Inteligência artificial para predição da porosidade de materiais cerâmicos fabricados por freeze casting

Abstract

Freeze Casting é um processo de fabricação inovador, que possibilita controlar e desenvolver diferentes microestruturas. Diversas pesquisas têm sido realizadas para determinar os efeitos de diferentes composições e técnicas aplicadas sobre a microestrutura resultante. Além disso, novas técnicas e variações do método têm sido desenvolvidas recentemente. No entanto, existem poucas pesquisas sobre a predição destas microestruturas. Este projeto propõe utilizar modelos de inteligência artificial para a predição da porosidade. Os modelos são treinados a partir de um banco de dados de artigos experimentais, e tem seus hiperparâmetros ajustados. Desta forma, realiza-se a predição da porosidade a partir dos parâmetros mais relevantes do processo de fabricação. Para embasar a tomada de decisão no projeto e identificar limitações inerentes ao banco de dados, foi realizada a análise exploratória dos dados. Em seguida, foram desenvolvidos três modelos pela biblioteca H2O, dentre eles duas árvores de decisão e uma rede neural. A rede neural apresentou performance levemente superior aos outros modelos, obtendo o R2 , coeficiente de Pearson, médio de 0.640 entre os resultados para diferentes seeds