[pt] A indústria da borracha sintética tem grande importância e está presente no cotidiano da sociedade mundial. A borracha de butadieno ou polibutadieno é um dos polímeros mais utilizados neste campo, principalmente na produção de pneus. Portanto, o controle das condições operacionais e das propriedades finais do polímero formado são pontos importantes a serem estudados, pois são um desafio para a indústria. Assim, o presente trabalho tem como foco simular a polimerização em solução de polibutadieno utilizando o software Aspen Plus, onde foram utilizados 1,3-butadieno, tetracloreto de titânio, trietilalumínio e hexano como monômero, catalisador, cocatalisador e solvente, respectivamente. Nesta parte do trabalho, obtiveram-se gráficos de distribuição de massa molar que apresentaram propriedades semelhantes aos polibutadienos comerciais e alguns polibutadienos sintetizados em escala de bancada encontrados na literatura. Além disso, em uma segunda parte do trabalho, estuda-se e explica-se a técnica de distribuição instantânea e como foi gerada uma base de dados para um modelo de aprendizagem de máquina chamado de XGBoost, onde pontos dos gráficos da MMD (molar mass distribution) do polímero serviram como entrada do modelo a fim de prever as constantes cinéticas da polimerização. Ambos os estudos e simulações mostram que três e quatro sítios de catalisadores ativos são capazes de sintetizar polímeros com propriedades semelhantes aos polibutadienos comerciais e em escala de bancada. / [en] The synthetic rubber industry is of great importance and is present in the daily life of world society. Butadiene rubber or polybutadiene is one of the most used polymers in this field, mainly in the production of tires. Therefore, controlling the operating conditions and the final properties of the polymer formed are important points to be studied, as they are a challenge for the industry. Thus, the present work focuses on simulating the polymerization in solution of polybutadiene using the Aspen Plus software, where 1,3-butadiene, titanium tetrachloride, triethylaluminum and hexane were used as monomer, catalyst, cocatalyst and solvent, respectively. From the work, molar mass distribution graphs were obtained that showed properties similar to commercial polybutadienes and some polybutadienes synthesized on a bench scale found in the literature. Furthermore, in a second part of the work, the instant distribution technique is studied and explained and how a database was generated for a machine learning model called XGBoost, where points from the MMD (molar mass distribution) graphs of the polymer served as input to the model in order to predict the kinetic constants of polymerization. Both studies and simulations show that three and four sites of active catalysts are able to synthesize polymers with properties similar to commercial and bench-scale polybutadienes.

[pt] Este trabalho propõe um método para hierarquizar a contribuição de diferentes estratégias para conter a evolução da pandemia de COVID-19 em diferentes estados do Brasil, nos períodos pré- e pós-vacinação. O método proposto incluiu o aprendizado automático de modelos de regressão utilizando o algoritmo de aprendizado de máquina XGBoost, e aplicou a teoria dos jogos cooperativos de Shapley para quantificar a contribuição das características analisadas para a variável-alvo. Para interpretar o modelo globalmente, foi usado o SHapley Additive exPlanations (SHAP), que é um algoritmo baseado na teoria de Shapley. Os resultados de avaliação do método apontaram a sua eficácia para quantificar a contribuição de cada variável de forma robusta, e revelam que os percentuais de cobertura vacinal de primeira e segunda dose, além do fechamento das escolas, foram as medidas que tiveram maior contribuição na evolução do número de casos e óbitos por COVID-19. A ponderação das variáveis pode ajudar os atores responsáveis na elaboração de políticas públicas para minimizar os efeitos socioeconômicos em suas regiões, dado que o Brasil é um país que possui extrema desigualdade social. / [en] This work proposes a method to rank the contribution of different strategies to contain the evolution of the COVID-19 pandemic in different states of Brazil, in the pre- and post-vaccination periods. The proposed method included the automatic learning of regression models using the XGBoost machine learning algorithm, and applied Shapley s cooperative game theory to quantify the contribution of the analyzed characteristics to the target variable. To interpret the model globally, the SHapley Additive exPlanations (SHAP) was used, which is an algorithm based on Shapley s theory. The evaluation results point to its efficacy to quantify the contribution of each variable in a robust way, and reveal that the percentages of first and second dose vaccination coverage, in addition to the closing of schools, were the measures that had the greatest contribution in the evolution of the number of cases and deaths due to COVID-19. The weighting of variables can help the actors responsible in the elaboration of public policies to minimize the socioeconomic effects in their regions, since Brazil is a country that has extreme social inequality.

[pt] Somente no século XXI, o mundo enfrentou os impactos devastadores de três doenças respiratórias agudas: a Síndrome Respiratória do Oriente Médio(MERS), a Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS) e a COVID-19, que evoluiu para uma pandemia. Essas doenças não apenas causaram um grande número de mortes, mas também prejudicaram a economia das regiões afetadas. Em particular, os países da região da América Latina e Caribe (LAC)enfrentaram desafios adicionais, devido a maiores desigualdades sociais, acesso limitado a serviços de saúde e condições de vida precárias. Portanto, é imperativo compreender os efeitos das ações de mitigação para orientar as ações no sentido de mitigar os impactos sanitários e socioeconômicos, se (ou quando)surgirem novas doenças respiratórias agudas, especialmente nestes países. Foi realizado um estudo retrospectivo para modelar a dinâmica da variação da mortalidade por COVID-19 em países da LAC e analisar sua associação com estratégias de vacinação, medidas de contenção, restrições de mobilidade e fatores socioeconômicos. A metodologia do estudo aplicou técnicas de clustering que revelaram dois agrupamentos distintos com base em características socio-demográficas, seguidos pela aplicação do XGBoost para modelar a dinâmica de variação de mortes nos países de cada cluster, ao longo do tempo. Por fim, foi aplicada a técnica de SHAP Values para compreender as associações entre mortalidade e fatores como vacinação, medidas de contenção e restrições de mobilidade. Além disso, foi realizado um painel com especialistas para avaliar a relevância e efetividade dos resultados encontrados. O estudo fornece evidências de que o suporte econômico e a conclusão do esquema de vacinação foram especialmente relevantes para reduzir a mortalidade por COVID-19.Foi possível detectar dois grupos distintos de países, onde um grupo pode ter características de maior vulnerabilidade do que o outro grupo. As intervenções mais importantes para entender a mortalidade por COVID-19 variaram em dois períodos distintos da pandemia: pré-vacinação e pós-vacinação. No período pré-vacinação, as medidas de contenção foram as intervenções mais importantes para a mortalidade nos países menos vulneráveis, enquanto para os países mais vulneráveis, foram as variações na mobilidade populacional. No período pós-vacinação, a cobertura vacinal foi a intervenção mais importante para a mortalidade nos países menos vulneráveis, enquanto os países mais vulneráveis foram mais impactados pelas medidas de contenção. / [en] In the 21st century alone, the world has faced the devastating impacts of three acute respiratory diseases: Middle East Respiratory Syndrome (MERS), Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), and COVID-19, which evolved into a pandemic. These diseases have not only caused a large number of deaths but have also damaged the economies of the affected regions. In particular, countries in the Latin American and Caribbean (LAC) region have faced additional challenges due to greater social inequalities, limited access to health services, and precarious living conditions. Therefore, it is imperative to understand the effects of mitigation actions to guide actions to mitigate the health and socioeconomic impacts if (or when) new acute respiratory diseases emerge, especially in these countries. A retrospective study was conducted to model the dynamics of variation in COVID-19 mortality in LAC countries and analyze its association with vaccination strategies, containment measures, mobility restrictions, and socioeconomic factors. The study methodology applied clustering techniques that revealed two distinct clusters based on sociodemographic characteristics, followed by the application of XGBoost to model the dynamics of variation in deaths in the countries of each cluster, over time. Finally, the SHAP Values technique was applied to understand the associations between mortality and factors such as vaccination, containment measures and mobility restrictions. In addition, a panel of experts was held to assess the relevance and effectiveness of the results found. The study provides evidence that economic support and the completion of the vaccination scheme were especially relevant in reducing COVID-19 mortality. It was possible to detect two distinct groups of countries, where one group may have characteristics of greater vulnerability than the other group. The most important interventions for understanding COVID-19 mortality varied in two distinct periods of the pandemic: pre-vaccination and post-vaccination. In the pre-vaccination period, containment measures were the most important interventions for mortality in the least vulnerable countries, while for the most vulnerable countries, they were variations in population mobility. In the post-vaccination period, vaccination coverage was the most important intervention for mortality in the least vulnerable countries, while the most vulnerable countries were more impacted by containment measures.

[pt] Esta dissertação apresenta uma abordagem baseada em dados para o problema de predição de desastres recorrentes em países em desenvolvimento. Métodos de aprendizado de máquina supervisionado são usados para treinar classificadores que visam prever se uma família seria afetada por ameaças climáticas recorrentes (um classificador é treinado para cada perigo natural). A abordagem desenvolvida é válida para perigos naturais recorrentes que afetam um país e permite que os gerentes de risco de desastres direcionem suas operações com mais conhecimento. Além disso, a avaliação preditiva permite que os gerentes entendam os impulsionadores dessas previsões, levando à formulação proativa de políticas e planejamento de operações para mitigar riscos e preparar comunidades para desastres recorrentes. A metodologia proposta foi aplicada ao estudo de caso do Peru, onde foram treinados classificadores para ondas de frio, inundações e deslizamentos de terra. No caso das ondas de frio, o classificador tem 73,82% de precisão. A pesquisa descobriu que famílias pobres em áreas rurais são vulneráveis a desastres relacionados a ondas de frio e precisam de intervenção humanitária proativa. Famílias vulneráveis têm infraestrutura urbana precária, incluindo trilhas, caminhos, postes de iluminação e redes de água e drenagem. O papel do seguro saúde, estado de saúde e educação é menor. Domicílios com membros doentes levam a maiores probabilidades de serem afetados por ondas de frio. Maior realização educacional do chefe da família está associada a uma menor probabilidade de ser afetado por ondas de frio. No caso das inundações, o classificador tem 82.57% de precisão. Certas condições urbanas podem tornar as famílias rurais mais suscetíveis a inundações, como acesso à água potável, postes de iluminação e redes de drenagem. Possuir um computador ou laptop diminui a probabilidade de ser afetado por inundações, enquanto possuir uma bicicleta e ser chefiado por indivíduos casados aumenta. Inundações são mais comuns em assentamentos urbanos menos desenvolvidos do que em famílias rurais isoladas. No caso dos deslizamentos de terra, o classificador tem 88.85% de precisão, e é segue uma lógica diferente do das inundações. A importância na previsão é mais uniformemente distribuída entre as características consideradas no aprendizado do classificador. Assim, o impacto de um recurso individual na previsão é pequeno. A riqueza a longo prazo parece ser mais crítica: a probabilidade de ser afetado por um deslizamento é menor para famílias com certos aparelhos e materiais domésticos de construção. Comunidades rurais são mais afetadas por deslizamentos, especialmente aquelas localizadas em altitudes mais elevadas e maiores distâncias das cidades e mercados. O impacto marginal médio da altitude é não linear. Os classificadores fornecem um método inteligente baseado em dados que economiza recursos garantindo precisão. Além disso, a pesquisa fornece diretrizes para abordar a eficiência na distribuição da ajuda, como formulações de localização da instalação e roteamento de veículos. Os resultados da pesquisa têm várias implicações gerenciais, então os autores convocam à ação gestores de risco de desastres e outros interessados relevantes. Desastres recorrentes desafiam toda a humanidade. / [en] This dissertation presents a data-driven approach to the problem of predicting recurrent disasters in developing countries. Supervised machine learning methods are used to train classifiers that aim to predict whether a household would be affected by recurrent climate threats (one classifier is trained for each natural hazard). The approach developed is valid for recurrent natural hazards affecting a country and allows disaster risk managers to target their operations with more knowledge. In addition, predictive assessment allows managers to understand the drivers of these predictions, leading to proactive policy formulation and operations planning to mitigate risks and prepare communities for recurring disasters. The proposed methodology was applied to the case study of Peru, where classifiers were trained for cold waves, floods, and landslides. In the case of cold waves, the classifier was 73.82% accurate. The research found that low-income families in rural areas are vulnerable to cold wave related disasters and need proactive humanitarian intervention. Vulnerable families have poor urban infrastructure, including footpaths, roads, lampposts, and water and drainage networks. The role of health insurance, health status, and education is minor. Households with sick members are more likely to be affected by cold waves. Higher educational attainment of the head of the household is associated with a lower probability of being affected by cold snaps.In the case of flooding, the classifier is 82.57% accurate. Certain urban conditions, such as access to drinking water, lampposts, and drainage networks, can make rural households more susceptible to flooding. Owning a computer or laptop decreases the likelihood of being affected by flooding while owning a bicycle and being headed by married individuals increases it. Flooding is more common in less developed urban settlements than isolated rural families.In the case of landslides, the classifier is 88.85% accurate and follows a different logic than that of floods. The importance of the prediction is more evenly distributed among the features considered when learning the classifier. Thus, the impact of an individual feature on the prediction is small. Long-term wealth is more critical: the probability of being affected by a landslide is lower for families with specific appliances and household building materials. Rural communities are more affected by landslides, especially those located at higher altitudes and greater distances from cities and markets. The average marginal impact of altitude is non-linear.The classifiers provide an intelligent data-driven method that saves resources by ensuring accuracy. In addition, the research provides guidelines for addressing efficiency in aid distribution, such as facility location formulations and vehicle routing.The research results have several managerial implications, so the authors call for action from disaster risk managers and other relevant stakeholders. Recurrent disasters challenge all of humanity.