Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS)
Este documento traz o Prefácio e Organização dos Anais da ERAMIA-RS 2025.
Investigando uma abordagem baseada em aprendizado em contexto para geração de consultas SPARQL
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.
Aprendizado de Máquina para Predição de Sequelas de Pacientes Com Diagnóstico de COVID-19
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.
Proposta de Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Integração Semântica entre OpenStreetMap e ET-EDGV
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.
Comparação de Frameworks de AutoML: Desempenho e Seleção de Modelos
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.
Inteligência Artificial como Ferramenta de Aprendizagem na Educação Básica: Relato de Experiência
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.
Um Mapeamento Sistemático de Soluções para o Combate à Desordem do Colapso das Colônias
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.
AI, Emotions, and Interaction: A Social Matching System with ChatGPT-Based Conversational Agents
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.
Problemas e alternativas ao uso da base KDDCUP’99, para classificação de ataques em redes IP
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.
Flexible Deliberation Costs via Inversely Proportional Decay in the Option-Critic Architecture
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.
Proposta de Arcabouço Teórico para a Avaliação Sistemática de Modelos de Linguagem Quantizados
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.
Codecs de Vídeo Tradicionais vs. Neurais: Uma Análise de Eficiência e Qualidade utilizando PSNR e outras métricas
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.
Um Framework Explicável para Predições Clínicas: Integração de Raciocínio Baseado em Casos, Clustering e Contrafactuais
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.
Análise do Impacto da Precisão de Quantização no Decodificador de Hyperprior do SSF
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.
IAGens no Ensino de LP na Educação Básica: Protocolo de Pesquisa para uma Revisão Sistemática de Literatura com base em uma Busca Exploratória
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.
Vision Transformers para a Classificação de Cianobactérias a partir de Imagens
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.
Impacto do Ajuste Fino na Redução de Dimensionalidade para Reconhecimento Multimodal de Emoções na Fala
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.
Uma Aplicação Baseada em Árvores de Vocabulário para Mineração de Opinião
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.
Detecção Automática de Fake News: Um Relato Agrupado de Dois Mapeamentos Sistemáticos Terciários
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.
Improving Public Procurement Collusion Detection With Graph-based Machine Learning Methodologies
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%.
Agente conversacional baseado em inteligência artificial generativa aplicado ao setor financeiro
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.
From Conceptual to Logical Schema: An LLM-based Approach
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.
Análise de Técnicas de Machine Learning para Detecção de Vulnerabilidades em Contratos Inteligentes
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.
Machine Learning-based Classification of Portuguese News Articles on Public Procurement Fraud
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.
Exploring the Impact of Quantization on LLM Security Against Prompt Injection
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.
Detecção da Fala Característica da Doença de Alzheimer Utilizando uma Abordagem Agnóstica de Idioma
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.
Previsão Futura de Séries Temporais Meteorológicas no Cais do Porto de Porto Alegre Usando Aprendizado Profundo com Redes Neurais LSTM
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.
Combate à Falsificação Digital: Um Modelo de Detecção de Imagens DeepFake com Aprendizado Profundo
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.
Transferência de Conhecimento em Sistemas Multiagentes: Uma Análise no Nível de Agentes, Organizações e Sociedades
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.
QuickML Creator: Uma ferramenta para integração de redes neurais em aplicações web
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.
Avaliação do Desempenho de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição da Mortalidade por Sepse em Diferentes Bancos de Dados
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.
Análise comparativa de modelos ANN, TabNet e FT-Transformer na classificação de transtornos neuropsiquiátricos específicos utilizando sinais de EEG
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.
The Impact of Image Input Size on the Efficiency and Suitability of Deep Learning Models in Diabetic Retinopathy
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.
Previsão de Surtos de Dengue em Nível de Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) no Brasil: Uma Abordagem Integrada e Explicável
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.
Detection of cardiac arrhythmias using RNA-MLP with PSO
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.
Reconhecimento de Padrões em Atendimentos do SUS no RS
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.
Exploração Visual e Computacional de Dados Clínicos para Monitoramento de Indicadores Cardiovasculares
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.
Revealing Token-Level Importance in Conditional Molecular Design Through Kullback–Leibler Divergence
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.
Previsão do Risco de Nevoeiro com Aprendizado Profundo: Estudo de Caso no Cais do Porto de Porto Alegre
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.
Seleção de amostras baseada em transfer learning e autoaprendizagem para tarefas zero-shot
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.
Automated Chromosome Classification for Karyotype Construction Using Deep Learning
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.
Perfis de Resistência Antimicrobiana em um ambiente de UTI: Identificação por Regras de Associação
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.
Detection of Vehicle Purchases in Various Invoices using Large-Scale Language Models
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.
Evaluation of 3D Convolutional Neural Networks on Isolated Brazilian Sign Language Recognition
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.
Modelos Quantizados para Question Answering em Português Brasileiro: Um Estudo Experimental com Retrieval-Augmented Generation
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
A cluster-based iterative search approach over HNSW
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.
Discursos de Ódio e Notícias Falsas: Estudo preliminar da coocorrência entre esses fenômenos em textos em português
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.
MARVA: Modular Architecture for Robust Visual Agents
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.
Análise de Métodos de Ensemble Learning para Detecção de Spam
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.
Estudo preliminar da integração de Inteligências Artificiais Generativas para geração de relatórios de conformidade em segurança cibernética
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.
Análise Multitemporal do Desmatamento por CNNs na Região Tocantina a partir de Imagens Sentinel-2
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.
Abordagem Híbrida Baseada em Clusterização e Classificação para Otimizar a Previsão de Risco de Crédito
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.
Recomendações Contextuais em Sistemas Inteligentes de Música: Proposta para Otimizar Engajamento e Satisfação no Spotify
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
Predictive Model Prototype for Flooding in Caxias do Sul
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.
Uso de Inteligência Artificial em Dashboards com Mapas de Calor para Monitoramento de Áreas de Coleta do HIV PrEP/PEP
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.
Análise de Correlação Cruzada entre Emoções de Notícias e Preços de Ações com Grandes Modelos de Linguagem
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.
SoYolo: Detecção automática de vagens e grãos de soja
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.
Um LLM com RAG para as Normativas Institucionais da UDESC
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.
Protótipo de Dashboard para mostrar explicações contrafactuais para dados de doença renal crônica
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.
Evaluation and Optimization of an AI Model for European Canker Detection
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.
IA Explicável em Modelos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Intrusão em IoT: uma Análise Comparativa
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.
Adaptação de Soluções Logísticas Multi-Escalão em Simulações Baseadas em Agentes
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.
Integração de Redes Adversárias Generativas, Transformers e Aprendizado Semi-Supervisionado para Geração de Dados Tabulares Sintéticos
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.
A Comparative Analysis of CNN Models and Vision Transformers for Skin Lesion Classification
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.
Sinalização vista de cima: desenvolvimento de um modelo de visão computacional para classificação da conservação de marcações rodoviárias
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.
MetaScope: A Model for Microstructural Analysis of Carbon Steels Using Machine Learning Techniques
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.
Semiquantitative in-context causal reasoning for LLMs
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.
Detecção de Documentos Acadêmicos Falsificados: Uma Solução Baseada em Aprendizado de Máquina
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.
Avaliação do uso de embeddings para o reconhecimento de emoções na fala
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.
Segmentação Automática de Áudios na Entrevista de Pacientes para o Teste de Alzheimer
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.
Auxílio ao Diagnóstico de Pneumonia por Análise de Imagens de Raio-X Utilizando Aprendizado de Máquina
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.
Análise do impacto da COVID-19 no desenvolvimento do transtorno de estresse pós-traumático na população brasileira
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.
Enhancing Best-of-N Decoding by Speculative Rejection and Self-Certainty
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.
Detecção de Trabalhadores sem Capacete: Uma Análise Comparativa entre os modelos YOLO e SSD
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.
Monitoramento da Fragilidade Geriátrica por meio de Heatmaps e Dashboards Inteligentes: Uma Solução Web para Instituições de Longa Permanência no Sul do Brasil
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.
From Questions to Answers: A Natural Language Interface for DATASUS Hospitalization Data
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.
Arquitetura de Hardware Dedicada para CNNs: Uma Análise comparativa entre FP32 e INT8
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.
Estudo comparativo de técnicas de pré-processamento de imagens para otimização de OCR em rótulos alimentares
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.
Predicting Hardware Resource Allocation of MVAU Modules in FINN-Generated FPGA Accelerators
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.
Predição de Velocidade de Ciclones Tropicais Utilizando Redes Neurais Convolutivas e Detecção de Movimento em Imagens
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.
Profissões e estereótipos: avaliando o viés de gênero em versões do BERTimbau
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.
Usando LLMs para Programar Jogos de Tabuleiro e Variações
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.
Desenvolvimento de Aplicação com Visão Computacional no Controle e Monitoramento Inteligente de Bovinos
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.
Detection of Expiration Dates in Product Images Using YOLO
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.
StepAmpute: Abordagem de Análise de Marcha de Amputados Baseado na Captura de Movimentos Ópticos Sem Marcadores
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.
Aplicação da regressão linear na previsão de salários com base em anos de experiência
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.
Comparação entre aplicação de redes neurais e regressão logística na predição de diabetes utilizando gradiente descendente
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.
Análise comparativa de modelos de Machine Learning para predição de diabetes por meio dos modelos SVM e K-means
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.
Aprendizado por Transferência na Construção de Modelos Preditivos de Doença Renal Crônica
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.
Análise do desempenho de modelos de optical character recognition de propósito geral em placas veiculares
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.
Aprimoramento da Central Nervous System Ontology for Oncopediatric Patients através da Integração da Basic Formal Ontology
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.
Comparação de Modelos de Aprendizado de Máquina no Reconhecimento de Línguas de Sinais
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.
Visão Computacional na Agricultura de Precisão: Uma Análise Comparativa de Arquiteturas CNN no Diagnóstico de Doenças Foliares do Milho
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.
Forecasting Dengue Outbreaks with Machine Learning: A Case Study in Porto Alegre
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.
A Proposed Brazilian Dataset and Approach for Remote Blood Oxygen Saturation Measurement from Facial Videos
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.
A Recovery Module for an Incident Management Assistant with Missing and Imbalanced Data
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.
Brazilian Consumer Perceptions of Electric Vehicles Using LLMs on Online Comments
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.
EasyMark: Semiautomatic Image Annotation Tool
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.
Tornando Inteligentes Secadores de Grãos de Baixo Custo
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.
Tucano em Question Answering: Exploração das capacidades do modelo no dataset FairytaleQA
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.
Vim-Med: a Vision Mamba-based Model for Pathology Classification in X-Ray Images
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.
Evaluating Hyperparameter Optimization in Machine Learning Algorithms for Cancer Driver Gene Classification
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.
Analysis of the Chunking Process in RAG Architectures
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.
The Landscape of Machine Learning for EEG Hand Motor Imagery Decoding: A Scoping Review (2020-2025)
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.
Discovering Subgoals from Trajectories Using Empowerment
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.
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.
Detecção de Alérgenos em Imagens de Alimentos com YOLOv8
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.
CNN Architecture Assessment: Exploring Depth, Width, and Kernel Size for Image Classification
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.
Tradução Automatizada de PDDL para planejamento em HTN baseada em Grandes Modelos de Linguagem
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.
Liver Tumor Segmentation in CT Scans Using Deep Learning: A U-Net Approach with Transfer Learning
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).
Inteligência Artificial para Gestão de Estacionamentos: Deep Learning aplicado na Classificação de Vagas
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.
A Inteligência Artificial no contexto da Educação de Jovens Adultos e Idosos (EJAI): um relato a partir do olhar docente
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.
On P&ID Symbol Recognition using Transformers
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.
Um Framework Baseado em IA Generativa para Otimização de Queries em PostgreSQL: Um Estudo de Caso Industrial
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.
Regulatory Triggers, Technical Answers: Mapping Laws to Explainable AI Controls in the Brazilian Financial Sector
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.