Resumo

Esta proposta visa aplicar técnicas de machine learning em problemas estruturais reais desenvolvidos pelas equipes acadêmicas da UnB (Baja, Fórmula, Aerodesign e outras), utilizando bases de dados experimentais e numéricas para construção de modelos preditivos capazes de estimar tensões, deformações, fatores de segurança e risco de falha estrutural. O projeto integra modelagem física e aprendizado de máquina, promovendo abordagem híbrida orientada por dados. Paralelamente, serão realizadas ações extensionistas em escolas públicas do Distrito Federal, com oficinas introdutórias sobre inteligência artificial aplicada à engenharia, demonstrações simplificadas de análise de dados e atividades voltadas à alfabetização tecnológica. A proposta fortalece a formação interdisciplinar dos estudantes da UnB e amplia o acesso ao conhecimento científico e tecnológico na educação básica.

Públicos Alvo

Interno:

Discentes de graduação em enenharia da UnB

Externo:

Engenheiros ligados ao setor automotivo

Membros(as) da Equipe

Pedro Emanoel de Resende Santana Categoria: DISCENTE Função : ALUNO(A) VOLUNTARIO(A)

LUIS AUGUSTO CONTE MENDES VELOSO Categoria: DOCENTE Função : COORDENADOR(A)

Lista de Fotos

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