Comparação De Modelos Clássicos E Quânticos De NLP Para Classificação De Acidentes Envolvendo Hidrogênio

O gás hidrogênio é uma das novas tecnologias que buscam revolucionar a indústria energética, conforme seu uso se torna cada vez mais comum, é importante estar ciente dos possíveis perigos que um gás extremamente inflamável como o hidrogênio pode causar para o meio ambiente e população caso ocorra um acidente durante seu manuseio ou armazenamento. Inúmeros acidentes históricos comprovam os danos que um incêndio ou explosão causados pelo hidrogênio podem causar. Esse artigo procura explorar meios de analisar o grande volume de relatórios documentando acidentes com hidrogênio e extrair de forma ágil informações que sejam relevantes para a prevenção de acidentes. Através de modelos clássicos e quânticos de Natural Language Processing (NLP), tentamos treinar modelos que consigam classificar possíveis danos ambientais baseando-se em descrições de acidentes com hidrogênio, utilizando como base de treinamento a Base de Dados de Incidentes e Acidentes com Hidrogênio (HIAD).