Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO)
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publisher: Sociedade Brasileira de Computação
language: pt-BR
publication name: Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO)
issn: 0000-0000
items: Usabilidade e Engajamento em Jogos Casuais Diários: Estudo de Caso do Guess Of Dreams
items: Sobre Coloração de Prismas Complementares
items: Clusterização por Similaridade de Pesos como Estratégia para Mitigar o Client Drift no Aprendizado Federado
items: Segurança da Informação em uma instituição de ensino superior: Estudo de Caso de Falhas em Aplicações Web e Mobile
items: Métodos de otimização em sistemas de gestão de energia: uma revisão
items: Diretrizes e Boas Práticas de Garantia de Qualidade de Software para o Projeto SobreVidas - “Câncer de Boca”
items: Avaliação da Automatabilidade como Estratégia de Garantia de Qualidade no Front-end do Projeto SobreVidas – “Câncer de Boca”
items: Programas de mentoria para estudantes de cursos de computação: Uma Revisão Sistemática da Literatura
items: Tender Documents Information Extraction
items: MoveMetrics: Plataforma Móvel para Registro Estruturado de Dados de Movimento
items: Challenges and trends of Blockchain Interoperability and multi-blockchain architectures
items: Práticas de MLOps em softwares reais
items: Ferramentas para apoio à acessibilidade na Web de pessoas com deficiência visual: Uma Revisão Sistemática
items: Usabilidade de Interfaces Conversacionais com Inteligência Artificial Generativa em Aplicações mHealth: Uma revisão sistemática
items: Design and Implementation of a DataOps-Based Asynchronous Pipeline for Large-Scale Data Ingestion
items: Evaluating RAG Strategies in a Modular LLM Architecture
items: FLA-Dataset: A Database of Four Location-Based Audio Commands in Brazilian Portuguese
items: Otimização de Rotas de Transporte com Múltiplos Drones: Proposta utilizando Machine Learning, Meta-Heurísticas e Solução Exata
items: Identificação da Doença de Parkinson através da Análise de Dados Coletados por Smartwatch
items: Multimodal Vision-Language Models for Automated Property Feature Extraction: A Comparative Analysis of Image, Text, and Combined Inputs
items: IoT e a Gestão de Recursos Hídricos na Agricultura de Precisão: Uma revisão Sistemática
items: Modelo Baseado em Transformer para Auxiliar no Diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica a partir da Marcha
items: Participação Feminina no Ensino Técnico e Superior em Computação: Uma Análise no Campus Ceres do IF Goiano
items: Desenvolvimento de um Dispositivo Vestível com Feedback Háptico para Auxílio à Mobilidade
items: Libélulas: Arquitetura Pedagógica Gamificada para o Ensino de Programação Esportiva na Educação Básica
items: Otimização da alocação dinâmica de centros de distribuição temporários: Uma abordagem via programação inteira mista
items: Protótipo Vestível de Substituição Sensorial para Representação de Informação Visual via Feedback Vibrotátil
items: Avaliação de Acessibilidade na Web Aplicada ao Ensino de Língua Estrangeira: um Estudo de Caso
items: Detecção de Anomalias em Pavimentos Rodoviários com Inteligência Artificial: Uma Visão Geral
items: Uma Arquitetura de RAG com Busca Semântica e Filtros Estruturados para Perguntas e Respostas no Domínio Jurídico
items: O Problema do Caixeiro Viajante Aplicado à Roteirização Turística: Aplicativo Móvel para Visitantes de Trindade-GO
items: Sistema automatizado de baixo custo para simulação de estresse hídrico e medição da eficiência do uso da água por plantas em casa de vegetação
items: Museu Virtual DJ de Oliveira: Valorização da Cultura Local por Meio de Tecnologias Imersivas
items: Identificação de Perfis Motivacionais em Academias de Ginástica: Um Estudo Baseado em Clusterização e HEXAD
items: IVF/SPEA2: Estudo Preliminar de um Algoritmo Evolutivo Híbrido para Otimização Multiobjetivo
items: Leveraging Large Language Models for Author Name Disambiguation in Portuguese Contexts
items: Parkinson’s Disease Classification Using Inertial Signals from Smartwatches and Tree-Based Classifiers
items: Robustness and Cross-Dataset Performance of Machine Learning Models in Parkinson’s Disease Diagnosis
items: Desenvolvimento de uma Aplicação Web, com o Uso de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina, para o Controle Nutricional de Cães e Gatos
items: Detecção e Quantificação de Grãos de Soja Pós-Colheita Utilizando Visão Computacional e Aprendizado Profundo
items: A Modular Architecture Proposal for Multi-Turn Conversational RAG Systems
items: Arquitetura Assíncrona e Escalável para Recuperação de Informação Multimodal com RAG
items: Análise de Redes Sociais da autoria no sertanejo brasileiro: concentração e segmentação no Top 100 das rádios (2024)
items: Caracterização dos Artigos de Desenvolvimento de Software na ERI-GO (2018-2024)
items: Inteligência Artificial aplicada às Redes Ópticas Elásticas: uma quasi-revisão sistemática sobre técnicas para roteamento e alocação de espectro
items: RAG e Suas Alternativas: Um Framework para o Aprimoramento de Grandes Modelos de Linguagem
items: Investigação do uso de técnicas de projeto de sistemas em aplicações baseadas em Inteligência Artificial
items: Call2Instruct: Automated Pipeline for Generating Q&A Datasets from Call Center Recordings for LLM Fine-Tuning
items: Rumo a um Dashboard para Auxílio na Gestão e Monetização de Resíduos Recicláveis Empresariais
items: Inclusão e Equidade no Ensino de Inglês: O JAWS Como Ferramenta Mediadora da Aprendizagem de Estudante Cego do Ensino Regular
items: Aplicação de Machine Learning à Predição de Tempo de Execução em FaaS com o Framework Orama
items: Benchmarking de Aplicações na AWS: Comparação de Desempenho entre EC2, ECS e Lambda
items: Uso de GPUs na validação de agrupamentos com amostragem SkeVa
items: Aceleração de Simulações de Vida Computacional Emergente com CUDA: Experimentos com o Simulador CuBFF
items: Projeto de GPGPUs Livre de Dark-Silicon com o MultiExplorer
items: Aplicação multithread para a aceleração do método Particle-in-Cell (PIC)
items: Solução do problema de roteamento de veículos com o algoritmo de otimização por enxame de partículas

Usabilidade e Engajamento em Jogos Casuais Diários: Estudo de Caso do Guess Of Dreams
type: item
description: O formato de jogos casuais diários consolidou-se como um fenômeno de engajamento digital, sustentado por mecânicas de recorrência e ciclos de feedback imediato. Com base nisso, este projeto investiga a usabilidade e o engajamento em jogos casuais diários por meio de um estudo de caso do Guess Of Dreams, um jogo de adivinhação com um único alvo por dia e pistas progressivas. O jogo busca promover uma experiência imersiva por meio de regras simples e feedback contínuo, utilizando uma combinação de pistas multimodais, como texto, ícones e emojis, para facilitar a percepção e a tomada de decisões. Além disso, a pesquisa foca em como a estrutura de feedback e o ritmo das pistas impactam a carga cognitiva dos jogadores, contribuindo para a sua motivação e satisfação. A avaliação do jogo foi realizada com 155 participantes em diferentes contextos, incluindo salas de aula e eventos de divulgação científica. Os resultados indicam altos índices de clareza das regras, diversão, intenção de retorno e recomendação do jogo. Esses achados sugerem que o Guess Of Dreams se alinha com os princípios de usabilidade e teoria da carga cognitiva, oferecendo uma experiência divertida e engajante.
creator: Avelar R. de Sousa
creator: Camilla S. Sousa
creator: Carlos Henrique S. Barros
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 1
ending page: 10
doi: 10.5753/erigo.2025.16908

Sobre Coloração de Prismas Complementares
type: item
description: Este artigo investiga propriedades de coloração de prismas complementares GG, que são grafos formados pela combinação da cópia de um grafo G com a cópia de seu complemento G através de um emparelhamento perfeito de vértices correspondentes. Apresentamos limites superiores e inferiores para o número cromático em algumas classes de grafos. Para grafos bipartidos completos Kr,s, determinamos o valor exato de χ(Kr,sKr,s) em função de r e s. Para ciclos Cn e caminhos Pn com n ≥ 5, estabelecemos que χ(CnCn) = χ(PnPn) = ⌈n/2⌉. Adicionalmente, apresentamos cotas inferiores para prismas complementares de grafos perfeitos e planares. Os resultados ajustam os limites de trabalhos anteriores e contribuem para o entendimento da estrutura combinatória destes grafos por meio de construções algorítmicas.
creator: Luiz S. Almeida
creator: Márcia R. Cappelle
creator: Diane Castonguay
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
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ending page: 20
doi: 10.5753/erigo.2025.16987

Clusterização por Similaridade de Pesos como Estratégia para Mitigar o Client Drift no Aprendizado Federado
type: item
description: Este trabalho aborda o desafio do client drift no Aprendizado Federado (Federated Learning – FL) causado por dados Non-IID. Propomos um algoritmo em duas fases, com clusterização dos dispositivos por similaridade dos pesos de modelos locais e treinamento federado independente por cluster. A metodologia foi validada no dataset MNIST em dois cenários de heterogeneidade. O primeiro corresponde ao caso extremo, onde cada dispositivo possui dados restritos a uma única classe. O segundo é baseado na distribuição Dirichlet (α = 0.1), gerando dados desbalanceadas e com predominância de poucas classes por dispositivo. O algoritmo proposto elevou a acurácia do modelo global de 26.32% para 100% no primeiro caso e superou a baseline de 86.67% no segundo caso, atingindo até 92.09%. Os resultados mostram que a clusterização é uma estratégia eficaz para mitigar a heterogeneidade e melhorar a estabilidade do treinamento federado.
creator: Enzo Rodrigues Novais Dias
creator: Renan R. de Oliveira
creator: Antonio C. Oliveira-Jr
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
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ending page: 30
doi: 10.5753/erigo.2025.17000

Segurança da Informação em uma instituição de ensino superior: Estudo de Caso de Falhas em Aplicações Web e Mobile
type: item
description: Este artigo apresenta um estudo de caso de segurança em três sistemas institucionais anonimizados de uma instituição de ensino superior - Sistema Alpha, Sistema Beta e Sistema Ômega. Com análise estática e dinâmica, inspeção controlada de tráfego e manipulação segura de parâmetros, identificamos: (i) exposição indevida de informações em Alpha, decorrente de falhas de controle de acesso e de configuração; (ii) injeção de SQL no login de Beta, permitindo acesso não autorizado a registros sensíveis; e (iii) em Ômega, associação previsível entre identificadores e imagens e enumeração por paginação. As evidências foram anonimizadas e divulgadas de forma responsável e os mantenedores aplicaram correções, posteriormente validadas. As falhas foram mapeadas ao OWASP Top 10, e o trabalho sistematiza os achados, discute criticamente as vulnerabilidades e as lições aprendidas.
creator: Iaan Mesquita de Souza
creator: Sérgio Teixeira de Carvalho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 31
ending page: 40
doi: 10.5753/erigo.2025.17002

Métodos de otimização em sistemas de gestão de energia: uma revisão
type: item
description: A otimização do consumo e da geração descentralizada de energia em ambientes remotos é um dos principais desafios da transição energética. Nesse contexto, os Sistemas de Gestão de Energia (Energy Management Systems – EMS) desempenham papel central ao permitirem o monitoramento, a previsão e o controle da demanda. Diversos métodos de otimização têm sido aplicados a esses sistemas, abrangendo desde técnicas clássicas até metaheurísticas e inteligência artificial, cada uma com características próprias de desempenho e aplicabilidade. Este artigo revisa os principais métodos de otimização empregados em EMS, discutindo suas vantagens, limitações e áreas de aplicação.
creator: Dárvin C. Posselt
creator: Matheus N. Amorim
creator: André R. Rafael
creator: Iwens G. S. Júnior
creator: Carlos E. Pereira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 41
ending page: 50
doi: 10.5753/erigo.2025.17004

Diretrizes e Boas Práticas de Garantia de Qualidade de Software para o Projeto SobreVidas - “Câncer de Boca”
type: item
description: A crescente integração da tecnologia na saúde tem transformado o cuidado ao paciente, tornando a Garantia da Qualidade de Software (SQA) essencial para a segurança e confiabilidade de sistemas críticos, como as plataformas de rastreamento e monitoramento. No contexto do Projeto SobreVidas – Câncer de Boca, a ausência de diretrizes sistemáticas de SQA aumenta os riscos à segurança do paciente, à proteção de dados sensíveis e à eficiência operacional. Este estudo apresenta um conjunto de boas práticas de SQA, fundamentadas nos princípios da Arquitetura Evolutiva e aplicadas ao Projeto SobreVidas. O estudo envolveu um diagnóstico sistemático das práticas atuais, revisão da literatura sobre metodologias ágeis e DevOps e a proposição de um framework de qualidade voltado ao desenvolvimento, manutenção e aprimoramento contínuo do sistema.
creator: Gabriel F. dos Reis
creator: Tallya J. S. Barbosa
creator: Leandro Pedrosa
creator: Luiza de O. Costa
creator: Renata D. Braga
creator: Rejane F. Ribeiro-Rotta
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 51
ending page: 59
doi: 10.5753/erigo.2025.17005

Avaliação da Automatabilidade como Estratégia de Garantia de Qualidade no Front-end do Projeto SobreVidas – “Câncer de Boca”
type: item
description: A testabilidade tem ganhado grande relevância como critério de avaliação da qualidade de software. Em sistemas críticos, como sistemas para a área da saúde, é essencial que o software seja amplamente testável e efetivamente testado. Em ambientes ágeis, a automatabilidade surge como um fator central para a testabilidade, possibilitando a execução rápida, repetível e confiável de testes. Este estudo avalia a automatabilidade da interface Web da plataforma SobreVidas – “Câncer de Boca”, identificando deficiências e propondo melhorias voltadas ao fortalecimento da garantia de qualidade e ao aumento da confiabilidade do sistema.
creator: Tallya J. S. Barbosa
creator: Gabriel F. dos Reis
creator: Leandro Pedrosa
creator: Luiza de O. Costa
creator: Renata D. Braga
creator: Rejane F. Ribeiro-Rotta
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 60
ending page: 69
doi: 10.5753/erigo.2025.17009

Programas de mentoria para estudantes de cursos de computação: Uma Revisão Sistemática da Literatura
type: item
description: Estudantes de computação frequentemente enfrentam altas taxas de reprovação e evasão, o que evidencia desafios relacionados à persistência e ao engajamento. Programas de mentoria têm sido propostos como estratégias para apoiar o desenvolvimento acadêmico e pessoal. Este estudo apresenta uma revisão sistemática de iniciativas de mentoria na educação em computação, conduzida de acordo com o método PRISMA. Foram analisados 11 artigos publicados entre 1995 e 2023. A revisão examina sua estrutura, implementação e resultados. Os achados indicam que a mentoria impacta positivamente o desempenho acadêmico, a retenção e o bem-estar, reforçando-a como uma abordagem eficaz para promover o sucesso em cursos de computação.
creator: Camila Soares Moreira
creator: Maurício Rodrigues Lima
creator: Elisângela Silva Dias
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 70
ending page: 79
doi: 10.5753/erigo.2025.17016

Tender Documents Information Extraction
type: item
description: This paper presents the development of information extraction from tender documents, focusing on technology products. The system integrates Natural Language Processing and machine learning techniques to extract relevant information from the documents. The proposed solution aims to optimize the time and accuracy of tender document analysis by dealing with the complexity and diversity of data present in the notices. The experimental results demonstrate the effectiveness of identifying bidding items, highlighting their potential for practical application in public procurement processes.
creator: Erick Correia Silva
creator: Ivo Paixão de Medeiros
creator: Maria Viviane de Menezes
creator: Adailton Ferreira de Araújo
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 80
ending page: 89
doi: 10.5753/erigo.2025.17017

MoveMetrics: Plataforma Móvel para Registro Estruturado de Dados de Movimento
type: item
description: O aplicativo MoveMetrics possibilita a coleta e análise de dados de movimento. A versão atual traz melhorias, incluindo interface mais intuitiva, aprimoramento da exibição de gráficos dos sensores diretamente no aplicativo e feedback háptico para aprimorar a experiência do usuário. O sistema integra um banco de dados para armazenamento estruturado e persistente das informações coletadas. Essas melhorias permitem adaptação a diferentes protocolos e tarefas pré-definidas, ampliando seu potencial de aplicação em diversos contextos. Espera-se que o MoveMetrics contribua para democratizar o acesso à coleta de dados e incentive novas pesquisas científicas relacionadas ao movimento humano.
creator: Lúcio Junqueira
creator: Luigi Gontijo
creator: Pedro L. S. Lobo
creator: Ana Luísa B. Chagas
creator: Hugo A. D. do Nascimento
creator: Fabrizzio Soares
creator: Juliana Felix
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 90
ending page: 99
doi: 10.5753/erigo.2025.17032

Challenges and trends of Blockchain Interoperability and multi-blockchain architectures
type: item
description: The blockchain landscape in healthcare has undergone significant transformations, transitioning from large public networks to customizable and private blockchains, raising questions about how to integrate multiple blockchains into a unified system. This paper examines emerging trends and persistent challenges in blockchain interoperability within healthcare datasharing systems. We investigate solutions including Polkadot, Hyperledger Cacti, and Cosmos, revealing gaps: the absence of general protocols for heterogeneous blockchain communication, reliance on external trust rather than cryptographic consensus in multi-chain transactions, and inadequate identity verification mechanisms. We identify Self-Sovereign Identity (SSI) and Decentralized Identifiers (DIDs) as promising approaches for the identity challenge, and multi-blockchain consensus protocols as an unexplored solution where nodes from multiple chains collaboratively validate cross-chain transactions.
creator: Pedro M. R. G. Silva
creator: Matheus Lázaro Honório da Silva
creator: Gislainy Velasco
creator: Sergio T. Carvalho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 100
ending page: 108
doi: 10.5753/erigo.2025.17034

Práticas de MLOps em softwares reais
type: item
description: Em um cenário no qual os modelos de Machine Learning (ML) vêm se tornando mais robustos, surge a necessidade de técnicas que aumentem a competitividade entre empresas que oferecem modelos de ML como um serviço. Entre essas técnicas emergentes, o Machine Learning Operations(MLOps), derivado das práticas de Desenvolvimento e Operações (DevOps), tem se destacado por automatizar o ciclo de vida dos modelos de ML para trazer maior praticidade e reduzir os gargalos do processo quando são realizados manualmente. Este artigo apresenta um estudo exploratório que investigou como MLOps tem sido utilizada na prática. Um estudo com praticantes da área foi realizado para entender as principais etapas e desafios de MLOps. Os resultados guiaram uma análise de um processo de MLOps em uma empresa. Os resultados destacam aspectos vantajosos, especialmente nas fases de implantação e monitoramento de projetos de ML, trazendo a eficiência que é inerente à automação.
creator: Maurício Moraes Preto Carvalho
creator: Sofia Larissa da Costa Paiva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 109
ending page: 118
doi: 10.5753/erigo.2025.17049

Ferramentas para apoio à acessibilidade na Web de pessoas com deficiência visual: Uma Revisão Sistemática
type: item
description: A internet impõe barreiras de acessibilidade para pessoas com deficiência visual. Esta revisão sistemática mapeia e analisa as ferramentas e abordagens propostas para mitigar este problema. Seguindo as diretrizes PRISMA, foram analisados 13 artigos das bases IEEE Xplore e Scopus. Os resultados indicam uma tendência para soluções de personalização de interface web, que em alguns casos reduziram o tempo de tarefa em mais de 60%, uso de inteligência artificial para descrição de conteúdo visual online e novas modalidades de interação alternativas, como comandos de voz e realidade virtual. Conclui-se que o campo avança para soluções mais inteligentes, mas desafios como a generalização das ferramentas e a necessidade de curadoria humana permanecem.
creator: Arthur T. Perillo
creator: Carlos H. Rorato Souza
creator: Sérgio T. de Carvalho
creator: Luciana de O. Berretta
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date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 119
ending page: 128
doi: 10.5753/erigo.2025.17060

Usabilidade de Interfaces Conversacionais com Inteligência Artificial Generativa em Aplicações mHealth: Uma revisão sistemática
type: item
description: Esta revisão sistemática tem como objetivo principal identificar e analisar os métodos e estratégias empregados para avaliar a usabilidade e a experiência do usuário em interfaces conversacionais de Inteligência Artificial Generativa no contexto de aplicações mHealth. O estudo identificou que as estratégias de avaliação, tanto quantitativas quanto qualitativas, focam em critérios como facilidade de uso, utilidade, satisfação e qualidade da informação. Também foram considerados aspectos como interatividade, personalização, engajamento e privacidade dos dados. Espera-se que esta revisão sistemática contribua para o desenvolvimento de interfaces conversacionais mais acessíveis, culturalmente sensíveis e inclusivas, bem como para o apoio a estudos que foquem em aplicações em mHealth.
creator: Diego E. da Silva Lima
creator: Noeli A. Pimentel Vaz
creator: Sérgio T. Carvalho
creator: Luciana de O. Berretta
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date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 129
ending page: 138
doi: 10.5753/erigo.2025.17065

Design and Implementation of a DataOps-Based Asynchronous Pipeline for Large-Scale Data Ingestion
type: item
description: This paper presents the design and validation of a data operations (DataOps)-oriented asynchronous pipeline designed to optimize large-scale data ingestion into cloud data warehouses. The proposed solution addresses ingestion bottlenecks caused by large file transfers through a combination of strategic file fragmentation and parallel processing using serverless services, including Google Cloud Functions and Cloud Run. Rather than introducing a new architectural model, the contribution lies in demonstrating the practical effectiveness of integrating these cloud-native techniques under real-world conditions. Experimental results show a 52.8x speed-up in ingestion time, reducing the processing of a 2TB dataset from 11 days to just 5 hours. The pipeline also incorporates Infrastructure as Code (IaC), Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD), and automated monitoring, delivering a scalable, reproducible, and cost-efficient ingestion strategy well-suited for real-world enterprise data workflows.
creator: Leonardo Afonso Amorim
creator: Vinicius Alboneti Aguiar
creator: Sávio Salvarino Teles de Oliveira
creator: Arlindo Rodrigues Galvão Filho
creator: Ricardo Costa
creator: Marcos Prado
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 139
ending page: 146
doi: 10.5753/erigo.2025.17069

Evaluating RAG Strategies in a Modular LLM Architecture
type: item
description: This paper presents an empirical evaluation of three Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns — Naive RAG, RAG-Fusion, and Self-RAG — applied in a real-world corporate environment in the energy sector. Using a modular and consolidated architecture built on managed services and widely adopted technologies (such as pgvector, Cloud Run, and LLM APIs), we conducted experiments with actual data from an energy company, focusing on regulatory audit processes. We compared RAG strategies using automated evaluation metrics (RAGAS), considering faithfulness, contextual precision, answer relevance, and response time. The results show that the Self-RAG pattern achieves the best balance between response quality and performance, making it the most suitable for enterprise applications that require accuracy, efficiency, and scalability. This practical validation offers guidance on adopting RAG in corporate environments, highlighting the trade-offs associated with selecting different approaches.
creator: Vinicius Aguiar Alboneti
creator: Leonardo Afonso Amorim
creator: Jonatas Tomazini
creator: Ricardo Costa
creator: Sávio Salvarino Teles de Oliveira
creator: Arlindo Rodrigues Galvão Filho
creator: Anderson da Silva Soares
creator: Tales Brumon Medeiros de Figueiredo
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 147
ending page: 154
doi: 10.5753/erigo.2025.17071

FLA-Dataset: A Database of Four Location-Based Audio Commands in Brazilian Portuguese
type: item
description: The FLA-Dataset provides a curated collection of wake word audio commands in Brazilian Portuguese. It supports the development and evaluation of voice-activated systems by including four direction-oriented commands: direita, esquerda, frente, and pare. Recordings are contributed by 30 speakers across diverse demographic and acoustic profiles. The dataset promotes generalization by incorporating varied speech patterns, environments, and genders. All files are standardized in format, sampling rate, and structure to ensure usability. Each sample contains a single spoken command and is organized to allow speaker-specific experiments. Applications span robotics, assistive technologies, and smart devices. The dataset addresses the scarcity of localized resources for Portuguese. It enables speaker-independent training and evaluation in realistic scenarios. FLA-Dataset is publicly available and designed to support inclusive speech recognition research and deployment.
creator: Daniel Ribeiro da Silva
creator: Gabriel Pettro Oliveira Ruotolo
creator: Alexandre Costa Ferro Filho
creator: Marcelo Henrique Lopes Ferreira
creator: Letícia Lima Mendes
creator: José Rafael Rebêlo Teles
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 155
ending page: 164
doi: 10.5753/erigo.2025.17091

Otimização de Rotas de Transporte com Múltiplos Drones: Proposta utilizando Machine Learning, Meta-Heurísticas e Solução Exata
type: item
description: A crescente utilização de drones para entregas de última milha, motivada pela redução do tempo de entrega e dos custos de manutenção, bem como pela mitigação das emissões de CO2, demanda soluções robustas para o problema de otimização de rotas de transporte com múltiplos drones (Covering Salesman Problem with Multiple Drones – CSPMD). O presente artigo propõe uma solução multifásica para este desafio, em uma abordagem que integra técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning - ML), meta-heurística e programação dinâmica. Os resultados obtidos apontam que o emprego de meta-heurísticas específicas, no contexto desta estrutura multifásica, constitui uma estratégia promissora para a resolução do CSPMD. A avaliação de desempenho dessas meta-heurísticas indicou que o Algoritmo Genético apresentou custo até 0.49% menor em instâncias pequenas, ao passo que o Simulated Annealing demonstrou custo até 1.93% menor em instâncias grandes.
creator: Ricardo Vieira Chagas de Oliveira
creator: Alexandre Ribeiro
creator: Maria José Pereira Dantas
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 165
ending page: 174
doi: 10.5753/erigo.2025.17111

Identificação da Doença de Parkinson através da Análise de Dados Coletados por Smartwatch
type: item
description: A doença de Parkinson (DP) é uma doença neurodegenerativa de difícil diagnóstico precoce que causa degeneração progressiva dos neurônios, provocando alterações na marcha e movimentos. Métodos diagnósticos computacionais baseados em aprendizado de máquina são uma possível solução para essa problemática. Este trabalho reporta os principais resultados obtidos investigando o uso de características harmônicas extraídas de sinais de movimento e de algorítimos clássicos de aprendizado de máquina supervisionado para a classificação da Doença de Parkinson. Os resultados evidenciam o potencial de algoritmos de aprendizado de máquina para auxiliar nesse propósito.
creator: Rafael Alves Padilha
creator: Pedro Lemes Sixel Lobo
creator: Rogerio Salvini
creator: Fabrizzio Soares
creator: Juliana Felix
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 175
ending page: 184
doi: 10.5753/erigo.2025.17114

Multimodal Vision-Language Models for Automated Property Feature Extraction: A Comparative Analysis of Image, Text, and Combined Inputs
type: item
description: Manual property assessment for taxation is costly, time-consuming, and subjective. This paper investigates Vision-Language Models (VLMs) to automate this task through comprehensive evaluation across image-only, text-only, and combined inputs. We evaluated six models from the Gemini and Gemma families on 200 properties from Goiânia, Brazil, classified across 11 legally-defined construction categories using specialized prompting strategies. Our analysis reveals a counterintuitive finding: text-only inputs achieve the highest accuracy, outperforming image-only and matching combined multimodal approaches. This demonstrates that structured textual descriptions contain exceptionally high signal value for legally-defined tasks.
creator: Pedro M. L. Campos
creator: Gustavo R. Ribeiro
creator: Enzo L. Marques
creator: Gustavo L. B. Pereira
creator: Luiz M. L. Pascoal
creator: Fernando M. Federson
creator: Sávio S. T. de Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 185
ending page: 194
doi: 10.5753/erigo.2025.17120

IoT e a Gestão de Recursos Hídricos na Agricultura de Precisão: Uma revisão Sistemática
type: item
description: Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) para analisar a aplicação da Internet das Coisas (IoT) na Gestão de Recursos Hídricos na Agricultura de Precisão. Diante da escassez hídrica, o objetivo foi mapear as tecnologias e seus impactos. Utilizando o método PRISMA, a pesquisa identificou e analisou artigos científicos focados na área. Os resultados demonstram que a principal aplicação se concentra em sistemas de irrigação inteligentes, que utilizam majoritariamente sensores de umidade do solo e protocolos LoRaWAN, promovendo um aumento significativo na Eficiência do Uso da Água. O estudo aponta o alto custo inicial e a necessidade de expertise como principais barreiras. Conclui-se que a IoT é fundamental para a sustentabilidade hídrica agrícola, sendo necessárias futuras análises de viabilidade econômica de longo prazo.
creator: Bianca dos Santos Marasco Miranda
creator: Juliana Vasconcelos Braga
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 195
ending page: 204
doi: 10.5753/erigo.2025.17123

Modelo Baseado em Transformer para Auxiliar no Diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica a partir da Marcha
type: item
description: Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) causa, entre outros sintomas, instabilidade da marcha, possui natureza incurável e apresenta um longo e difícil processo de diagnóstico. Por isso, diversos estudos investigam a marcha por meio de modelos de inteligência artificial como uma alternativa para auxiliar no diagnóstico dessas doenças. Este trabalho apresenta um método inovador de detecção de ELA utilizando um modelo baseado em transformer associado a análise de marcha em uma tarefa de classificação binária. Os resultados alcançam valores altos de acurácia e indicam uma alternativa promissora de identificação de ELA.
creator: Giordana de Farias F. B. Bucci
creator: Ana Luísa de Bastos Chagas
creator: Pedro L. S. Lobo
creator: Hugo A. D. do Nascimento
creator: Fabrizzio Soares
creator: Juliana Felix
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 205
ending page: 214
doi: 10.5753/erigo.2025.17124

Participação Feminina no Ensino Técnico e Superior em Computação: Uma Análise no Campus Ceres do IF Goiano
type: item
description: Apesar dos avanços na sociedade, seja na academia, seja no mercado de trabalho, a participação feminina na área de Computação ainda é significativamente baixa. O presente estudo analisa a participação feminina no Técnico em Informática para Internet (TII) e no Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) no Instituto Federal Goiano (IF Goiano) - Campus Ceres, utilizando dados da Plataforma Nilo Peçanha. Os resultados indicam que há uma discrepância na representatividade de mulheres entre os cursos, elencando possíveis fatores para essa diferença, além de destacar a importância de ações para o aumento de mulheres na Computação.
creator: Sara L. de Farias
creator: Janiele de F. Machado
creator: Maria Luiza F. Silva
creator: Thalia S. de Santana
creator: Ramayane B. Braga
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 215
ending page: 223
doi: 10.5753/erigo.2025.17125

Desenvolvimento de um Dispositivo Vestível com Feedback Háptico para Auxílio à Mobilidade
type: item
description: Tecnologias assistivas para mobilidade de pessoas cegas frequentemente apresentam limitações como alto custo, baixa ergonomia ou dependência do canal auditivo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um dispositivo vestível de baixo custo, composto por um bracelete com seis atuadores hápticos, visando superar essas barreiras. A principal contribuição reside em um design de hardware com espaçamento otimizado de 2,5 cm entre os atuadores para melhorar a acuidade espacial, resolvendo uma limitação de trabalhos anteriores, e em uma arquitetura de software que emprega uma lógica de padrões híbrida. O sistema utiliza estímulos dinâmicos para sinalizar obstáculos em movimento e estáticos para objetos imóveis, enriquecendo a informação transmitida. O resultado é um protótipo funcional, controlado por uma interface gráfica em Python e um firmware em C++, que demonstra a viabilidade da abordagem como uma alternativa discreta e ergonômica para a navegação.
creator: Ana Carolyne Pereira de Souza
creator: Beatriz Gerogiannis Mendonça
creator: Gustavo Teodoro Laureano
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 224
ending page: 233
doi: 10.5753/erigo.2025.17130

Libélulas: Arquitetura Pedagógica Gamificada para o Ensino de Programação Esportiva na Educação Básica
type: item
description: O ensino de programação é frequentemente associado como de difícil compreensão. Uma arquitetura pedagógica (AP) pode contribuir para tornar o ensino mais atrativo ao propor uma organização metodológica interativa e centrada no estudante. Este trabalho apresenta uma AP gamificada para o contexto de programação esportiva, denominada “Libélulas”. Com foco na preparação para a Olimpíada Brasileira de Informática (OBI), foram aplicadas dez aulas com metodologias ativas direcionadas à Modalidade Programação. Esse contexto de ensino-aprendizagem possibilitou uma proposta crítica à abordagem tradicional do ensino de programação esportiva, apresentando uma alternativa mais motivadora em relação aos treinamentos para olimpíadas de informática.
creator: Matheus Rodrigues Alves
creator: Thalia Santos de Santana
creator: Adriano Honorato Braga
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 234
ending page: 243
doi: 10.5753/erigo.2025.17136

Otimização da alocação dinâmica de centros de distribuição temporários: Uma abordagem via programação inteira mista
type: item
description: Este trabalho tem como abordagem, o problema da alocação dinâmica de Centros de Distribuição Temporários (CDTs), no qual propõe um modelo matemático de otimização combinatória com o objetivo de minimizar os custos de operação e transporte, porém de forma que atenda todas as demandas dos clientes. A rede logística é representada com base na teoria dos grafos, e a formulação do problema utiliza Programação Linear Inteira Mista, implementada em Python com a biblioteca PuLP. Foram utilizadas instâncias de testes com tamanhos crescentes para comparar o desempenho de solvers de código aberto. Os resultados demonstram que o modelo encontra soluções ótimas, além de confirmar sua natureza NP-difícil, através do crescimento exponencial dos tempos de resolução. O trabalho contribui para estabelecer um modelo e benchmarks de referência para o desenvolvimento de futuros métodos heurísticos para problemas de maior escala.
creator: Analucia S. Morales
creator: Iwens G. S. Júnior
creator: Nathan P. Costa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 244
ending page: 251
doi: 10.5753/erigo.2025.17142

Protótipo Vestível de Substituição Sensorial para Representação de Informação Visual via Feedback Vibrotátil
type: item
description: A deficiência visual impõe desafios significativos à movimentação, podendo causar acidentes e limitações importantes no dia-a-doa. As tecnologias assistivas táteis mais recentes ainda sofrem com baixa resolução espacial e com sobrecarga sensorial. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de remapeamento sensorial vestível que visa melhorar a percepção do ambiente através de dispositivos vibratórios com feedback háptico. O sistema desenvolvido traduz informações visuais de profundidade, capturadas por uma câmera 3D, em um feedback tátil espacializado por meio de uma malha 2x3 de atuadores vibratórios, focada nos campos visuais central e inferior do ambiente. A metodologia envolve uma arquitetura de hardware e software com processamento multithreaded para garantir a operação em tempo real, além de uma etapa de sumarização da informação. O sistema converte distâncias em três padrões de vibração distintos, acionados na transição entre faixas de distância pré-definidas para mitigar a sobrecarga sensorial. A validação técnica em cenários controlados demonstrou que o protótipo responde bem aos cenários, apresentando alta fidelidade no mapeamento espacial, precisão na ativação dos padrões de vibração para obstáculos estáticos, e uma resposta em tempo real sem atrasos perceptíveis. Os resultados apontam para uma prova de conceito bem-sucedida, validando a abordagem como promissora e viabilizando testes com usuários finais para avaliar sua eficácia prática.
creator: Beatriz Gerogiannis Mendonça
creator: Ana Carolyne Pereira de Souza
creator: Gustavo Teodoro Laureano
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 252
ending page: 261
doi: 10.5753/erigo.2025.17143

Avaliação de Acessibilidade na Web Aplicada ao Ensino de Língua Estrangeira: um Estudo de Caso
type: item
description: Este artigo apresenta uma avaliação técnica de acessibilidade aplicada a um exercício introdutório da plataforma Duolingo, amplamente utilizada no ensino de línguas estrangeiras. O objetivo foi verificar o grau de conformidade do conteúdo com as diretrizes do Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) utilizando a ferramenta automatizada WAVE. A análise identificou a presença de barreiras relacionadas principalmente à falta de descrições alternativas em elementos visuais e ao contraste inadequado em componentes interativos, aspectos que podem comprometer a experiência de usuários com deficiência visual ou daltonismo. Os resultados evidenciam que, embora a plataforma adote práticas modernas de design responsivo, ainda há lacunas significativas no atendimento aos princípios de percepção e robustez definidos pela WCAG.
creator: Walison Matheus Ferreira Gouveia
creator: Giordana de Farias F. B. Bucci
creator: Ana Luísa de Bastos Chagas
creator: Fabrizzio Soares
creator: Juliana Felix
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 262
ending page: 271
doi: 10.5753/erigo.2025.17144

Detecção de Anomalias em Pavimentos Rodoviários com Inteligência Artificial: Uma Visão Geral
type: item
description: A deterioração da infraestrutura rodoviária pavimentada representa um desafio significativo para a segurança no transporte, a eficiência econômica e a gestão de recursos destinados à manutenção. Nesse cenário, o uso de técnicas de visão computacional e inteligência artificial (IA), especialmente o aprendizado profundo (deep learning), tem se destacado como uma alternativa promissora para automatizar a detecção de anomalias em pavimentos. Este artigo apresenta uma visão geral com o objetivo de identificar e categorizar o estado da arte em metodologias baseadas em IA aplicadas à detecção de danos em rodovias.
creator: Pedro Martins Bittencourt
creator: Sávio Salvarino Teles de Oliveira
creator: Lucas Araújo Pereira
creator: Anderson da Silva Soares
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 272
ending page: 281
doi: 10.5753/erigo.2025.17149

Uma Arquitetura de RAG com Busca Semântica e Filtros Estruturados para Perguntas e Respostas no Domínio Jurídico
type: item
description: Sistemas de busca jurídica enfrentam desafios com dados heterogêneos e consultas complexas que mesclam texto e metadados. Apresentamos um framework de RAG híbrido composto por um pipeline de indexação otimizado e um orquestrador de recuperação. A indexação emprega saneamento textual, segmentação ancorada e enriquecimento com pré-contexto, enquanto a recuperação utiliza expansão multi-consulta e uma busca que combina filtros de metadados com busca vetorial, incluindo um fallback para garantir a cobertura. Nossos experimentos mostram que a otimização dos chunks reduziu o custo de tokens em 66,8% e, simultaneamente, aumentou o Recall@10 em 181,1%. Adicionalmente, a busca híbrida com filtros melhorou o MRR@10 em 27,5% e reduziu a latência em 24,1%, demonstrando ganhos sinérgicos em custo, acurácia e velocidade.
creator: Matheus F. C. Brakes
creator: David O. C. Ferreira
creator: Josiel P. C. Silva
creator: Artur M. A. Novais
creator: João P. C. Presa
creator: Sávio S. T. de Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 282
ending page: 291
doi: 10.5753/erigo.2025.17152

O Problema do Caixeiro Viajante Aplicado à Roteirização Turística: Aplicativo Móvel para Visitantes de Trindade-GO
type: item
description: O turismo religioso é um setor de destaque no Brasil, e Trindade-GO é um polo de peregrinação que recebe milhares de visitantes por ano. Este trabalho apresenta um aplicativo móvel para roteirização turística, formulado como uma aplicação do Problema do Caixeiro Viajante (PCV). As rotas foram calculadas com o auxílio da biblioteca Google OR-Tools, utilizando a heurística PathCheapestArc com busca local sobre matrizes de distâncias do Open Source Routing Machine (OSRM). O sistema integra uma aplicação backend para execução do algoritmo e uma aplicação frontend para dispositivos móveis. Os resultados mostraram rotas consistentes, personalizadas pela localização do usuário e com tempo de resposta adequado. O protótipo demonstrou viabilidade técnica e potencial de apoio à experiência turística em Trindade.
creator: Mateus Oliveira Brito
creator: Renato de Sousa Gomide
creator: Renato Milhomem de Oliveira Filho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 292
ending page: 301
doi: 10.5753/erigo.2025.17030

Sistema automatizado de baixo custo para simulação de estresse hídrico e medição da eficiência do uso da água por plantas em casa de vegetação
type: item
description: A seleção de cultivares tolerantes à seca exige dados padronizados de experimentos controlados, porém é um processo comprometido pela coleta manual, a não ser que exista uma plataforma de fenotipagem para isto. Para solucionar esse gargalo, este trabalho apresenta um protótipo de baixo custo, baseado em um microcontrolador ESP32, que automatiza o monitoramento da eficiência do uso da água (EUA) e a irrigação. O sistema foi validado com plantas de algodão, demonstrando controle preciso da irrigação e registro de dados confiável via Wi-Fi para uma planilha em nuvem. Os resultados consolidam o protótipo como uma ferramenta que aumenta o rigor e a eficiência da pesquisa agronômica, auxiliando na seleção de cultivares mais resilientes às mudanças climáticas.
creator: Patrick S. Mendes
creator: Geyverson Teixeira de Paula
creator: Marcelo Gonçalves Narciso
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 302
ending page: 311
doi: 10.5753/erigo.2025.17055

Museu Virtual DJ de Oliveira: Valorização da Cultura Local por Meio de Tecnologias Imersivas
type: item
description: Este trabalho apresenta o Museu Virtual D.J. de Oliveira, dedicado a uma figura central da arte muralista brasileira, com destaque para sua relevância no contexto artístico de Goiás e Distrito Federal. O projeto tem como objetivo a preservação e divulgação da obra do artista em um formato que possa ser utilizado como ferramenta educacional, especialmente nas disciplinas de arte e história. Para isso, propõe-se um ambiente imersivo com recursos tridimensionais, desenvolvido com o uso da biblioteca Three.js. A modelagem e correção das imagens são realizadas por meio do software Blender. A proposta foi validada por especialistas nas áreas de arte e história, e apresenta boas perspectivas para seu uso como recurso de apoio pedagógico.
creator: Carlos A. F. Batista
creator: Jason H. de Paula
creator: Giselle A. D. de Sousa
creator: Tiago A. Schwingel
creator: Wendell B. Geraldes
creator: Lucas de A. Ribeiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 312
ending page: 320
doi: 10.5753/erigo.2025.17057

Identificação de Perfis Motivacionais em Academias de Ginástica: Um Estudo Baseado em Clusterização e HEXAD
type: item
description: A evasão em academias está frequentemente relacionada ao desalinhamento entre motivações pessoais e estratégias de engajamento. Este trabalho propõe uma abordagem de gamificação personalizada para melhorar a retenção de alunos, utilizando dados anonimizados analisados por técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado. Foram identificados agrupamentos de alunos com diferenças em frequência, intensidade e objetivos de treino, associados a perfis de jogadores do modelo HEXAD. Os resultados apontam para o potencial da segmentação baseada em dados para promover experiências mais motivadoras, destacando a importância da personalização no combate à evasão.
creator: Daniel M. Pedrozo
creator: Lucas B. Rodrigues
creator: Gabriel Orlow
creator: Murilo de Oliveira
creator: Julia Moreira
creator: Leonardo A. Alves
creator: Marcos Vinicios P. de Moraes
creator: Paulo César F. Melo
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 321
ending page: 330
doi: 10.5753/erigo.2025.17146

IVF/SPEA2: Estudo Preliminar de um Algoritmo Evolutivo Híbrido para Otimização Multiobjetivo
type: item
description: Este artigo apresenta o IVF/SPEA2, um algoritmo evolutivo multiobjetivo híbrido que integra o procedimento de Fertilização in Vitro ao SPEA2, visando aprimorar a convergência e diversidade das soluções. Realiza-se uma avaliação controlada usando o SPEA2 canônico como linha de base nas suítes ZDT, DTLZ, WFG e MaF. Os resultados, validados pela métrica Inverted Generational Distance (IGD) e pelo teste de Wilcoxon, demonstram ganhos estatisticamente significativos. O estudo evidencia o potencial da hibridização proposta e corrobora a possibilidade de avanço da pesquisa por novas experimentações.
creator: Pedro Sanches Zambrano
creator: Eduardo F. S.
creator: Altino D.
creator: Sávio M. S.
creator: Celso G. Camilo-Junior
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 331
ending page: 334
doi: 10.5753/erigo.2025.16959

Usabilidade e Engajamento em Jogos Casuais Diários: Estudo de Caso do Guess Of Dreams
type: item
description: Este trabalho apresenta o Guess Of Dreams, um jogo casual diário de adivinhação inspirado no Wordle, que retorna feedback imediato e pistas multimodais para o usuário adivinhar um personagem. A avaliação empírica no IFPI—Campus Picos e em eventos coletou 155 respostas via Google Forms; os indicadores mostraram clareza de regras (89,0%), diversão (95,5%), intenção de retorno (88,4%), recomendação (96,1%) e satisfação média de 8,83 (mediana 9,0), validando a relação entre decisões de design, usabilidade e engajamento.
creator: Avelar R. de Sousa
creator: Carlos Henrique S. Barros
creator: Camilla S. Sousa
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 335
ending page: 338
doi: 10.5753/erigo.2025.16981

Leveraging Large Language Models for Author Name Disambiguation in Portuguese Contexts
type: item
description: Author Name Disambiguation (AND) is a fundamental task in digital libraries and repositories, especially in Portuguese contexts where metadata often lacks persistent identifiers and shows frequent inconsistencies. This study presents an unsupervised approach that integrates Large Language Models (LLMs) for semantic normalization, MiniLM embeddings for similarity modeling, and automatic clustering followed by a post-merging heuristic. Experiments on the BDBComp dataset show competitive cluster cohesion (K = 0.907) compared to baselines, while the pairwise F1 score (pF1 = 0.448) highlights the difficulty posed by highly ambiguous surnames. Future work will refine LLM summaries and clustering thresholds to improve accuracy while preserving cluster consistency.
creator: Samuel G. dos Santos
creator: Vitória M. Diniz
creator: Bartolomeu S. Gusella
creator: Natan de S. Rodrigues
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 339
ending page: 343
doi: 10.5753/erigo.2025.16983

Parkinson’s Disease Classification Using Inertial Signals from Smartwatches and Tree-Based Classifiers
type: item
description: This study evaluates the use of statistical features extracted from inertial signals obtained from smartwatches to assist in distinguishing patients with Parkinson’s disease, differential diagnoses, and healthy controls. Using a public dataset comprising data from 469 individuals, tree-based classifiers were applied. The results indicate that simple motion information can support the diagnosis of Parkinson’s disease in a non-invasive and accessible manner.
creator: Pedro L. S. Lobo
creator: Ana Luísa de Bastos Chagas
creator: Giordana de Farias F. B. Bucci
creator: Rogerio L. Salvini
creator: Fabrizzio A. Soares
creator: Juliana P. Felix
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 344
ending page: 347
doi: 10.5753/erigo.2025.17135

Robustness and Cross-Dataset Performance of Machine Learning Models in Parkinson’s Disease Diagnosis
type: item
description: Parkinson’s disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder whose diagnosis remains largely based on subjective clinical evaluation. In this study, we examine the generalization capacity of machine learning models for PD diagnosis from gait data. Descriptive features extracted from force signals were used to train multiple classifiers, evaluated through intra-dataset and cross-dataset experiments. Results showed consistent performance, particularly for ensemble methods such as ExtraTrees, demonstrating the robustness of the proposed approach. These findings highlight the importance of cross-dataset validation for assessing the real-world applicability of diagnostic models.
creator: Ana Luísa B. Chagas
creator: Giordana de Farias F. B. Bucci
creator: Pedro L. S. Lobo
creator: Rogerio L. Salvini
creator: Fabrizzio A. Soares
creator: Juliana P. Felix
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 348
ending page: 351
doi: 10.5753/erigo.2025.17137

Desenvolvimento de uma Aplicação Web, com o Uso de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina, para o Controle Nutricional de Cães e Gatos
type: item
description: A obesidade em cães e gatos é um problema crescente, e a avaliação do Escore de Condição Corporal (ECC) é um desafio no manejo nutricional. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação web para auxiliar profissionais no controle nutricional de pets, automatizando o cálculo de suas exigências energéticas. A metodologia aplica equações do National Research Council (NRC) e incorpora a escala padronizada de Laflamme (1997) para o ECC como um parâmetro-chave no cálculo, que é guiado por regras de inferência determinísticas. O sistema permite o gerenciamento de clínicas e animais, fornecendo recomendações de consumo individualizadas e apoiando o diagnóstico nutricional.
creator: Iury A. Alves Bo
creator: Hugo A. Dantas do Nascimento
creator: Marcos Speroni Ceron
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 352
ending page: 355
doi: 10.5753/erigo.2025.17145

Detecção e Quantificação de Grãos de Soja Pós-Colheita Utilizando Visão Computacional e Aprendizado Profundo
type: item
description: Métodos manuais tradicionais para quantificação de perdas de soja pós-colheita são demorados e imprecisos. Este trabalho apresenta um sistema de visão computacional baseado no YOLOv5 para detecção e quantificação automática de grãos de soja no solo após a colheita. Um dataset customizado foi preparado via Roboflow e o modelo treinado em diferentes condições ambientais. Os resultados mostraram alta precisão em cenários ideais e apontaram limitações em condições desafiadoras, indicando a necessidade de maior diversificação do dataset e novas técnicas de aumento de dados para robustez. A abordagem proposta é promissora para aplicações em agricultura de precisão.
creator: Matheus M. Guerra
creator: Lucas de Almeida Ribeiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 356
ending page: 359
doi: 10.5753/erigo.2025.17153

A Modular Architecture Proposal for Multi-Turn Conversational RAG Systems
type: item
description: Conversational systems face growing challenges in understanding context, resolving references, and maintaining coherence across multiple user turns. The SemEval-2026 Task 8 [Katsis et al. 2026] challenges participants to build conversational Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems capable of handling multi-turn interactions with context dependencies, coreferences, and diverse question types. We propose a modular architecture combining five complementary strategies: (1) CoT query rewriting with multi-query diversification; (2) hybrid BM25+dense search; (3) rerank relevant documents; (4) answerability detection; and (5) specialized guardrails. Our contribution demonstrates how systematic integration of classical IR techniques with advanced prompting tackles SemEval-2026 Task 8 requirements.
creator: Guilherme C. Dutra
creator: André Felipe dos S. Caraíba
creator: João Pedro A. F. Matos
creator: Nádia F. F. da Silva
creator: Deborah S. A. Fernandes
creator: Sávio S. T. de Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 360
ending page: 363
doi: 10.5753/erigo.2025.17155

Arquitetura Assíncrona e Escalável para Recuperação de Informação Multimodal com RAG
type: item
description: A expansão da frota veicular intensificou a necessidade de diagnósticos precisos em sistemas automotivos. Este artigo propõe uma arquitetura RAG multimodal para indexar manuais técnicos, utilizando VLMs, OCR e bancos vetoriais. A solução é baseia-se em arquitetura orientada a eventos, garantindo escalabilidade e resiliência no processamento de documentos complexos. O sistema extrai e organiza metadados, tabelas e textos, viabilizando consultas semânticas por agentes inteligentes. Testes iniciais demonstram eficácia na preservação do contexto multimodal. Como próximos passos, propõe-se avaliação quantitativa e integração com fluxos de assistência técnica.
creator: João P. A. F. Matos
creator: André F. dos S. Caraíba
creator: Paulo V. Dos Santos
creator: Maria C. S. Barreto
creator: Guilherme C. Dutra
creator: Sávio S. T. de Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 364
ending page: 367
doi: 10.5753/erigo.2025.17133

Análise de Redes Sociais da autoria no sertanejo brasileiro: concentração e segmentação no Top 100 das rádios (2024)
type: item
description: Aplicamos Análise de Redes Sociais à autoria do sertanejo com base no Top 100 das rádios (2024), modelando músicas e compositores como grafo bipartido e calculando grau, betweenness, modularidade e Gini. A rede mostrou 25 comunidades e desigualdade moderada (Gini = 0,286), sugerindo autoria relativamente distribuída, mas organizada em núcleos recorrentes. Concluímos que a padronização estética do gênero está mais ligada à articulação entre esses núcleos e as dinâmicas de mercado do que a monopólios autorais.
creator: Jarlilson Guajajara
creator: Julliano Rosa Nascimento
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 368
ending page: 369
doi: 10.5753/erigo.2025.16980

Caracterização dos Artigos de Desenvolvimento de Software na ERI-GO (2018-2024)
type: item
description: Eventos regionais como a ERI-GO são fóruns chave para tecnologia. Este estudo caracteriza o perfil dos artigos de desenvolvimento de software na ERI-GO (2018-2024), um mapeamento até então a partir da análise de 89 artigos, classificamos 25 trabalhos de software por tipo, área, maturidade e tecnologia. Os resultados mostram que 28,1% dos artigos envolvem software, com predominância de Web e Educação, sendo a maioria protótipos. O trabalho oferece um diagnóstico de tendências e lacunas de pesquisa na região.
creator: Gabriel Victor Vieira Nunes
creator: Gabriel Azevedo Marques
creator: Dauster Souza Pereira
creator: João Gabriel Rocha Silva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 370
ending page: 371
doi: 10.5753/erigo.2025.17019

Inteligência Artificial aplicada às Redes Ópticas Elásticas: uma quasi-revisão sistemática sobre técnicas para roteamento e alocação de espectro
type: item
description: Este artigo busca analisar as técnicas de inteligência articial aplicada ao problema de roteamento e alocação de espectro (RSA) em Redes Ópticas Elásticas (EON Elastic Optical Network) existentes na literatura. O nosso estudo aborda de forma adaptada a metodologia proposta por [Kitchenham et al. 2009] de revisão sistemática da literatura que engloba três fases: planejamento, condução e síntese. Com os resultados, procuramos apresentar as abordagens de uma forma geral destacando as suas respectivas contribuições. Além disso, listamos os países que mais tem contribuído com pesquisa na área de estudo desse trabalho.
creator: Raimundo Júlio Viana dos Santos
creator: Suelí da Silva Corrêa
creator: Luan Oliveira da Silva
creator: Raimundo Martins de Araújo Júnior
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 372
ending page: 373
doi: 10.5753/erigo.2025.17031

RAG e Suas Alternativas: Um Framework para o Aprimoramento de Grandes Modelos de Linguagem
type: item
description: Para abordar limitações de conhecimento estático em LLMs, este trabalho propõe uma taxonomia baseada em cinco categorias temporais e um framework de decisão para aprimoramento de LLMs. Demonstramos que a seleção da técnica depende das características específicas do problema, não havendo solução universalmente superior.
creator: Maria C. X. de Almeida
creator: Anna P. V. L. B. Moreira
creator: Evellyn M. R.
creator: Sávio S. T. de Oliveira
creator: Fernando M. Federson
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 374
ending page: 375
doi: 10.5753/erigo.2025.17056

Investigação do uso de técnicas de projeto de sistemas em aplicações baseadas em Inteligência Artificial
type: item
description: A popularização da Inteligência Artificial (IA) tem gerado sistemas complexos, mas estudos apontam que muitas aplicações negligenciam conceitos básicos de Engenharia de Software (ES), resultando em baixa qualidade. Este trabalho investigou se softwares baseados em IA são bem projetados com base em princípios de ES. A metodologia incluiu uma revisão bibliográfica, um roteiro de análise de código-fonte (aplicado em AI-Scientist e Mindify API Report) e um questionário com profissionais brasileiros. Os resultados mostraram que, embora a modularidade seja aplicada, práticas específicas de Machine Learning (ML), como versionamento de dados/modelos e monitoramento automatizado de drift, são largamente negligenciadas no contexto brasileiro. A contribuição é a validação empírica dessas lacunas e o desenvolvimento de um roteiro de análise para melhorar a maturidade de projetos de IA.
creator: Sophia Fernandes Magalhães Almeida
creator: Sofia Larissa da Costa Paiva
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 376
ending page: 377
doi: 10.5753/erigo.2025.17092

Call2Instruct: Automated Pipeline for Generating Q&A Datasets from Call Center Recordings for LLM Fine-Tuning
type: item
description: The adaptation of Large Language Models (LLMs) to specialized domains critically depends on high-quality instructional datasets. A significant bottleneck exists in generating Question-Answer (Q&A) datasets from noisy, unstructured sources such as call center audio recordings. This work presents Call2Instruct, a novel end-to-end automated pipeline that integrates five sequential modules: audio processing (diarization, noise suppression, ASR), text processing (normalization, anonymization), semantic extraction and vectorization, Q&A dataset generation using embedding-based similarity matching, and dataset validation through LLM fine-tuning.
creator: Alex Echeverria
creator: Sávio Salvarino Teles de Oliveira
creator: Fernando Marques Federson
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 378
ending page: 379
doi: 10.5753/erigo.2025.17118

Rumo a um Dashboard para Auxílio na Gestão e Monetização de Resíduos Recicláveis Empresariais
type: item
description: A gestão de resíduos recicláveis no Brasil resulta em desperdícios e impactos ambientais. O uso de tecnologias como dashboards pode fortalecer a gestão sustentável, otimizando processos de reciclagem e apoiando decisões estratégicas. Este estudo apresenta um dashboard web para monitorar, controlar e monetizar resíduos. A avaliação realizada indicou alta aceitação dos usuários, evidenciando o potencial de adoção da ferramenta pelas empresas.
creator: Ygor Fernandes Marsi
creator: Stephany Silva Dantas
creator: Ana Carolina Amaral
creator: Wender Rocha de Oliveira
creator: Sidny de Almeida Molina
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 380
ending page: 381
doi: 10.5753/erigo.2025.16972

Inclusão e Equidade no Ensino de Inglês: O JAWS Como Ferramenta Mediadora da Aprendizagem de Estudante Cego do Ensino Regular
type: item
description: Este artigo não possui um resumo.
creator: Jermison O. de Souza
creator: Eunice P. S. Nunes
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 382
ending page: 383
doi: 10.5753/erigo.2025.17096

Aplicação de Machine Learning à Predição de Tempo de Execução em FaaS com o Framework Orama
type: item
description: Um dos principais desafios em Function-as-a-Service (FaaS) é a imprevisibilidade do tempo de execução das funções, o que pode causar aumento de custos e degradação de desempenho em aplicações distribuídas entre provedores de nuvem. Este artigo apresenta um preditor baseado em Machine Learning (ML) integrado ao Framework Orama, que combina métricas estáticas de código (medidas de complexidade de Halstead) e dados empíricos de desempenho para estimar o tempo de execução diretamente a partir do código-fonte. Foram avaliadas três arquiteturas de redes neurais (Dense, LSTM e BLSTM), sendo a BLSTM a que apresentou maior precisão.
creator: Leonardo Rebouças de Carvalho
creator: Geraldo Pereira Rocha Filho
creator: Aleteia Araujo
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 384
ending page: 388
doi: 10.5753/erigo.2025.17418

Benchmarking de Aplicações na AWS: Comparação de Desempenho entre EC2, ECS e Lambda
type: item
description: Este trabalho apresenta um benchmark prático comparando EC2, ECS sobre EC2 e Lambda em três aplicações reais: uma API REST, um gerador de thumbnails e um processador de arquivos CSV. A análise foca latência fim-a-fim, cold start, CPU, RAM, tempo total de execução e de processamento interno, evidenciando diferenças de desempenho entre os modelos.
creator: Andressa Araujo
creator: Aleteia Araujo
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 389
ending page: 391
doi: 10.5753/erigo.2025.17587

Uso de GPUs na validação de agrupamentos com amostragem SkeVa
type: item
description: A validação de agrupamentos em grandes volumes de dados é limitada pelo custo quadrático do Índice de Dunn (DI), especialmente no cálculo da compacidade (diâmetro máximo intra-cluster). Este trabalho apresenta uma implementação paralela do DI que combina aceleração em GPU com a técnica de amostragem SkeVa (Sketch-and-Validate), que estima o diâmetro máximo usando apenas pequenas amostras. Em testes com datasets de até 1 milhão de pontos, o método alcançou speedups de 9x a 11x em relação à versão serial, preservando o valor do DI.
creator: Wilson G. N. Junior
creator: Wellington S. Martins
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 392
ending page: 394
doi: 10.5753/erigo.2025.17630

Aceleração de Simulações de Vida Computacional Emergente com CUDA: Experimentos com o Simulador CuBFF
type: item
description: Pesquisas recentes elevaram o estudo da vida artificial a um novo patamar ao demonstrarem que programas autorreplicantes podem emergir espontaneamente, sem qualquer projeto ou seleção prévia. Em outras palavras, a autorreplicação pode surgir naturalmente de interações simples entre fragmentos de código em ambientes puramente computacionais — uma descoberta que redefine o conceito de “vida digital”. Entretanto, comprovar empiricamente esses fenômenos exige alto poder computacional, pois as simulações envolvem bilhões de execuções independentes e estocásticas, em que programas interagem, se modificam e dão origem a novos padrões. Para explorar de forma eficiente esse vasto espaço de estados e aplicar métricas complexas de entropia e compressão, torna-se indispensável o uso de processamento paralelo. Neste trabalho, apresentamos nossos experimentos com a versão CUDA do simulador CuBFF e discutimos estratégias para otimizar ainda mais o desempenho, reduzindo custos de comunicação e melhorando o aproveitamento das GPUs no estudo da emergência da vida computacional.
creator: Luiz C. S. Almeida
creator: Wellington S. Martins
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 395
ending page: 397
doi: 10.5753/erigo.2025.17656

Projeto de GPGPUs Livre de Dark-Silicon com o MultiExplorer
type: item
description: Este trabalho apresenta o aprimoramento do MultiExplorer como plataforma mais robusta para a investigação do espaço de projetos de arquiteturas GP-GPU. A ferramenta, antes limitada por barreiras de usabilidade, passa a oferecer configuração mais ágil de parâmetros, seleção facilitada de heurísticas e interpretação aprimorada de resultados. As melhorias ampliam seu potencial analítico, permitindo examinar com maior precisão os compromissos entre energia e desempenho em arquiteturas contemporâneas afetadas pelo efeito dark-silicon.
creator: Marco Antônio R. Zárate
creator: Laura B. Ludgero
creator: Liana D. Duenha
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 398
ending page: 400
doi: 10.5753/erigo.2025.17682

Aplicação multithread para a aceleração do método Particle-in-Cell (PIC)
type: item
description: A aceleração de partículas baseada em plasma envolve um meio não linear e esse tipo de modelagem requer ferramentas de simulação adequadas. Particle-in-Cell (PIC) é uma importante técnica utilizada para se estudar a física dos plasmas. No entanto, essa simulação pode precisar de muito tempo e é desejável acelerar o resultado. Neste trabalho, propomos criar um simulador PIC para arquiteturas multicore, aproveitando o paralelismo entre vários núcleos e usando instruções SIMD. Nossos experimentos mostram que é possível otimizar a simulação em até 1,28x usando um computador portátil de 6 núcleos.
creator: Maurício Ferreira de Araújo
creator: Lui Habl
creator: Daniel Sundfeld
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 401
ending page: 403
doi: 10.5753/erigo.2025.17687

Solução do problema de roteamento de veículos com o algoritmo de otimização por enxame de partículas
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description: O Problema de Roteamento de Veículos (PRV) é um dos temas mais estudados em otimização combinatória, devido à sua ampla aplicabilidade prática. Dada a sua complexidade, conhecidamente NP-difícil, o uso de metaheurísticas tem sido explorado como forma de obter boas soluções em tempo computacional razoável. Nesse contexto, este artigo apresenta a implementação da meta-heurística populacional Particle Swarm Optimization (PSO), em conjunto com métodos de busca local, para a resolução do PRV Capacitado (PRVC). Os resultados obtidos indicam que o método é capaz de gerar soluções competitivas para instâncias de referência da literatura.
creator: Luiz F. Xavier Alves
creator: Graziela Santos de Araújo
creator: Bianca de Almeida Dantas
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-12-04
publication date: 2025-12-04
starting page: 404
ending page: 406
doi: 10.5753/erigo.2025.17698