Aplicabilidade de algumas técnicas de análise multiobjetivo ao processo decisório no âmbito de comites de gerenciamento de bacia hidrográfica

A complexidade das ações no plano decisório da Gestão das Águas e a necessidade do atendimento simultâneo das exigências que visam à obtenção do desenvolvimento sustentável, impõem uma abordagem multiobjetivo. O uso múltiplo das águas, o caráter multidisciplinar e subjetivo dos agentes envolvidos no processo, a aleatoriedade dos eventos hidrológicos, a incerteza dos processos econômicos, sociais e ambientais, a necessária consideração de aspectos de difícil mensuração, como o bem estar social, a preservação do ambiente e as questões culturais e estéticas, além da tradicional eficiência econômica, caracterizam o contexto presente. Este trabalho apresenta, descreve e compara algumas técnicas de análise multiobjetivo como importante meio de apoio à tomada de decisões diante dos problemas de Gestão das Águas. Três métodos são aplicados e comparados em um estudo de caso, para suporte à decisão em um Comitê de Gerenciamento, tendo como objetivo estratégico o desenvolvimento sustentável em uma Bacia Hidrográfica, com um cenário configurado a partir da experiência acumulada na última década no Rio Grande do Sul e à luz da legislação vigente para a Política de Recursos Hídricos. Na análise desenvolvida através dos métodos ELECTRE I e II, Programação de Compromisso e Analítico Hierárquico, consideram-se a participação de múltiplos decisores, a questão da subjetividade e o reconhecimento da incerteza como inerente ao processo.

O Uso de ícones na visualização de informações

A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Estudo de diferentes métodos de extração por Ultra-Som de pesticidas em latossolo utilizando técnicas cromatográficas

Amostras de solo (latossolo vermelho destroférrico) coletadas em três pontos distintos, no município de Caibaté (Região das Missões, RS), na profundidade de aproximadamente 10 cm (da superfície do solo), em diferentes estações do ano e com diferentes tipos de manejo de solo (plantio convencional; plantio direto e cultivo mínimo), foram analisadas com o intuito de verificar a presença e a persistência de pesticidas no solo. Adicionalmente foi avaliada a relação entre a concentração dos produtos e tipo de manejo de solo aplicado. Este estudo é justificado por ser esta região de caráter tipicamente agrícola, com uso sistemático de pesticidas, tais como: monocrotofós, tiabendazole, triadimenol, lufenuron e imazetapir. Primeiramente foram estudadas as melhores condições de extração, considerando as técnicas mais comumente utilizadas, como o soxhlet, o banho e a sonda de ultra-som. As análises foram realizadas por Cromatografia Líquida de Alta Eficiência com Detector UV-visível (lufenuron e imazetapir) e Cromatografia Gasosa com Detector Seletivo de Massas (monocrotofós, tiabendazole e triadimenol), dependendo das características do analito em estudo. Os resultados mostram a presença de todos os pesticidas estudados, permitindo inferir que os mesmos persistem no solo. Além disto, os resultados indicam que não há uma uniformidade da extração dos analitos nas amostras dos solos, que foram extraídas com as técnicas de soxhlet, banho e sonda de ultra-som. Tais diferenças podem ser devido à heterogeneidade das amostras ou uma extração seletiva dos analitos. Quanto as influências do tipo de manejo das lavouras, não foi possível constatar a contribuição destas formas de plantio para a persistência de resíduos de pesticidas no solo.

Abordagem baseada em conceitos para descoberta de conhecimento em textos

Esta tese apresenta uma abordagem baseada em conceitos para realizar descoberta de conhecimento em textos (KDT). A proposta é identificar características de alto nível em textos na forma de conceitos, para depois realizar a mineração de padrões sobre estes conceitos. Ao invés de aplicar técnicas de mineração sobre palavras ou dados estruturados extraídos de textos, a abordagem explora conceitos identificados nos textos. A idéia é analisar o conhecimento codificado em textos num nível acima das palavras, ou seja, não analisando somente os termos e expressões presentes nos textos, mas seu significado em relação aos fenômenos da realidade (pessoas, objetos, entidades, eventos e situações do mundo real). Conceitos identificam melhor o conteúdo dos textos e servem melhor que palavras para representar os fenômenos. Assim, os conceitos agem como recursos meta-lingüísticos para análise de textos e descoberta de conhecimento. Por exemplo, no caso de textos de psiquiatria, os conceitos permitiram investigar características importantes dos pacientes, tais como sintomas, sinais e comportamentos. Isto permite explorar o conhecimento disponível em textos num nível mais próximo da realidade, minimizando o problema do vocabulário e facilitando o processo de aquisição de conhecimento. O principal objetivo desta tese é demonstrar a adequação de uma abordagem baseada em conceitos para descobrir conhecimento em textos e confirmar a hipótese de que este tipo de abordagem tem vantagens sobre abordagens baseadas em palavras. Para tanto, foram definidas estratégias para identificação dos conceitos nos textos e para mineração de padrões sobre estes conceitos. Diferentes métodos foram avaliados para estes dois processos. Ferramentas automatizadas foram empregadas para aplicar a abordagem proposta em estudos de casos. Diferentes experimentos foram realizados para demonstrar que a abordagem é viável e apresenta vantagens sobre os métodos baseados em palavras. Avaliações objetivas e subjetivas foram conduzidas para confirmar que o conhecimento descoberto era de qualidade. Também foi investigada a possibilidade de se realizar descobertas proativas, quando não se tem hipóteses iniciais. Os casos estudados apontam as várias aplicações práticas desta abordagem. Pode-se concluir que a principal aplicação da abordagem é permitir análises qualitativa e quantitativa de coleções textuais. Conceitos podem ser identificados nos textos e suas distribuições e relações podem ser analisadas para um melhor entendimento do conteúdo presente nos textos e, conseqüentemente, um melhor entendimento do conhecimento do domínio.