Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS)
type: channel
publisher: Sociedade Brasileira de Computação
language: pt-BR
publication name: Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS)
issn: 0000-0000
items: Prefácio e Organização
items: Investigando uma abordagem baseada em aprendizado em contexto para geração de consultas SPARQL
items: Aprendizado de Máquina para Predição de Sequelas de Pacientes Com Diagnóstico de COVID-19
items: Proposta de Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Integração Semântica entre OpenStreetMap e ET-EDGV
items: Comparação de Frameworks de AutoML: Desempenho e Seleção de Modelos
items: Inteligência Artificial como Ferramenta de Aprendizagem na Educação Básica: Relato de Experiência
items: Um Mapeamento Sistemático de Soluções para o Combate à Desordem do Colapso das Colônias
items: AI, Emotions, and Interaction: A Social Matching System with ChatGPT-Based Conversational Agents
items: Problemas e alternativas ao uso da base KDDCUP’99, para classificação de ataques em redes IP
items: Flexible Deliberation Costs via Inversely Proportional Decay in the Option-Critic Architecture
items: Proposta de Arcabouço Teórico para a Avaliação Sistemática de Modelos de Linguagem Quantizados
items: Codecs de Vídeo Tradicionais vs. Neurais: Uma Análise de Eficiência e Qualidade utilizando PSNR e outras métricas
items: Um Framework Explicável para Predições Clínicas: Integração de Raciocínio Baseado em Casos, Clustering e Contrafactuais
items: Análise do Impacto da Precisão de Quantização no Decodificador de Hyperprior do SSF
items: IAGens no Ensino de LP na Educação Básica: Protocolo de Pesquisa para uma Revisão Sistemática de Literatura com base em uma Busca Exploratória
items: Vision Transformers para a Classificação de Cianobactérias a partir de Imagens
items: Impacto do Ajuste Fino na Redução de Dimensionalidade para Reconhecimento Multimodal de Emoções na Fala
items: Uma Aplicação Baseada em Árvores de Vocabulário para Mineração de Opinião
items: Detecção Automática de Fake News: Um Relato Agrupado de Dois Mapeamentos Sistemáticos Terciários
items: Improving Public Procurement Collusion Detection With Graph-based Machine Learning Methodologies
items: Agente conversacional baseado em inteligência artificial generativa aplicado ao setor financeiro
items: From Conceptual to Logical Schema: An LLM-based Approach
items: Análise de Técnicas de Machine Learning para Detecção de Vulnerabilidades em Contratos Inteligentes
items: Machine Learning-based Classification of Portuguese News Articles on Public Procurement Fraud
items: Exploring the Impact of Quantization on LLM Security Against Prompt Injection
items: Detecção da Fala Característica da Doença de Alzheimer Utilizando uma Abordagem Agnóstica de Idioma
items: Previsão Futura de Séries Temporais Meteorológicas no Cais do Porto de Porto Alegre Usando Aprendizado Profundo com Redes Neurais LSTM
items: Combate à Falsificação Digital: Um Modelo de Detecção de Imagens DeepFake com Aprendizado Profundo
items: Transferência de Conhecimento em Sistemas Multiagentes: Uma Análise no Nível de Agentes, Organizações e Sociedades
items: QuickML Creator: Uma ferramenta para integração de redes neurais em aplicações web
items: Avaliação do Desempenho de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição da Mortalidade por Sepse em Diferentes Bancos de Dados
items: Análise comparativa de modelos ANN, TabNet e FT-Transformer na classificação de transtornos neuropsiquiátricos específicos utilizando sinais de EEG
items: The Impact of Image Input Size on the Efficiency and Suitability of Deep Learning Models in Diabetic Retinopathy
items: Previsão de Surtos de Dengue em Nível de Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) no Brasil: Uma Abordagem Integrada e Explicável
items: Detection of cardiac arrhythmias using RNA-MLP with PSO
items: Reconhecimento de Padrões em Atendimentos do SUS no RS
items: Exploração Visual e Computacional de Dados Clínicos para Monitoramento de Indicadores Cardiovasculares
items: Revealing Token-Level Importance in Conditional Molecular Design Through Kullback–Leibler Divergence
items: Previsão do Risco de Nevoeiro com Aprendizado Profundo: Estudo de Caso no Cais do Porto de Porto Alegre
items: Seleção de amostras baseada em transfer learning e autoaprendizagem para tarefas zero-shot
items: Automated Chromosome Classification for Karyotype Construction Using Deep Learning
items: Perfis de Resistência Antimicrobiana em um ambiente de UTI: Identificação por Regras de Associação
items: Detection of Vehicle Purchases in Various Invoices using Large-Scale Language Models
items: Evaluation of 3D Convolutional Neural Networks on Isolated Brazilian Sign Language Recognition
items: Modelos Quantizados para Question Answering em Português Brasileiro: Um Estudo Experimental com Retrieval-Augmented Generation
items: A cluster-based iterative search approach over HNSW
items: Discursos de Ódio e Notícias Falsas: Estudo preliminar da coocorrência entre esses fenômenos em textos em português
items: MARVA: Modular Architecture for Robust Visual Agents
items: Análise de Métodos de Ensemble Learning para Detecção de Spam
items: Estudo preliminar da integração de Inteligências Artificiais Generativas para geração de relatórios de conformidade em segurança cibernética
items: Análise Multitemporal do Desmatamento por CNNs na Região Tocantina a partir de Imagens Sentinel-2
items: Abordagem Híbrida Baseada em Clusterização e Classificação para Otimizar a Previsão de Risco de Crédito
items: Recomendações Contextuais em Sistemas Inteligentes de Música: Proposta para Otimizar Engajamento e Satisfação no Spotify
items: Predictive Model Prototype for Flooding in Caxias do Sul
items: Uso de Inteligência Artificial em Dashboards com Mapas de Calor para Monitoramento de Áreas de Coleta do HIV PrEP/PEP
items: Análise de Correlação Cruzada entre Emoções de Notícias e Preços de Ações com Grandes Modelos de Linguagem
items: SoYolo: Detecção automática de vagens e grãos de soja
items: Um LLM com RAG para as Normativas Institucionais da UDESC
items: Protótipo de Dashboard para mostrar explicações contrafactuais para dados de doença renal crônica
items: Evaluation and Optimization of an AI Model for European Canker Detection
items: IA Explicável em Modelos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Intrusão em IoT: uma Análise Comparativa
items: Adaptação de Soluções Logísticas Multi-Escalão em Simulações Baseadas em Agentes
items: Integração de Redes Adversárias Generativas, Transformers e Aprendizado Semi-Supervisionado para Geração de Dados Tabulares Sintéticos
items: A Comparative Analysis of CNN Models and Vision Transformers for Skin Lesion Classification
items: Sinalização vista de cima: desenvolvimento de um modelo de visão computacional para classificação da conservação de marcações rodoviárias
items: MetaScope: A Model for Microstructural Analysis of Carbon Steels Using Machine Learning Techniques
items: Semiquantitative in-context causal reasoning for LLMs
items: Detecção de Documentos Acadêmicos Falsificados: Uma Solução Baseada em Aprendizado de Máquina
items: Avaliação do uso de embeddings para o reconhecimento de emoções na fala
items: Segmentação Automática de Áudios na Entrevista de Pacientes para o Teste de Alzheimer
items: Auxílio ao Diagnóstico de Pneumonia por Análise de Imagens de Raio-X Utilizando Aprendizado de Máquina
items: Análise do impacto da COVID-19 no desenvolvimento do transtorno de estresse pós-traumático na população brasileira
items: Enhancing Best-of-N Decoding by Speculative Rejection and Self-Certainty
items: Detecção de Trabalhadores sem Capacete: Uma Análise Comparativa entre os modelos YOLO e SSD

Prefácio e Organização
type: item
description: Este documento traz o Prefácio e Organização dos Anais da ERAMIA-RS 2025.
creator: Gabriel de Oliveira Ramos
creator: Joel Luís Carbonera
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: i
ending page: xiii

Investigando uma abordagem baseada em aprendizado em contexto para geração de consultas SPARQL
type: item
description: Interagir com grafos de conhecimento geralmente requer familiaridade com alguma linguagem formal de consulta. Para tornar esse processo mais acessível, sistemas de perguntas e respostas baseados em grafos de conhecimento buscam permitir consultas a partir de perguntas em linguagem natural. Uma forma de projetar esses sistemas envolve a tradução de perguntas em linguagem natural para uma linguagem formal de consulta em grafos, como o SPARQL. Este estudo tem como objetivo avaliar o uso de aprendizagem em contexto na geração de consultas SPARQL, mais especificamente contribuir com uma análise empírica dos resultados provenientes da variação de certos parâmetros experimentais.
creator: Carlos Eduardo A. Ferreira
creator: Joel L. Carbonera
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 1
ending page: 4
doi: 10.5753/eramiars.2025.16265

Aprendizado de Máquina para Predição de Sequelas de Pacientes Com Diagnóstico de COVID-19
type: item
description: Este estudo analisou dados de pacientes com COVID-19 atendidos no Hospital Universitário da FURG, considerando informações da internação inicial e do retorno pós-recuperação, quando apresentaram sequelas. Após tratamento e filtragem dos dados, aplicaram-se técnicas de aprendizado de máquina para identificar o algoritmo mais eficaz na predição de sequelas, mesmo com base de dados reduzida. O método supervisionado com validação cruzada indicou o Naive Bayes como o mais adequado. Os resultados visam apoiar o entendimento das consequências prolongadas da COVID-19 e o planejamento de cuidados futuros.
creator: Christian Giménez Barañano
creator: Adriano Velasque Werhli
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 5
ending page: 8
doi: 10.5753/eramiars.2025.16266

Proposta de Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Integração Semântica entre OpenStreetMap e ET-EDGV
type: item
description: A crescente produção de Informação Geográfica Voluntária (IGV) por meio de plataformas colaborativas, como o OpenStreetMap (OSM), ampliou a disponibilidade de informações geoespaciais abertas e atualizadas. No entanto, a ausência de padronização semântica e estrutural dificulta a integração dessas informações a base oficial brasileira, a qual segue normas técnicas como a Especificação Técnica para Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-EDGV). Diante disso, este estudo propõe o desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para automatizar o alinhamento semântico entre o OSM e a ET-EDGV, viabilizando a utilização direta dos dados do OSM no projeto cartográfico.
creator: Jose A. D. Cacciatore
creator: Claudia Robbi Sluter
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 9
ending page: 12
doi: 10.5753/eramiars.2025.16273

Comparação de Frameworks de AutoML: Desempenho e Seleção de Modelos
type: item
description: Este trabalho apresenta uma análise comparativa de cinco frameworks de AutoML aplicados a cinco datasets de classificação binária, avaliando o desempenho dos modelos. A métrica AUC foi utilizada como principal critério de comparação. Sem ensembles, AutoGluon e MLJAR alternaram as melhores colocações. Com ensembles, técnicas que combinam múltiplos modelos para reduzir erros e melhorar a precisão, o AutoGluon venceu em todos os datasets.
creator: Bruno Chimentão Punhagui
creator: Alessandro Botelho Bovo
creator: Danilo Sipoli Sanches
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
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ending page: 16
doi: 10.5753/eramiars.2025.16287

Inteligência Artificial como Ferramenta de Aprendizagem na Educação Básica: Relato de Experiência
type: item
description: Este trabalho é um relato de uma pesquisa científica desenvolvida na Educação Básica, a qual teve como objetivos aplicar competências computacionais adquiridas nas aulas de Inovação e Tecnologia e verificar se os chatbots de Inteligência Artificial (IA) ChatGPT, Bing Copilot e LuzIA são eficientes como recurso de apoio à metodologia da sala de aula invertida, durante o ensino de Física. Como resultado, o artigo apresenta qual dessas ferramentas de IA contribuiu de forma mais significativa para a aprendizagem de conteúdos como os movimentos retilíneos uniformes e os movimentos oblíquos, assim como disponibiliza uma cartilha, feita por estudantes para estudantes, com dicas para um melhor uso da ferramenta, a fim de otimizar os estudos.
creator: Erica J. S. Scheffel
creator: Joana D. C. Vidal
creator: Gabriel E. Ferreira
creator: Pedro Paulo L. Lacerda
creator: Nicolle C. Coutinho
creator: Bernardo M. Tavares
creator: Daniel Schneider
creator: Claudia L. R. Motta
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 17
ending page: 20
doi: 10.5753/eramiars.2025.16304

Um Mapeamento Sistemático de Soluções para o Combate à Desordem do Colapso das Colônias
type: item
description: A Desordem do Colapso das Colônias (DCC), que se manifesta pelo desaparecimento repentino de abelhas, representa uma séria ameaça ao meio ambiente e à segurança alimentar global. Diante desse problema, este estudo apresenta um mapeamento sistemático da literatura com o objetivo de identificar e analisar as soluções de monitoramento inteligente para colmeias que utilizam técnicas de aprendizado de máquina na Apicultura de Precisão. O trabalho foca em como essas tecnologias podem auxiliar na detecção precoce de anomalias e na mitigação dos riscos associados à DCC.
creator: Paulo Barbosa Cuba Júnior
creator: Eduardo Filgueiras Damasceno
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
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ending page: 24
doi: 10.5753/eramiars.2025.16307

AI, Emotions, and Interaction: A Social Matching System with ChatGPT-Based Conversational Agents
type: item
description: This article presents the development and evaluation of Tiander, an experimental platform inspired by dating applications, aimed at investigating the interaction between humans and artificial intelligence agents. The system was implemented as a web application, supporting simulated profiles operated by conversational assistants based on ChatGPT. For experimental purposes, two versions were created, one with dynamic AI-generated responses and the other with fixed responses that mimic limited human interactions. The sample will consist of (N) participants, randomly divided between the two groups, who will interact with male or female profiles according to their initial choice. At the end of the experience, participants will answer a questionnaire assessing aspects such as perceived authenticity, empathy, trust, and humanity attributed to the interaction. The proposal contributes to contemporary debates on ethics, interactive system design, and the role of intelligent assistants in social and affective contexts. The data obtained will allow for an empirical analysis of users’ perception regarding different levels of simulated intelligence, broadening the understanding of AI’s impact in interpersonal interaction environments.
creator: Lucas Bucior
creator: Patricia Della Méa Plentz
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
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ending page: 28
doi: 10.5753/eramiars.2025.16382

Problemas e alternativas ao uso da base KDDCUP’99, para classificação de ataques em redes IP
type: item
description: O presente documento busca abordar as limitações da base KDDCUP’99, sugerindo como alternativa de uso da base UNSW-NB15. Para verificar o principal problema da base KDD, a facilidade de classificação dos dados, são utilizados três métodos de classificação: florestas aleatórias, SVM e redes neurais.
creator: Ricardo Balbinot
creator: Alexandre Balbinot
creator: Ivan Müller
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 29
ending page: 32
doi: 10.5753/eramiars.2025.16476

Flexible Deliberation Costs via Inversely Proportional Decay in the Option-Critic Architecture
type: item
description: Propõe-se um custo de deliberação flexível para a arquitetura option-critic, definido como uma função inversa da duração das options. Esse custo adaptativo reduz a sensibilidade a hiperparâmetros, melhora a especialização e estabilidade das options, evita a degeneração em ações primitivas e promove comportamentos mais coerentes.
creator: Augusto Antônio Fontanive Leal
creator: Mateus Begnini Melchiades
creator: Gabriel de Oliveira Ramos
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 33
ending page: 36
doi: 10.5753/eramiars.2025.16624

Proposta de Arcabouço Teórico para a Avaliação Sistemática de Modelos de Linguagem Quantizados
type: item
description: Este artigo propõe um arcabouço conceitual para sistematizar a avaliação de modelos de linguagem quantizados, organizando-a em quatro níveis hierárquicos de escopo e rigor crescentes. Ele é fundamentado em uma revisão sistemática da literatura sobre quantização pós-treinamento, cujos resultados também orientam a seleção de métricas e benchmarks apropriados para cada nível. Ao estabelecer uma metodologia estruturada e baseada em evidências, o arcabouço visa aprimorar a transparência, a reprodutibilidade e a comparabilidade da pesquisa na área.
creator: Ricardo Leonarczyk
creator: Murilo Regio
creator: Cristiano Andrade
creator: Luan Fonseca Garcia
creator: Dalvan Griebler
creator: Ewerton de Oliveira
creator: Thomas Paula
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 37
ending page: 40
doi: 10.5753/eramiars.2025.16626

Codecs de Vídeo Tradicionais vs. Neurais: Uma Análise de Eficiência e Qualidade utilizando PSNR e outras métricas
type: item
description: A ascensão dos Codecs de Vídeo Neurais (NVCs) representa uma mudança de paradigma em relação aos codecs tradicionais, como o VVC. Este trabalho realiza uma análise comparativa, comparando os codecs tradicionais HEVC e VVC contra os NVCs DCVC-FM e DCVC-RT. Avaliamos a eficiência de compressão com BD-Quality com múltiplas métricas, incluindo PSNR, SSIM, VMAF e LPIPS. Os resultados demonstram a superioridade dos NVCs, com o DCVC-FM alcançando ganhos de mais de 10 pontos em VMAF sobre o HEVC. Essa vantagem expressiva, especialmente em métricas alinhadas à percepção, evidencia as limitações do uso exclusivo do PSNR para a avaliação de codecs modernos e reforça a maturidade dos NVCs.
creator: Leandro Tavares
creator: Ruhan Conceição
creator: Victor Costa
creator: Luciano Agostini
creator: Marcelo Porto
creator: Guilherme Corrêa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 41
ending page: 44
doi: 10.5753/eramiars.2025.16630

Um Framework Explicável para Predições Clínicas: Integração de Raciocínio Baseado em Casos, Clustering e Contrafactuais
type: item
description: Este trabalho propõe um framework de inteligência artificial explicável (XAI) para geração de explicações contrafactuais em dados clínicos, integrando Raciocínio Baseado em Casos (CBR), Clustering e métodos contrafactuais. O modelo de Deep Learning (DL) prediz o rótulo de um caso consulta, enquanto casos similares, porém de classe diferente, são agrupados em perfis clínicos semelhantes. Para melhorar a diversidade e interpretabilidade dos contrafactuais gerados, casos amostrados destes grupos orientam alterações mínimas e plausíveis nos atributos do caso.
creator: Eduardo C. Radaelli
creator: Isabel C. Reinheimer
creator: Joaquim V. C. Assunção
creator: Carlos E. Poli-de-Figueiredo
creator: Luís A. L. Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 45
ending page: 48
doi: 10.5753/eramiars.2025.16631

Análise do Impacto da Precisão de Quantização no Decodificador de Hyperprior do SSF
type: item
description: Este trabalho apresenta um estudo sobre o impacto da quantização no decodificador de hyperprior do codec SSF, com foco exclusivo na análise da precisão dos pesos e ativações. Consideramos apenas cenários em que pesos e ativações possuem a mesma precisão de bits (W4A4, W8A8, W12A12, W16A16. Resultados nos datasets HEVC-B e UVG demonstram que: (i) INT4 degrada severamente a eficiência (BD-rate >200%); (ii) INT8 oferece trade-off atrativo, com penalidade média ≤7% em termos de BD-rate; (iii) INT12 atinge praticamente a paridade com FP32 (perda ≈0.2%); e (iv) INT16 não agrega ganhos relevantes. Esses achados indicam que a quantização do decodificador de hyperprior não apenas garante consistência entre plataformas, mas também viabiliza implantação eficiente em hardware.
creator: Ruhan Conceição
creator: Érick Radmann
creator: Bruno Zatt
creator: Wen-Hsiao Peng
creator: Marcelo Porto
creator: Luciano Agostini
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 49
ending page: 52
doi: 10.5753/eramiars.2025.16636

IAGens no Ensino de LP na Educação Básica: Protocolo de Pesquisa para uma Revisão Sistemática de Literatura com base em uma Busca Exploratória
type: item
description: Este artigo apresenta uma pesquisa em desenvolvimento no contexto do MPEB do IFRS – Campus Farroupilha. Para justificar uma RSL que responda à questão “De que maneira os professores de Língua Portuguesa (LP) podem utilizar as Inteligências Artificiais (IAs) Generativas no ensino de escrita, visando principalmente o uso consciente e crítico das conjunções em produções autorais?”, foi realizada uma busca exploratória. Constatou-se, a partir de buscas na BDTD e na SciELO, que nenhum dos 3 estudos selecionados (dentre 741 resultados) relaciona IAs Generativas e escrita em contextos de ensino-aprendizagem de LP. Assim, evidencia-se que o Protocolo da RSL aqui proposto é pertinente e se faz necessário para essa temática.
creator: Samuel Ânderson Gebing
creator: Lucilene Bender de Sousa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 53
ending page: 56
doi: 10.5753/eramiars.2025.16640

Vision Transformers para a Classificação de Cianobactérias a partir de Imagens
type: item
description: A qualidade da água é afetada pela presença de cianobactérias, cuja identificação por métodos tradicionais é lenta e/ou imprecisa. Abordagens baseadas em redes neurais convolucionais (CNNs) possuem limitações na captura de relações espaciais globais. Este trabalho propõe o uso de arquiteturas baseadas em Transformadores como extrator de características para o processo de classificação. O sistema proposto superou uma alternativa baseada em MobileNet, alcançando um F1-Score ponderado de 96,89% em um conjunto de teste desbalanceado. Os resultados evidenciam o potencial dos Transformadores para automatizar a identificação de cianobactérias, demonstrando robustez em cenários com desbalanceamento de classes.
creator: Rafael Prates Quevedo
creator: Bruno Boessio Vizzotto
creator: Elder de Macedo Rodrigues
creator: Rodrigo Brandão Mansilha
creator: Eliezer Soares Flores
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 57
ending page: 60
doi: 10.5753/eramiars.2025.16642

Impacto do Ajuste Fino na Redução de Dimensionalidade para Reconhecimento Multimodal de Emoções na Fala
type: item
description: O objetivo desse trabalho é avaliar o impacto do ajuste fino na redução da dimensionalidade do embedding de sentença MiniLM L3, para a tarefa de reconhecimento dimensional de emoções na fala, através de uma abordagem bimodal que combina informações acústicas e textuais. O ajuste fino resultou em um aumento de 3x no Coeficiente de Correlação de Concordância para a dimensão de valência.
creator: Larissa Guder
creator: Dalvan Griebler
creator: Felipe Meneguzzi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 61
ending page: 64
doi: 10.5753/eramiars.2025.16644

Uma Aplicação Baseada em Árvores de Vocabulário para Mineração de Opinião
type: item
description: Este trabalho propõe um algoritmo híbrido para análise de sentimentos, combinando técnicas baseadas em léxicos com métodos clássicos de aprendizado de máquina. A abordagem é fundamentada em uma estrutura de árvore de vocabulário. O modelo foi avaliado utilizando o conjunto de dados Corpus Collection, obtendo uma acurácia de 61%, valor próximo aos referenciais da literatura, ainda que sem otimizações de parâmetros. Os resultados iniciais indicam potencial para aprimoramentos futuros, como a exploração de novos léxicos, ajustes estruturais na árvore e análise em nível de aspecto.
creator: Guilherme Neri Bustamante Sá
creator: Daniel Oliveira de Freitas
creator: Fábio Paulo Basso
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 65
ending page: 68
doi: 10.5753/eramiars.2025.16651

Detecção Automática de Fake News: Um Relato Agrupado de Dois Mapeamentos Sistemáticos Terciários
type: item
description: O crescimento da desinformação em mídias sociais e outras plataformas durante pandemias como a COVID-19 pode causar danos significativos à estabilidade física e mental. Para detectar essas informações falsas, pesquisas têm aplicado técnicas de machine learning e deep learning, aliadas à coleta automática de dados. Este estudo tem como objetivo revisar, avaliar e sintetizar, de forma sistemática, artigos que empregam diferentes técnicas para a detecção automática de fake news no contexto da COVID-19. São identificados conjuntos de dados públicos e revisadas etapas de processamento, extração de características e classificação, além de desafios e limitações relatados na literatura.
creator: Daniel Oliveira de Freitas
creator: Cassio Ceolin Junior
creator: Guilherme Neri Bustamante Sá
creator: Fábio Paulo Basso
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 69
ending page: 72
doi: 10.5753/eramiars.2025.16652

Improving Public Procurement Collusion Detection With Graph-based Machine Learning Methodologies
type: item
description: Public procurement is a complex process often susceptible to corruption and Machine Learning (ML) has emerged as a promising approach to identifying fraud in public procurement. While many ML methods for fraud detection rely on tabular data, information from the network of relationships between the entities involved in procurement process remains underutilized. This work aims to fill this gap with a study of ML methodologies for detecting collusion in public procurement using data extracted from the relationships network. Enriching the “Operation Car Wash” with topological information extracted from graphs helped improve the results by 1% and decrease the variability of the evaluated models by almost 5%.
creator: Everton Schneider dos Santos
creator: Márcio Castro
creator: Jonata Tyska Carvalho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 73
ending page: 76
doi: 10.5753/eramiars.2025.16657

Agente conversacional baseado em inteligência artificial generativa aplicado ao setor financeiro
type: item
description: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um agente conversacional baseado em IA generativa para o setor financeiro, com foco em consultas em linguagem natural a bases internas estruturadas. A solução busca reduzir o excesso de informações, oferecer respostas contextualizadas e seguras e apoiar a eficiência operacional. Sua implementação prática ocorrerá em uma instituição financeira, no contexto de um chatbot para resolução de dúvidas internas.
creator: Vanessa da Silva
creator: Carlos Amaral Hölbig
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 77
ending page: 79
doi: 10.5753/eramiars.2025.16658

From Conceptual to Logical Schema: An LLM-based Approach
type: item
description: The use of language models for solving computational tasks has grown in recent years. Generating logical models from conceptual modeling (ER) is a specialized task with well-defined rules, performed by database specialists. This paper presents an experimental investigation into the capabilities of large language models (LLMs), including GPT, Gemini, and Claude, in generating logical models from conceptual representations. The results demonstrate that the Claude model exhibits superior results in addressing the proposed task.
creator: Hudson Afonso Batista da Silva
creator: Vitória Soares dos Santos
creator: Carina Friedrich Dorneles
creator: Ronaldo dos Santos Mello
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 80
ending page: 83
doi: 10.5753/eramiars.2025.16661

Análise de Técnicas de Machine Learning para Detecção de Vulnerabilidades em Contratos Inteligentes
type: item
description: Este trabalho apresenta uma análise comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina aplicados à detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentes. Entre os modelos testados, o LightGBM obteve o melhor desempenho na identificação da classe vulnerável.
creator: Tiago Rios da Rocha
creator: Tobias de Abreu Kuse
creator: Mariana Recamonde Mendoza
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 84
ending page: 87
doi: 10.5753/eramiars.2025.16666

Machine Learning-based Classification of Portuguese News Articles on Public Procurement Fraud
type: item
description: Combating fraud in public procurement is a critical task for oversight agencies, and the news media offer a rich source to uncover irregularities. Yet, the sheer volume of daily news hampers the identification of relevant reports. We propose a text classification pipeline to flag news articles reporting procurement fraud. Contributions include a labeled dataset of 9,412 news articles, the optimization and evaluation of multiple machine learning methods, and the identification of an effective feature extractor-classifier combination. Using BERT embeddings and Support Vector Machines, we achieved an F1-Score of 100% on a test set of 8553 news articles with only 0.15% positive labels. Results offer a promising news-based methodology for evidence-based fraud detection.
creator: Paulo Marcos de Assis
creator: Márcio Castro
creator: Jônata Tyska Carvalho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 88
ending page: 91
doi: 10.5753/eramiars.2025.16668

Exploring the Impact of Quantization on LLM Security Against Prompt Injection
type: item
description: Large Language Models (LLMs) face challenges in efficiency and security. Quantization improves performance but its effect on adversarial robustness is unclear against prompt injection. We propose an experimental setup to investigate how post-training quantization may influence LLM vulnerability to prompt injections, aiming to enlighten the trade-offs between efficiency and security of quantization. The experiments are currently in progress, and we intend to stimulate an open debate on this topic.
creator: Rafael Araújo Rodrigues
creator: Luan Fonseca Garcia
creator: Avelino Francisco Zorzo
creator: Ewerton de Oliveira
creator: Thomas Paula
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 92
ending page: 95
doi: 10.5753/eramiars.2025.16669

Detecção da Fala Característica da Doença de Alzheimer Utilizando uma Abordagem Agnóstica de Idioma
type: item
description: Este trabalho propõe uma abordagem de classificação agnóstica ao idioma para a detecção da doença de Alzheimer a partir de características da fala. Para isto são extraídas características acústicas e textuais de dados em inglês e português brasileiro para treinar modelos de Aprendizado de Máquina. Os resultados revelaram que os índices lexicais e o conjunto ComParE contribuem para a generalização do modelo entre os idiomas.
creator: Luan Dopke
creator: João Paulo Aires
creator: Juliana Onofre de Lira
creator: Lilian Cristine Hübner
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 96
ending page: 99
doi: 10.5753/eramiars.2025.16670

Previsão Futura de Séries Temporais Meteorológicas no Cais do Porto de Porto Alegre Usando Aprendizado Profundo com Redes Neurais LSTM
type: item
description: Este estudo avalia um modelo LSTM para previsão intradiária (até 100 horas à frente) de variáveis meteorológicas no cais do porto de Porto Alegre. O modelo foi treinado com janelas de 100 lags, utilizando um conjunto de 306.250 dados da API-REDEMET/SBPA–SBPK (2003–2024) e 12.589 medições in loco no porto (2021–2024). Nos testes comparativos, o LSTM superou a API Tomorrow.io (RMSE 11,93 vs. 22,37; MAE 9,48 vs. 20,59) e o WRF (jan/2022) em todas as variáveis analisadas. Os resultados demonstram a viabilidade e a vantagem de modelos LSTM ajustados localmente para previsões de curto e médio prazo em ambientes portuários, configurando-se como alternativa confiável a abordagens comerciais.
creator: Lucas dos Santos Azevedo
creator: Rafael Manica
creator: Eduardo Puhl
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 100
ending page: 103
doi: 10.5753/eramiars.2025.16681

Combate à Falsificação Digital: Um Modelo de Detecção de Imagens DeepFake com Aprendizado Profundo
type: item
description: A detecção de DeepFakes é um desafio central da segurança digital. Este trabalho apresenta um pipeline baseado no fine-tuning da EfficientNet-B0, com escalonamento progressivo de dados, otimização do threshold via F1-score e diversificação sintética com OmniGen. Avaliado nas bases DFDC Preview e OpenForensics (179 mil imagens), o método atingiu 98% de acurácia, threshold de 0.3495 e precisão/recall de 0.98, evidenciando alta eficácia e estabilidade.
creator: Vinicius N. Lopes
creator: Tadeu Januario
creator: Vitor G. Balsanello
creator: Diego Kreutz
creator: Dionatan R. Schmidt
creator: Eliezer Flores
creator: Elder Rodrigues
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 104
ending page: 107
doi: 10.5753/eramiars.2025.16688

Transferência de Conhecimento em Sistemas Multiagentes: Uma Análise no Nível de Agentes, Organizações e Sociedades
type: item
description: O trabalho apresenta uma análise de agentes, sistemas multiagentes e modelos de transferência de conhecimento. Propõe-se a classificação de diferentes tipos de transferência a partir de três níveis de interação: agentes, organizações e sociedades, investigando como políticas para a realização de tarefas por agentes são compreendidas na literatura, bem como apresenta as possibilidades de trabalhos futuros a serem realizados.
creator: Marcone de Freitas Marques
creator: Giovani Parente Farias
creator: Eder Mateus Nunes Gonçalves
creator: Diana Francisca Adamatti
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 108
ending page: 111
doi: 10.5753/eramiars.2025.16698

QuickML Creator: Uma ferramenta para integração de redes neurais em aplicações web
type: item
description: Este artigo apresenta a QuickML Creator, ferramenta que automatiza a criação de aplicações web integradas a modelos de aprendizado de máquina pré-treinados. A ferramenta foi avaliada com base na norma ISO/IEC 25010:2023, apresentando resultados positivos quanto usabilidade, eficiência e confiabilidade para usuários com diferentes níveis de experiência.
creator: Thanize Assunção Rodrigues
creator: Daniel Welfer
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 112
ending page: 115
doi: 10.5753/eramiars.2025.16700

Avaliação do Desempenho de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição da Mortalidade por Sepse em Diferentes Bancos de Dados
type: item
description: A sepse é uma resposta inadequada a infecções, com alta mortalidade, especialmente no Brasil. O estudo visa desenvolver modelos para predizer a mortalidade por sepse, superando métodos tradicionais e avaliando desempenho em bancos de diferentes países. Serão utilizados os algoritmos Decision Tree, Random Forest e XGBoost. Os dados serão coletados de hospitais e bases como MIMIC. Como resultados preliminares, na base MIMIC-IV, o RF apresentou melhor desempenho, com equilíbrio entre precisão, sensibilidade e boa AUC. Na base brasileira, os modelos mostraram overfitting e queda de performance em teste. Espera-se resolver problemas, identificar o melhor modelo, explorar vieses entre bases e avaliar aplicabilidade clínica dos algoritmos.
creator: Luiza S. B. Leidemer
creator: João P. M. Bidart
creator: Marcus V. D. Pavinato
creator: Luciano Z. Goldani
creator: Claúdio F. R. Geyer
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 116
ending page: 119
doi: 10.5753/eramiars.2025.16704

Análise comparativa de modelos ANN, TabNet e FT-Transformer na classificação de transtornos neuropsiquiátricos específicos utilizando sinais de EEG
type: item
description: Este estudo avalia redes neurais na classificação de sinais de EEG para diagnóstico de transtornos mentais, usando dados de 945 pacientes, densidade espectral de potência (PSD) e conectividade funcional (FC) em 19 canais. Três modelos foram comparados: perceptron multicamada (ANN), TabNet e FT-Transformer. A acurácia média foi 91,93%, com TabNet melhor em depressão e bipolaridade, ANN em pânico e adaptação, e FTT em estresse pós-traumático. Apesar de limitações como amostras reduzidas e heterogeneidade, os resultados indicam que redes neurais superam métodos tradicionais, apontando para abordagens de dados multimodais.
creator: Mateus Balda Mota
creator: Alessandro Bof de Oliveira
creator: Patricia Bof
creator: Dante Augusto Couto Barone
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 120
ending page: 123
doi: 10.5753/eramiars.2025.16706

The Impact of Image Input Size on the Efficiency and Suitability of Deep Learning Models in Diabetic Retinopathy
type: item
description: The high computational cost and environmental impact of deep learning (DL) models hinder their adoption for diabetic retinopathy (DR) classification, underscoring the need for models that strike a balance between performance and efficiency. This study evaluates how image input size affects the effectiveness of convolutional neural networks (CNNs) in classifying DR. Using a dataset of 2,579 Brazilian fundus images from the Federal University of São Paulo (UNIFESP), we assessed the performance of the EfficientNetV2B0 and MobileNet models across five input image sizes. We measured the area under the ROC curve (AUC), energy consumption, and training time. For the MobileNet model, an input resolution of 300×300 achieved an AUC of 0.91, resulting in a 69% reduction in energy consumption and a 74% reduction in training time. EfficientNetV2B0 achieved an AUC of 0.93 at the same resolution, with reductions in energy consumption and training time of 66% and 70%, respectively. These results highlight the importance of optimizing input size as a simple yet effective way to improve the efficiency and sustainability of DL diagnostic models while maintaining high predictive accuracy.
creator: Thiago Araújo
creator: Beatriz Schaan
creator: Carla M. D. S. Freitas
creator: Philippe Navaux
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 124
ending page: 127
doi: 10.5753/eramiars.2025.16713

Previsão de Surtos de Dengue em Nível de Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) no Brasil: Uma Abordagem Integrada e Explicável
type: item
description: Este trabalho visa prever surtos de dengue em nível de Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) no Brasil, integrando dados epidemiológicos, climáticos e de vulnerabilidade social. Foram combinados casos do SINAN, informações climáticas do BDMEP/INMET e indicadores do Atlas de Vulnerabilidade Social. O painel cobre 240 UDHs de Porto Alegre e Rio de Janeiro entre 2021 e 2025, totalizando mais de 4.000 registros mensais. A etapa atual envolveu o pré-processamento e a integração das bases, resultando em um dataset robusto que será utilizado para o desenvolvimento de modelos preditivos com aprendizado de máquina para modelar séries temporais e predizer surtos de dengue, com interpretabilidade por SHAP.
creator: Silmara Barnabé
creator: Maximus Borges da Rosa
creator: Carla Maria Dal Sasso Freitas
creator: Weverton Cordeiro
creator: Mariana Recamonde-Mendoza
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 128
ending page: 131
doi: 10.5753/eramiars.2025.16718

Detection of cardiac arrhythmias using RNA-MLP with PSO
type: item
description: This work proposes and evaluates a cardiac arrhythmia classifier based on a Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network (ANN) optimized by the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The model was trained and validated using a 10-fold cross-validation scheme, achieving remarkable performance metrics, with an average F1-score of 99.17%, precision of 99.2%, and sensitivity of 99.16%. The analysis of the learning curves, which show the training and validation loss converging in parallel, refutes the overfitting hypothesis. Although PSO is computationally more expensive than traditional gradient-based optimizers, this study demonstrates that this cost is a strategic investment. The meta-heuristic approach promotes robust convergence and the ability to escape local minima, resulting in a superior solution with a high generalization capability. The results confirm the effectiveness and robustness of the MLP-PSO combination for high-performance classification.
creator: Augusto P. Zatt
creator: Juliano C. Machado
creator: Alexandre Balbinot
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 132
ending page: 135
doi: 10.5753/eramiars.2025.16719

Reconhecimento de Padrões em Atendimentos do SUS no RS
type: item
description: A escassez de recursos financeiros e tecnológicos desafia os gestores na otimização da gestão dos recursos da saúde pública. O grande volume de dados torna complexo gerir e monitorar esses recursos. Contribuindo para a inovação tecnológica na saúde pública no Rio Grande do Sul (RS, Brasil), este trabalho propõe o uso de técnicas de inteligência artificial para reconhecer padrões e detectar anomalias nos atendimentos SUS do programa ASSISTIR.
creator: Carina R. S. Dorneles
creator: Karin Becker
creator: João L. D. Comba
creator: Carla M. D. S Freitas
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 136
ending page: 139
doi: 10.5753/eramiars.2025.16721

Exploração Visual e Computacional de Dados Clínicos para Monitoramento de Indicadores Cardiovasculares
type: item
description: Este estudo integra exploração visual e aprendizado de máquina para monitorar indicadores na assistência cardiovascular. Inicialmente, estamos investigando dois indicadores: mortalidade hospitalar e reinternação em 30 dias. A partir de dados de internações, procedimentos cardiovasculares e CID-10, realizamos engenharia de atributos e treinamos Random Forest e XGBoost. Houve ganho expressivo para reinternação após oversampling (recall até 0,98), ao passo que a mortalidade apresenta maior dificuldade preditiva. Apresentamos resultados preliminares e discutimos limitações, vieses e próximos passos.
creator: Guilherme P. Menezes
creator: Miriam A. Z. Marcolino
creator: Luciana R. de Lara
creator: Carisi A. Polanczyk
creator: Carla M. D. S. Freitas
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 140
ending page: 143
doi: 10.5753/eramiars.2025.16723

Revealing Token-Level Importance in Conditional Molecular Design Through Kullback–Leibler Divergence
type: item
description: Conditional molecular design using transformer-based models can accelerate drug discovery, but their black-box nature limits interpretability. We propose a method to explain these models by quantifying the influence of property conditions on the generative process. Our approach uses the Kullback–Leibler Divergence to measure the difference between conditional and unconditional output distributions at each generation step. This allows us to identify the token-level importance of a sequence for specific desired conditions.
creator: Arthur Cerveira
creator: Ulisses B. Corrêa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 144
ending page: 147
doi: 10.5753/eramiars.2025.16732

Previsão do Risco de Nevoeiro com Aprendizado Profundo: Estudo de Caso no Cais do Porto de Porto Alegre
type: item
description: Este trabalho propõe e valida um pipeline em duas etapas para previsão de alerta de nevoeiro no cais de Porto Alegre. (i) Uma LSTM multivariada (Rede A) prevê, até 100 h à frente, variáveis meteorológicas com base em 318.000 dados (REDEMET [SBPA/SBPK, 2003–2024] e locais); (ii) Uma LSTM binária (Rede B) estima, para cada lead, a probabilidade de nevoeiro usando os previsores gerados pela Rede A. Em 9.000 simulações, a Rede B alcançou AUC = 0,936, recall = 90% e acurácia = 82,52% (7.131 verdadeiros negativos, 477 verdadeiros positivos, 1.471 falsos positivos, 41 falsos negativos), com falsos positivos concentrados entre 2–5 h sob umidade relativa elevada e vento fraco em cenário desbalanceado.
creator: Lucas dos Santos Azevedo
creator: Rafael Manica
creator: Eduardo Puhl
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 148
ending page: 151
doi: 10.5753/eramiars.2025.16733

Seleção de amostras baseada em transfer learning e autoaprendizagem para tarefas zero-shot
type: item
description: Em ambientes com escassez de dados visuais rotulados, como no contexto médico ou geológico, modelos de aprendizado profundo sofrem com problemas de desempenho. Nesse contexto, desenvolvemos um pipeline utilizando transfer learning e auto-aprendizagem para viabilizar o treinamento de um classificador, podendo ser utilizado para diferentes tarefas zero-shot como classificação de imagens ou detecção de amostras de fora da distribuição (OOD). Avaliações experimentais demonstram que nossa abordagem supera o estado-da-arte dessas tarefas.
creator: Matheus V. Todescato
creator: Joel L. Carbonera
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 152
ending page: 155
doi: 10.5753/eramiars.2025.16741

Automated Chromosome Classification for Karyotype Construction Using Deep Learning
type: item
description: This project aims to automate human karyotype generation to optimize cytogenetic analysis, seeking to improve accuracy and reduce manual workload. Using a public dataset, the YOLOv10 model was employed for chromosome detection, demonstrating a mean average performance of 99.4%. For segmentation, the SAM model was used as a proof of concept, proving very successful in most cases for generating masks, although it faces challenges with overlapping chromosomes. In conclusion, the detection achieved excellent performance, and segmentation is promising with room for improvement.
creator: Laura G. Speggiorin
creator: Thayne W. Kowalski
creator: Claudio R. Jung
creator: Mariana Recamonde-Mendoza
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 156
ending page: 159
doi: 10.5753/eramiars.2025.16745

Perfis de Resistência Antimicrobiana em um ambiente de UTI: Identificação por Regras de Associação
type: item
description: Es As infecções por microrganismos resistentes aos antimicrobianos em unidades de terapia intensiva representam um desafio de saúde e econômico mundial. Este estudo explora a aplicação da mineração de regras de associação (MRA), com o algoritmo Apriori, para a identificação de perfis de resistência a antibióticos de pacientes críticos do Hospital Universitário Dr. Miguel Riet Corrêa Jr. (HU-FURG/EBSERH). Foram obtidas 1740 regras de associação das quais as 10 com maior confiança foram discutidas. Essas regras evidenciaram associações de resistência entre diferentes tipos de antibióticos demonstrando o potencial da MRA como ferramenta para identificar perfis clínicos relevantes de resistência e apoiar estratégias de uso racional de antimicrobianos em terapia intensiva.
creator: Letícia L. Junqueira
creator: Álvaro B. Prates
creator: Vinícius F. da Silva
creator: Andrea V. Groll
creator: Karina S. Machado
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 160
ending page: 163
doi: 10.5753/eramiars.2025.16758

Detection of Vehicle Purchases in Various Invoices using Large-Scale Language Models
type: item
description: The precise identification of products in invoice item descriptions is crucial for applications such as auditing and fraud detection. However, the free-text descriptions of these items are often short, diverse, and inconsistent with other data fields. It makes product identification challenging and compromises the performance of existing solutions. In this work we compare the performance and computational costs of language models (LLMs) in the task of detecting vehicle descriptions in an invoice dataset from public purchases. Experimental results reveal that some state-of-the-art LLMs can reach high performance, even in noisy scenarios, and lightweight models yield competitive performance with lower computational costs.
creator: Gabriel V. Heisler
creator: William J. Beckhauser
creator: Vitória S. Santos
creator: Renato Fileto
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 164
ending page: 167
doi: 10.5753/eramiars.2025.16764

Evaluation of 3D Convolutional Neural Networks on Isolated Brazilian Sign Language Recognition
type: item
description: Isolated Sign Language Recognition plays a crucial role in advancing technologies that enhance accessibility for deaf individuals. In this work we investigate the performance of several 3D Convolutional Neural Networks on the task of ISLR in LIBRAS. Models were trained on the MINDS dataset and evaluated on an out-of-domain dataset, MALTA-LIBRAS. Experimental results indicate that while all models achieve high metrics on the training and validation data, they exhibit clear overfitting and fail to generalize effectively to unseen samples. These results highlight the challenges posed by limited data and data variability in ISLR for LIBRAS.
creator: Lorenzo C. Lazzarotto
creator: Marcelo M. Delucis
creator: Pedro T. Barcelos
creator: Rodrigo C. Barros
creator: Lucas S. Kupssinskü
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 168
ending page: 171
doi: 10.5753/eramiars.2025.16773

Modelos Quantizados para Question Answering em Português Brasileiro: Um Estudo Experimental com Retrieval-Augmented Generation
type: item
description: Este trabalho investiga o desempenho do modelo Sabiá-7B na tarefa de resposta à perguntas em língua portuguesa, aplicando quantização, ajuste fino e geração de recuperação aumentada. Resultados baseados nas métricas ROUGE indicam que, apesar de seu potencial, o ajuste fino com essa técnica reduziu o desempenho, destacando dificuldades na integração eficaz dos contextos recuperados, particularmente em modelos quantizados
creator: Júlia da Rocha Junqueira
creator: Larissa A. de Freitas
creator: Ulisses Brisolara Corrêa
creator: Viviane Moreira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 172
ending page: 175
doi: 10.5753/eramiars.2025.16776

A cluster-based iterative search approach over HNSW
type: item
description: Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) algorithms use various techniques to perform an approximate similarity search on vector databases, exchanging the optimality of exhaustive search for drastic time savings. The HNSW algorithm for ANNS uses a hierarchical Proximity Graph (PG) to reduce the number of hops during search. However, HNSW cannot produce diverse results because it uses a single entry point. In this work, we propose iHNSW, a novel cluster-based approach to enable iterative search of the HNSW graph. Empirical experiments on SIFT1M, GIST, MNIST, and Fashion-MNIST vector datasets show that our approach consistently leads to an increase in recall metrics at the cost of extending search time.
creator: Marco Antônio Vieira
creator: Anderson R. Tavares
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 176
ending page: 179
doi: 10.5753/eramiars.2025.16779

Discursos de Ódio e Notícias Falsas: Estudo preliminar da coocorrência entre esses fenômenos em textos em português
type: item
description: As redes sociais evoluíram de forma acentuada, tornando-se assim um terreno fértil para a propagação de notícias falsas e discursos de ódio. Estes fenômenos são dinâmicos por natureza e têm uma relação complexa, na qual um pode alimentar o outro, dificultando a circulação de informações confiáveis. Este trabalho apresenta um estudo preliminar que tem como objetivo analisar a coocorrência entre esses dois fenômenos em textos em português, por meio de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina aplicadas a corpora específicos.
creator: Cipriano Parafino
creator: João Tomaszewski
creator: Larissa A. de Freitas
creator: Brenda S. Santana
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 180
ending page: 183
doi: 10.5753/eramiars.2025.16783

MARVA: Modular Architecture for Robust Visual Agents
type: item
description: Generalization in visual RL is challenging: small visual shifts can degrade performance. We present MARVA, a dual-regularization extension of MaDi combining a GRL-based discriminator and a contrastive (InfoNCE) loss on masked views. On walker-walk, MARVA matches baseline performance in easier domains and improves robustness in video_hard and DistractingCS.
creator: Vanessa Schenkel
creator: Gabriel de Oliveira Ramos
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 184
ending page: 187
doi: 10.5753/eramiars.2025.16789

Análise de Métodos de Ensemble Learning para Detecção de Spam
type: item
description: O crescente volume de spam e e-mails maliciosos exige a contínua evolução das técnicas de detecção. Este trabalho apresenta uma análise comparativa de diferentes arquiteturas de ensemble learning (Voting, Stacking e Bagging) aplicadas à base de dados Spambase. Os experimentos, conduzidos na plataforma WEKA, demonstram a superioridade das abordagens em camadas. A arquitetura de Stacking superou o baseline do Random Forest, o que sugere que arquiteturas stacking são uma abordagem promissora para detecção de spam com mais robustez e precisão.
creator: Lucas Marchesan da Silva
creator: Gabriel Stiegemeier
creator: Rafaela Savian Colvero de Oliveira
creator: Marcia Henke
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 188
ending page: 191
doi: 10.5753/eramiars.2025.16235

Estudo preliminar da integração de Inteligências Artificiais Generativas para geração de relatórios de conformidade em segurança cibernética
type: item
description: Este trabalho apresenta um estudo preliminar sobre a aplicação de Inteligência Artificial (IA) Generativa para automatizar relatórios de conformidade em segurança cibernética. Propõe-se a integração de IA ao Wazuh e à base National Vulnerability Database (NVD) por meio de um modelo arquitetônico em três camadas capaz de transformar dados técnicos em relatórios personalizados. A abordagem visa reduzir custos, acelerar processos e fortalecer a capacidade organizacional de atender a normas e mitigar riscos.
creator: Letícia S. M. Pereira
creator: Ramicés dos S. Silva
creator: Anita Maria da R. Fernandes
creator: Rudimar L. S. Dazzi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 192
ending page: 195
doi: 10.5753/eramiars.2025.16257

Análise Multitemporal do Desmatamento por CNNs na Região Tocantina a partir de Imagens Sentinel-2
type: item
description: O desmatamento na Região Tocantina exige novas formas de monitoramento de mudanças ambientais. Esta pesquisa aplica Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e imagens Sentinel-2 para mapear desmatamento entre 2018 e 2024, com base na arquitetura U-Net. Resultados preliminares indicam boa precisão na detecção automática, apoiando o monitoramento e o planejamento sustentável.
creator: Vilson Conceição Castro
creator: Martony Demes da Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 196
ending page: 199
doi: 10.5753/eramiars.2025.16276

Abordagem Híbrida Baseada em Clusterização e Classificação para Otimizar a Previsão de Risco de Crédito
type: item
description: A inadimplência causa bilhões em perdas ao setor financeiro, exigindo métodos preditivos eficazes. Este estudo avalia uma abordagem híbrida que combina clusterização (K-Means) e classificação supervisionada (Regressão Logística, Árvore de Decisão e XGBoost) para melhorar a previsão de risco de crédito. Usando a base German Credit Data em três cenários, a segmentação tradicional aumentou o F1-score em até 6% e o AUC-ROC em 4% em certos clusters, superando métodos convencionais. A pesquisa apoia sistemas de crédito mais precisos, reduzindo inadimplência e ampliando a inclusão.
creator: Vanderlei Gomes da Silva Filho
creator: Martony Demes da Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 200
ending page: 203
doi: 10.5753/eramiars.2025.16277

Recomendações Contextuais em Sistemas Inteligentes de Música: Proposta para Otimizar Engajamento e Satisfação no Spotify
type: item
description: Este estudo analisa como a personalização contextual em sistemas de recomendação musical, como o Spotify, afeta o engajamento e a satisfação do usuário. A pesquisa qualitativa combinou walkthrough de perfis de consumo distintos e entrevistas com usuários premium. Os resultados preliminares indicam que o algoritmo funciona melhor para perfis lineares e apresenta limitações com usuários de comportamento eclético, oferecendo recomendações repetitivas ou pouco relevantes. Esses achados incipientes sugerem a necessidade de integrar variáveis contextuais e maior transparência, apontando caminhos para sistemas de recomendação mais adaptativos e centrados na experiência do usuário
creator: André Felipe Albuquerque Silva
creator: Martony Demes da Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 204
ending page: 207
doi: 10.5753/eramiars.2025.16278

Predictive Model Prototype for Flooding in Caxias do Sul
type: item
description: Heavy rainfall events that cause floods are natural and unavoidable, yet result in devastating damage to society and, therefore, must be studied to mitigate their impacts. This study proposes a predictive artificial intelligence model capable of classifying the occurrence of flood events using machine learning techniques, specifically, MLP neural networks. This research will be conducted in the city of Caxias do Sul, Brazil, using meteorological and hydrological data collected by Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). The performance of the model will be evaluated using metrics such as accuracy and confusion matrix to explore recall and precision, and the explainability will be investigated using the Shapley Additive Explanations (SHAP) method.
creator: Eduardo Eberhardt Pereira
creator: Daniel Luis Notari
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 208
ending page: 211
doi: 10.5753/eramiars.2025.16310

Uso de Inteligência Artificial em Dashboards com Mapas de Calor para Monitoramento de Áreas de Coleta do HIV PrEP/PEP
type: item
description: O monitoramento epidemiológico e a gestão eficiente de programas de prevenção ao HIV, como PrEP (Profilaxia Pré-Exposição) e PEP (Profilaxia Pós-Exposição), são fundamentais para a redução da transmissão do vírus. Este artigo apresenta uma proposta de integração entre formulários digitais, algoritmos de inteligência artificial e dashboards interativos com mapas de calor baseados na API do Google Maps. O sistema permite coletar dados em tempo real de usuários dos programas de prevenção e aplicar análises preditivas para identificar padrões de uso, áreas de maior demanda e possíveis lacunas na cobertura. Dessa forma, busca-se oferecer uma ferramenta de apoio à tomada de decisão para gestores de saúde, melhorando a alocação de recursos e fortalecendo estratégias de prevenção em saúde pública.
creator: Carlos Vinícius Rasch Alves
creator: Maria Noel Marzano Rodrigues
creator: Rogerio da Costa Albandes
creator: Cauê Bernardo Portela
creator: Gabriel Neves Gonçalves
creator: Nicolas da Fonseca Casser
creator: Anderson Matheus de Souza Melo
creator: Víctor Lima Vieira
creator: Kahel Souza Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 212
ending page: 215
doi: 10.5753/eramiars.2025.16314

Análise de Correlação Cruzada entre Emoções de Notícias e Preços de Ações com Grandes Modelos de Linguagem
type: item
description: O impacto das emoções no comportamento do mercado financeiro tem sido amplamente estudado, mas os avanços tecnológicos recentes têm possibilitado novas abordagens. Este estudo analisa a correlação cruzada entre emoções extraídas de títulos de notícias e preços de ações da Bolsa de Valores do Brasil. Grandes Modelos de Linguagem classificaram emoções em notícias de empresas específicas, gerando séries temporais de um mês para emoções. A análise revelou diferentes graus de correlação entre o sentimento do mercado e a variação dos preços, conforme o delay, sugerindo que mudanças no sentimento podem preceder movimentos de mercado. Os resultados destacam o potencial dos LLMs para estratégias de previsão e apoio à decisão.
creator: Gabriel Marquezan Pozzati da Luz
creator: Joaquim Vinicius Carvalho Assunção
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 216
ending page: 219
doi: 10.5753/eramiars.2025.16502

SoYolo: Detecção automática de vagens e grãos de soja
type: item
description: A estimativa de produtividade em lavouras de soja é um processo manual, lento e impreciso. Este artigo propõe o SoYOLO, um modelo de visão computacional para a detecção automática de vagens e grãos de soja a partir de imagens de smartphone. Utilizando a arquitetura YOLOv8, o modelo foi treinado com um dataset de 943 imagens e validado em outras 236, ambas oriundas de fontes públicas. O teste final foi conduzido em um conjunto distinto, com 601 imagens capturadas localmente. A configuração que apresentou melhor desempenho, YOLOv8m, alcançou uma Precisão Média (mAP50-95) de 0.484. Os resultados demonstram a viabilidade da abordagem como uma ferramenta de baixo custo para análises agrícolas, ao mesmo tempo em que revelam os desafios de oclusão e sombreamento como principais barreiras para a precisão da detecção.
creator: Víctor Vinícius Welter
creator: Larissa Guder
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 220
ending page: 223
doi: 10.5753/eramiars.2025.16580

Um LLM com RAG para as Normativas Institucionais da UDESC
type: item
description: As normativas da Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) são disponibilizadas aos estudantes e servidores de forma dispersa. Isto dificulta a rápida localização de normativas que estabelecem regras para situações quotidianas, tais como realização de avaliações em segunda chamada e solicitação de recursos financeiros. Este artigo descreve um trabalho em andamento cujo objetivo é disponibilizar um Modelo de Linguagem de Larga Escala (LLM) combinado com Retrieval-Augumented Generation (RAG) para consultar as normativas institucionais através de um chatbot. Com isso, pretende-se otimizar o acesso às informações normativas, transformando a experiência de estudantes, professores e servidores.
creator: Lucas Pietro Biasi Rayzer
creator: Fernando Santos
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 224
ending page: 227
doi: 10.5753/eramiars.2025.16616

Protótipo de Dashboard para mostrar explicações contrafactuais para dados de doença renal crônica
type: item
description: O uso de Inteligência Artificial (IA) tem demonstrando significativo potencial no apoio a profissionais da saúde. Neste estudo, foi desenvolvido um protótipo de dashboard para auxiliar médicos na tomada de decisão clínica, incorporando explicações contrafactuais baseadas em dados de doença renal crônica. O protótipo oferece visualização intuitiva dos resultados e possibilita a inserção simplificada de informações. Os achados sugerem que a ferramenta proposta pode aprimorar a interpretação dos resultados e facilitar a adoção de tecnologias de IA no domínio médico.
creator: Mateus Cardoso Oliveira
creator: Eduardo Coppetti Radaelli
creator: Isabel Cristina Reinheimer
creator: Joaquim Vinicius Carvalho Assunção
creator: Carlos Eduardo Poli de Figueiredo
creator: Luís Alvaro de Lima Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 228
ending page: 231
doi: 10.5753/eramiars.2025.16617

Evaluation and Optimization of an AI Model for European Canker Detection
type: item
description: European canker, caused by Neonectria ditissima, is one of the most destructive diseases affecting apple orchards worldwide. Early and accurate diagnosis is essential to reduce economic losses, but traditional methods rely on expert visual inspection, which is often slow and subjective. Advances in Convolutional Neural Networks (CNNs) have shown great potential for plant disease detection by enabling automated image-based diagnosis. This work investigates the application of pre-trained CNN architectures to the identification of European canker symptoms in apple branches. The study demonstrates that CNNs can achieve promising results, although challenges remain due to the complexity of branch-based symptoms compared to leaf diseases.
creator: Camile Coelho Arruda
creator: Jonatam Sturcio Corrêa
creator: Wilson Castello Branco Neto
creator: Robson Costa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 232
ending page: 235
doi: 10.5753/eramiars.2025.16618

IA Explicável em Modelos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Intrusão em IoT: uma Análise Comparativa
type: item
description: A crescente complexidade dos ataques em redes IdC impulsiona o uso de aprendizado de máquina em sistemas de detecção de intrusão (SDI), mas a falta de interpretabilidade limita sua adoção. Técnicas de Inteligência Artificial Explicável (IAE) são opções para superar essa limitação. Este artigo avalia o uso do método SHapley Additive exPlanations (SHAP) em três modelos preditivos para detecção de ataques: Random Forest, LightGBM e Multilayer Perceptron (MLP), construídos a partir do dataset NSL-KDD. O uso do SHAP permitiu identificar os atributos relevantes para as predições, evidenciando maior similaridade entre os modelos Random Forest e LightGBM, enquanto o MLP apresenta menor correlação e se apoia em atributos distintos.
creator: Matheus Buschermoehle
creator: Fernando Santos
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 236
ending page: 239
doi: 10.5753/eramiars.2025.16619

Adaptação de Soluções Logísticas Multi-Escalão em Simulações Baseadas em Agentes
type: item
description: Este trabalho propõe um método de adaptação hierárquica de soluções logísticas utilizadas na automatização de comportamentos de agentes em ambientes de treinamento baseado em simulação. A proposta une Raciocínio Baseado em Casos (CBR) e regras de adaptação multinível, as quais ajustam planos logísticos recuperados de bases de casos a condições específicas de problemas simulados. As regras de adaptações modeladas consideram critérios doutrinários, situações operacionais e táticas e restrições contextuais analisadas a partir do status atual das simulações, garantindo coerência entre procedimentos executados por diferentes escalões logísticos.
creator: Davi C. Machado
creator: Murilo H. Block
creator: Luis A. L. Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 240
ending page: 243
doi: 10.5753/eramiars.2025.16621

Integração de Redes Adversárias Generativas, Transformers e Aprendizado Semi-Supervisionado para Geração de Dados Tabulares Sintéticos
type: item
description: Este trabalho propõe a Semi-Supervised Tabular Transformer GAN (STTGAN), uma arquitetura que integra Redes Adversárias Generativas, aprendizado semi-supervisionado e mecanismos de atenção de Transformers para gerar dados tabulares sintéticos realistas sobre Doença Renal Crônica. A abordagem permite o treinamento com poucos rótulos, mantendo a utilidade preditiva. A STTGAN é avaliada utilizando métricas quantitativas, onde resultados demonstram que a arquitetura permite gerar dados que preservam informações clínicas, mesmo com rótulos escassos.
creator: Rafael A. Costa
creator: Rafael C. Pregardier
creator: Isabel C. Reinheimer
creator: Carlos E. Poli-de-Figueiredo
creator: Luis A. L. Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 244
ending page: 247
doi: 10.5753/eramiars.2025.16622

A Comparative Analysis of CNN Models and Vision Transformers for Skin Lesion Classification
type: item
description: Skin cancer is one of the most common malignancies in Brazil, making accurate diagnosis essential. This study evaluates five convolutional neural networks (CNNs) and two Vision Transformers (ViTs) on the binary classification of dermoscopic images (nevus vs. melanoma) from four public datasets characterized by class imbalance. Using a unified fine-tuning protocol and hold-out splits, we observed that ViTs generally outperformed CNNs in F1-score and ROC-AUC. These results suggest that attention-based models may provide more balanced performance under class imbalance.
creator: Yasmin C. Aguirre
creator: Ashiley Bianca S. de Oliveira
creator: Rodrigo C. Barros
creator: Lucas S. Kupssinskü
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 248
ending page: 251
doi: 10.5753/eramiars.2025.16623

Sinalização vista de cima: desenvolvimento de um modelo de visão computacional para classificação da conservação de marcações rodoviárias
type: item
description: A manutenção da sinalização rodoviária é fundamental para a segurança no trânsito, mas seu monitoramento é oneroso e trabalhoso. Este trabalho propõe uma abordagem de Inteligência Artificial para classificação da conservação das marcações horizontais em rodovias brasileiras a partir de imagens aéreas. Foi construído um dataset de imagens, rotuladas quanto ao estado da sinalização, e treinado um modelo baseado em MobileNetV2 utilizando transfer learning e fine-tuning. Os resultados demonstram alta acurácia, apesar de um dataset pequeno. A solução apresentada demonstra a utilidade da IA em aplicações de monitoramento de infraestrutura.
creator: Guilherme Brizzi
creator: Luís Gustavo Werle Tozevich
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 252
ending page: 255
doi: 10.5753/eramiars.2025.16629

MetaScope: A Model for Microstructural Analysis of Carbon Steels Using Machine Learning Techniques
type: item
description: Microstructural characterization in metallography often relies on manual analysis, which introduces bias and reduces reproducibility. To overcome this, we propose MetaScope, a deep learning model for pixel-level segmentation of ferrite and pearlite in SAE 1020 and 1045 steels. Using 2,200 images with masks generated by a Gaussian Mixture Model, the model combines an U-Net architecture with an EfficientNetB0 encoder. This approach demonstrates the potential of using machine learning techniques to support metallographic workflows and future expansion to other materials.
creator: Lucian Fernando Bellini
creator: Éric Cassiano Drey dos Santos
creator: Yeun Haur Kang
creator: William Haupt
creator: Carlos Amaral Hölbig
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 256
ending page: 259
doi: 10.5753/eramiars.2025.16633

Semiquantitative in-context causal reasoning for LLMs
type: item
description: We propose a novel algorithm that employs simulations of causal dynamical models and fuzzy logic to push forward the ability of large language models(LLMs) on extracting networks of causal relations from text documents. As a means to that, we explored the ability of LLMs to emulate actual critical reasoning and self-criticize on their own conclusions based on simulations of the gradually improving causal models, which we called In-Context Reasoning. As the self-assessment strategy, an instance of LLM-as-a-judge was employed. The results are encouraging, and we expect to further contribute to the investigations of the potential of LLMs in activities that require more accurate logical and structured reasoning.
creator: Marcelo R. Thielo
creator: Bernardo N. Rocha
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 260
ending page: 263
doi: 10.5753/eramiars.2025.16634

Detecção de Documentos Acadêmicos Falsificados: Uma Solução Baseada em Aprendizado de Máquina
type: item
description: Nos últimos anos, no Brasil, o crescimento de ingressantes, de formandos e de instituições de ensino superior intensificou os desafios relacionados à validação de certificados acadêmicos, já que a verificação é majoritariamente manual, sujeita a erros e a aceitação de fraudes. Este trabalho propõe um protótipo híbrido que combina análise multimodal, clustering, detecção de anomalias e classificação por grau de legitimidade para detectar documentos acadêmicos falsificados. Ao integrar o protótipo à Rede de Rastreabilidade de Dados da Educação Superior – iniciativa oficial para o acompanhamento de registros e comprovações acadêmicas –, documentos podem ser validados automaticamente antes do registro em sua rede distribuída, aumentando a segurança e a confiabilidade do credenciamento.
creator: Samuel M. Ransolin
creator: Giovana N. Inocêncio
creator: Jean E. Martina
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 264
ending page: 267
doi: 10.5753/eramiars.2025.16635

Avaliação do uso de embeddings para o reconhecimento de emoções na fala
type: item
description: O presente artigo tem como objetivo avaliar o uso de métodos de extração de atributos baseados em embeddings para a tarefa de reconhecimento de emoções. Para isso, foi utilizado o conjunto de dados IEMOCAP e 9 modelos classificadores foram treinados e testados com 11 conjuntos de atributos diferentes. Como resultado, foi observado que o modelo trillsson5 de extração de atributos resultou na combinação de melhor acurácia, o que sugere que os modelos baseados em embeddings podem superar os demais na tarefa.
creator: Pedro Munhoz
creator: Guilherme Cavazzotto
creator: Larissa Guder
creator: Luan Dopke
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 268
ending page: 271
doi: 10.5753/eramiars.2025.16638

Segmentação Automática de Áudios na Entrevista de Pacientes para o Teste de Alzheimer
type: item
description: A análise automática de áudios de pacientes tem-se mostrado promissora na detecção de condições neurológicas. Entretanto, a segmentação manual das falas entre entrevistador e entrevistado é um processo demorado e sujeito a erros. Este artigo propõe um pipeline automatizado para segmentar trechos de fala entre entrevistadores e entrevistados em entrevistas do teste Boston Diagnostic Aphasia Examination (BDAE) em português, combinando representações vetoriais e modelos de Aprendizado de Máquina supervisionados e não supervisionados. Nos experimentos, o modelo supervisionado XGBoost alcançou 0,8861 de acurácia, enquanto o modelo não supervisionado K-Means obteve 0,8458.
creator: Gustavo Amaral
creator: Luan Dopke
creator: João Paulo Aires
creator: Juliana Onofre de Lira
creator: Lilian Cristine Hubner
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 272
ending page: 275
doi: 10.5753/eramiars.2025.16639

Auxílio ao Diagnóstico de Pneumonia por Análise de Imagens de Raio-X Utilizando Aprendizado de Máquina
type: item
description: A pneumonia é uma doença pulmonar que exige diagnóstico rápido. Este trabalho propõe o uso de Inteligência Artificial (IA) para auxiliar nesse diagnóstico, analisando imagens de raio-x para identificar a presença e o tipo de pneumonia (viral ou bacteriana) antes do laudo do especialista. Foram testados modelos de Regressão Linear (RL) e Redes Neurais Artificiais (RNA). As Redes Neurais apresentaram os melhores resultados, com acurácia de 96,2% na detecção da doença e 91,3% na identificação do seu tipo. O estudo conclui que a ferramenta tem grande potencial para aplicação hospitalar, agilizando o diagnóstico e o tratamento.
creator: Darlene Buttenbender
creator: Márcio R. Melo
creator: Rodrigo M. Figueiredo
creator: Ana P. Mallmann
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 276
ending page: 279
doi: 10.5753/eramiars.2025.16641

Análise do impacto da COVID-19 no desenvolvimento do transtorno de estresse pós-traumático na população brasileira
type: item
description: Este estudo analisa o desenvolvimento de casos de transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) durante a pandemia da COVID-19 na população brasileira. Foram construídos classificadores com os modelos Support Vector Machine e Random Forest, os quais foram ajustados por otimização Bayesiana. O modelo com melhor desempenho alcançou revocação de 0,578 ± 0,111, precisão de 0,265 ± 0,108, AUROC de 0,724 ± 0,056 e especificidade de 0,871 ± 0,048. Os valores SHAP foram utilizados na interpretação do modelo, que indicaram sintomas de depressão, ansiedade e solidão; consumo de mídia; e uso de benzodiazepínicos e opioides como atributos mais relevantes para a incidência de TEPT.
creator: Vítor C. Ferrer
creator: Thyago A. Salgado
creator: Ives C. Passos
creator: Mariana Recamonde-Mendoza
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 280
ending page: 283
doi: 10.5753/eramiars.2025.16643

Enhancing Best-of-N Decoding by Speculative Rejection and Self-Certainty
type: item
description: Controllable text generation techniques such as fine-tuning, reinforcement learning, and prompt engineering have significant potential to enhance reasoning, alignment, and efficiency in Large Language Models. However, these methods often struggle with memory management, generalization across diverse language tasks, and score function design. In contrast, enhancing the decoding process has proven to be an effective way to control generation without requiring additional training or external tools. This work proposes an improved parallel decoding strategy that not only alleviates resource requirements but also effectively leverages its guiding reward function.
creator: Jose Lamir Gouvéa Junior
creator: Luan Fonseca Garcia
creator: Ewerton de Oliveira
creator: Thomas Paula
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 284
ending page: 287
doi: 10.5753/eramiars.2025.16649

Detecção de Trabalhadores sem Capacete: Uma Análise Comparativa entre os modelos YOLO e SSD
type: item
description: No Brasil, trabalhadores ainda sofrem acidentes graves em canteiros de obras pela não utilização de equipamentos de proteção individual. A fiscalização é complexa e não garante o monitoramento simultâneo de todos os trabalhadores. Um sistema de monitoramento automático poderia auxiliar na fiscalização. Este trabalho analisa o desempenho dos modelos de detecção de objetos You Only Look Once (YOLO) e Single Shot Multibox Detector (SSD) para detectar o uso de capacetes. Ambos foram treinados com um conjunto de dados de pessoas com e sem capacetes. A avaliação utilizou cenas gravadas com voluntários simulando um canteiro de obras. Os resultados mostram acurácia quase 10% superior do YOLO em relação ao SSD, evidenciando seu potencial para uso em um sistema de detecção de trabalhadores sem capacete.
creator: Ana Cristina Vasconcellos Reinert
creator: Fernando Santos
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 288
ending page: 291
doi: 10.5753/eramiars.2025.16655

Monitoramento da Fragilidade Geriátrica por meio de Heatmaps e Dashboards Inteligentes: Uma Solução Web para Instituições de Longa Permanência no Sul do Brasil
type: item
description: A avaliação e o monitoramento da fragilidade geriátrica são essenciais para orientar estratégias de cuidado em instituições de longa permanência para idosos (ILPIs). Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma plataforma web que integra heatmaps, dashboards inteligentes e módulos de recomendação baseados em inteligência artificial (IA) para apoiar equipes de saúde e estudantes de medicina da IES X. Os dados coletados por meio de um questionário estruturado incluem parâmetros sociodemográficos, clínicos, funcionais e de saúde. A arquitetura do sistema emprega ReactJS, MySQL e Google Maps API para visualização de dados e análise espacial. Resultados iniciais demonstram o potencial do sistema em otimizar o cuidado geriátrico e subsidiar políticas públicas de saúde.
creator: Carlos Vinícius Rasch Alves
creator: Maria Noel Marzano Rodrigues
creator: Rogerio da Costa Albandes
creator: Cauê Bernardo Portela
creator: Gabriel Neves Gonçalves
creator: Nicolas da Fonseca Casser
creator: Anderson Matheus de Souza Melo
creator: Víctor Lima Vieira
creator: Kahel Souza Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 292
ending page: 295
doi: 10.5753/eramiars.2025.16656

From Questions to Answers: A Natural Language Interface for DATASUS Hospitalization Data
type: item
description: Para democratizar o acesso aos dados de hospitalização do DATASUS, criamos um agente conversacional que fornece respostas em linguagem natural para perguntas em português. O agente usa um fluxo com LangGraph e Llama 3.1:8B para traduzir perguntas em SQL, alcançando 100% de sucesso de ponta a ponta e 82,9% de acurácia de execução em um benchmark de 52 consultas. Contudo, o desempenho em consultas complexas caiu para 58,3%, revelando limitações no raciocínio de múltiplos passos para operações analíticas multi-tabela. Nosso trabalho valida esta abordagem agêntica com estado e estabelece uma baseline reproduzível para extensões futuras, incluindo benchmarking de modelos, fine-tuning de domínio específico e estratégias de decomposição de consultas.
creator: Maicon Moraes
creator: Isadora Figueiredo
creator: Victória Marques
creator: Juliano Santos
creator: Isabel H. Manssour
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 296
ending page: 299
doi: 10.5753/eramiars.2025.16660

Arquitetura de Hardware Dedicada para CNNs: Uma Análise comparativa entre FP32 e INT8
type: item
description: Para viabilizar a implementação de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) de alto custo computacional em sistemas restritos, a quantização de modelos, como a conversão de representações de ponto flutuante (float32) para inteiros de 8 bits (int8), é uma técnica essencial. Este trabalho quantifica os ganhos da técnica através da comparação de uma camada convolucional e uma totalmente conectada, descritas em VHDL e sintetizadas para um ASIC de 40 nm. A análise mensura a redução em área e potência da implementação em int8 frente à de float32, validando sua eficácia para hardware de baixo consumo.
creator: Vanessa Aldrighi
creator: Denis Maass
creator: Ruhan Conceição
creator: Marcelo Porto
creator: Luciano Agostini
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 300
ending page: 303
doi: 10.5753/eramiars.2025.16662

Estudo comparativo de técnicas de pré-processamento de imagens para otimização de OCR em rótulos alimentares
type: item
description: O aumento das alergias alimentares torna essencial a correta identificação de alérgenos nos rótulos alimentares, mas essa tarefa é dificultada pela extensa variação de terminologias e pela falta de padronização dos rótulos. Este estudo comparou técnicas de pré-processamento de imagens para otimizar os resultados de uma API de extração de texto em rótulos alimentícios, utilizando duas bibliotecas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Em 87 rótulos testados, o TesseractOCR obteve similaridade de 37% sem pré-processamento, 46% com equalização e binarização, e 48% com adição de filtro Gaussiano e morfologia matemática. Apesar dos ganhos, a diversidade visual dos rótulos limita a precisão e a eficácia da tecnologia em cenários reais.
creator: Andréia M. Ferreira
creator: Ana Trindade Winck
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 304
ending page: 307
doi: 10.5753/eramiars.2025.16667

Predicting Hardware Resource Allocation of MVAU Modules in FINN-Generated FPGA Accelerators
type: item
description: We propose a method to predict hardware resource allocation of the Matrix Vector Activation Unit (MVAU) in FPGA-based neural network accelerators generated with the FINN framework. A dataset built from synthesis results includes architectural parameters and utilization of LUTs, FFs, RAMBs, and DSPs. Three regression models were evaluated via 10-fold cross-validation. All achieved average R2 above 0.99, with XGBoost yielding the lowest MSE and MAE. Feature importance analysis showed that the Number of Processing Elements and RTL implementation dominate predictions, together contributing nearly 69%. The approach enables accurate and practical resource estimation to support efficient FPGA accelerator design.
creator: Beatriz Aline Arend
creator: Arthur Ferreira Ely
creator: Fernanda Lima Kastensmidt
creator: Mariana Recamonde-Mendoza
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 308
ending page: 311
doi: 10.5753/eramiars.2025.16671

Predição de Velocidade de Ciclones Tropicais Utilizando Redes Neurais Convolutivas e Detecção de Movimento em Imagens
type: item
description: Com o cenário de mudanças climáticas, o comportamento dos ciclones tropicais tem se tornado mais imprevisível. Atualmente, existem diversas abordagens que utilizam redes neurais convolutivas (CNN) com bons resultados de predição de velocidade para os ciclones. O objetivo desse trabalho é propor uma modificação do modelo de Rede Neural CNN-TC, adicionando um pré-processamento de detecção de movimento, obtido de imagens adjacentes temporalmente. Como resultado, o modelo proposto teve melhor acurácia, obtendo um valor de raiz do erro médio quadrático (RMSE) 7,55% menor do que o método original. Esse resultado nos motiva a desenvolver modelos mais complexos com informações de detecção de movimento.
creator: Matheus Luis Machado Sonego
creator: Alessandro Bof de Oliveira
creator: Patricia Bof
creator: Dante Augusto Couto Barone
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 312
ending page: 315
doi: 10.5753/eramiars.2025.16675

Profissões e estereótipos: avaliando o viés de gênero em versões do BERTimbau
type: item
description: Este estudo investiga a presença de viés de gênero nos embeddings contextuais do modelo BERTimbau (versões BASE e LARGE), com foco em profissões estereotipicamente associadas a homens e mulheres. Os resultados, obtidos através da métrica WEAT e testes de analogia, indicam um forte viés de gênero em ambos os modelos. Os achados apontam para o risco de que esses modelos reforcem estereótipos em aplicações reais, destacando a necessidade de métodos de mitigação.
creator: Gabriel Kuster de Azevedo
creator: Brenda Salenave Santana
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 316
ending page: 319
doi: 10.5753/eramiars.2025.16678

Usando LLMs para Programar Jogos de Tabuleiro e Variações
type: item
description: A criação de programas que representem jogos de tabuleiro pode ser uma tarefa demorada. Large Language Models (LLMs) surgem como ferramentas interessantes para acelerar esse processo, dada sua capacidade para geração eficaz de código a partir de informações contextuais simples. Neste trabalho, propomos um método para testar a capacidade de três LLMs (Claude, DeepSeek e ChatGPT) de criar código para jogos de tabuleiro, bem como de novas variantes de jogos existentes.
creator: Álvaro Guglielmin Becker
creator: Lana Bertoldo Rossato
creator: Anderson Rocha Tavares
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 320
ending page: 323
doi: 10.5753/eramiars.2025.16679

Desenvolvimento de Aplicação com Visão Computacional no Controle e Monitoramento Inteligente de Bovinos
type: item
description: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema baseado no algoritmo YOLO (You Only Look Once) versão 4, aplicado à detecção automática de bovinos em ambientes rurais. Unificando técnicas de visão computacional, o algoritmo foi projetado para atender às necessidades do pequeno produtor rural, oferecendo uma solução de monitoramento e controle inteligente sem exigir investimentos elevados ou infraestrutura computacional robusta. O sistema permite o processamento de dados em tempo real com alta precisão, contribuindo significativamente para a modernização da gestão pecuária.
creator: Arthur Maica
creator: Greice A. Welter
creator: Larissa Guder
creator: Adriano Vogel
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 324
ending page: 327
doi: 10.5753/eramiars.2025.16686

Detection of Expiration Dates in Product Images Using YOLO
type: item
description: Accurate identification of expiration dates on product packaging is essential to prevent the consumption of expired goods, reduce waste, and improve inventory management. This study proposes a YOLO-based neural network model for automatic detection of expiration dates in product packaging images. A dataset containing 668 images of Brazilian product packages was created, annotated, and made publicly available for training and evaluation purposes. Our fine-tuned YOLO achieved a precision of 0.804 and an F1-score of 0.812, indicating promising results for expiration date detection.
creator: Lucas Andreotti
creator: Lucas M. Fraga
creator: Rodrigo C. Barros
creator: Lucas S. Kupssinskü
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 328
ending page: 331
doi: 10.5753/eramiars.2025.16690

StepAmpute: Abordagem de Análise de Marcha de Amputados Baseado na Captura de Movimentos Ópticos Sem Marcadores
type: item
description: O uso de próteses oferece maior autonomia a pessoas amputadas, mas sua marcha apresenta alterações biomecânicas relevantes. Este estudo propõe o StepAmpute, uma abordagem acessível de análise da marcha por visão computacional, a partir de vídeos curtos capturados por smartphones. O sistema extrai automaticamente parâmetros de simetria e cadência, sem necessidade de marcadores ou equipamentos especializados. Os resultados mostraram boa precisão em relação ao software Kinovea, destacando o potencial da ferramenta como apoio à reabilitação.
creator: Jeam Carlos Braun
creator: Tiago Rios Da Rocha
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 332
ending page: 335
doi: 10.5753/eramiars.2025.16693

Aplicação da regressão linear na previsão de salários com base em anos de experiência
type: item
description: O trabalho aborda a previsão salarial com base nos anos de experiência, usando regressão linear com gradiente descendente em dados do Kaggle (experiência e salário). Foram realizados pré-processamento (exploração, tratamento de ausentes, normalização e divisão), implementação manual do algoritmo e avaliação com MSE, RMSE, MAE e R². Os resultados, com R² obtido, demonstram boa aderência e evidenciam a contribuição do estudo para o entendimento prático de algoritmos de aprendizado de máquina desde os fundamentos.
creator: Ângelo Carlos Avelino Feitosa
creator: Paulo Anderson Gonçalves de Lima
creator: Ester Miriã de Sousa Freire
creator: Lucas Fontinele Alves Sousa
creator: Simone Azevedo Bandeira de Melo Aquino
creator: Daniel Duarte Costa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 336
ending page: 339
doi: 10.5753/eramiars.2025.16699

Comparação entre aplicação de redes neurais e regressão logística na predição de diabetes utilizando gradiente descendente
type: item
description: Este artigo apresenta uma implementação manual de uma rede neural com otimização por gradiente descendente, aplicado à previsão da ocorrência de diabetes em mulheres da etnia Pima, a partir do conjunto de dados Pima Indians Diabetes Database. O estudo abrange pré-processamento, treinamento e avaliação com acurácia, matriz de confusão e curva ROC. Os resultados evidenciam que a rede neural obteve um desempenho levemente superior em relação à regressão logística, sendo ideal para situações de maior complexidade.
creator: Ester Miriã de Sousa Freire
creator: Paulo Anderson Gonçalves de Lima
creator: Ângelo Carlos Avelino Feitosa
creator: Lucas Fontineli Alves Sousa
creator: Simone Azevedo Bandeira de Melo Aquino
creator: Daniel Duarte Costa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 340
ending page: 343
doi: 10.5753/eramiars.2025.16703

Análise comparativa de modelos de Machine Learning para predição de diabetes por meio dos modelos SVM e K-means
type: item
description: Este trabalho compara técnicas de aprendizado de máquina para predição de diabetes utilizando o Pima Indians Diabetes Database. Foram avaliados quatro modelos supervisionados (regressão logística, MLP, SVM com e sem PCA) e uma abordagem não supervisionada (K-means). A avaliação envolve métricas de performance (acurácia, F1-score, sensibilidade, especificidade e AUC-ROC) e análise da robustez dos modelos frente à redução de dimensionalidade via PCA. Os resultados mostram que o SVM com PCA obteve a melhor discriminação (AUC = 0,84), enquanto o K-means ajudou a revelar padrões clínicos relevantes sem uso de rótulos.
creator: Ester Miriã de Sousa Freire
creator: Paulo Anderson Gonçalves de Lima
creator: Ângelo Carlos Avelino Feitosa
creator: Lucas Fontineli Alves Sousa
creator: Simone Azevedo Bandeira de Melo Aquino
creator: Daniel Duarte Costa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 344
ending page: 347
doi: 10.5753/eramiars.2025.16705

Aprendizado por Transferência na Construção de Modelos Preditivos de Doença Renal Crônica
type: item
description: Este trabalho explora Aprendizado por Transferência (TL) sobre dados tabulares na predição de progressão da Doença Renal Crônica (DRC). Um modelo de redes neurais foi pré-treinado com dados de 880 pacientes idosos (≥60 anos) e ajustado para 258 pacientes adultos (<60 anos). Em comparação a um modelo fonte treinado, a abordagem de TL alcançou a maior acurácia (88,46%) e precisão (92,31%), com um F1-Score de 80,0%. Os resultados sugerem que o TL é uma estratégia eficaz para desenvolver modelos preditivos robustos em cenários clínicos com dados tabulares limitados.
creator: Gabriel V. S. Caetano
creator: Isabel C. Reinheimer
creator: Solana de Melo
creator: Maria E. S. Bellinaso
creator: Laura M. Ribeiro
creator: Isabela V. de Quadros
creator: Giovana A. Mattiello
creator: Rafaela J. K. Rodrigues
creator: Carlos E. Poli-de-Figueiredo
creator: Luis A. L. Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 348
ending page: 351
doi: 10.5753/eramiars.2025.16714

Análise do desempenho de modelos de optical character recognition de propósito geral em placas veiculares
type: item
description: O Reconhecimento Automático de Placas Veiculares (ALPR) é uma tecnologia importante para diversas áreas, como sistemas de transporte, cujo desenvolvimento pode apresentar altos custos e complexidade. Nesse contexto, modelos de Optical Character Recognition (OCR) de propósito geral emergem como uma potencial alternativa. Este trabalho realizou uma avaliação quantitativa de três OCRs genéricos (EasyOCR, Pytesseract, Keras-OCR). Os resultados revelam uma discrepância de desempenho: modelos estado da arte atingem 95,6% de acurácia, enquanto o OCR genérico de melhor performance alcançou somente 16,5%. Tais achados demonstram que ferramentas de OCR não especializadas carecem de adequação para aplicações reais em ALPR.
creator: Luís Gustavo Werle Tozevich
creator: Gabriel Machado Lunardi
creator: Thiago Lopes Trugillo da Silveira
creator: Adriano Quilião de Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 352
ending page: 355
doi: 10.5753/eramiars.2025.16717

Aprimoramento da Central Nervous System Ontology for Oncopediatric Patients através da Integração da Basic Formal Ontology
type: item
description: Este artigo aborda o aprimoramento da Central Nervous System Ontology for Oncopediatric Patients (CNSOOP) através da sua integração com a Basic Formal Ontology (BFO). A versão inicial carecia de uma ontologia de topo, o que limitava sua coerência. Adotando a BFO e outras ontologias como OGMS e Uberon, e seguindo a metodologia NeOn, a CNSOOP aprimorada oferece uma representação mais estruturada dos tumores do sistema nervoso central pediátrico. O resultado é uma ontologia melhorada que detalha a localização anatômica do tumor, conecta nomes de tumores a códigos CID e graus de malignidade, e descreve elementos para diagnóstico e tratamento.
creator: Lucas N. Lanferdini
creator: Mariana C. Pereira
creator: Marialva Sinigaglia
creator: Sílvio C. Cazella
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 356
ending page: 359
doi: 10.5753/eramiars.2025.16722

Comparação de Modelos de Aprendizado de Máquina no Reconhecimento de Línguas de Sinais
type: item
description: Com os desenvolvimentos recentes na área de Visão Computacional, torna-se evidente o potencial auxílio que pode ser oferecido na comunicação entre surdos e ouvintes. Para tanto, este trabalho buscou comparar modelos de Aprendizado de Máquina a fim de verificar se essa hipótese é viável com os recursos disponíveis na atualidade. Para realizar esta tarefa, foram comparados três modelos treinados para classificar sinais estáticos de três línguas de sinais. Foi encontrado que os modelos não são capazes de reconhecer com a acurácia esperada os sinais testados. Supõe-se que a razão disso se deve à pequena quantidade e variedade dos dados pertencentes aos conjuntos de dados utilizados para o treinamento dos modelos.
creator: Guilherme Johann Reckziegel Nunes
creator: Janete Inês Müller
creator: Fernando Luís Herrmann
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 360
ending page: 363
doi: 10.5753/eramiars.2025.16729

Visão Computacional na Agricultura de Precisão: Uma Análise Comparativa de Arquiteturas CNN no Diagnóstico de Doenças Foliares do Milho
type: item
description: O milho é um pilar do agronegócio brasileiro, mas sua produção é ameaçada por doenças foliares que demandam diagnóstico rápido e preciso. Como solução, este artigo apresenta uma análise comparativa de quatro arquiteturas de Visão Computacional (InceptionV3, ResNet50, ResNet152 e DenseNet201) aplicadas à classificação dessas doenças, com foco na realidade da região do MATOPIBA. O objetivo é avaliar a performance e a eficiência de cada modelo para subsidiar o desenvolvimento de uma ferramenta de detecção precoce eficaz, capaz de reduzir custos, promover a sustentabilidade e aumentar a rentabilidade para os produtores, em linha com o Plano de Soberania Digital do Brasil.
creator: Jhonatas Gomes Ribeiro
creator: Igor Bezerra Reis
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 364
ending page: 367
doi: 10.5753/eramiars.2025.16735

Forecasting Dengue Outbreaks with Machine Learning: A Case Study in Porto Alegre
type: item
description: Dengue remains a critical global health concern intensified by climatic changes. Despite advances, few studies validate machine learning models in subtropical regions or handle data imbalance. This work compares Decision Tree, Random Forest, SVM, and XGBoost to predict dengue case acceleration in Porto Alegre, Brazil (2020–2024). Using time-lagged climatic features and Balanced Accuracy optimization, XGBoost achieved the best performance (0.67), identifying 10–15-day averages of dew point and humidity as key predictors. The results highlight the value of imbalance-aware modeling for reliable early warning systems in public health.
creator: Franklin Sales de Oliveira
creator: Dulcinéia Esteves Santos
creator: Fábio Raphael Pascoti Bruhn
creator: Bianca Conrad Bohm
creator: Brenda Salenave Santana
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 368
ending page: 371
doi: 10.5753/eramiars.2025.16737

A Proposed Brazilian Dataset and Approach for Remote Blood Oxygen Saturation Measurement from Facial Videos
type: item
description: Blood oxygen saturation (SpO2) measurement is one of the most commonly used vital signs in the clinical assessment of patients. Typically, this measurement is performed using pulse oximeters, which, although accurate, present certain limitations, as they rely on direct skin contact and are sensitive to external factors. To overcome these constraints, there has been growing interest in remote monitoring of vital signs through imaging. In this work, the creation of a Brazilian dataset for SpO2 estimation is proposed, focusing on the diversity of skin tones, ages, and medical conditions. The recorded videos will be synchronized with SpO2 values obtained from pulse oximeters. Subsequently, the recordings will be converted into Spatial-Temporal Maps (STMaps), which compact spatial and temporal information, and a 2D convolutional neural network will be used to predict SpO2 values from these representations.This dataset and reference model aim to support research in non-invasive remote monitoring of vital signs, providing an inclusive framework for future studies and improving the reliability of SpO2 estimation across different populations.
creator: Êmilly Farias Bruning
creator: Gabriel M. Lunardi
creator: Adriano Q. Oliveira
creator: Thiago L. T. da Silveira
creator: Leonardo Ramos Emmendorfer
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 372
ending page: 375
doi: 10.5753/eramiars.2025.16742

A Recovery Module for an Incident Management Assistant with Missing and Imbalanced Data
type: item
description: In Information Technology (IT) Service Management, modern approaches leveraging Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) typically rely on abundant, high-quality observability data. However, many real-world environments operate under severe data constraints, such as scarce historical records and incomplete information. This paper introduces AIMA+, an incident management assistant designed specifically for these challenging conditions. Given an incident’s textual description as input, AIMA+ outputs a ranked list of predicted recovery actions, retrieves similar past incidents, and generates a synthesized textual summary to guide operators. Our core contribution is a methodology that addresses data incompleteness through a Large Language Model (LLM)-based data augmentation strategy and data scarcity with an interpretable, multi-pronged framework. Our experiments show that augmenting the dataset with expert-guided LLM classifications dramatically improved predictive performance, increasing the macro F1-score from a baseline of 0.2 to 0.6. This work presents a pragmatic blueprint for developing effective AIOps decision support tools in realistic, imperfect industrial settings.
creator: Alisson N. Bonato
creator: Jade S. Hatanaka Marques
creator: Rajnish Kumar
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 376
ending page: 379
doi: 10.5753/eramiars.2025.16747

Brazilian Consumer Perceptions of Electric Vehicles Using LLMs on Online Comments
type: item
description: The transition from gasoline-powered vehicles to electric vehicles (EVs) is a major step forward, driven by both technological innovations and environmental concerns. This study analyzes the perceptions of Brazilian consumers toward EVs, using a novel dataset of YouTube and Reddit comments collected between 2015 and 2025. To handle the large volume of text, we used the LLaMA 3.2 language model with custom prompts to identify and analyze specific technical aspects of EVs. Our results show that consumers’ main concerns are limited range and high cost, while the most valued aspects are energy efficiency and the technology itself.
creator: Kalidsa B. de Oliveira
creator: Gabriel M. Lunardi
creator: Thiago L. T. da Silveira
creator: Adriano Q. Oliveira
creator: Leonardo Ramos Emmendorfer
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 380
ending page: 383
doi: 10.5753/eramiars.2025.16750

EasyMark: Semiautomatic Image Annotation Tool
type: item
description: Image annotation tools are indispensable in this era of rapid Artificial Intelligence (AI) development, where image inference systems can be applied in most fields to aid professionals in several tasks. However, the current solutions are found to be lacking in multiple areas, including access, availability, security, and trust. For these reasons, this project aims to develop EasyMark, an image annotation tool designed to address these pressing issues, aiming for the safety and privacy of its users. At its current state, EasyMark is capable of manually and automatically annotating image folders, while remaining fully offline and open-source.
creator: Samuel S. Vargas
creator: João P. S. dos Santos
creator: Thiago L. T. da Silveira
creator: Gabriel M. Lunardi
creator: Adriano Q. de Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 384
ending page: 387
doi: 10.5753/eramiars.2025.16754

Tornando Inteligentes Secadores de Grãos de Baixo Custo
type: item
description: A agricultura familiar enfrenta desafios significativos na etapa de pós-colheita, especialmente na secagem de grãos. Esse processo busca atingir uma faixa de umidade considerada segura (11–13%) para melhorar a conservação e a qualidade dos grãos durante o armazenamento. No entanto, em muitas operações (pequenas e grandes), os parâmetros de secagem ainda são definidos com base na experiência empírica do operador, o que pode comprometer a eficiência e deteriorar a qualidade do produto final. Este trabalho propõe a investigação de técnicas de Aprendizado de Máquina para otimizar os parâmetros de um secador de grãos de baixo custo voltado para a realidade da agricultura familiar que está sendo desenvolvido em projeto mais amplo. Este é o primeiro passo em direção à agregação de inteligência a uma solução inovadora, eficiente, sustentável e acessível para melhorar os processos de secagem.
creator: Andressa Assae Perri Tamara Rodrigues
creator: Lanes Beatriz Acosta Jaques
creator: Débora Taís Neves Barros
creator: Fábio Righi da Silva
creator: Rodrigo Brandão Mansilha
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 388
ending page: 391
doi: 10.5753/eramiars.2025.16755

Tucano em Question Answering: Exploração das capacidades do modelo no dataset FairytaleQA
type: item
description: Modelos de Lingugaem de Grande Escala (LLMs) têm demonstrado capacidades notáveis em diversas tarefas de Processamento de Lingugaem Natural (PLN), incluindo a Geração Automática de Respostas (QA). Para ajudar a reduzir a lacuna entre idiomas de alto e baixo recurso, foi desenvolvida a série Tucano, composta por modelos decoder-transformers treinados em português. Este estudo avalia o desempenho desses modelos no dataset FairytaleQA-Translated e compara os resultados com datasets previamente testados. Nossos achados destacam o potencial de modelos menores e mais eficientes para QA em português e contribuem para o avanço da pesquisa em idiomas de baixo recurso.
creator: Allan D. Ehlert
creator: Larissa A. de Freitas
creator: Ulisses B. Corrêa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 392
ending page: 395
doi: 10.5753/eramiars.2025.16756

Vim-Med: a Vision Mamba-based Model for Pathology Classification in X-Ray Images
type: item
description: There is a need to improve medical diagnostics in identifying rare diseases and analyzing unbalanced image data. This work presents Vim-Med, an adaptation of the Vision Mamba (Vim) architecture for pathology classification in X-ray images. To evaluate the model, a comparison was made with other Mamba models and Transformer architectures. The results show that in the Chest X-Ray dataset, Vim-Med achieved the best F1-score with 0.888. In the NIH CRX8 dataset, Vim-Med excelled at handling rare classes (Macro-F1 of 0.192). Vim-Med achieved the highest inference speed, corresponding to 125 FPS, and achieved a reduction of more than 50% in training time. Thus, the Vim-Med model is efficient in classifying pathologies in X-ray images.
creator: Gregory J. Pitthan
creator: Lucas B. V. Cordova
creator: Tatiana T. Schein
creator: Eduardo L. Silva
creator: Gustavo A. Dutra
creator: Gustavo P. Almeida
creator: Stephanie L. Brião
creator: Paulo L. J. Drews-Jr
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 396
ending page: 399
doi: 10.5753/eramiars.2025.16757

Evaluating Hyperparameter Optimization in Machine Learning Algorithms for Cancer Driver Gene Classification
type: item
description: Cancer driver genes (CDGs) play a central role in tumorigenesis and represent important targets for diagnosis and therapy. In this study, we evaluate the impact of hyperparameter optimization on the predictive performance of traditional machine learning algorithms using multi-omics data. We perform systematic searches across different configurations to identify the most effective settings for CDG classification. Our results show that optimized models consistently outperform their default counterparts, particularly in recall and precision-recall metrics, with ensemble methods showing the most pronounced gains. These findings indicate that traditional algorithms, when carefully tuned, can represent promising approaches for identifying CDGs from genomics data.
creator: Ana Laura Schardosim
creator: Kamille Konarzewski
creator: Renan Soares de Andrades
creator: Mariana Recamonde-Mendoza
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 400
ending page: 403
doi: 10.5753/eramiars.2025.16761

Analysis of the Chunking Process in RAG Architectures
type: item
description: This paper studies how text segmentation affects Retrieval Augmented Generation. We compare heuristic, semantic, and recursive strategies on a Portuguese institutional corpus, holding the pipeline fixed with bge base en v1.5 embeddings, a 500 token target size, and about 10% overlap. In the semantic variant, boundaries are detected by changes in similarity between sentence embeddings using a 95th percentile threshold. Evaluation covers intrinsic coherence and extrinsic metrics such as Factual Accuracy, Precision, Recall, F1-score, and MRR.
creator: Vitor Mateus R. do Amaral
creator: Luiza Espinosa
creator: Gabriel M. Lunardi
creator: Adriano Q. de Oliveira
creator: Thiago Lopes T. da Silveira
creator: Leonardo R. Emmendorfer
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 404
ending page: 407
doi: 10.5753/eramiars.2025.16765

The Landscape of Machine Learning for EEG Hand Motor Imagery Decoding: A Scoping Review (2020-2025)
type: item
description: EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs) show promise for motor rehabilitation, with hand motor imagery (MI) being a key paradigm. This scoping review analyzed 128 studies, mapping machine learning and deep learning architectures, training strategies, and performance metrics. Results reveal predominance of deep learning, and methodological diversity, but most studies are offline and subject-dependent, limiting reproducibility and real-time application. The review aims to highlight gaps and standardized evaluation protocols to advance practical BCIs.
creator: Felipe Correa Bitencourt
creator: Eduarda Tessari Pereira
creator: Claudio Salvalaio
creator: Voltaire Augusto Borges Junior
creator: Marcelo Scarparo Lacerda
creator: Alexandre Lima
creator: Alcyr Alves de Oliveira Jr
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 408
ending page: 411
doi: 10.5753/eramiars.2025.16769

Discovering Subgoals from Trajectories Using Empowerment
type: item
description: Reinforcement learning algorithms struggle in complex environments with sparse rewards due to inefficient exploration. Identifying subgoals to guide exploration and structure learning is a promise and a challenge. This work presents a novel method to discover subgoals from trajectories by leveraging empowerment, an information-theoretic measure of an agent’s potential to influence its environment. The main hypothesis is that states with high empowerment correspond to strategic locations, such as bottlenecks, which serve as subgoals. We evaluate our method in grid-world navigation tasks, demonstrating that it successfully identifies important states without requiring reward signals or successful trajectories, and improves agent performance.
creator: Luiz A. Thomasini
creator: Arturo de Souza
creator: Gabriel de Oliveira Ramos
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 412
ending page: 415
doi: 10.5753/eramiars.2025.16775

Language Models are the new Doom
type: item
description: As more devices include a display, more probable they may run Doom. Various techniques are used to limit the processing required by the game. A parallel can be drawn with small language models, which are being ported to a wide variety of devices, including legacy ones. While less capable than their large-scale counterparts, these models retain the essence of natural language processing. In this work, we map parallels between Doom and language models, focusing on a TinyLlama model trained on the TinyStories dataset ported to the PlayStation Portable, with hyper-parameter value experimentation.
creator: Caio Madeira
creator: Maurício Cecílio Magnaguagno
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 416
ending page: 419
doi: 10.5753/eramiars.2025.16777

Detecção de Alérgenos em Imagens de Alimentos com YOLOv8
type: item
description: Alergias alimentares são reações adversas à ingestão de alimentos. A correta identificação de alérgenos traz desafios, principalmente quando não é possível contar com a rotulagem adequada. Este trabalho avalia quatro variantes da arquitetura de deep learning YOLOv8 para detecção de alérgenos em imagens de alimentos preparados. Foram combinadas 9.984 imagens extraídas de datasets públicos, obtendo-se os melhores resultados com a arquitetura YOLOv8m, com precisão=0,76 e revocação=0,65. Os resultados, embora modestos, indicam um uso promissor da arquitetura para identificação de alérgenos.
creator: Rodrigo Eduardo Seger
creator: Luciano Costa Blomberg
creator: Ana Trindade Winck
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 420
ending page: 423
doi: 10.5753/eramiars.2025.16778

CNN Architecture Assessment: Exploring Depth, Width, and Kernel Size for Image Classification
type: item
description: This paper investigates the impact of different convolutional neural network (CNN) architectures on image classification performance using the CIFAR-10 dataset. We evaluate variations in the number of convolutional layers, kernel size, and number of filters. Experiments indicate that increasing the number of filters and slightly enlarging kernel size generally improves accuracy, while deeper models do not always yield better results. The CIFAR-10 dataset contains 60,000 color images across 10 classes, with 45,000 for training, 5,000 for validation, and 10,000 for final testing.
creator: Eduardo T. Buss
creator: Erick Radmann
creator: Ruhan Conceicao
creator: Bruno Zatt
creator: Luciano Agostini
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 424
ending page: 427
doi: 10.5753/eramiars.2025.16782

Tradução Automatizada de PDDL para planejamento em HTN baseada em Grandes Modelos de Linguagem
type: item
description: Este trabalho investiga o uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para traduzir problemas de planejamento clássico em PDDL para representações hierárquicas em HDDL. Desenvolvemos uma ferramenta para automatizar o envio de requisições, processar as respostas e avaliar a taxa de problemas solucionáveis. Os experimentos envolveram variações de prompts com diferentes níveis de exemplificação e complexidade. Os resultados demonstram que os modelos avaliados podem atuar de forma eficaz como auxiliares de planejamento, alcançando taxas de até 100% de problemas resolvidos em determinados cenários, o que evidencia o potencial da abordagem proposta.
creator: Isadora Schwaab
creator: André G. Pereira
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date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 428
ending page: 431
doi: 10.5753/eramiars.2025.16785

Liver Tumor Segmentation in CT Scans Using Deep Learning: A U-Net Approach with Transfer Learning
type: item
description: Este trabalho apresenta um pipeline para segmentação 2D de fígado e tumores a partir de tomografia computadorizada (NIfTI). Utilizamos o dataset público Liver Tumor Segmentation com 131 volumes, do qual foram extraídas fatias 2D e convertidas em imagens JPEG (com compressão mínima, sem perda perceptível) para treinamento da U-Net com backbone ResNet50 (transfer learning) implementando a biblioteca FastAI. O pré-processamento inclui leitura dos volumes com NiBabel, aplicação de janelas DICOM específicas para fígado, normalização e redimensionamento para 128×128. Como função de perda foi adotada CrossEntropy (multiclasse) e métricas customizadas de acurácia sobre os pixels de interesse (foreground).
creator: Marcos L. Alves
creator: Murilo C. Salem
creator: Daniel H. S. P. Barretos
creator: Anderson P. Ferrugem
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 432
ending page: 435
doi: 10.5753/eramiars.2025.16788

Inteligência Artificial para Gestão de Estacionamentos: Deep Learning aplicado na Classificação de Vagas
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description: Este artigo descreve o resultado da criação de um modelo de Inteligência Artificial (IA) para identificação de vagas de estacionamento, buscando mitigar o problema de identificação de vagas vazias. O projeto teve como objetivo identificar a acurácia do modelo treinado. O estudo utilizou imagens de um dataset público e demonstrou uma acurácia acima de 99% a partir da utilização do método da ResNeXt.
creator: Calebe P. Lemos
creator: Ederson R. da Costa
creator: Enilda A. M. da R. Cáceres
creator: Maurício de S. Estevam
creator: Thiago G. de Almeida
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 436
ending page: 439
doi: 10.5753/eramiars.2025.15950

A Inteligência Artificial no contexto da Educação de Jovens Adultos e Idosos (EJAI): um relato a partir do olhar docente
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description: Este artigo é o resultado do trabalho de um grupo de educadores do Ensino de Jovens, Adultos e Idosos (EJAI), vinculados ao sistema nacional de aprendizagem e comércio (SENAC), que buscam, por meio de pesquisas e estudos, abordar a utilização da IA de maneira consciente e agradável, de forma que a IA seja uma ferramenta de aprendizado. Para isso, os educadores lançaram uma pesquisa sobre as ferramentas mais utilizadas pelos estudantes matriculados na EJAI em diferentes cidades do Brasil, para assim mapear como a IA auxilia nos estudos, e mais que isso, como a IA pode ser capaz de mostrar uma outra forma de avaliação para as escolas regulares.
creator: Ana Karina Cabral
creator: Beatriz Rosso
creator: Márcia Voges
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 440
ending page: 443
doi: 10.5753/eramiars.2025.16308

On P&ID Symbol Recognition using Transformers
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description: Machine-interpretable graphs of P&IDs are essential to advance automation and digital twins; however, most diagrams remain in vector formats like DWG, limiting automated use. Conversion is further hindered by symbol variability, scarce annotations, and the lack of openly available datasets. This work addresses these challenges by evaluating transformer-based detection of P&ID symbols with DETR, comparing backbones pretrained on ImageNet, COCO, and a domain-specific synthetic data. The study analyzes their generalization from synthetic to real diagrams, with evaluations on real world datasets (OPEN100, IPD) showing that domain-specific pretraining consistently improves performance of about 1 mAP point, underscoring its value for robust industrial diagram interpretation.
creator: Leonardo K. T. da Cunha
creator: Eduardo F. Leite
creator: Lucas Eduardo C. Morais
creator: Alessandra Harrison
creator: João F. Valiati
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 444
ending page: 447
doi: 10.5753/eramiars.2025.16628

Um Framework Baseado em IA Generativa para Otimização de Queries em PostgreSQL: Um Estudo de Caso Industrial
type: item
description: A otimização manual de queries SQL lentas em bancos de dados como o PostgreSQL é um gargalo reativo e custoso para equipes de desenvolvimento. Este artigo propõe um framework que automatiza esse ciclo, utilizando um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) para analisar planos de execução e gerar otimizações acionáveis. Um estudo de caso industrial valida a abordagem, demonstrando sua eficácia na redução proativa da latência de queries e na otimização dos recursos de engenharia.
creator: Rafael F. Cardoso
creator: Leonardo C. Daronco
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 448
ending page: 451
doi: 10.5753/eramiars.2025.16771

Regulatory Triggers, Technical Answers: Mapping Laws to Explainable AI Controls in the Brazilian Financial Sector
type: item
description: This paper analyzes the regulatory framework for Explainable AI (XAI) in Brazil's financial sector, focusing on the period before the Bill Draft 2.338/2023. We argue that while no unified law on explainability exists, a functional governance structure has emerged through sector-specific regulations from the National Monetary Council (CMN) and the Central Bank of Brazil (BCB). By mapping relevant resolutions, we identify a focus on auditability and risk management in statistical models, rather than a broad right to explanation for consumers. We conclude that Brazil’s evolving AI regulation must reconcile these sectoral rules with a broader, principle-based approach to ensure transparency and protect fundamental rights.
creator: José Eduardo Vaz
creator: Pedro Henrique Silva de Oliveira
creator: Felipe Bertoglio
creator: Luiz Nystrom
creator: Cleber Kazanowski
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-11-12
publication date: 2025-11-12
starting page: 452
ending page: 455
doi: 10.5753/eramiars.2025.16786