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Tipo:	Artigo de Periódico
Título :	Machine Learning para a acessibilização de análises em escala urbana
Título en inglés:	Machine Learning for the accessibility to urban scale analysis
Autor :	Cardoso, Daniel Ribeiro Passos Filho, José Aderson Araújo
Palabras clave :	Planejamento urbano;Machine learning;Conforto térmico
Fecha de publicación :	ago-2019
Citación :	PASSOS FILHO, J. A. A.; CARDOSO, D. R. Machine Learning para a acessibilização de análises em escala urbana. V!RUS, São Carlos, n. 19, 2019.
Citación :	19;
Resumen en portugués brasileño:	É proposta, neste artigo, a implementação de Machine Learning para a simplificação e acessibilização da obtenção de resultados de análises complexas, mais especificamente na avaliação do conforto térmico em escala urbana. A complexidade da relação estabelecida entre o planejamento, a forma da cidade e as condições de clima torna necessário o uso de estratégias em análise e produção do espaço urbano que muitas vezes excede o arcabouço teórico e técnico do planejador. Pensar o trade-off entre precisão e velocidade dos métodos aplicados se faz importante para a construção de ferramentas que sejam não apenas potentes, mas que facilitem a ação rápida e constante dos profissionais de planejamento. De uma perspectiva tecnológica, política e ambiental, o método proposto visa, através da construção da informação, melhorar a compreensão das implicações que as edificações trazem ao ambiente urbano e contribuir com a produção da cidade contemporânea.
URI :	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59801
ISSN :	2175-974x
Derechos de acceso:	Acesso Aberto
Aparece en las colecciones:	DAUD - Artigos publicados em revistas científicas

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