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Titulo Otimização multiobjetivo para seleção de materiais de construção Subtítulo Autor ALEMILSON FABIANO SILVA Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Resumo A indústria da construção civil é um dos maiores contribuintes para as emissões de gases de efeito estufa (GEE) e consumo de recursos naturais. A seleção de materiais de construção é uma etapa crucial no ciclo de vida de uma edificação, impactando diretamente seu custo, desempenho energético e pegada de carbono. Este projeto propõe o desenvolvimento de um modelo de otimização multi-objetivo para a seleção de materiais de construção, visando o equilíbrio entre múltiplos critérios. Para isso, o projeto avaliará o desempenho de edificações em três cidades de climas distintos no Brasil (Belém-PA, Curitiba-PR e São Paulo-SP), utilizando dados climáticos atuais e projeções para o futuro (2080). Modelos de aprendizado de máquina (machine learning) serão desenvolvidos para prever rapidamente o impacto de cada material. Em seguida, será aplicado um algoritmo de otimização multi-objetivo que funciona de forma interativa: ele permite que o usuário final (como um arquiteto ou engenheiro) aponte suas prioridades - como preferir custos mais baixos ou maior eficiência energética. A partir dessas preferências, o sistema foca a busca em encontrar as melhores combinações de materiais. Os objetivos principais são minimizar os custos de construção e operação, reduzir a emissão de gases de efeito estufa e maximizar o conforto e a resiliência das edificações às variações do clima. Palavras-Chave Machine learning; Aprendizado de máquina; Multi-objective optimization; Otimização multiobjetivo; Regression; Thermal performance; Energy efficiency; Thermal load; Degree-hours; Energy simulation; Seleção de materiais de construção.