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Tipo:	Artigo de Periódico
Título:	Machine Learning para a acessibilização de análises em escala urbana
Título em inglês:	Machine Learning for the accessibility to urban scale analysis
Autor(es):	Cardoso, Daniel Ribeiro Passos Filho, José Aderson Araújo
Palavras-chave:	Planejamento urbano;Machine learning;Conforto térmico
Data do documento:	Ago-2019
Citação:	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.
Série/Período/Volume:	19;
Resumo:	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
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
Aparece nas coleções:	DAUD - Artigos publicados em revistas científicas

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