Projete um algoritmo, em passos, que use ajuste por polinômio de 2º grau para modelar a descarga da bateria de…

Questão

Projete um algoritmo, em passos, que use ajuste por polinômio de 2º grau para modelar a descarga da bateria de um drone em função da massa transportada (m) e da distância percorrida (d). Descreva também como validaria esse modelo com dados experimentais.

✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.

Resposta esperada

Resposta modelo (passos): 1) Definir variáveis de saída e entrada: D = descarga (%) ou tempo até descarga, variáveis m (kg) e d (km). 2) Escolher forma polinomial quadrática bidimensional: por exemplo D(m,d) = a m^2 + b d^2 + c m d + e m + f d + g (parâmetros a..g). 3) Planejar coleta de dados controlada variando sistematicamente m e d, registrando múltiplas réplicas e condições ambientais. 4) Executar experimentos, registrar D para cada par (m,d) e armazenar em planilha ou CSV. 5) Ajustar o modelo por mínimos quadrados (por exemplo em Python/scikit-learn ou em planilha com regressão), estimando parâmetros e intervalos de confiança. 6) Avaliar qualidade do ajuste: calcular R², RMSE e analisar resíduos (ausência de padrões indicará adequação do modelo quadrático). 7) Validar com conjunto de dados independente (cross-validation ou separar treino/teste) e comparar previsões com medições reais. 8) Se necessário, simplificar ou estender o modelo (por exemplo testar termos lineares apenas ou incluir variáveis ambientais) e repetir validação. Critérios de aceitação: R² elevado, resíduos sem padrão sistemático, previsões dentro de margem aceitável (ex.: erro médio relativo < 10%). Implementação prática: automatizar entradas/saídas na planilha ou script, gerar gráficos de superfície e curvas de nível para interpretar influência de m e d.

Explicação

A resposta apresenta um procedimento claro e estruturado para modelar a descarga da bateria de um drone, utilizando um polinômio de 2º grau, o que é apropriado para capturar a relação não linear entre as variáveis. Além disso, inclui etapas de validação que garantem a confiabilidade do modelo, como a avaliação da qualidade do ajuste e a comparação com dados independentes. Essa abordagem sistemática permite não apenas a construção do modelo, mas também a sua verificação e aprimoramento, essencial em contextos experimentais.

Raio-X da questão

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