Análises de estabilidade de taludes em Python/Hyrcan com aplicação de regressão polinomial evolucionária para reprodução do fator de segurança

Abstract

A estabilidade de taludes é um tema de grande relevância na engenharia geotécnica, sendo tradicionalmente avaliada por meio dos Métodos de Equilíbrio Limite para determinação do fator de segurança (FS). Nos últimos anos, técnicas de aprendizado de máquina têm sido empregadas para estimar esse parâmetro de forma mais eficiente, porém muitas delas apresentam caráter caixa-preta, dificultando a interpretação dos resultados. Nesse contexto, este trabalho avaliou a aplicação da Regressão Polinomial Evolucionária, do inglês Evolutionary Polynomial Regression (EPR), na reprodução do FS de taludes, buscando aliar precisão preditiva e interpretabilidade matemática. Para isso, foi desenvolvido um banco de dados com 7.350 cenários, obtidos a partir de automatização implementada em Python, considerando diferentes condições geométricas e geotécnicas dos taludes. O algoritmo MODEGA-SD, que implementa EPR baseada em sensitividade, foi utilizado neste trabalho. O desempenho dos modelos obtidos foi avaliado por métricas estatísticas de regressão e classificação. Os resultados demonstraram que a EPR foi capaz de reproduzir satisfatoriamente os fatores de segurança, gerando equações explícitas com boa capacidade preditiva e potencial de aplicação prática, destacando-se como uma alternativa promissora aos modelos convencionais de aprendizado de máquina na análise de estabilidade de taludes.