INTRODUÇÃO À REDES NEURAIS ARTIFICIAIS CONSCIENTES DE INCERTEZA PARA PREVISÃO DE VIDA ÚTIL REMANESCENTE DE SISTEMAS

INTRODUÇÃO: A Inteligência Artificial tem desempenhado um papel cada vez mais relevante no desenvolvimento de soluções voltadas à análise de dados, reconhecimento de padrões e apoio à tomada de decisões em diferentes áreas do conhecimento. Entretanto, muitos dos conceitos relacionados ao Machine Learning, à Regressão Linear, às Redes Neurais Artificiais, à estimativa da Vida Útil Remanescente (Remaining Useful Life – RUL) e às Redes Neurais Conscientes de Incerteza permanecem restritos ao meio acadêmico devido à linguagem técnica e à complexidade dos conteúdos. OBJETIVOS: Este trabalho teve como objetivo realizar um levantamento bibliográfico sobre essas técnicas e desenvolver materiais de divulgação científica capazes de tornar esses conhecimentos mais acessíveis por meio de white papers, apresentações em slides e publicações em redes sociais. MATERIAIS E MÉTODO: A pesquisa foi desenvolvida a partir da seleção, leitura e análise crítica de livros e artigos científicos de referência, seguida da elaboração de três white papers sobre Machine Learning, Regressão Linear e Redes Neurais Artificiais, contemplando também conceitos de RUL e Redes Neurais Conscientes de Incerteza. Os materiais foram diagramados na plataforma Canva e posteriormente adaptados para apresentações em slides, publicadas no perfil pessoal da autora na plataforma LinkedIn. RESULTADOS: Como resultado, foram produzidos materiais organizados em linguagem técnico-científica acessível, reunindo os principais conceitos e aplicações dos temas estudados. As publicações realizadas possibilitaram compartilhar os conteúdos com um público externo ao ambiente acadêmico, evidenciando o potencial das redes sociais como ferramenta de divulgação científica, embora o alcance e o engajamento obtidos tenham sido modestos. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Conclui-se que a produção de materiais de divulgação científica constitui uma estratégia relevante para aproximar a sociedade de temas relacionados à Inteligência Artificial, além de contribuir para o desenvolvimento de competências em pesquisa, comunicação científica e busca bibliográfica. Os resultados também indicam a importância de aperfeiçoar as estratégias de divulgação em plataformas digitais, ampliando o alcance e o impacto da comunicação científica.

PALAVRAS-CHAVE: Inteligência Artificial; Machine Learning; Redes Neurais Artificiais; Divulgação científica; Vida Útil Remanescente.