Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO)
Usabilidade e Engajamento em Jogos Casuais Diários: Estudo de Caso do Guess Of Dreams
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.
O Futuro da Saúde Preditiva: Uma Análise do Estado da Arte em IoT e Sistemas Embarcados para Identificar Oportunidades de Inovação
Este trabalho apresenta um guia estratégico para a inovação em IoT na área da saúde, com foco em sistemas embarcados. A pesquisa analisou o crescimento exponencial de publicações até 2024, com destaque para a liderança da Índia e Arábia Saudita, e o destaque no monitoramento de sinais restritos e sistemas de casas inteligentes. O objetivo é identificar falhas e direcionar o desenvolvimento de soluções de saúde proativas e preditivas.
Sobre Coloração de Prismas Complementares
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.
Clusterização por Similaridade de Pesos como Estratégia para Mitigar o Client Drift no Aprendizado Federado
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.
Segurança da Informação em uma instituição de ensino superior: Estudo de Caso de Falhas em Aplicações Web e Mobile
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.
Métodos de otimização em sistemas de gestão de energia: uma revisão
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.
Diretrizes e Boas Práticas de Garantia de Qualidade de Software para o Projeto SobreVidas - “Câncer de Boca”
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.
Avaliação da Automatabilidade como Estratégia de Garantia de Qualidade no Front-end do Projeto SobreVidas – “Câncer de Boca”
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.
Programas de mentoria para estudantes de cursos de computação: Uma Revisão Sistemática da Literatura
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.
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.
MoveMetrics: Plataforma Móvel para Registro Estruturado de Dados de Movimento
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.
Challenges and trends of Blockchain Interoperability and multi-blockchain architectures
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.
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.
Ferramentas para apoio à acessibilidade na Web de pessoas com deficiência visual: Uma Revisão Sistemática
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.
Usabilidade de Interfaces Conversacionais com Inteligência Artificial Generativa em Aplicações mHealth: Uma revisão sistemática
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.
Design and Implementation of a DataOps-Based Asynchronous Pipeline for Large-Scale Data Ingestion
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.
Evaluating RAG Strategies in a Modular LLM Architecture
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.
FLA-Dataset: A Database of Four Location-Based Audio Commands in Brazilian Portuguese
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.
Otimização de Rotas de Transporte com Múltiplos Drones: Proposta utilizando Machine Learning, Meta-Heurísticas e Solução Exata
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.
Identificação da Doença de Parkinson através da Análise de Dados Coletados por Smartwatch
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.
Multimodal Vision-Language Models for Automated Property Feature Extraction: A Comparative Analysis of Image, Text, and Combined Inputs
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.
IoT e a Gestão de Recursos Hídricos na Agricultura de Precisão: Uma revisão Sistemática
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.
Modelo Baseado em Transformer para Auxiliar no Diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica a partir da Marcha
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.
Participação Feminina no Ensino Técnico e Superior em Computação: Uma Análise no Campus Ceres do IF Goiano
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.
Desenvolvimento de um Dispositivo Vestível com Feedback Háptico para Auxílio à Mobilidade
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.
Libélulas: Arquitetura Pedagógica Gamificada para o Ensino de Programação Esportiva na Educação Básica
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.
Otimização da alocação dinâmica de centros de distribuição temporários: Uma abordagem via programação inteira mista
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.
Protótipo Vestível de Substituição Sensorial para Representação de Informação Visual via Feedback Vibrotátil
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.
Avaliação de Acessibilidade na Web Aplicada ao Ensino de Língua Estrangeira: um Estudo de Caso
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.
Detecção de Anomalias em Pavimentos Rodoviários com Inteligência Artificial: Uma Visão Geral
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.
Uma Arquitetura de RAG com Busca Semântica e Filtros Estruturados para Perguntas e Respostas no Domínio Jurídico
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.
O Problema do Caixeiro Viajante Aplicado à Roteirização Turística: Aplicativo Móvel para Visitantes de Trindade-GO
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.
Sistema automatizado de baixo custo para simulação de estresse hídrico e medição da eficiência do uso da água por plantas em casa de vegetação
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.
Museu Virtual DJ de Oliveira: Valorização da Cultura Local por Meio de Tecnologias Imersivas
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.
Identificação de Perfis Motivacionais em Academias de Ginástica: Um Estudo Baseado em Clusterização e HEXAD
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.
IVF/SPEA2: Estudo Preliminar de um Algoritmo Evolutivo Híbrido para Otimização Multiobjetivo
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.
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.
Leveraging Large Language Models for Author Name Disambiguation in Portuguese Contexts
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.
Parkinson’s Disease Classification Using Inertial Signals from Smartwatches and Tree-Based Classifiers
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.
Robustness and Cross-Dataset Performance of Machine Learning Models in Parkinson’s Disease Diagnosis
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.
Desenvolvimento de uma Aplicação Web, com o Uso de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina, para o Controle Nutricional de Cães e Gatos
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.
Detecção e Quantificação de Grãos de Soja Pós-Colheita Utilizando Visão Computacional e Aprendizado Profundo
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.
A Modular Architecture Proposal for Multi-Turn Conversational RAG Systems
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.
Arquitetura Assíncrona e Escalável para Recuperação de Informação Multimodal com RAG
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.
Análise de Redes Sociais da autoria no sertanejo brasileiro: concentração e segmentação no Top 100 das rádios (2024)
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.
Caracterização dos Artigos de Desenvolvimento de Software na ERI-GO (2018-2024)
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.
Inteligência Artificial aplicada às Redes Ópticas Elásticas: uma quasi-revisão sistemática sobre técnicas para roteamento e alocação de espectro
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.
RAG e Suas Alternativas: Um Framework para o Aprimoramento de Grandes Modelos de Linguagem
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.
Investigação do uso de técnicas de projeto de sistemas em aplicações baseadas em Inteligência Artificial
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.
Call2Instruct: Automated Pipeline for Generating Q&A Datasets from Call Center Recordings for LLM Fine-Tuning
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.
Rumo a um Dashboard para Auxílio na Gestão e Monetização de Resíduos Recicláveis Empresariais
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.