Autores:
José Humberto de Souza Prates,
Iure Muniz Barreto Silva,
Juliana Jezler Grempel,
Lucas Lopes Vianna Morais,
Pedro Augusto Vieira Mendonça.
Ano de publicação:
2025
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17036237
Resumo:
Este estudo realizou uma análise detalhada e comparativa da dinâmica populacional simulada com feijões, avaliando quatro metodologias analíticas e computacionais distintas: Regressão Polinomial, Floresta Aleatória (Random Forest), Redes Neurais Artificiais e Redes Neurais Informadas por Física (PINNs). Utilizando um experimento simples e replicável, os dados foram coletados em quatro quadrantes diferentes e cada modelo foi avaliado por meio de métricas rigorosas como erro quadrático médio (MSE), raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE) e coeficiente de determinação (R2). Adicionalmente, foi realizada uma análise detalhada dos resíduos das previsões para garantir uma compreensão robusta dos resultados.
Entre as abordagens testadas, a Random Forest destacou-se significativamente, apresentando maior precisão, menor variabilidade residual e maior estabilidade nas previsões para todos os quadrantes avaliados. A Regressão Polinomial mostrou desempenho moderado, com eficácia razoável apenas no quadrante A, enquanto as Redes Neurais Artificiais,
apesar de seu potencial teórico, enfrentaram limitações práticas significativas, com resultados pouco consistentes e maior dispersão residual.
Por sua vez, as Redes Neurais Informadas por Física (PINNs), embora sejam metodologias teoricamente avançadas e promissoras, também demonstraram dificuldades práticas na modelagem do sistema estudado. A complexidade intrínseca e a natureza estocástica dos dados experimentais, combinadas ao número relativamente limitado de observações disponíveis, possivelmente comprometeram a performance desses modelos mais sofisticados. Estes resultados sugerem que, para este contexto específico, abordagens baseadas em dados e ensembles como a Random Forest são mais eficazes, embora o potencial das PINNs possa ser mais plenamente realizado em contextos com dados mais extensos e detalhados.
Além dos aspectos técnicos, este experimento possui um significativo valor educacional, destacando-se como uma excelente ferramenta didática para o ensino interdisciplinar. A simplicidade dos materiais utilizados—feijões e papel—garante a replicabilidade e permite a exploração prática e interativa de conceitos fundamentais de dinâmica populacional, Este estudo reforça a importância de abordagens pedagógicas ativas, práticas e colaborativas, capazes de despertar interesse científico e fomentar o desenvolvimento de habilidades críticas e investigativas nos alunos.
Palavras-chave: Dinâmica Populacional, Regressão Polinomial, Random Forest, Rede Neural Artificial, PINNs, Modelagem Preditiva, Análise de Resíduos, Ensino de Física