Trilha: 14 de Novembro

O Laboratório de Estudos Epistemológicos e de Discursividades Multimodais (LEEDiM-UFSCar/CNPq) apresenta coleção de exemplos de como as ciências da linguagem podem contribuir para evitar que as pessoas, independentemente de seu letramento, caiam em golpes digitais.

O Laboratório de Biodiversidade e Processos Microbianos (LMPB-UFSCar) convida o público a descobrir a importância ecológica desses microrganismos por meio da observação direta em lupas, animações educativas e modelos tridimensionais.

O uso de métodos de Inteligência Artificial Explicável com algoritmos de Machine Learning tem se tornado mais comum e é considerado por pesquisadores uma etapa obrigatória em domínios críticos, em que se espera que o modelo forneça uma resposta e sua explicação. O método Shapley Additive Explanations (SHAP) tem vantagens, como ser fácil de usar, ser agnóstico ao modelo e permitir a apresentação de análises por meio de gráficos informativos e facilmente interpretáveis. Modelos de ML do tipo ensemble, especificamente XGBoost e Random Forest (RF), associados à técnica SHAP, têm sido aplicados com sucesso em diferentes domínios. Após uma introdução sobre conceitos básicos de RF, XGBoost e valores SHAP, serão apresentados resultados de um estudo que analisou entrelaçamentos e sinergias entre indicadores socioeconômicos e decretos de emergências em municípios brasileiros.