Modelagem da carbonatação acelerada de concretos com cinza de casca de arroz via aprendizado de máquina - Felix, Emerson Felipe; Cornelio, Paulo Guilherme; Sousa, Carlos Manoel Andrade; Prado, Lisiane Pereira; Possan, Edna (ENCONTRO NACIONAL DE APROVEITAMENTO DE RESÍDUOS NA CONSTRUÇÃO, 2023)
A crescente preocupação com as mudanças climáticas impulsiona a busca por alternativas sustentáveis na construção civil. A substituição parcial do cimento por cinza da casca de arroz (CCA) é uma estratégia que vem se mostrando eficiente. No entanto, a carbonatação do concreto, que afeta sua durabilidade, deve ser compreendida. Nesse contexto, as técnicas de aprendizado de máquina, como as Florestas aleatórias, surgem como ferramentas eficientes para modelar a carbonatação, considerando múltiplas variáveis. Deste modo, este estudo investiga o uso de Florestas aleatórias para prever a frente de carbonatação de concretos com CCA, visando proporcionamentos de baixo impacto ambiental. Os resultados obtidos apontam a viabilidade do modelo proposto, com nível de acurácia de 97,5%. Ademais, o modelo apresentou erro máximo de 3,91 mm, raiz do erro médio quadrático de 0,72 mm e erro percentual médio de 4,38%, aferindo boa capacidade de generalização na predição da profundidade de carbonatação.