Analisando Dados de Qualidade do Ar por Machine Learning

A aprendizagem de máquina (Machine Learning - ML) possibilita a análise de grande quantidade de dados. Estes dados são gerados a todo instante, como dados de consumo, saúde pública e processos industriais. Um exemplo destes datasets são os conjuntos de parâmetros gerados no monitoramento da qualidade do ar. Neste trabalho, são utilizadas ferramentas de ML para avaliar a qualidade do ar em uma estação da CETESB em Cubatão, estação 66 - Parisi. Os dados de um ano, 1/1/2022 a 1/1/2023, para Partículas Inaláveis (MP10), óxidos de nitrogênio (NO, NO2 e NOx) e SO2 foram considerados. Foram desenvolvidas engenharia de atributos, agrupamento e classificação. O dendrograma indicou quatro clusters, o que foi confirmado pelo método do K-médios. O classificador com melhor performance foi o algoritmo de k vizinhos mais próximos, com um coeficiente igual a 0,953138. As ferramentas resultaram em análises interessantes que contribuem para o melhor controle sobre os poluentes na atmosfera. O cuidado com o meio ambiente deve ser uma atitude de todos. Mesmo pequenas iniciativas podem contribuir para criar movimentos e políticas públicas.