LSTM e Transformers para previsão de temperatura
um estudo de caso em Rivera, Uruguai
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2026.012.01.0302Keywords:
Trocadores de Calor Solo-Ar, Inteligência Artificial, LSTM, Transformers, Previsão de TemperaturasAbstract
A energia geotérmica superficial é uma fonte promissora de energia renovável, oferecendo soluções sustentáveis para o aquecimento e o resfriamento de edificações. Os trocadores de calor solo-ar (TCSA) exemplificam essa aplicação ao conectar sistemas de ventilação a dutos subterrâneos, reduzindo o consumo energético com climatização. No entanto, a avaliação de sua eficiência requer a análise de séries temporais das temperaturas do ar e do solo, que podem ser modeladas por técnicas matemáticas e inteligência artificial. Com os avanços da aprendizagem profunda, modelos como Long Short-Term Memory (LSTM) e Transformers têm se destacado na modelagem e previsão de dependências temporais. Este estudo investiga o comportamento das temperaturas do ar e do solo em Rivera, Uruguai, utilizando dados coletados entre julho de 2023 e abril de 2024 por um sistema de monitoramento remoto instalado na Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC). Vale ressaltar que o modelo LSTM se destacou nos resultados obtidos, apresentando uma Raiz do Erro Médio Quadrático (RMSE) de 0,27, o que indica alta capacidade preditiva e menor erro nas previsões.
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