IA Ambiental
Pipeline de Dados

Fluxo de Processamento de Dados

Processo completo desde a coleta de dados ambientais até a predição final da qualidade do ar e identificação de fenômenos específicos.

Entrada de Dados

Coleta das variáveis ambientais e meteorológicas

  • Temperatura
  • Umidade
  • CO₂
  • CO
  • NO₂
  • SO₂
  • O₃
  • Pressão Atmosférica

Pré-processamento

Tratamento e preparação dos dados para o modelo

  • Tratamento de valores nulos
  • Conversão de variáveis (object → numérico)
  • Criação de variáveis para classificação
  • Normalização/Escala dos dados
  • Balanceamento de dados

Modelo de IA

Algoritmos de classificação para predição

  • Separação de dados
  • Treino/Teste
  • Random Forest Classifier

Classificação

Análise de condições para fenômenos específicos

  • Verificação de condições para Chuva Ácida
  • Análise de possibilidade de Fumaça Tóxica
  • Avaliação de risco de Efeito Estufa
  • Classificação da Qualidade Ambiental

Saída

Resultado final da predição

  • "Boa"
  • "Moderada"
  • "Ruim"
  • "Muito Ruim"

Lógica de Classificação dos Fenômenos

Além da classificação geral, a saída inclui a análise de risco para fenômenos específicos:

Chuva Ácida

Verifica se há umidade elevada em conjunto com concentrações altas de **SO₂** e **NO₂**.

Fumaça Tóxica

Analisa se a temperatura está alta na presença de **NO₂** e Ozônio (**O₃**).

Efeito Estufa

Avalia se as concentrações de **CO₂** estão elevadas, potencializadas pela temperatura.