Defesa de Mestrado de Lucas Bandeira

Defesa de Mestrado de Lucas Bandeira

Amanhã, dia 13/09/2023, às 9h da manhã, o aluno de mestrado Lucas Bandeira, sob orientação de Gustavo Dalpian e coorientação de James Almeida, fará a sua defesa de mestrado.

A pesquisa de Lucas possui o título

Usando Processamento De Linguagem Natural Para Extrair Informação Sobre Reação De Redução De CO2/CO Da Literatura Científica

Para acompanhar a defesa ao vivo você pode acessar este link – https://cuboulder.zoom.us/j/7499486552

Resumo do trabalho:

Nos últimos 70 anos, as emissões de CO2 na atmosfera terrestre aumentaram drasticamente, elevando a temperatura do planeta em 1◦ C. Modelos climáticos projetam que essa elevação pode ainda atigir 2,1 à 2,5◦ C até 2100. Uma alternativa para mitigar esse problema com a conversão de dióxido de carbono em compostos que possam ser utilizados como matéria-prima química e combustíveis, criando um ciclo fechado de CO2 . No entanto, esse processo deve ser mediado por um catalisador que seja estável, seletivo, ativo e facilmente acessível para ser economicamente viável. É compreensível e desejável, portanto, que o tema reação de redução de CO2 (CO2 RR, do inglês CO2 reduction reaction) venha sendo abordado por diversos grupos de pesquisa, com mais de 16.000 artigos já publicados. No entanto, o grande volume dessa literatura dificulta uma revisão manual e abrangente de estruturas e métodos utilizados. Para contornar essa dificuldade, aplicamos técnicas de mineração de texto, utilizando processamento de linguagem natural (NLP, do inglês natural language processing), para analisar os dados já publicados sobre redução de CO2 na literatura científica. Criamos um código para processar e separar as frases de acordo com as seções de onde foram extraídas. Com essas amostras, criamos um modelo para classificar novas frases ou frases não identificadas em “resumo”, “introdução”, “metodologia”, “resultados e discussão” e “conclusões”. Em seguida, usamos o texto limpo para gerar modelos de word embeddings e avaliamos sua qualidade com base em sua capacidade de agrupar termos comuns na literatura sobre CO2 RR. Finalmente, utilizamos expressões regulares para extrair informações dos documentos no nosso corpus. As analises realizadas revelaram a emegência de materiais como perovskitas de césio-chumbo-bromo e oxihaletos de bismuto, que recentemente vêm sendo empregados para CO2 RR, e identificou catalisadores a base de bismuto como os mateis seletivos para a produção de HCOOH⁻ . Ademais, também foram coletadas informações sobre elementos em catalisadores para CO2 RR, relação entre eles e a distribuição de produtos, além dos principais elétrolitos empregados na redução eletroquímica de CO2 (CO2 ER, do inglês CO2 electrochemical reduction). Nossas análises e descobertas podem servir como base para futuras investigações na área de reação de redução de CO2 , oferecendo insights para os materiais e condições mais promissores a serem utilizados em pesquisas futuras, além de ilustrar o poder de métodos de processamento de linguagem natural na área de ciências de materiais e química.

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