Título: Simplifique o título para focar em “IA Generativa e Monitoramento de Gases no Sudeste Brasileiro” e melhorar o impacto visual. Gráficos: Amplie os dois gráficos de resultados (SO2 e NOx) e torne as legendas mais nítidas e legíveis para facilitar a interpretação. Introdução e Conclusão: Substitua os parágrafos densos por listas de bullet points (máximo quatro a cinco por seção) para destacar os pontos-chave de forma rápida. Metodologia: Simplifique o diagrama de fluxo; destaque apenas as etapas essenciais: Coleta de Dados, Análise e Uso da IA Generativa. Resultados e Discussão: Use bullet points para apresentar as concentrações (ex: “SO2 e CO abaixo dos limites”) e os desafios de O3 e MP2.5. IA no Fluxo: Seja mais explícito sobre a contribuição do ChatGPT/Copilot: O que a IA gerou ou processou nos dados?
Muito obrigada pelas sugestões sobre o banner. Fico feliz pelo seu interesse e por ter dedicado tempo para analisar o material com atenção.
Só queria avisar que o banner já foi enviado à organização do evento e, conforme as regras do seminário, não é possível fazer alterações ou reenviar neste momento. Mesmo assim, suas observações são muito importantes e vou levá-las em conta para futuras apresentações e publicações da pesquisa.
Sobre a sua pergunta sobre o uso da IA generativa, posso explicar que ferramentas como o ChatGPT e o Copilot ajudaram bastante em várias partes do trabalho. Elas foram usadas principalmente para:
Ler e interpretar relatórios técnicos do INEA e da CETESB, que às vezes usam uma linguagem mais difícil de entender.
Criar comandos ( prompts detalhados) com objetivo, expectativa, fonte e contexto ajudaram a comparar os dados dos poluentes com os limites legais definidos pela Resolução CONAMA nº 491/2018.
Organizar os dados e gerar gráficos e resumos de forma automática.
Identificar padrões e tendências ao longo dos anos por conta da grande quantidade de dados como nos estudos propostos analisando diferentes anos, o que ajudou na análise dos resultados.
Essas ferramentas facilitaram muito o trabalho, principalmente por conta da grande quantidade de dados e da dificuldade de acesso a algumas informações nos relatórios públicos.
Mais uma vez, agradeço pelas contribuições!
Título: Simplifique o título para focar em “IA Generativa e Monitoramento de Gases no Sudeste Brasileiro” e melhorar o impacto visual.
Gráficos: Amplie os dois gráficos de resultados (SO2 e NOx) e torne as legendas mais nítidas e legíveis para facilitar a interpretação.
Introdução e Conclusão: Substitua os parágrafos densos por listas de bullet points (máximo quatro a cinco por seção) para destacar os pontos-chave de forma rápida.
Metodologia: Simplifique o diagrama de fluxo; destaque apenas as etapas essenciais: Coleta de Dados, Análise e Uso da IA Generativa.
Resultados e Discussão: Use bullet points para apresentar as concentrações (ex: “SO2 e CO abaixo dos limites”) e os desafios de O3 e MP2.5.
IA no Fluxo: Seja mais explícito sobre a contribuição do ChatGPT/Copilot: O que a IA gerou ou processou nos dados?
Olá MARCOS,
Muito obrigada pelas sugestões sobre o banner. Fico feliz pelo seu interesse e por ter dedicado tempo para analisar o material com atenção.
Só queria avisar que o banner já foi enviado à organização do evento e, conforme as regras do seminário, não é possível fazer alterações ou reenviar neste momento. Mesmo assim, suas observações são muito importantes e vou levá-las em conta para futuras apresentações e publicações da pesquisa.
Sobre a sua pergunta sobre o uso da IA generativa, posso explicar que ferramentas como o ChatGPT e o Copilot ajudaram bastante em várias partes do trabalho. Elas foram usadas principalmente para:
Ler e interpretar relatórios técnicos do INEA e da CETESB, que às vezes usam uma linguagem mais difícil de entender.
Criar comandos ( prompts detalhados) com objetivo, expectativa, fonte e contexto ajudaram a comparar os dados dos poluentes com os limites legais definidos pela Resolução CONAMA nº 491/2018.
Organizar os dados e gerar gráficos e resumos de forma automática.
Identificar padrões e tendências ao longo dos anos por conta da grande quantidade de dados como nos estudos propostos analisando diferentes anos, o que ajudou na análise dos resultados.
Essas ferramentas facilitaram muito o trabalho, principalmente por conta da grande quantidade de dados e da dificuldade de acesso a algumas informações nos relatórios públicos.
Mais uma vez, agradeço pelas contribuições!