professional category, which can include promoting better quality of life in multiple dimensions. Sociodemographic / occupational variables associated with suicidal ideation/intent were also identified

Evaluation of concrete deterioration through artificial neural networks based systems

The deterioration of concrete structures is one of the major concerns of our society. Indeed, concrete is a relatively sensitive material, which degrades throughout time. Factors like age, use, periodic maintenance, type of environmental exposure and aggression by biological, chemical, mechanical and physical agents are important to determine the level of degradation of the concrete structures. Logic Programming was used for knowledge representation and reasoning, letting the modeling of the universe of discourse in terms of defective data, information and knowledge. Artificial Neural Networks were used in order to evaluate the deterioration of concrete structures and the degree of confidence that one has on such a happening

Solving Challenging Problems in the Oil Industry Using Artificial Intelligence Based Tools

Predictive modelling is a process used in predictive analytics to create a statistical model of future behaviour. Predictive analytics is the area of data mining concerned with forecasting probabilities and trends. On the other hand, Artificial Intelligence (AI) concerns itself with intelligent behaviour, i.e. the things that make us seem intelligent. Following this process of thinking, in this work we have as the main goal the assessment of the impact of using AI based tools for the development of intelligent predictive models, in particular those that may be used to classify industrial waste, such as the residual waters in a refinery, based on the type of the mixtures of crude oil that arrive into the site to be processed. Indeed, these models will enable the prediction of the quality classes of the effluents that will be disposed, in order to assure that Industrial Residual Water does not affect negatively the ecology of the receptors or the Staff Health and Safety and obeys the current legislation. The software employed was Clementine 11.1 and C5.0 Algorithm was used to induce decisions trees. The data in the database was collected from 2006 to 2007, and includes production data and effluent analysis data

Estudo do Comportamento Ambiental do Azoto em Zonas de Intensa Actividade Pecuária

O ciclo do azoto é um dos ciclos biogeoquímicos mais complexos, cuja compreensão apresenta elevada dificuldade, devido às inúmeras formas que o azoto pode tomar. A cada forma corresponde um composto com características próprias e diferentes poten-ciais de reacção e, em consequência, com diversas formas de interacção com o meio, possibilitando aos seres vivos modos distintos de utilização. O azoto, na sua forma orgânica, é um factor fundamental na regulação da produtividade dos sistemas ecológicos terrestres, e a sua concentração no solo mantém-se aproxima-damente constante, independentemente dos diversos usos a que este possa ser sujeito. Os teores de azoto nas suas formas inorgânicas, por seu lado, podem estar sujeitos a grandes variações, em função do tipo de uso a que o solo está sujeito. A interferência humana rompeu o equilíbrio natural deste ciclo, introduzindo artificialmen- te, nos diversos ecossistemas, grandes quantidades de azoto de origem antropogénica, sob formas inorgânicas que, por serem instáveis e facilmente lexiviáveis, não permitem a sua transformação em azoto orgânico contribuindo, de forma decisiva, para a poluição do ar, do solo e das águas superficiais e subterrâneas. Com este trabalho pretende-se dar uma pequena contribuição para uma sistematização do conhecimento produzido nos últimos anos relativo ao papel desempenhado pelas explorações pecuárias intensivas na poluição, resultante de um excesso de azoto libertado para o solo, água (superficial e subterrânea) e atmosfera. Pretende-se, ainda, analisar o que tem sido feito em Portugal no controlo da poluição por azoto de origem agrícola, a nível de acções governamentais, ou seja, através das medidas, orientações e decisões impostas através de legislação, regulamentações e apoios. Será analisada a legislação, passada e actual, relativa a este assunto, bem como aquela que regulamenta a actividade pecuária em particular

Desenvolvimento de um Sistema Inteligente para Avaliação da Qualidade da Aprendizagem na Química Geral

Nas Sociedades contemporâneas, cada vez mais dependentes da tecnologia, os cursos de natureza tecnológica em diferentes áreas, têm assumido uma importância crescente. As instituições de Ensino Superior têm procurado corresponder a esse desafio formando profissionais competentes e multifacetados, capazes de resolver problemas e tomar decisões de forma integrada e sustentável. Qualquer curso orientado para o desenvolvimento destas competências globais exige a introdução, no seu planos de estudos, de conteúdos de áreas muito diversas, entre as quais a Química. Contudo, estes conteúdos nem sempre estão adequados aos conhecimentos prévios dos estudantes e nem sempre são introduzidos da forma mais adequada aos objetivos que se pretendem alcançar. Alguns estudos mostram que os estudantes encaram a Química Geral como uma disciplina difícil e sem interesse, o que compromete o papel que ela deve desempenhar na sua formação. Promover uma aprendizagem efetiva e de qualidade que contribua para o desenvolvimento das competências necessárias no futuro profissional dos estudantes constitui, portanto, um grande desafio para os professores. Assim, neste trabalho apresenta-se um Sistema de Apoio à Decisão desenvolvido para avaliar a Qualidade da Aprendizagem na Química Geral, a partir de fatores que a podem condicionar, tais como os conteúdos, os professores e os alunos. O enquadramento formal é baseado em Programação em Lógica, complementado com uma abordagem computacional que utiliza Redes Neuronais Artificiais. Esta metodologia possibilitou o tratamento de informação incompleta, desconhecida ou contraditória, permitindo fornecer respostas adequadas, apresentando uma acuidade global superior a 90%