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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/15015| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Análise de publicações científicas assistida por aprendizagem de máquina: reforma seca do metano |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of scientific publications assisted by machine learning: dry methane reforming |
| Autor(es): | Marques Filho, Fábio Martins |
| Primeiro Orientador: | Rodriguez, Pedro Pablo Flores |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Pryston, Dhara Beatriz de Amorim |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Adrian, Aracelis José Pamphile |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Silva, Júlio Cosme Santos da |
| Resumo: | O presente trabalho analisa publicações cientificas sobre a reforma seca de metano assistida por aprendizagem de máquina, também analisa a linguagem Python como ferramenta para fins científicos. Através da busca avançada em acervos científicos, a catalogação e organização dos resultados, o desenvolvimento de uma aplicação em Python capaz de extrair dados de artigos em formato PDF e realizar uma análise estatística dos mesmos, e um modelo de linguagem amplo, o GPT-3.5, que além de extrair, foi capaz de analisar estes dados que também foram analisados através da regressão linear múltipla. A análise dos resultados encontrados caracteriza a reforma seca de metano como uma área de intensa produção cientifica e a aplicação de ferramentas de programação nesta, como uma área a ser explorada. A aplicação em Python foi capaz de realizar a função programada, demonstrando que é uma ferramenta que pode ser útil para a produção cientifica. |
| Abstract: | The present work analyzes scientific publications on dry methane reforming assisted by machine learning, it also analyzes the Python language as a tool for scientific purposes. Through advanced search in scientific collections, cataloging and analyzing the results, developing a Python application capable of extracting data from articles in PDF format and performing a statistical analysis of them, and a large language model, GPT-3.5, which, in addition to extracting, was able to analyze these data, which were also analyzed using multiple linear regression. The analysis of the results found, characterizes the methane dry reform as an area of intense scientific production and the application of programming tools in this, as an area to be explored. The Python application was able to perform the programmed function, demonstrating that it is a tool that can be useful for scientific production. |
| Palavras-chave: | Reforma seca Metano Python (Linguagem de programação de computador) Modelos de linguagem amplos Regressão linear múltipla Methane Python Large Language Models Multiple Linear Regression |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
| Sigla da Instituição: | UFAL |
| metadata.dc.publisher.department: | Curso de Química- Bacharelado |
| Citação: | MARQUES FILHO, Fábio Martins. Análise de publicações científicas assistida por aprendizagem de máquina: reforma seca do metano. 2024. 84 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Química) - Instituto de Química e Biotecnologia, Curso de Química, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2024. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/15015 |
| Data do documento: | 22-jan-2024 |
| Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - QUÍMICA - IQB |
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Análise de publicações científicas assistida por aprendizagem de máquina_reforma seca do metano.pdf | Análise de publicações científicas assistida por aprendizagem de máquina: reforma seca do metano | 1.34 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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