Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/79171
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Honório, Dalton de Araújo | - |
dc.contributor.author | Gomes, Layson Kilber Garcia | - |
dc.date.accessioned | 2024-12-18T11:33:34Z | - |
dc.date.available | 2024-12-18T11:33:34Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | GOMES, Layson Kilber Garcia. Dimensionamento e Otimização de Kits de Geração Fotovoltaica Via IA/ChatBot. 2024. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/79171 | - |
dc.description.abstract | This work aims to integrate two emerging technologies in the current social and economic context: solar energy, which plays a crucial role in the transition to a low-carbon economy, and Artificial Intelligence (AI), which is transforming various economic sectors. The project proposes the development of a ChatBot tool capable of sizing photovoltaic systems based on user-provided data, local solar irradiance, photovoltaic components, and energy tariffs. Additionally, the ChatBot will respond naturally to questions related to solar energy by utilizing the integration and fine-tuning of OpenAI’s interface and a pre-trained classification model with the BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) architecture. This integration seeks not only to financially optimize the sizing process but also to disseminate technical knowledge on the subject, promoting a dynamic and informative interaction with the user. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Dimensionamento e Otimização de Kits de Geração Fotovoltaica Via IA/ChatBot | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.contributor.co-advisor | Honório Filho, Paulo | - |
dc.description.abstract-ptbr | Este trabalho tem como objetivo integrar duas tecnologias emergentes no atual contexto social e econômico: a energia solar, que desempenha um papel crucial na transição para uma economia de baixo carbono, e a Inteligência Artificial (IA), que está transformando diversos setores econômicos. O projeto propõe o desenvolvimento de uma ferramenta ChatBot capaz de realizar o dimensionamento de sistemas fotovoltaicos com base nos dados fornecidos pelo usuário, irradiância solar local, componentes fotovoltaicos e tarifas energéticas. Além disso, o ChatBot responderá de maneira natural a questões relacionadas à energia solar, utilizando a integração e ajuste da interface da OpenAI e um modelo classificatório pré-treinado com a arqui tetura BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Essa integração visa não apenas otimizar financeiramente o processo de dimensionamento, mas também disseminar conhecimento técnico sobre o tema, promovendo uma interação dinâmica e informativa com o usuário. | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Engenharia elétrica | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Projeto fotovoltaico | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Dimensionamento de equipamentos | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Modelo de Linguagem de Larga Escala | pt_BR |
dc.subject.en | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject.en | Electrical engineering | pt_BR |
dc.subject.en | Machine learning | pt_BR |
dc.subject.en | Photovoltaic project | pt_BR |
dc.subject.en | Equipment sizing | pt_BR |
dc.subject.en | Large Language Model | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
local.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-3687-2794 | pt_BR |
local.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/2463345182927912 | pt_BR |
local.co-advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/7658949372926009 | pt_BR |
local.date.available | 2024-12-18 | - |
Aparece nas coleções: | ENGENHARIA ELÉTRICA - Monografias |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
2024_tcc_lkggomes.pdf | 1,22 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.