Aprendizado de máquina e sua utilização no desenvolvimento de projeto de infraestrutura básica para conjuntos habitacionais de interesse social
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38875 |
Resumo: | O processo de construção de habitacionais de baixo custo sob o panorama da habitação de interesse social repete padrões datados que são frutos de uma mentalidade de produção em massa. O processo produtivo é diretamente ligado ao modelo de acumulação, e ultimamente esse processo se reflete no espaço construído. Sendo assim, a evolução dos habitacionais de interesse social no Brasil é fruto de um modelo que entrelaça um alto déficit habitacional com recursos provenientes de uma governança centralizada e interesse privado motivado por uma recessão na indústria construtiva. Neste contexto, este trabalho tem por finalidade explorar a utilização de modelos de aprendizado de máquina no processo de tomada de decisão no desenvolvimento de projetos de habitação de interesse social no Brasil. Fundamentalmente, espera-se a utilização de um processo baseado em dados que permita que o desenvolvimento de implantação para conjuntos de HIS seja eficiente e de baixo custo, podendo assim ser realizado dentro dos recursos atualmente disponíveis. A utilização de tal estrutura de projeto visa à remover a sobrecarga de tomada de decisões projetuais na definição de redes de infraestrutura básica. O presente trabalho explora as raízes da produção em massa e seu efeito na produção de habitações, como também os incentivos financeiros e políticos que influenciam o processo de tomada de decisões de empresas privadas responsáveis pelo desenvolvimento de infraestrutura básica e construção das unidades habitacionais. Por fim, o trabalho analisa a influência que modelos de aprendizado de máquina podem ter nesse processo e os resultados dessa adoção. |
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Sendo assim, a evolução dos habitacionais de interesse social no Brasil é fruto de um modelo que entrelaça um alto déficit habitacional com recursos provenientes de uma governança centralizada e interesse privado motivado por uma recessão na indústria construtiva. Neste contexto, este trabalho tem por finalidade explorar a utilização de modelos de aprendizado de máquina no processo de tomada de decisão no desenvolvimento de projetos de habitação de interesse social no Brasil. Fundamentalmente, espera-se a utilização de um processo baseado em dados que permita que o desenvolvimento de implantação para conjuntos de HIS seja eficiente e de baixo custo, podendo assim ser realizado dentro dos recursos atualmente disponíveis. A utilização de tal estrutura de projeto visa à remover a sobrecarga de tomada de decisões projetuais na definição de redes de infraestrutura básica. O presente trabalho explora as raízes da produção em massa e seu efeito na produção de habitações, como também os incentivos financeiros e políticos que influenciam o processo de tomada de decisões de empresas privadas responsáveis pelo desenvolvimento de infraestrutura básica e construção das unidades habitacionais. Por fim, o trabalho analisa a influência que modelos de aprendizado de máquina podem ter nesse processo e os resultados dessa adoção.The process of building low-cost housing under the social housing scenario repeats dated standards that are the fruits of a mass-production mindset. The production process is directly linked to the capital accumulation model, and this process is reflected in the built space. Therefore, the evolution of housing of social interest in Brazil is the result of a model that interweaves a high housing deficit with resources coming from centralized governance and a private interest motivated by a recession in the construction industry. In this context, this work aims to explore the use of machine learning models in the decision making process that influences the development of housing projects of social interest in Brazil. Fundamentally, it is expected to use a data-driven process that allows the development of a framework for HIS development to be efficient and inexpensive, so it can be accomplished within the currently available resources and deliver a built environment that meets the needs of a local population. The research explores the roots of mass production and its effect on housing production, as well as the financial and political incentives that influence the decision-making process of private companies responsible for the development of basic infrastructure and construction of housing units. Finally, the research analyzes the influence that models of machine learning can have in this process and the results of its adoption.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Desenvolvimento UrbanoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessHabitação de interesse socialAprendizado de MáquinaInteligência artificialAprendizado de máquina e sua utilização no desenvolvimento de projeto de infraestrutura básica para conjuntos habitacionais de interesse socialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Bernardo Mendonça Severiano.pdfDISSERTAÇÃO Bernardo Mendonça Severiano.pdfapplication/pdf9139754https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38875/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Bernardo%20Mendon%c3%a7a%20Severiano.pdfc274c12cebad661097d4144e86a3a626MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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