Aprendizado de máquina e raspagem para criar um conjunto de dados selecionado de viscosidade de vidro óxido.

• Processo: 25/01793-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Materiais e Metalúrgica - Materiais Não-metálicos
• Pesquisador responsável: Daiane Aparecida Zuanetti
• Beneficiário: Eric Trevelato Costa
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07793-6 - CEPIV - Centro de Ensino, Pesquisa e Inovação em Vidros, AP.CEPID
• Assunto(s): Aprendizado computacional Vidros óxidos Viscosidade Ciência de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aprendizado de máquinas | Vidros óxidos | viscosidade | Ciência de Dados

Resumo

Neste projeto pretendemos: 1) desenvolver um código de computador que colete dadosde patentes que giram em torno da viscosidade e composição de vidros de óxido para criarum quadro de dados de fácil acesso com essas informações para, por meio de aprendizado de máquinamétodos, para identificar composições de vidro melhores ou ideais, por exemplo, no futuroestudos. Outros alunos da equipe também planejam: 2) expandir o quadro de dados mencionadocom outras propriedades do vidro, como índice de refração e temperatura liquidus. Essessão importantes por vários motivos, uma vez que os dados de viscosidade combinados com liquidustemperatura pode ser usada para estimar a capacidade de formação de vidro (GALEAZZO; SHIRAIWA,2022), por exemplo. A viscosidade também é o parâmetro chave que controla o tempo de colagem paraeliminar bolhas, o tempo de homogeneização para eliminar estrias e a conformaçãotécnica de produtos de vidro. Como as patentes geralmente não fornecem informações sobre todos ospropriedades de cada composição, os bancos de dados deverão ser construídos de forma independente,usando filtros diferentes, e esta tarefa será realizada por outros alunos que também estãovinculados ao projeto, em paralelo (esses alunos são Gustavo Laranja Thomaello -TLiquidus e Thomaz Yeiden Busnardo Aguena - Índice de Refração). O objetivo 3) écombinar o quadro de dados gerado com outros bancos de dados disponíveis publicamente para inferirestatisticamente como o quadro de dados gerado pelo nosso código é consistente e pode aumentaro desempenho de modelos preditivos de aprendizado de máquina atuando nesses bancos de dados.O projeto também visa melhorar a qualidade das pesquisas de iniciação científicaalunos ensinando programação de computadores, gerenciamento de bancos de dados e aplicandometodologias estatísticas descritivas, analíticas e preditivas e de aprendizado de máquinaaplicado para desenvolvimento de materiais.