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O doutorando da UM Sr. Hoi Ka In (4º a partir da esquerda) foi altamente elogiado por académicos pela sua investigação sobre um modelo de previsão da qualidade do ar

Criar um modelo rigoroso da variação das partículas ambientais respiráveis é muito importante, uma vez que estas partículas afectam a saúde humana e o próprio ambiente. O Sr. Hoi Ka In, doutorando da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FST) da Universidade de Macau (UM), desenvolveu os modelos estatísticos dinâmicos que são adaptáveis às mudanças do sistema da qualidade do ar e, entretanto, propôs os métodos que aperfeiçoam a eficácia e a robustez do modelo. Académicos da Universidade Nacional de Taiwan, da City University de Hong Kong, da Universidade de Aveiro e da UM elogiaram a sua investigação por representar um avanço do desenvolvimento neste campo.


A tese do Sr. Hoi, “Aperfeiçoamento da Eficácia e Robustez dos Modelos Estatísticos da Qualidade do Ar Baseados no Filtro de Kalman Através de uma Abordagem Bayesiana” apresenta uma série de modelos estatísticos dinâmicos baseados no filtro de Kalman para prever as concentrações médias diárias de PM10 registadas na estação de monitorização do ambiente da Taipa Grande. Normalmente, este tipo de previsões é efectuado pelo modelo da rede neural artificial (ANN), que é um famoso modelo estatístico utilizado neste campo. Contudo, Hoi e os seus supervisores, o Prof. Mok Kai Meng e o Prof. Yuen Ka Veng, consideraram que o algoritmo experimental do modelo ANN não é adaptável e que o presente sistema da qualidade do ar deveria sofrer alterações de vez em quando. Consequentemente, resolveram utilizar o filtro de Kalman para desenvolverem o modelo adaptável. Além disso, o primeiro aperfeiçoou a estimação dos parâmetros do ruído desconhecido destes modelos baseados no filtro de Kalman através de uma abordagem Bayesiana. Propôs também um algoritmo adaptável, seleccionando o modelo mais plausível de entre os modelos candidatos com base no equilíbrio entre a eficácia e a robustez do modelo. Verificou, finalmente, que o modelo optimizado é superior ao modelo ANN e que tal é devido à adaptabilidade do primeiro modelo. Conseguiu, assim, solucionar este problema impondo a adaptabilidade ao ANN com um filtro de Kalman.


O painel do júri, constituído por académicos da Universidade Nacional de Taiwan, da City University de Hong Kong, da Universidade de Aveiro e da UM, elogiou a investigação do Sr. Hoi por representar um avanço do desenvolvimento neste campo. Ficaram impressionados pelo facto de, para além de propor um modelo que é adaptável à mudança dinâmica do sistema da qualidade do ar, o Sr. Mr. Hoi ter igualmente aperfeiçoado a aplicação correcta do Filtro de Kalman e tornado o modelo da rede neural artificial não adaptável em modelo adaptável.


O Sr. Hoi obteve os seus graus de mestre e de doutor da UM e após a sua graduação permaneceu na UM para efectuar investigação. É especialista da criação de modelos estatísticos da qualidade do ar, e o modelo que desenvolveu foi posto em aplicação pelos Serviços de Meteorologia e Geofísica de Macau. No início deste ano, a tese de doutoramento do Sr. Hoi, que foi co-orientada pelo Prof. Mok Kai Meng, director do Colégio de Honra, e pelo Prof. Yuen Ka Veng, vice-director interino da FST, passou a defesa oral com a classificação máxima. Agradeceu à comissão de investigação da UM e ao Fundo para o Desenvolvimento das Ciências e Tecnologia pelo seu apoio financeiro. Disse, entretanto, que encontrou muitos escolhos ao longo dos seus estudos de doutoramento, mas que, felizmente, os seus dois professores lhe deram muitas ideias que o inspiraram grandemente. Gostaria de agradecer-lhes pela sua entusiástica orientação, inspiração e apoio.
O Prof. Mok fez notar que, se for um pensador diligente, um indivíduo acabará por descobrir alguma coisa de novo numa coisa vulgar. Acrescentou que, a fim de inspirar os estudantes, é muito importante encorajá-los a pensar de forma independente, a levantar questões, e a reflector sobre o que lhes dizem os livros e os seus professores.