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O sensoriamento de queimadas a partir de notícias da web é um trabalho desenvolvido pelos acadêmicos Thábata Amaral e Marcos Nesso, que utiliza técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial para aprender sensores da web. Como resultado, é possível identificar de forma automática a ocorrência de queimadas e seus efeitos na sociedade. Em especial, foi analisado o impacto do websensor de queimadas na taxa de internação de crianças com problemas respiratórios (SUS – MS). O trabalho foi apresentado na 23a. Edição do Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP.

Mais detalhes: http://gepic.ufms.br/downloads/poster-websensors-queimadas.pdf