Uso de modelos de Machine Learning para aprimoramento de um protótipo Off-Road (BAJA).

Resumo

O Projeto BAJA SAE (Society of Automotive Engineers) é um desafio lançado aos estudantes de engenharia que oferece a chance de aplicar na prática os conhecimentos adquiridos em sala de aula, pois possibilita uma relação entre os futuros engenheiros com profissionais da área, ao participar do Projeto Baja SAE, o aluno se envolve com um caso real de desenvolvimento de projeto, desde a concepção, projeto detalhado, até a construção de um pequeno veículo para uso fora de estrada, respeitando as normas da SAE Brasil para competições entre os veículos do tipo Mini Baja (SHIGLEY, 2005; ASMAR, 2010). O objetivo do trabalho foi desenvolver, testar e aprimorar modelos baseados em Machine Learning para que possam fornecer parâmetros importantes para o protótipo do veículo da equipe, além de realizar a predição de possíveis colocações que a equipe alcançará com a ficha técnica do projeto, altura, peso, distância entre-eixos etc. Tendo em vista uma análise de falha dos resultados alcançados nas provas dinâmicas na última competição nacional (Baja SAE Brasil, 2024), foi observado que um dos déficits do projeto é a ausência de dados comparativos entre as diferentes equipes que também participam da competição. O desenvolvimento do trabalho se deu primeiramente através de pesquisas na área(AKINSOLA, 2017), tratamento do banco de dados de edições anteriores da etapa nacional e após isso, iniciou-se a fase de desenvolvimento do modelo, o qual foi utilizado o ambiente virtual Google colab, que usa a versão do Python 3, além das bibliotecas: Scikit-learn, Pandas, Matplotlib e Numpy que fornecem respectivamente: algoritmos para ML(Scikit-learn use guide, 2024), gerenciamento das tabelas, geração de gráficos e operações com arrays. Até o presente momento, o projeto encontra-se em fase final, o qual foi obtido uma acurácia de 70% em algumas previsões, restando apenas a realização de mais testes para encontrar parâmetros que forneçam uma maior precisão ao algoritmo. Sendo assim, espera-se que o projeto esteja concluído e validado até a 30º competição Baja SAE Brasil – Etapa Nacional, que ocorrerá em março de 2025, oferecendo informações valiosas acerca do veículo atual, possibilitando futuras melhorias ao projeto, visando uma maior competitividade nas próximas edições do evento.