Foto: Floriano Lima
Pesquisadores da UEAP publicam artigo sobre Covid-19 na Revista Internacional Sustainability
Pesquisa foi incentivada a partir o edital de bolsas para estudos sobre a Covid-19, da Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação.

A publicação do artigo científico na conceituada revista Sustainability pelos pesquisadores Dr. Dalton Garcia Borges de Souza, ex-bolsista de pós-doutorado do primeiro edital de bolsa desta modalidade na UEAP, edital Nº 009/2020 – PROPESP, exclusivo para pesquisas sobre Covid-19, demonstra a importância e qualidade dos estudos, supervisionado pelo professor Dr. Francisco Tarcísio Alves Junior, do Colegiado de Engenharia de Produção da Universidade do Estado do Amapá (UEAP) e do Mestrado em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação (PROFNIT). O Artigo, que é parte da investigação de pós-doutorado, intitulado “On Comparing Cross-Validated Forecasting Models with a Novel Fuzzy-TOPSIS Metric: A COVID-19 Case Study”, conta ainda com participação de pesquisadores da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) e do Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA). Trata-se da Comparação de modelos de previsão com validação cruzada com uma nova métrica Fuzzy-TOPSIS, com aplicação nos casos de COVID-19 no estado do Amapá.

 

 

A validação cruzada de séries temporais é uma técnica para selecionar modelos de previsão. Apesar da sofisticação de validação cruzada sobre divisões de teste / treinamento individuais, métricas tradicionais e independentes, como o erro médio absoluto (MAE) e o erro quadrático médio (RMSE), são comumente usados para avaliar a precisão do modelo. No entanto, o que aconteceria se os tomadores de decisão tivessem diferentes modelos que atendam às expectativas para cada momento de uma série temporal? E se a precisão dos valores previstos também for importante? É o caso da previsão da COVID-19 no Amapá.

 

 

Pela falta de capacidade hospitalar, um modelo que responde com rapidez e precisão a altos e baixos notáveis no número de casos podem ser mais desejados do que os modelos médios que só tem bons desempenhos em circunstâncias mais frequentes.

 

 

O professor Tarcisio Alves destaca que é apresentado no estudo, utilizando três modelos paramétricos e três modelos de aprendizado de máquina comumente usados para prever números de COVID-19. Os resultados indicam que a métrica de similaridade difusa introduzida é uma métrica de avaliação de desempenho mais informativa, especialmente ao usar validação cruzada de série temporal.

 

 

Destacando ainda, a importância imprescindível da bolsa de pós-doutorado para recém doutores se manterem ativos na pesquisa,  para atração de pesquisadores qualificados para contribuir com o desenvolviemnto científico do estado do Amapá, bem como, o auxílio financeiro a publicações de alto impacto pela UEAP. Recentemente, o pesquisador Dalton Borges foi aprovado em concurso público para professor efetivo da Universidade Federal Fluminense -UFF.

 

A publicação contou ainda com recursos do Edital N° 004/2020-PROPESP/UEAP, para auxílio financeiro aos docentes da instituição em publicações acadêmicas internacionais. A pesquisa também gerou outros resultados, como duas plataformas (softwares) de demonstração de casos e de previsão futura, ambos produtos registrados no INPI.

A versão completa do artigo pode ser acessada em https://www.mdpi.com/2071-1050/13/24/13599/htm

Publicado em: Quinta-feira, 13 de Janeiro de 2022 por Assessoria de Comunicação - ASCOM
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