Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Avaliação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Ataques DDoS em Ambientes WordPress Baseados em Contêineres
O objetivo deste trabalho é comparar a eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina na detecção de ataques DDoS em ambientes WordPress conteinerizados, focando na API REST. Para simular cenários realistas de ataque foi utilizada a ferramenta Locust, que gerou acessos massivos à API REST do WooCommerce. O tráfego resultante foi capturado e analisado possibilitando a geração de conjuntos de dados reais. Os testes demonstraram que o algoritmo Random Forest apresentou desempenho superior, com acurácia e F1-score de 1.00 em cenários balanceados, enquanto os demais algoritmos obtiveram resultados significativamente inferiores.
Detecção de Comportamentos Depressivos e Suicidas no Twitter por Aprendizado de Máquina usado técnica de PLN
Este estudo apresenta uma abordagem automatizada para coleta e análise de dados textuais em redes sociais, com foco na detecção de emoções associadas a comportamentos depressivos e ideação suicida. Foram aplicadas técnicas de mineração de texto e processamento de linguagem natural para classificar postagens do Twitter em seis emoções: alegria, desgosto, medo, raiva, surpresa e tristeza. O modelo obteve desempenho excelente, com valores de AUC acima de 0,99 e alta precisão na detecção de emoções negativas como raiva e medo (95,6%). A matriz de confusão revelou classificações coerentes, indicando o potencial do uso dessas tecnologias como ferramentas complementares no monitoramento da saúde mental em plataformas digitais.
Previsão de Despesas Públicas do Estado de Sergipe
A previsão das despesas públicas é um desafio na gestão fiscal, especialmente em contextos estaduais onde a literatura ainda é escassa. Este estudo busca comparar diferentes modelos de séries temporais na projeção das despesas públicas do Estado de Sergipe. Foram utilizados cinco métodos: ARIMA, Holt-Winters, ETS, LSTM e SVR, aplicados a uma série mensal de 2014 a 2024. Para avaliar a performance, foram empregadas as métricas de Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE). O modelo ETS demonstrou superioridade na previsão de despesas públicas com precisão de 8.45% (MAPE). Esses resultados indicam potencial para otimizar a elaboração orçamentária, contribuindo para a sustentabilidade fiscal.
Detecção de Concept Drifts na Série da Arrecadação ICMS do Estado de Sergipe
A arrecadação do Imposto de Circulação de Bens e Serviços (ICMS) representa a principal fonte de receita do Estado de Sergipe, essencial para financiar políticas públicas. Compreender variações na série pode apoiar decisões estratégicas do governo. Este trabalho propôs a avaliação e seleção de um algoritmo de detecção de desvios de conceitos (concept drift) em séries temporais, visando identificar alterações significativas na arrecadação mensal do ICMS. Foram testados diferentes detectores com distintos mecanismos. O algoritmo Bottom-up apresentou o melhor desempenho entre as opções exploradas, obtendo 5,38 na métrica MTR, que combina baixa taxa de falsos alarmes e rapidez na detecção. Nesse cenário, o modelo se mostra uma opção promissora, eficiente e viável para aplicação real.
Modelo de Inteligência Computacional e Processamento de Imagens para Interatividade Humano-Máquina Através de Gestos
Este artigo apresenta um sistema de reconhecimento de alvos visuais utilizando o microcontrolador ESP32-CAM em conjunto com processamento remoto via redes neurais. O dispositivo embarcado captura e envia imagens para um servidor, onde são pré-processadas, segmentadas e classificadas por uma rede MLP implementada em PyTorch. A solução integra sistemas embarcados com inteligência artificial, otimizando recursos computacionais e reduzindo a latência. Os experimentos demonstram a viabilidade da abordagem para aplicações de monitoramento inteligente de baixo custo. A arquitetura proposta é modular e adaptável a diferentes contextos da Internet das Coisas.
Atlas de Desenvolvimento Pessoal: Um sistema para gerenciamento de tarefas
A gestão do tempo é um desafio diário que afeta a vida pessoal, acadêmica e profissional. Com a crescente carga horária e a necessidade de equilíbrio entre estudo e bem-estar, torna-se essencial o uso de soluções tecnológicas para organização. O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema para gerenciamento de tarefas. O sistema disponibilizará recursos e ferramentas que permitem a confecção de um cronograma para rotinas diárias, visando a organização do tempo e a colaboração na compreensão dos conteúdos previamente cadastrados.
Uma arquitetura de Data Lake baseado em Deep Learning para busca de imagens parasitárias de doenças socialmente determinadas
Este trabalho compara pipelines de dados utilizando arquivos de imagem no formato PNG e o Deep Lake para imagens médicas (SHdataset) através de benchmarks de desempenho e de um estudo de caso com Deep Metric Learning (DML) para analisar os trade-offs de eficácia e performance. O Deep Lake, embora mais rápido na iteração de dados, exigiu 59,2% mais armazenamento; apesar de produzir um modelo de qualidade comparável, a abordagem com arquivos de imagem gerou um espaço de características com separabilidade quantitativa marginalmente superior. Conclui-se que formatos modernos apresentam um trade-off entre benefícios de gerenciamento e custos de armazenamento e otimização, mas preservam em grande parte a eficácia do modelo.
Modelagem Ontológica para Gestão de Soluções Nutritivas em Cultivos Hidropônicos
O cultivo hidropônico envolve o cultivo de plantas sem o uso de solo, mantendo suas raízes imersas em soluções nutritivas com água e fertilizantes. O monitoramento do pH e da Condutividade Elétrica (EC) é essencial em cada ciclo de produção de solução para garantir a disponibilidade adequada de nutrientes. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ontologia para gerenciar a produção da solução nutritiva para cultivos hidropônicos. O sistema que gerencia a produção é composto por sensores e atuadores, denominados Industrial Assets, que são controlados por dispositivos IoT. A ontologia busca assegurar a interoperabilidade e uma representação clara da estrutura física do sistema, facilitando replicações.
Sentilytics: Análise Automatizada de Sentimentos em Redes Sociais
As redes sociais tornaram-se ambientes fundamentais para a disseminação de opiniões e sentimentos, impactando áreas como política, economia e comportamento social. No entanto, a análise automatizada desses sentimentos ainda apresenta desafios, como a necessidade de ferramentas intuitivas e capazes de lidar com grandes volumes de dados. Este artigo apresenta o Sentilytics, uma aplicação desenvolvida para realizar a análise automatizada de sentimentos em redes sociais. A aplicação foi construída utilizando tecnologias como Spring Boot, Angular e Python, integrando a coleta de postagens, o pré-processamento textual e a classificação de sentimentos em um fluxo único e personalizável. O Sentilytics se destaca por sua flexibilidade, escalabilidade e acessibilidade, permitindo que usuários com pouca experiência técnica realizem análises complexas de sentimentos. O artigo discute a arquitetura da aplicação, as tecnologias utilizadas e as possibilidades de expansão para trabalhos futuros.
Modelo para Detecção e Reconhecimento de Tons de Pele baseado em Inteligência Artificial e Processamento de Imagens
A Visão Computacional e Aprendizado de Máquina têm possibilitado sistemas mais precisos para detecção de padrões em imagens, como a classificação de tons de pele, relevante para personalização de produtos e análise de diversidade racial. Contudo, a baixa acurácia para tons escuros e a falta de diversidade nos dados geram vieses raciais. Este trabalho propõe um modelo baseado na escala de Monk, combinando detecção facial, segmentação de pele por regras e extração de cor com K-means, comparando os resultados a uma paleta de referência. Com abordagem experimental e quantitativa, o modelo atingiu 99% de acurácia em ambientes controlados e 80% em baixa iluminação.
Sistema Assistivo de Detecção de Quedas com Arquitetura Embarcada e Comunicação de Longo Alcance
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de detecção de quedas voltado ao apoio de pessoas com necessidades específicas de cuidado, utilizando sensores embarcados e conectividade sem fio. O sistema foi projetado como uma solução de tecnologia assistiva de baixo custo, com foco em acessibilidade e eficiência energética. Para validar sua funcionalidade, foi construído um protótipo avaliado em uma série de experimentos realizados no campus da Universidade Federal da Bahia (UFBA), analisando sua capacidade de detecção e usabilidade em contextos simulados de queda. Os resultados demonstraram que a solução é promissora quanto à aplicabilidade em ambientes reais, destacando-se como uma alternativa viável para o monitoramento da segurança pessoal.
Redes Definidas por Software e Funções de Rede Virtualizadas: Um Estudo com Mininet
Com a crescente demanda por redes mais flexíveis, soluções tradicionais tornam-se limitadas e de altos custos. A Virtualização de Funções de Rede (NFV) e as Redes Definidas por Software (SDN) surgem como alternativas inovadoras. A NFV executa funções de rede virtualizadas em servidores comuns, enquanto a SDN centraliza o controle via software. Este trabalho explora essas tecnologias utilizando o emulador Mininet para simulações. Foram testadas duas topologias com três cenários distintos com foco em conectividade e desempenho. Os resultados mostraram baixa latência e confiabilidade. O estudo conclui que o Mininet é eficaz para experimentos com SDN. A combinação entre SDN, NFV e emuladores permite uma gestão de redes mais eficiente e econômica.
Interface para Monitoramento da Marcha Antropomórfica a Tempo Real por Palmilhas Piezorresistivas Instrumentadas
Neste trabalho, apresenta-se uma interface para o monitoramento da marcha antropomórfica, com estimação e análise da cinemática do movimento a partir de dados coletados por dezesseis sensores piezorresistivos préfabricados, dispostos em palmilhas. O sistema instrumentado também inclui seis unidades de medida inercial fixadas aos segmentos articulares dos membros inferiores, permitindo o rastreamento das trajetórias das articulações. Para a estimação dessas trajetórias, foram determinados quatro modelos computacionais de aprendizado de máquinas não paramétricas: k-NN, RNA, árvore de decisão e floresta aleatória. Os resultados demonstram a viabilidade da aplicação de modelos baseados em classificação de padrões, que podem ser utilizados no acionamento de juntas de órteses ativas ou em dispositivos de reabilitação.
Impacto das Chuvas no Tráfego Urbano: Um Estudo de Caso na BR-104 em Alagoas
Este estudo investiga como a ocorrência de chuvas impacta o fluxo de veículos na rodovia BR-104, no trecho que cruza a cidade de Maceió, capital do estado de Alagoas. Analisamos dados de tráfego do Plano Nacional de Contagem de Tráfego e dados de precipitação do Instituto Nacional de Meteorologia, coletados entre janeiro e dezembro de 2022. Aplicamos regressão linear e análise do erro percentual médio (MPE) para avaliar a variação no tráfego em dias de chuva. Como resultado foi observado um aumento na quantidade de veículos de passeio e uma diminuição no volume de veículos de maior porte.
Desenvolvimento de um Robô Seguidor de Linha Utilizando Arduino
Robôs seguidores de linha são amplamente utilizados em educação, competições de robótica e aplicações industriais como base para sistemas de navegação autônomos. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um robô seguidor de linha usando a plataforma Arduino Uno, sensores TCRT5000 e uma Mini ponte H L298N. O projeto teve como objetivo criar um robô capaz de identificar e seguir trajetórias pré-determinadas, usando um algoritmo de controle baseado em lógica condicional discreta. A implementação considera aspectos como seleção de sensores, controle de motor e ajustes de algoritmo para melhorar a precisão da navegação.
Desenvolvimento de um Robô Autônomo para a modalidade de luta Mini Sumo com Arduino Nano
A robótica, enquanto campo multidisciplinar, tem despertado crescente interesse por abranger o estudo e a aplicação de tecnologias na concepção e operação de sistemas robóticos. O presente projeto resultou na criação de um robô dedicado à modalidade de luta mini sumô, utilizando a plataforma Arduino. O sistema de controle desenvolvido para este protótipo baseia-se em uma lógica condicional reativa, conferindo-lhe a capacidade de tomar decisões autônomas no ringue. Para tanto, o robô emprega um sensor infravermelho para detecção da borda (limite) da arena e um sensor ultrassônico para identificar a presença do oponente. Sua autonomia é pautada em uma hierarquia de três comportamentos fundamentais: recuo, busca e ataque, os quais garantem uma operação adaptativa e eficaz em tempo real, crucial para o desempenho competitivo.
PATRICIA: um sintetizador de canto em tempo real para o português do Brasil
Este artigo descreve PATRICIA, um sistema que realiza a síntese de voz cantada em tempo real para o idioma português do Brasil. Um mapeamento tecnológico e uma revisão sistemática foram conduzidos a fim de estudar os mais recentes desenvolvimentos na área de síntese de canto em tempo real e fornecer diretrizes para o projeto e implementação de PATRICIA. Síntese concatenativa baseada em samples com arquivos texto provendo antecipadamente a letra da canção foi a abordagem escolhida para desempenhar a tarefa. As funcionalidades mais recentemente implementadas são apresentadas, além de futuras melhorias, apontadas no intuito de que o sintetizador supere suas atuais limitações em versões futuras.
Este trabalho explora a implementação do GraphBLAS, uma bibli oteca baseada em álgebra linear para algoritmos de grafos, na linguagem de programação Rust. O GraphBLAS é uma linguagem simbólica que utiliza ope rações com matrizes esparsas e vetores para representar e manipular grafos de forma eficiente, permitindo o desenvolvimento de algoritmos relacionados aos mesmos. As fortes garantias do Rust para segurança de memória, concorrência e desempenho o torna um candidato para a construção de uma biblioteca como o GraphBLAS. Este estudo aplica os fundamentos teóricos do GraphBLAS, in cluindo suas estruturas algébricas, como monoides e semianéis, utilizando o sistema de tipagem e paradigmas de programação do Rust.
Desenvolvimento de um Sistema de Irrigação Autônomo e Modular com uso de Inteligência Artificial e ESP8266
A Caatinga Nordestina enfrenta sérios desafios hídricos devido à escassez e irregularidade das chuvas, tornando crucial a gestão eficiente da água na agricultura. Para enfrentar esse cenário, foi desenvolvido um sistema de irrigação modular, escalável e de baixo custo, com o objetivo de reduzir os custos de implantação, tanto para grandes fazendas quanto para pequenas propriedades, como as da agricultura familiar. Sua estrutura modular oferece flexibilidade e adaptação às diferentes necessidades, enquanto a autonomia energética elimina a necessidade de fios e cabos, reduzindo os custos, especialmente em grandes propriedades.
Uso malicioso de Deepfakes em ambientes IoT: Um mapeamento sistemático sobre ameaças, vetores e estratégias de mitigação
Contexto: A crescente integração de IA e IoT tem viabilizado ambientes inteligentes, mas também expandido a superfície de ataque cibernético com ameaças como os deepfakes. Esses conteúdos sintéticos conseguem enganar sistemas de reconhecimento facial, autenticação por voz e vigilância em tempo real. Objetivo: Este trabalho mapeia sistematicamente o uso malicioso de deepfakes em ambientes IoT, identificando vetores de ataque, sensores vulneráveis e técnicas de mitigação presentes na literatura. Método: A pesquisa seguiu um mapeamento sistemático com buscas nas bases IEEE Xplore e Scopus. De 85 estudos iniciais, 16 foram selecionados e analisados com base em três questões de pesquisa sobre ameaças, vulnerabilidades e soluções. Resultados: A análise revelou que sistemas de autenticação facial e vocal são os mais impactados. Os principais vetores envolvem falsificação de rosto, clonagem de voz e manipulação de vídeo ao vivo. Técnicas como CNN, blockchain, Redes Neurais Gráficas (GNN) e detecção multimodal (Wi-Fi + vídeo) foram identificadas como eficazes na mitigação em ambientes IoT. Conclusões: Deepfakes representam uma ameaça real e crescente à segurança de dispositivos IoT. Modelos leves e robustos de detecção, aliados a estruturas biométricas e mecanismos criptográficos, são essenciais para enfrentar essas ameaças em tempo real e em dispositivos com recursos limitados.
Big Data e Segurança do Trabalho: Um novo paradigma para a gestão de riscos ocupacionais
Este estudo propõe uma ferramenta inteligente de apoio à gestão de riscos ocupacionais, baseada na integração entre Big Data, IoT, Inteligência Artificial e análise preditiva. A partir de uma revisão sistemática, identificaram-se limitações dos modelos reativos de SST, que desconsideram variáveis contextuais e dinâmicas. Sendo assim, a solução busca gerar checklists personalizados, adaptados a setores, perfis de trabalhadores e condições operacionais. Com isso, promove-se uma abordagem preventiva, orientada por dados. Por fim, espera-se melhorar a tomada de decisão, reduzir acidentes e fortalecer a cultura de prevenção nas organizações.
Anatomia de jogos virais: padrões de design em Lethal Company e seus derivados
Introdução: Jogos independentes virais como Lethal Company articulam tensão, humor e cooperação em loops simples e altamente compartilháveis. Este artigo investiga como elementos mecânicos, estéticos e emocionais impulsionam a viralidade dos chamados Lethal‑likes. Objetivo: Identificar os fatores de design que favorecem a difusão desses jogos e sua relação com métricas de engajamento. Metodologia: Estudo qualitativo com apoio de dados quantitativos da Steam e SteamDB; análise comparativa de cinco títulos com critérios mínimos de popularidade. Resultados: Observa-se um padrão baseado em três pilares: loop cooperativo de risco, estratégia de preço acessível e signos estéticos distintivos.
Parâmetros para anotação de gênero gramatical em nomes do português brasileiro
Este estudo investiga a atribuição de gênero gramatical no português brasileiro, com foco na variedade sergipana, utilizando o banco de dados Falares Sergipanos e a ferramenta spaCy. Após a etiquetagem automática e revisão por especialistas, observou-se discrepância significativa entre as classificações humanas e automáticas, evidenciando padrões de erro relacionados à estereotipia de gênero e limitações tecnológicas. Foram propostos oito parâmetros para classificar substantivos quanto ao gênero gramatical segundo traços morfológicos e sintáticos. Os resultados contribuem para a descrição do português brasileiro falado, apoiam o desenvolvimento de tecnologias linguísticas mais inclusivas e promovem práticas de Ciência Aberta e reprodutibilidade.
Um Ambiente integrado à Qiskit para Execução Remota de Algoritmos Quânticos em GPU
Este artigo apresenta um ambiente integrado ao Qiskit para execução remota de algoritmos quânticos utilizando GPUs, visando superar limitações de desempenho em hardware local. A solução permite alocação dinâmica de recursos e paralelização eficiente de operações quânticas, democratizando simulações de grande escala. Para validação, foi desenvolvido um sistema combinando API integrada ao Qiskit com GPUs para cálculo de matrizes e vetores quânticos. Resultados experimentais demonstram ganhos significativos de performance frente a abordagens baseadas exclusivamente em CPUs, o que impulsiona pesquisas em computação quântica. Portanto, o ambiente facilita o desenvolvimento, teste e validação de algoritmos para a comunidade científica.
Revisitando e adicionando portas a um processador dedicado à simulação de algoritmos quânticos em hardware
As atuais abordagens para implementação de simulação algoritmos quânticos em hardware sofrem de problemas relacionados a desempenho e complexidade. Neste artigo, revisitamos uma implementação em FPGA de um processador dedicado de 3 qubits para dar suporte às portas quânticas Sgate, Tgate, Hadamard, Paulix, CNOT, e Toffoli. A arquitetura proposta alia alto desempenho à simplicidade de projeto, já que permite simular o comportamento de um circuito quântico de forma eficiente com um modelo programável inspirado na arquitetura RISC, eliminando a necessidade de re-síntese do modelo, reduzindo possíveis erros e algumas limitações de outras soluções existentes. Tal abordagem pode representar uma alternativa viável ao desenvolvimento e validação de novas soluções baseadas em sistemas quânticos.
Validando em FPGA um Core RISC-V dedicado à Simulação de Circuitos Quânticos
O custo para o desenvolvimento de um computador quântico é alto nos dias atuais. Nesse contexto, este artigo tem como objetivo descrever os processos e resultados de uma pesquisa voltada ao desenvolvimento de um núcleo RISC-V dedicado à simulação de circuitos quânticos. A metodologia adotada envolveu a simplificação do processador Tiny RISC-V e a realização de testes de desempenho em um Arranjo de Portas Programáveis em Campo (FPGA). Os resultados obtidos são promissores, indicando a viabilidade de instanciar múltiplos cores para explorar o paralelismo para realizar a simulação de circuitos quânticos, como uma alternativa à simulação em GPU.
Interoperabilidade de Assinaturas Keystroke Para Uso em Sistemas de Segurança Baseados em Login e Senha : Uma Análise de Características Temporais
Em decorrência do crescente aumento do uso de celulares em detrimento do uso de computadores e notebooks atrelado a ausência de sensores de fábricas nestes dispositivos, a interoperabilidade entre senhas fazendo uso do keystroke nesses dois tipos de teclado faz-se relevante. Para tal análise, empregou-se uma metodologia quantitativa com elementos experimentais através da extração de dados matemáticos e gráficos além de métodos de classificação. Dessa forma, os resultados demonstram que os comportamentos dos intervalos da base touchscreen estão em consonância com resultados científicos previamente comprovados. Sendo assim, indica-se que é possível a interoperabilidade dos dois tipos de teclado, mas com um processo de equalização de intervalos.
Análise comparativa das técnicas de previsão da movimentação do dólar no mercado financeiro brasileiro: uma abordagem utilizando Machine Learning
Este trabalho compara algoritmos de aprendizado de máquina para prever a variação do dólar frente ao real, buscando o modelo mais preciso. Utilizando dados históricos e séries temporais, foram aplicadas técnicas supervisionadas de classificação. Avaliaram-se os algoritmos: Random Forest, Rede Neural, SVR, SVC, Regressão Linear e KNN. Random Forest e Rede Neural se destacaram, com acurácias de 93,68% e 89,47%. Já SVC, SVR e KNN apresentaram desempenho inferior. A Regressão Linear teve desempenho intermediário, servindo como referência. Conclui-se que modelos capazes de capturar relações não lineares são mais eficazes na previsão cambial em cenários voláteis.
Este trabalho apresenta uma ideia que combina SOM (Self-Organizing Map) e autoencoders convolucionais para criar um modelo hierárquico e interpretável. O método proposto substitui cada neurônio da grade do SOM por um autoencoder. O SOM organiza a grade topologicamente, criando relações de vizinhança entre os autoencoders. Cada autoencoder funciona como um extrator de características, já que suas codificações armazenam as principais características de uma entrada em uma representação latente. Em um treinamento separado, com o treinamento do SOM já realizado, as camadas latentes geradas pelos autoencoders são utilizadas em redes Perceptron Multicamadas (MLP) para tarefas de classificação de imagens.
Avaliação de método de mensuração da qualidade da rede neural SOM para a tarefa de clusterização
Este trabalho avalia um método de seleção de Mapas Auto-Organizados a partir da qualidade da preservação topológica e representação dos dados de entrada da rede neural para fins de clusterização de dados de benchmark a partir da segmentação dos pesos da rede neural. Foram avaliados cinco algoritmos de clusterização: k-médias, hierárquico aglomerativo e três métodos baseados no particionamento de grafos. Os resultados mostraram que o método de seleção da melhor rede neural foi efetivo para todas as quatro bases de dados avaliadas, embora não tenha gerado resultados ótimos. Observou-se que o desempenho dos algoritmos de clusterização varia conforme o tipo de dado, com o k-médias apresentando bom desempenho para dados hiperesféricos e para a base Iris, o método hierárquico aglomerativo sendo mais efetivo para a base MNIST e um método baseado no particionamento de grafos mais efetivo para dados com estrutura arbitrária.
Geração de Perfis Sônicos Sintéticos para Poços Perfurados na Bacia de Sergipe: Uma Análise de Linearidade Usando Regressão
A predição de perfis sônicos é essencial na indústria petrolífera, pois permite estimar propriedades geológicas sem medições diretas, muitas vezes caras ou inviáveis. Este trabalho aplica regressão linear para gerar perfis sônicos sintéticos com base em outros perfis geofísicos da base de dados da ANP na Bacia Sergipe Terrestre. A metodologia utiliza correlação de Pearson para selecionar variáveis relevantes à predição. O modelo obteve r2 de 0,77, indicando sua viabilidade para reduzir custos ao substituir medições diretas por predições estatísticas.
SPARC: Protótipo para Coleta de Dados de Recursos Hídricos e Elétricos em Campus Conectado
Diante da necessidade de uma gestão mais eficiente de água potável e energia elétrica, este trabalho propõe o uso de tecnologias de ”smart campus” para ambientes acadêmicos. Investigamos como a Internet das Coisas (IoT) pode ser empregada para monitorar o consumo e o fluxo desses recursos, visando a redução de custos, o controle da oferta e a facilitação de manutenções. Para isso, desenvolvemos protótipos com sensores diversos, construídos com impressão 3D. Um ponto crucial do projeto foi a implementação de um sistema de autenticação para os dispositivos IoT, assegurando a integridade dos dados. A pesquisa demonstra a eficácia dessa solução não apenas em instituições de ensino, mas em uma variedade de contextos.
Gerenciamento Algorítmico Transparente em Aplicativo para Transporte de Passageiros em Centros Urbanos
Este artigo investiga os impactos da digitalização na mobilidade urbana, focando nos aplicativos de transporte que oferecem agilidade e personalização. Contudo, esses sistemas geram desafios relacionados à precarização do trabalho e à opacidade algorítmica na remuneração e distribuição das corridas. Propõe-se, o modelo “Corridas” que integra inteligência artificial explicável, precificação transparente e arquitetura modular, priorizando justiça algorítmica para os motoristas. A simulação do modelo demonstra seu potencial para mitigar custos aos passageiros, melhorar a previsão dos ganhos dos motoristas. Os resultados indicam a viabilidade de sistemas de mobilidade urbana mais justos, éticos e adaptados à realidade brasileira.
Abordagens de Aprendizado de Máquina para o Reconhecimento de Sinais em Libras
A inclusão digital de pessoas surdas ainda enfrenta grandes barreiras devido à falta de tecnologias acessíveis de tradução automática de Libras. Este artigo investiga o uso de aprendizado de máquina no reconhecimento de sinais estáticos da Língua Brasileira de Sinais (Libras), enfrentando desafios como variações regionais, iluminação e posicionamento. Foram testados os modelos RNN, Random Forest e XGBoost, utilizando landmarks extraídos com MediaPipe em um conjunto de 25.000 imagens. O XGBoost apresentou o melhor desempenho em precisão e F1-score. A contribuição inclui a criação de um benchmark público para Libras e sugestões para pesquisas futuras com sinais dinâmicos e técnicas avançadas de deep learning, promovendo maior acessibilidade para a comunidade surda.
Metodologias e ferramentas de governança de dados aplicadas ao gerenciamento de data lakes: uma revisão sistemática
Um data lake é um repositório centralizado de grande porte, utilizado para armazenar dados de qualquer tipo, sem restrições quanto ao formato ou à estrutura. No entanto, essa flexibilidade pode resultar na formação de um pântano de dados que é uma situação em que o repositório passa a concentrar informações desorganizadas, inconsistentes ou de baixo valor. Para evitar esse cenário, torna-se essencial a adoção de práticas eficazes de governança de dados, que garantam o armazenamento adequado e a gestão eficiente das informações. Considerando as lacunas existentes na literatura sobre a implementação da governança em data lakes, este estudo propõe uma revisão sistemática da literatura com o objetivo de identificar metodologias e ferramentas utilizadas na gestão desses repositórios.
A Lenda do Quinto Sol: um jogo digital para o desenvolvimento do Pensamento Computacional
O Pensamento Computacional (PC) é uma habilidade que deve ser exercitada em toda a Educação Básica. Neste contexto, a aprendizagem baseada em jogos digitais emerge como estratégia pedagógica capaz de promover a aquisição dessas competências de forma lúdica. Este artigo tem por objetivo apresentar parcialmente o jogo A Lenda do Quinto Sol, um software educacional para desenvolver os pilares do PC entre estudantes do Ensino Médio. A metodologia adotada no projeto é a Design Science Research e encontra-se atualmente na fase final do desenvolvimento. São apresentados os resultados preliminares da pesquisa, que demonstram o potencial do jogo como recurso pedagógico.
Tecnologia Educacional Aplicada à Energia Eólica: Protótipo de Anemômetro com Hélices Horizontais Assistido por Arduino
O trabalho visa o desenvolvimento do kit didático, anemômetro de hélices horizontais, com o intuito de auxiliar no ensino em energia eólica, para alunos do ensino médio. Para tal, as hélices foram modeladas e projetadas utilizando a ferramenta Tinkercad e impressas em impressora 3D. O projeto utiliza o módulo sensor de efeito Hall, através de campo magnético, para inferir as rotações oriundas das conchas diante da velocidade do vento e Arduino uno R3, para interpretar os cálculos e representá-las no display LCD 16x2 em km/h e m/s. Como resultado objetiva-se, de forma interdisciplinar, também abordar conteúdos da física, eletrônica básica e programação, que são pertinentes ao protótipo, de modo a tornar sólido o processo de aprendizagem em soluções tecnológicas.
Trancadura 2.0: Fechadura Eletrônica Modular de Baixo Custo para Ambientes Educacionais
Este artigo apresenta a evolução de uma fechadura eletrônica modular opensource e de baixo custo, voltada para controle de acesso em instituições educacionais. A nova versão adota uma arquitetura moderna com backend em NestJS e frontend em Next.js, ambos em TypeScript. As melhorias incluem suporte a OTA, comunicação segura via HTTPS, autenticação JWT e uma aplicação web responsiva para gerenciamento de usuários e permissões. Baseado no ESP32, o sistema integra autenticação por RFID, botão físico e comandos via API, oferecendo uma solução acessível e escalável para ambientes com recursos limitados.
GeoTrack: Plataforma e Curadoria Digital para Informações de Interesse Público com Integração às Redes Sociais e Ferramentas de Geovisualização
Este estudo apresenta o GeoTrack, protótipo digital voltado à curadoria e geovisualização de dados públicos municipais. Utilizando ferramentas acessíveis como Google My Maps e Instagram, a plataforma organiza informações georreferenciadas e amplia seu alcance pelas redes sociais. Alinhado aos ODS, o projeto demonstra o potencial das tecnologias digitais para promover transparência, participação cidadã e gestão territorial. Os resultados incluem um mapa interativo funcional, estratégias de divulgação e a descrição do framework e desafios técnicos enfrentados na prototipagem.
Pedal Seguro: um aplicativo para promover a migração modal a partir da educação de jovens estudantes
O presente artigo apresenta uma proposta para o desenvolvimento de um aplicativo móvel como ferramenta para promover a migração modal ativa – especificamente o uso da bicicleta – entre jovens estudantes. O aplicativo visa apoiar o projeto Pedal Seguro, sustentado em ações para resolver barreiras como segurança, acesso à bicicleta, manutenção e engajamento coletivo, visando reduzir a dependência de veículos motorizados e, consequentemente, diminuir o número de vítimas no trânsito e os custos associados. A fundamentação teórica está ancorada em estudos sobre comportamento de mudança de modal, especialmente para o uso de bicicletas, tecnologias móveis para engajamento e estudo dos programas similares. Além disso, reforçam os benefícios da mobilidade ativa para a saúde e o meio ambiente. Foi desenvolvido um protótipo não funcional para ilustrar as principais funcionalidades do aplicativo proposto.
O presente projeto visa a criação de uma Router CNC de baixo custo, direcionada a pequenos empreendedores, estudantes técnicos e entusiastas do movimento maker. A justificativa reside na carência de soluções acessíveis de fabricação digital que aliem precisão, reprodutibilidade e custo reduzido. A metodologia empregada englobou pesquisa, reaproveitamento de componentes, montagem eletromecânica e programação do Arduino Uno, controlado pelo firmware GRBL e software Universal G-code Sender. Os testes realizados demonstraram que a máquina alcança precisão adequada para aplicações em madeira, plástico e placas de circuito impresso, comprovando sua funcionalidade e replicabilidade. Os resultados obtidos reforçam seu potencial educacional e produtivo, representando uma alternativa viável para mitigar a exclusão tecnológica em comunidades com recursos limitados.
Dispositivo inteligente para melhorar a experiência de pessoas com deficiência auditiva em Cidades Inteligentes Inclusivas
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um dispositivo vestível para auxiliar a mobilidade urbana de pessoas com deficiência auditiva. A solução é composta por dois módulos: uma cinta sensorial equipada com sensores de som e motores vibratórios, e uma pulseira com interface visual baseada em ESP32-C3. A comunicação entre os módulos é feita via protocolo ESP-NOW. Os sons detectados são convertidos em alertas táteis e visuais, indicando direção e intensidade. Os testes iniciais demonstraram precisão na captação sonora, resposta tátil eficiente e boa usabilidade. O projeto segue alinhado aos princípios de design universal e à construção de cidades inteligentes e inclusivas.
Desenvolvimento e Validação de um Artefato Educacional via Design Science Research
Na contemporaneidade, demanda-se cada vez mais a adoção de Metodologias Ativas que possibilitem uma aprendizagem prática. Neste contexto, foram propostas as Trilhas Digitais Abertas de Neoaprendizagens em uma Tese de Doutorado. No entanto, é preciso oferecer ao docente universitário um artefato que lhe dê as diretrizes para colocar em prática esta nova estratégia. Assim, por meio da metodologia Design Science Research, foi desenvolvido um Framework Conceitual que apoia o professor universitário neste processo. O artefato foi analisado por 15 especialistas que o consideraram válido para apoiar os docentes na aplicação das Trilhas Digitais Abertas de Neoaprendizagens.
Objetos de Aprendizagem com Inteligência Artificial: Caminhos para a Personalização e Inclusão
Este trabalho explora a aplicação da inteligência artificial (IA) na criação de Objetos de Aprendizagem (OAs) e Recursos Educacionais Abertos (REAs) visuais no ambiente acadêmico. A pesquisa analisa a capacidade de IAs generativas de imagem na produção de quadrinhos, ilustrações de processos biológicos, gráficos matemáticos e releituras de quadros históricos. A utilização de IA pode transformar conceitos abstratos em representações visuais concretas, facilitando a compreensão de conteúdos complexos, especialmente em Matemática. Ferramentas da OpenAI, como DALL-E e Sora, destacaram-se pela qualidade e capacidade interpretativa na geração de imagens científicas e gráficos matemáticos. O estudo ressalta o potencial da IA para modernizar o ensino, personalizar materiais didáticos e democratizar o acesso ao conhecimento, ao mesmo tempo em que alerta para a necessidade de reflexão ética e metodológica.
JAEB: Avaliando um editor Java acessível para estudantes com deficiência visual em uma disciplina de programação orientada a objetos
Aprender a programar pode ser uma tarefa difícil, em virtude da necessidade de abstração, lógica e conhecimento sobre a linguagem de programação. Historicamente, essas disciplinas apresentam altas taxas de evasão e reprovação. Essa dificuldade pode ser potencializada para estudantes com deficiência visual, tendo em vista os desafios no uso de ambientes de desenvolvimento e as limitações dos leitores de tela nesse contexto. Diante disso, este artigo apresenta um ambiente de desenvolvimento acessível para programação na linguagem Java, idealizado a partir das necessidades de estudantes com deficiencia visual de uma instituição de ensino. Os resultados indicam a familiaridade e a motivação do estudante no uso da ferramenta, a avaliação positiva das funcionalidades desenvolvidas e as sugestões surgidas após a sessão de testes.
EverydayTalks: Um Serious Game para Auxiliar Adolescentes com Autismo em Interações Sociais
O serious game EverydayTalks foi criado para auxiliar adolescentes do nível de apoio 1 do TEA (Transtorno do Espectro Autista), com orientações que podem contribuir com a melhoria de suas interações sociais, para os quais essas são desafiadoras. No desenvolvimento, foi efetuada uma revisão de literatura sobre habilidades sociais e sobre TEA para compor o conteúdo do jogo; bem como, sobre jogos sérios para definir os recursos da jogabilidade. O jogo foi desenvolvido na engine Godot com GDScript e Dialogic, metodologia Scrum, assets gratuitas, músicas e efeitos sonoros de livre uso. Para avaliação do jogo foi usada a metodologia Delphi com um grupo de 18 especialistas de psicologia. Os resultados sinalizam que o objetivo pode ser alcançado.
Análise das ações realizadas pelo Centro de Inclusão Digital (CID) em sua contribuição na formação profissional de estudantes universitários
Este artigo apresenta uma análise das ações do projeto Centro de Inclusão Digital (CID) da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) nos últimos quatro anos, com foco na condução, eficácia e contribuição para a formação profissional de estudantes no Campus Arapiraca, destacando sua contribuição para a formação profissional nos bacharelados e licenciaturas. Dentre outras informações, a análise dos dados revela um aumento significativo e gradual na oferta e na participação dos estudantes nos minicursos de formação no período pós-pandemia, o que por si só aponta para a crescente relevância das tecnologias digitais no cenário educacional brasileiro.
Um Levantamento Bibliográfico sobre as Tecnologias Digitais e seu uso na Prática Docente
Este artigo discute as transformações ocorridas no campo educacional a partir da incorporação das Tecnologias Digitais da Informação e Comunicação (TDICs). Com base em uma pesquisa bibliográfica, são abordados temas como a evolução das tecnologias educacionais, o impacto nas metodologias de ensino, as competências digitais necessárias aos docentes, os desafios da formação continuada e o papel estratégico do professor diante da cultura digital. O estudo evidencia que, embora a presença das TDICs nas escolas seja irreversível, sua integração eficaz depende de políticas públicas, infraestrutura, formação docente adequada e mudança de mentalidade. A tecnologia, quando bem aplicada, pode ser uma aliada poderosa para promover práticas pedagógicas mais inovadoras, inclusivas e significativas.
Gamificação no Ensino de Programação para Iniciantes: Um Mapeamento Sistemático da Literatura
Este artigo apresenta um mapeamento sistemático sobre o uso da gamificação no ensino de programação para iniciantes, com base em estudos publicados entre 2014 e 2024. A análise de sete estudos selecionados revelou que técnicas como desafios progressivos, recompensas simbólicas, classificações, retorno imediato e atividades em grupo têm potencial para tornar o aprendizado mais envolvente. Os resultados apontam melhorias na motivação, compreensão e persistência, especialmente entre iniciantes. A gamificação, quando bem aplicada, contribui para reduzir a evasão e fortalecer o interesse pela lógica de programação.
Extensão em Ciência de Dados: Aprendizados e Desafios com a Computação Desplugada no Ensino Médio
Este artigo apresenta um relato de experiência durante a condução de um projeto de extensão curricular voltado ao ensino de ciência de dados com computação desplugada para estudantes do ensino médio público, no âmbito da disciplina Atividades Práticas Interdisciplinares de Extensão II do curso Tecnólogo em Analise e desenvolvimento de Sistemas do Centro Universitário Maurício de Nassau de Aracaju. Através do uso de diários reflexivos, construiu-se uma narrativa que evidenciou os desafios enfrentados e os aprendizados vivenciados ao longo do semestre. As atividades extensionistas, realizadas em uma escola da rede pública de Aracaju-SE, permitiram a aplicação prática de conteúdos técnicos e o desenvolvimento de habilidades essenciais, como comunicação, empatia e trabalho em equipe. O envolvimento com a comunidade e a mediação do conhecimento de forma acessível e lúdica revelaram-se fundamentais para consolidar uma formação acadêmica mais crítica, humana e socialmente comprometida. Conclui-se que a experiência da extensão curricular contribui significativamente para a formação integral de profissionais de Computação, ao articular teoria, prática e responsabilidade social em um processo transformador de aprendizagem.
Uso de Jogos no Ensino de Arquitetura de Processadores e Sistemas Digitais: Um Mapeamento Sistemático
Contexto: O ensino de sistemas digitais e arquitetura de processadores é fundamental, porém desafiador, devido à sua complexidade. Objetivo: Este estudo mapeia sistematicamente pesquisas sobre o uso de jogos no ensino dessas disciplinas, analisando metodologias, desafios e impactos educacionais. Método: Foi realizado um mapeamento sistemático utilizando o método PICOC para definição da pesquisa, com seleção criteriosa de estudos em bases acadêmicas conforme critérios de inclusão e exclusão. Resultados: Jogos sérios, simulações e gamificação demonstram melhorar o engajamento e a compreensão dos alunos, embora desafios como usabilidade e limitações metodológicas persistam. Conclusões: Jogos são ferramentas promissoras no ensino de sistemas digitais e arquitetura de processadores, mas mais pesquisas empíricas são necessárias para aprimorar sua aplicação.
Explorando Pensamento Computacional com Minecraft e Arduino para Iniciação à Programação e Microeletrônica
A inserção de crianças e adolescentes no universo da programação e da microeletrônica pode ser potencializada por abordagens lúdicas e acessíveis. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de três protótipos interativos que integram o jogo Minecraft ao microcontrolador Arduino, com o objetivo de explorar suas aplicações no ensino de pensamento computacional e eletrônica básica. Foram construídos: (1) uma plantação automatizada acionada por botão físico; (2) um sistema de alarme ativado por intrusos no ambiente virtual; e (3) um indicador físico de atividade de fornalha. Os protótipos funcionaram corretamente, permitindo a troca de sinais digitais entre os mundos físico e virtual e evidenciando o potencial da proposta para desenvolver competências como lógica, abstração e criatividade. Embora sem aplicação empírica com estudantes, os resultados sugerem que a combinação de Minecraft e Arduino representa uma alternativa viável e motivadora para práticas educacionais baseadas em projetos e nos princípios da educação STEAM.
OAs de Engenharia de Computação para a Educação Básica: Despertando o Interesse Científico e Tecnológico
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de dois Objetos de Aprendizagem (OAs) para introdução de conceitos de Engenharia de Computação no ensino básico. O primeiro OA integra uma aplicação móvel e um sistema embarcado com Arduino Nano, permitindo a visualização de somas binárias em displays de sete segmentos. O segundo OA consiste na modelagem e impressão 3D de transistores desmontáveis (MOSFET e BJT), facilitando a compreensão estrutural desses dispositivos. A metodologia baseia-se em prototipação incremental e fundamentos das metodologias ativas de ensino, aplicados a um contexto de exibição em feiras científicas para o ensino básico. Os resultados esperados incluem maior engajamento estudantil, melhor assimilação de conceitos de hardware e estímulo ao interesse científico e tecnológico.
Ensino de Lógica Matemática a Modelos de IA: Desenvolvimento de um Agente Inteligente Interativo
A inteligência artificial tem se mostrado uma ferramenta promissora no apoio à educação, a partir de automação de tarefas e otimização de processos, o que possibilita a redução da evasão escolar e a inclusão de estudantes com deficiência. O mesmo ocorre em relação ao ensino da lógica matemática, em que a IA possibilita a criação de soluções para a aprendizagem. Diante disso, o presente trabalho tem como objetivo propor um agente inteligente interativo baseado no modelo GPT, para auxiliar estudantes do ensino fundamental na resolução de problemas de lógica matemática. Para tanto, buscou-se integrar a API do GPT ao Whatsapp, permitindo o envio de questões e o recebimento de explicações detalhadas. O agente inteligente foi, portanto, treinado com perguntas padronizadas, seguindo diretrizes da Base Nacional Comum Curricular (BNCC), a partir das etapas de definição do escopo de atuação do agente e aprimoramento da precisão e qualidade das respostas do modelo de IA tomando como base um banco de 900 questões sobre lógica matemática para o ensino fundamental. Posteriormente, foram realizados testes a partir de um conjunto de perguntas de teste. Os testes validaram a precisão e adequação das respostas, demonstrando a viabilidade do uso de agentes inteligentes para reforçar o ensino de lógica matemática de forma acessível e interativa. Os resultados permitem concluir que o agente inteligente é uma potencial ferramenta na aprendizagem da lógica matemática, embora alguns desafios como a dificuldade de acesso por parte da população e a necessidade de testes com públicos maiores tenham sido percebidos.
Construção de um Arcade Educacional com Materiais Reutilizáveis: uma Abordagem Lúdica e Sustentável para o Ensino Técnico em Informática
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um arcade educacional utilizando peças reutilizáveis, com o objetivo de apoiar o ensino das disciplinas do curso técnico em Informática, como Informática Básica, Sistemas Operacionais, Arquitetura de Computadores e Eletroeletrônica. O projeto propõe uma abordagem sustentável, econômica e prática, integrando conceitos teóricos à aplicação real por meio da gamificação. Além de promover o reaproveitamento de sucata eletrônica, o arcade também estimula o protagonismo estudantil e o aprendizado interdisciplinar.
Presença de Projetos Parceiros Nordestinos do Meninas Digitais em Artigos do WIT: Análise Qualitativa de Temáticas Trabalhadas
Este artigo tem como objetivo analisar relatos de projetos parceiros do Meninas Digitais no Nordeste para incentivar a criação de novos grupos que promovam a participação feminina em Tecnologia da Informação (TI) na região. A pesquisa segue uma abordagem qualitativa e teve início com a avaliação de 339 artigos, que foram filtrados para 69 sobre presença nordestina. Selecionamos apenas relatórios de comunidades lideradas por mulheres que fizeram parceria com a Meninas Digitais. A análise dessas experiências permitiu identificar estratégias eficazes, desafios enfrentados e impactos gerados, fornecendo direcionamentos para novos interessados na causa. Como conclusão, destaca-se a importância da ampliação da rede de iniciativas voltadas à inclusão de mulheres em STEM, fortalecendo ações de equidade de gênero e promovendo um ambiente mais diverso na área de TI no nordeste do Brasil.
Presença Feminina em Diversas Áreas de TI no Nordeste: Uma Análise Exploratória dos Desafios e Oportunidades
A pesquisa analisa a desigualdade de gênero na área de Tecnologia da Informação (TI), com foco no contexto do Nordeste brasileiro, onde a participação feminina é criticamente baixa (14% em cursos de graduação e 20% no mercado de trabalho). Através de uma abordagem qualitativa e exploratória, este estudo investiga as barreiras estruturais e socioculturais que limitam a trajetória das mulheres no setor. Foi realizado um mapeamento da literatura acadêmica e de startups lideradas por mulheres na região para compor um diagnóstico inicial do cenário. Os resultados confirmam a escassez de liderança feminina e, principalmente, a carência de dados regionais específicos, o que dificulta a criação de políticas públicas eficazes para promover a equidade de gênero no ecossistema de inovação local.