Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Divergência de Peso em Aprendizado Federado: Impacto no Modelo Global Considerando Dados Non-IID
Este estudo investiga como a divergência de peso pode servir como um indicador confiável da contribuição de um dispositivo para o modelo global em sistemas de Aprendizado Federado (AF), permitindo a omissão da transmissão do modelo quando a contribuição é mínima. Este estudo é dividido em duas partes principais. Primeiro, foi realizada uma análise do método de agendamento de dispositivos apresentado no artigo “Federated Learning Over Wireless IoT Networks”. Em seguida, este estudo propõe um algoritmo que emprega regularização L2 para o agendamento de dispositivos IoT ultrarrestritos, considerando a heterogeneidade dos dados (dados no-IDD), com o objetivo de reduzir o consumo de energia minimizando o número de transmissões de modelos desatualizados para o servidor central. Os resultados indicam que a abordagem proposta pode otimizar a eficiência energética e a comunicação em redes IoT em comparação com os métodos tradicionais.
Validação de Rubricas Educacionais para Fomentar a Aprendizagem Regulada de Alunos em Cursos Iniciais de Programação
A exploração da aprendizagem regulada possui relevância no contexto da introdução à programação de computadores, envolvendo aspectos como a regulação da motivação, engajamento, cognição e metacognição do estudante, além de coordenação social da aprendizagem, na qual os alunos se regulam em colaboração com colegas ou professores. é importante que haja o desenvolvimento de cenários de aprendizagem que envolvam as tarefas dos alunos e avaliação de suas competências, exigindo uma compreensão abrangente das diferentes estratégias em diversas dimensões. Para abordar essa questão, este estudo apresenta o desenvolvimento e validação de uma rubrica educacional, utilizando uma abordagem baseada em design, a fim de orientar as práticas pedagógicas dos professores, apoiando-os na criação de ambientes de aprendizagem que promovam a autorregulação e a regulação compartilhada dos alunos.
A Systematic Mapping of the Use of Games for Teaching Programming
The integration of digital games in programming education is an approach aimed at overcoming challenges such as high dropout rates and learning difficulties in this subject. This systematic mapping examines digital games applied to programming learning through the analysis of 19 selected studies from a total of 1143. The results highlight that digital games not only significantly increase student engagement, but also improve their understanding of fundamental programming concepts. Games offer a playful and interactive form of learning, enabling a more engaging and effective educational experience. This study contributes to the field of technology education by demonstrating how digital games can be effectively used to teach programming, suggesting a potential reduction in dropout rates and an improvement in the quality of learning in technical and engineering courses. The review also identifies a significant gap in the literature on the potential disadvantages of using games in educational environments, highlighting the need for future research in this area.
Visão Computacional: detecção de armas utilizando YOLO V8
Este estudo examina a aplicação do YOLOv8 para a detecção de armas em ambientes sensíveis à segurança. Utilizando um conjunto de dados anotado contendo diversos tipos de armas de fogo em diferentes condições, foi implementada a configuração yolov8s para otimizar tanto a precisão da detecção quanto a eficiência computacional. Os resultados demonstram capacidades particularmente fortes de detecção para certas categorias de armas, mantendo um desempenho confiável em todas as classes. Esses achados sugerem um potencial significativo do YOLOv8 para aplicações de segurança, oferecendo melhorias em relação aos métodos anteriores tanto em precisão quanto em velocidade de processamento. O desempenho equilibrado do modelo o torna especialmente adequado para ambientes onde a identificação rápida é crucial.
Intelligent Systems for Public Health: A Multi-Agent System for Culturally Tailored Dietary Policy
This study presents a multi-agent approach for culturally tailored dietary recommendation, aimed at the prevention of chronic non-communicable diseases. Based on real-world consumption data from the Brazilian Household Budget Survey (POF), the algorithm generates individualized meal plans that respect socioeconomic and cultural eating habits. Each individual is modeled as an autonomous agent with specific nutritional needs, dietary preferences, access to foods, and interacts socially through ally and enemy dynamics. The optimization process uses mutation, crossover, social interaction and selection to iteratively improve dietary recommendations while respecting individual dietary preferences. Results across hundreds of individuals demonstrated an average increase in nutritional adequacy from 68% to 96% in two optimization iterations. The approach also penalizes excessive nutrient intake, ensuring balanced recommendations. This method provides a scalable and explainable strategy to generate personalized dietary plans that are both nutritionally adequate and culturally sensitive for a real population, with potential applications in public health, policy planning, and nutrition education.
Tecnologias Sociais e Políticas Públicas para o Empreendedorismo Quilombola: o Caso do Povoado Tabacaria em Alagoas
Este artigo analisa o papel das tecnologias sociais e das políticas públicas no fomento ao empreendedorismo em comunidades quilombolas, a partir do estudo de caso do Povoado Tabacaria, situado no município de Palmeira dos Índios, Alagoas. Primeira comunidade quilombola reconhecida oficialmente no estado, Tabacaria apresenta desafios históricos de desenvolvimento, acesso a políticas públicas e valorização cultural. A pesquisa identifica limites e potencialidades do Programa Brasil Quilombola (PBQ) na promoção da inclusão produtiva e da cidadania. A partir de uma abordagem qualitativa e quantitativa, o estudo evidencia que a efetividade do PBQ está condicionada à escuta ativa das comunidades, à valorização dos saberes tradicionais e à implementação de tecnologias sociais como instrumentos de transformação territorial. Os resultados apontam para a necessidade de políticas públicas integradas, com base em modelos participativos e contextualizados.
Tecnologia Assistiva: Protótipo de bengala com leitor QrCode e Arduino
A acessibilidade é um fator importante para garantir que pessoas com deficiência ou mobilidade reduzida possam se locomover com segurança e autonomia em diferentes ambientes, fazendo uso de sistemas e tecnologias disponíveis. Nesse contexto, a Tecnologia Assistiva (TA) desempenha um papel fundamental ao proporcionar recursos que ampliam a independência dessas pessoas. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de bengala inteligente com leitor de QR Code, voltado para auxiliar pessoas com deficiência visual, seja baixa visão ou cegueira. Para isso, utilizou-se uma placa Arduino Mega 2560 integrada a um sensor ultrassônico HC-SR04, um módulo ESP32-CAM, um reprodutor DFPlayer Mini MP3 e um alto-falante. O sensor é responsável por medir a distância entre a bengala e obstáculos à frente, enquanto o módulo ESP32-CAM realiza a leitura de QR Codes posicionados em altura padrão nas portas dos ambientes. O conteúdo do código é então reproduzido por áudio. Os testes iniciais demonstraram resultados satisfatórios, confirmando a viabilidade da proposta como um recurso de TA, com potencial para ampliar a acessibilidade e promover a inclusão social.
Phishing via Mensagens Instantâneas em Dispositivos Móveis: Uma Revisão Sistemática sobre Estratégias de Ataque e Vulnerabilidades Humanas
Este estudo se propõe a analisar as características do smishing, uma modalidade de ataque phishing que utiliza mensagens instantâneas como canal para enganar usuários de dispositivos móveis. O estudo foca em uma análise centrada nas vulnerabilidades humanas, buscando compreender as estratégias de ataque empregadas pelos cibercriminosos. A partir de uma revisão sistemática de literatura, que utilizou a metodologia PRISMA 2020 e foi conduzida com o apoio da ferramenta Parsifal, foram realizadas buscas nas bases de dados ACM Digital Library, IEEE Digital Library, Scopus e Springer Link e SBC OpenLib (SOL). Inicialmente, foram identificados 10.891 estudos, sendo 12 incluídos após o processo de triagem. O estudo revelou algumas abordagens recorrentes, como o uso de URLs encurtadas e manipulação emocional, e discute a necessidade de mais pesquisas científicas sobre o tema, a fim de propor a integração de medidas tecnológicas e educacionais para mitigar os riscos relacionados a esses ataques e sugerir caminhos para pesquisas futuras.
Ferramentas computacionais para auxílio de pessoas com deficiência visual em disciplinas de matemática: uma revisão sistemática da literatura
Este estudo tem como objetivo avaliar e identificar sistematicamente as principais tecnologias destinadas a aprimorar a acessibilidade em cursos de matemática no ensino superior. Utilizando a metodologia Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) versão 2020, a pesquisa examina uma variedade de ferramentas auxiliares, incluindo leitores de equações, sistemas de visualização tátil e ambientes de programação acessíveis. Embora essas tecnologias tenham o potencial de suprir lacunas de acessibilidade, persistem limitações significativas, como a falta de diretrizes abrangentes para sua implementação e recursos de capacitação insuficientes para educadores. Esta revisão sistemática oferece uma análise fundamental das tendências e evidências em tecnologia assistiva, proporcionando perspectivas para pesquisadores, profissionais e formuladores de políticas enfrentarem esses desafios e promoverem ambientes de aprendizado equitativos no ensino de matemática. O estudo foi conduzido por meio da definição de um conjunto de palavras-chave relevantes, formulação de três questões de pesquisa, estabelecimento de critérios de seleção de artigos e síntese das evidências empíricas na área. Este estudo inclui cinco artigos relevantes publicados entre 2018 e 2024. Esta revisão sistemática da literatura auxiliará pesquisadores, educadores e profissionais a direcionarem esforços para compreender e aprimorar a aplicação de tecnologias assistivas no ensino de matemática.
WAE - Web Accessibility Engine: Uma Ferramenta de Transpilação Acessível e Estruturada para Programadores Cegos ou de Baixa Visão
Este estudo foca no desenvolvimento do WAE - Web Accessibility Engine, uma ferramenta projetada para facilitar a prototipação e o desenvolvimento de páginas web estáticas por programadores cegos ou com baixa visão. A pesquisa incluiu uma revisão da literatura, que resultou na escolha do paradigma de codificação acessível “Grid Coding” e da linguagem YAML como bases para o projeto. Para avaliar a acessibilidade das páginas geradas pelo WAE, utilizou-se o Avaliador e Simulador de Acessibilidade em Sítios (ASES). Os resultados mostraram que a maioria dos componentes criados pelo WAE atendeu a altos padrões de acessibilidade, evidenciando o potencial da ferramenta para contribuir de forma significativa para o desenvolvimento web inclusivo.
Implantação do Sistema Wazuh no Instituto Federal de Sergipe: Estratégias, Desafios e Resultados em Ambientes Educacionais
A segurança cibernética emergiu como uma prioridade estratégica crıtica nas instituições educacionais brasileiras, especialmente diante do crescimento exponencial de ataques direcionados ao setor educacional. Este artigo apresenta um estudo de caso detalhado sobre a implantação do sistema Wazuh no Instituto Federal de Sergipe (IFS), uma solução open-source de monitoramento de segurança da informação que combina funcionalidades SIEM (Security Information and Event Management) e XDR (Extended Detection and Response). O estudo analisa sistematicamente o ambiente pré-implantação, documenta os desafios tecnicos e organizacionais enfrentados durante a implementação e quantifica os benefıcios operacionais adquiridos apos a ferramenta estar completamente operacional. A pesquisa inclui analise quantitativa, por meio de gráficos comparativos e tabelas de conformidade regulatória, demonstrando reduções significativas nos incidentes cibernéticos e melhorias substânciais na eficiência operacional. Os resultados evidenciam melhorias de 85% na detecção de ameaças em tempo real, conformidade total com a LGPD e reduçaõ de 70% no témpo medio de resposta a incidentes.
Large Language Models and Free-Software Principles: Pathways to Brazilian Digital Sovereignty
This paper critically examines how contemporary Large Language Models, LLMs, align with free software principles and what that alignment, or lack of alignment, means for Brazil and its pursuit of digital sovereignty. We introduce a three tier openness taxonomy that distinguishes proprietary, semi open, and fully open models, and we audit eighteen leading systems for license terms, data transparency, and reproducibility. Energy projections indicate that pre training a model with one hundred billion parameters demands about six million GPU hours and around one gigawatt hour of electricity, far beyond the ten PFLOPS currently available in Brazil’s public high performance computing facilities. Our analysis identifies four systemic bottlenecks: outdated infrastructure, limited Portuguese corpora, prohibitive economic costs, and persistent talent flight. Verified national initiatives such as SoberanIA, CPQD’s GPT BR 2.8B, SerproLLM, and the open data communities Querido Diário and Brasil.io show that combining global checkpoints with local fine tuning can reduce training costs by as much as ninety percent. Based on these findings, we recommend, first, multiyear investment in distributed state owned GPU clusters; second, a Public Interest Data Act that prioritizes Portuguese text under Creative Commons licenses; third, procurement rules that recognize only licenses approved by the Open Source Initiative; fourth, expanded artificial intelligence residency programs to retain talent; and fifth, a Latin American consortium for multilingual pre training. We conclude that true sovereignty over large language models will emerge only through the synergy of transparent licensing, sovereign infrastructure, rich public corpora, and continuous human capital development.
Using repurposed TVBox for maker, embedded systems and IoT activities
The repurposing of illegal TVBox seized by the Brazilian Federal Revenue Service offers many opportunities for schools and universities. This type of initiative has a positive impact on the environment and the economy by avoiding the destruction of such devices, which generates waste and incurs costs. This work presents a methodology to convert these devices into prototyping board for maker, embedded systems, IoT, and robotics. This paper describes the process of identifying General Purpose Input/Output (GPIO) ports and presents practical examples of Python code for accessing them.
Segurança em Redes IOT: Desenvolvimento de um Protocolo Sobre TCP/IP com Criptografia Integrada
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um protocolo de comunicação seguro para redes de Internet das Coisas (IoT), com foco na proteção de dados em dispositivos com recursos computacionais limitados. Inspirado em protocolos como o MQTT, o sistema implementa criptografia ECC (Elliptic Curve Cryptography) e AES (Advanced Encryption Standard) para garantir a confidencialidade e integridade das mensagens transmitidas. A metodologia adotada inclui a construção de um broker em Node.js, responsável pela mediação da comunicação e gerenciamento das chaves criptográficas, e a implementação de um client em C++ para dispositivos ESP32. Os testes de validação foram realizados em ambiente controlado, simulando cenários de comunicação entre múltiplos dispositivos. Os resultados demonstraram que o protocolo é eficiente na transmissão segura de dados, com desempenho adequado para aplicações IoT. Conclui-se que a proposta é viável e pode contribuir com soluções mais seguras para a comunicação em redes de dispositivos inteligentes.
Sistema Integrado de Monitoramento para Fazendas Hidropônicas: Uma Abordagem IoT para Otimização da Produção Agrícola
A hidroponia é uma técnica de cultivo que dispensa o uso do solo, sendo uma alternativa sustentável e econômica. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um protótipo de um sistema de monitoramento para fazendas hidropônicas, utilizando sensores conectados a um microcontrolador para coletar dados ambientais e nutricionais, com um software embarcado para capturar e transmitir as informações coletadas e uma plataforma web para visualização dos dados. A solução demonstrou-se funcional e escalável, permitindo monitoramento em tempo real e remoto. Os resultados indicam que o sistema tem potencial, mas não foi possível realizar a validação da eficiência da solução em um ambiente de produção real.
Análise Comparativa entre os Algoritmos de Classificação SVM e Naive Bayes
Este artigo apresenta uma análise comparativa entre dois algoritmos supervisionados amplamente utilizados em tarefas de classificação: Naive Bayes e Support Vector Machine (SVM). Os experimentos foram conduzidos na linguagem de programação Python com o conjunto de dados Iris. O processo incluiu pré-processamento (remoção de outliers, engenharia de atributos e normalização), aplicação dos modelos e avaliação por validação cruzada estratificada em cinco dobras, com acurácia como principal métrica. Os resultados mostraram que o Naive Bayes obteve acurácia perfeita, enquanto o SVM apresentou desempenho consistente, com média de 96%. A comparação evidencia diferenças de desempenho, bem como vantagens e limitações de cada abordagem frente às características do conjunto analisado.
Inteligência Artificial e Linguagem Natural em Ambientes Digitais: Uma Síntese Sistemática da Literatura
Este artigo apresenta uma síntese sistemática da literatura sobre a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM) em ambientes digitais, com foco em redes sociais. São explorados algoritmos supervisionados e não supervisionados, como Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN), K-Means, BERT com multicritérios e PINNs, além do uso da entropia na redução da incerteza informacional. Os estudos analisados demonstram que a escolha e combinação adequada dos modelos permitem interpretações mais precisas, explicáveis e escaláveis, promovendo avanços significativos na análise de linguagem natural, comportamento digital e segurança da informação.
Avaliação de Acessibilidade da Aplicação AgDataBox-Map: Estudo sobre Inclusão Digital
Este estudo teve como objetivo avaliar a acessibilidade digital da aplicação AgDataBox-Map, identificando barreiras que comprometem sua usabilidade por pessoas com deficiência, especialmente visual e auditiva. A pesquisa fundamenta-se na importância da inclusão digital em sistemas voltados a diferentes perfis de usuários, com ênfase no contexto da agricultura de precisão. A análise foi conduzida com base nas diretrizes Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2 e no Modelo de Acessibilidade em Governo Eletrônico (e-MAG) 3.1, por meio de ferramentas automatizadas, como a Web Accessibility Evaluation Tool (WAVE), o Axe Accessibility Engine (axe), o Avaliador e Simulador de Acessibilidade em Sítios (ASES) e o Access Monitor Plus (Access Monitor), complementadas por inspeção manual do código-fonte. Os resultados revelaram diversas não conformidades e indicaram a necessidade de melhorias, como a implementação de modo escuro, a possibilidade de alternância de idioma na página inicial e a integração eficaz do plugin VLibras. A convergência entre as diretrizes nacional e internacional reforça a importância de metodologias híbridas para uma análise mais abrangente e confiável da acessibilidade digital.
Tecer Mulher: Avaliação Quanti-Qualitativa da Proficiência Digital de Mulheres Idosas Amazônicas
Este artigo apresenta uma avaliação quantiqualitativa do projeto Tecer Mulher, uma iniciativa de extensão universitária voltada à inclusão digital de mulheres idosas na Amazônia brasileira. Com base na adaptação do Questionário de Proficiência em Dispositivos Móveis (MDPQ-26) e no modelo de design instrucional ADDIE, o projeto estrutura oficinas contextualizadas que integram mentoria intergeracional. O estudo quasi-experimental foi realizado em 2024 e parte de 2025, combinando diagnóstico inicial, grupos focais e análise estatística de confiabilidade. Os resultados revelam níveis heterogêneos de proficiência digital, com maiores habilidades em comunicação e compartilhamento de fotos, mas dificuldades persistentes em resolução de problemas, segurança e navegação online. Os achados evidenciam a relevância de metodologias culturalmente contextualizadas, sensíveis ao gênero e intergeracionais para reduzir o abismo digital. Além disso, o trabalho se articula aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS 4, 5 e 10) e à agenda da COP30 ao destacar a alfabetização digital como condição para inclusão social, autonomia e desenvolvimento sustentável no contexto amazônico.
Arquiteturas Pedagógicas e Saúde Mental no Ensino de Programação: Uma Revisão Sistemática da Literatura
Altas taxas de reprovação e evasão em disciplinas introdutórias de programação coexistem com níveis relevantes de ansiedade, estresse e burnout discente. Devido a tal problemática, se faz necessário mapear, classificar e sintetizar evidências sobre Arquiteturas Pedagógicas (APs) aplicadas ao ensino de computação, identificando princípios instrucionais, estratégias de aprendizagem e suportes tecnológicos; níveis e modalidades de oferta; indicadores de aprendizagem e saúde mental e métodos de avaliação existentes. Este estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura conduzida de acordo com o protocolo PRISMA-2020, registrada no Parsifal. Foram pesquisadas oito bases (ACM DL, Compendex, IEEEXplore, Web of Science, ScienceDirect, Scopus, Sol SBC e Springer Link). Após triagem de 97 registros, 10 estudos primários (2012-2025) atenderam aos critérios de inclusão. Os resultado demonstram predominância de APs construcionistas, construtivistas e de aprendizagem por projetos, majoritariamente em cursos presenciais ou híbridos de graduação.
Análise da relação entre medidas de complexidade de dados e o desempenho de classificadores
Este trabalho investiga a relação entre descritores de complexidade de conjuntos de dados e o desempenho de classificadores. O objetivo central foi analisar se classificadores treinados com dados de complexidade similar apresentam desempenhos semelhantes em termos de acurácia. Foram utilizadas medidas de complexidade agrupadas em três categorias: sobreposição, separabilidade das classes e características de geometria, topologia e densidade dos dados. O experimento, que foi conduzido sobre 26 bases de dados, indicou que algumas métricas apresentam relação significativa com o desempenho dos classificadores. Dentre elas, destacam-se L1, T1, F2 e L2, que mostraram comportamento mais alinhado à acurácia. Em contrapartida, F3, N1, F4 e N3 foram as métricas com menor similaridade. Esses achados contribuem para uma compreensão mais profunda sobre o impacto das caracter ísticas intrínsecas dos dados na tarefa de classificação indicando que um conhecimento prévio dos descritores de complexidade pode auxiliar na estimação da taxa de acertos dos modelos de classificação.
Machine Learning-based Spyware Detection Systems: An Undersampling Performance Analysis
This study examined Machine Learning (ML) techniques with and without the application of Undersampling to improve Spyware identification in Intrusion Detection Systems (IDS). The problem of data imbalance and how Undersampling can help select more relevant and diverse data subsets was discussed. The research adopts a methodical approach, which includes a systematic literature review, selection of relevant data, appropriate preprocessing, and evaluation of the performance of ML classifiers. The findings suggest that the use of Undersampling techniques can significantly influence the effectiveness of IDS, with certain classifiers showing notable improvements after being trained with these methods.
Evaluation of Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection in SCADA Systems
SCADA systems are widely used in critical industries such as energy and water for process monitoring and control. Due to their interconnection with communication networks, these systems are susceptible to various cyberattacks. This work seeks to detect attacks that could compromise the integrity and availability of SCADA systems, evaluating the performance of machine learning algorithms. Several tests were performed on the WUSTL-IIOT-2018 dataset in order to produce a comprehensive analysis of the performance of different classifiers. The results obtained demonstrated that the selected algorithms performed satisfactorily in the experiments carried out, highlighting their potential to strengthen the security of these critical systems
A Bio-Inspired AI Approach to Personalized Dietary Planning for Chronic Disease Prevention
This study presents a bio-inspired approach to individualized dietary planning for the prevention of chronic non-communicable diseases. Using real-world data from the Brazilian Household Budget (POF) and National Dietary Surveys (INA), the algorithm adjusts each individual’s recorded diet to meet nutritional adequacy targets based on WHO guidelines. Cultural and socioeconomic dietary patterns are preserved by restricting substitutions to regionally available foods. The heuristic search applies mutation, crossover, and fitness-based selection to iteratively refine food combinations and improve intake of 25 key nutrients. Results from over 400 individuals across demographic groups showed significant gains in nutrient adequacy, increasing from approximately 72% to 99.8% on average. The approach also revealed persistent gaps in the Brazilian diet, especially in fruit, vegetable, and dairy consumption. This work highlights the potential of combining operational research and public health nutrition to provide scalable, culturally sensitive, and data-driven strategies for dietary improvement and chronic disease prevention.
J-KGRAG: A Hybrid Retrieval-Augmented Generation Architecture for Legal Norm Understanding with Knowledge Graphs
This paper presents Juridic KGRAG (J-KGRAG), a hybrid architecture that enhances Retrieval-Augmented Generation (RAG) by integrating structured legal knowledge through a domain-specific knowledge graph. The system is designed to address the challenge of retrieving up-to-date legal information in highly interdependent normative documents, a frequent scenario in the Brazilian public sector. The method is applied to a corpus of 42 normative acts from Court of Accounts of the State of Goiás, Brazil, where legal articles are frequently updated, repealed, or referenced by newer documents. J-KGRAG enriches standard dense retrieval with a graph-based expansion step that identifies and retrieves updated entities omitted in the initial search. Experimental results indicate a significant improvement in factual accuracy (+75%) and overall answer correctness (+16%) compared to a naive RAG baseline. In addition, a manually curated benchmark of 53 legal question–answer pairs is released, and a qualitative analysis is performed to highlight the advantages of structured retrieval. The results demonstrate that combining symbolic legal representations with LLM-based generation improves both the consistency and the reliability of answers in legal domains.
Applications of Knowledge Graphs in the Portuguese Language: A Systematic Literature Review
This paper presents a Systematic Literature Review on applications of knowledge graphs in the Portuguese language. PRISMA 2020 and Parsifal were used for planning, execution, and documentation. Searches in databases such as ACM Digital Library, EI Compendex, IEEE, Web of Science, SciELO, ScienceDirect, Scopus, Sol SBC, and Springer Link retrieved 513 records; after deduplication, screening, and full-text eligibility assessment, 12 primary studies were included. For each study, we extracted the domain and objective, types of input data, graph size (when reported), construction and integration techniques, tools/frameworks, update and maintenance strategies, use of inference, evaluation metrics, and quantitative results. The findings reveal recurring benefits of publishing in open standards (RDF/OWL/SPARQL), practical utility in downstream tasks, and the feasibility of construction through extraction/clustering, rules/transformations, and, more recently, LLM-assisted workflows. Four usage archetypes were identified: broad-scope lexical resources, domain-oriented KGs, knowledge modules coupled with pipelines, and reference/evaluation resources.
Influência de aspectos de IHC em intervenções on-line para saúde mental de estudantes universitários: uma revisão sistemática da literatura
Intervenções digitais surgiram como alternativa para melhorar a saúde mental de estudantes universitários. A inclus ão de elementos de Interação Humano-Computador (IHC) visa aprimorar a experiência do usuário, aumentando a eficácia e a aceitabilidade das intervenções. Nesta revisão sistemática, conduzida conforme as diretrizes PRISMA, foram analisados 11 artigos e investigou-se o impacto da usabilidade e do design da interface na eficácia. Foram extraídos dados sobre características, medidas de usabilidade e envolvimento, com foco em IHC. Os resultados indicam que abordagens de co-design melhoram a experiência do usuário e reduzem sintomas relacionados à saúde mental.
Programa de Mentoria para Estudantes LGBTQIAPN+ em Cursos de Computação: Um Relato de Experiência
Este relato de experiência, fundamentado em pesquisa-ação, apresenta o desenho, a implementação e a avaliação de um programa de mentoria para estudantes LGBTQIAPN+ de Computação em uma universidade pública brasileira. Um questionário inicial com sete participantes orientou a estrutura do programa: encontros semanais em pequenos grupos, combinando escuta ativa, atividades e compartilhamento de recursos. Entre maio e junho de 2025, foram realizados quatro encontros com 10 estudantes e dois mentores. A avaliação (n=5) indicou alta satisfação (média 5/5); a maioria relatou maior confiança e sentimento de pertencimento, e todos destacaram apoio emocional. Os resultados sugerem que a mentoria promove inclusão e persistência, especialmente nos semestres iniciais. As contribuições incluem um modelo replicável, indicadores de resultados e recomendações institucionais. Trabalhos futuros incluem expansão, avaliação longitudinal e formação sistemática de mentores.
Comparative Evaluation of Supervised Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection in Electric Vehicle Systems
With the growth of the electric car (EC) industry and market, it is natural that the use of cutting-edge technologies to provide inter-connectivity between cars and other devices will be implemented in their structures, both in the cars themselves and in their essential products, such as chargers. Given that such technologies open up opportunities for attacks on the cars’ critical infrastructure, the damage resulting from an eventual attack proves to be a major challenge for the cybersecurity area. Motivated by this scenario, this article proposes the development of an analysis of machine learning models for intrusion detection systems (IDS), to protect electric cars against intrusions. Most models achieved high accuracy, precision, recall, and F1-scores, with RNN LSTM leading in performance (0.999) despite higher computational cost. At the same time, Random Forest, AdaBoost, and CN2 offered strong results with lower training time, Naive Bayes proved efficient for limited resources, and Logistic Regression showed the weakest performance.
Documentação de Requisitos de Sistemas Legados: Uma proposta baseada na Engenharia de Requisitos Orientada a Objetivos
Sistemas legados estão presentes em muitas organizações e muitas vezes são responsáveis por gerenciar seus principais e mais valiosos dados. Além de obsoleta, a documentação de requisitos desses sistemas normalmente não existe ou está incompleta. Neste contexto, assim como para a criação de um sistema novo, entende-se que o primeiro passo para se manter, evoluir ou até mesmo substituir um sistema legado é entender seus objetivos, impactos e suas funcionalidades. Este trabalho propõe uma abordagem para documentação inicial dos requisitos de sistemas legados, baseada em seus objetivos, buscando identificar objetivos que deixaram de ser atendidos ou que são atendidos parcialmente. Parte do princípio de que não há documentação prévia existente e que a utilização do código-fonte para extração de requisitos e geração de artefatos não é viável. Para documentar estes requisitos, propõe-se o uso de técnicas da Goal Oriented Requirements Engineering (GORE). A abordagem proposta é avaliada em três estudos de caso na indústria.
Open Technologies in Formal Verification: Transforming Code for Circuit Validation
This study introduces a methodology for the formal verification of logic circuits described in VHDL, leveraging code transformation and assertion-based property validation. The proposed workflow automatically translates VHDL code into C, enabling the use of advanced analysis tools such as ESBMC, which applies bounded model checking and k-induction techniques. Two translation strategies are presented: a direct approach utilizing a single tool, and a multiple-tool approach that combines distinct translators to improve compatibility with complex VHDL constructs. Code instrumentation ensures that assertions are accurately mapped and verified within the C environment. Experimental evaluation using established benchmarks demonstrates that the multiple-tool approach provides greater flexibility and a higher success rate in both translation and circuit analysis. The results confirm the effectiveness of the methodology in detecting errors and validating safety properties in hardware designs, thereby enhancing the reliability of embedded systems.
Kraken: Open-Source Computer Vision for Underwater Fish Detection and Measurement
Brazil’s extensive river networks, particularly in the Amazon Basin, are characterized by high turbidity and low underwater visibility, presenting significant challenges for aquatic monitoring and fish farming operations. This study introduces Kraken, an open-source computational system designed for automated fish detection, counting, and size estimation in turbid freshwater environments. Kraken integrates state-of-the-art computer vision frameworks—including YOLO, OpenCV, and TensorFlow—with open hardware platforms such as Arduino and Raspberry Pi, enabling cost-effective and scalable deployment. The system employs a pre-trained Inception convolutional neural network for robust fish classification and utilizes image preprocessing techniques to enhance detection accuracy under challenging conditions. Experimental evaluation demonstrates Kraken’s reliability, achieving an average size estimation at a fixed distance of 30 cm and a classification accuracy of up to 90%. By automating fish counting and measurement, Kraken reduces manual labor and operational costs, while its open-source architecture fosters collaborative innovation and adaptability. The results confirm Kraken’s effectiveness for real-world aquatic monitoring, highlighting its potential to advance research and practical applications in fish farming and ecosystem management.
O papel de designers de experiências imersivas como Boundary Spanners: Uma Revisão Sistemática da Literatura
Os designers de experiências imersivas são profissionais responsáveis pela criação de ambientes tridimensionais e interativos, utilizando tecnologias como Realidade Virtual (RV), Realidade Aumentada (RA) e Realidade Mista (RM). Esses profissionais atuam em equipes como intermediários nas relações interorganizacionais, ora compreendendo as necessidades dos clientes, ora se comunicando com outras partes interessadas no projeto. Os indivíduos que atuam conectando diferentes comunidades epistêmicas, em busca de colaboração mútua, são chamados de boundary spanners. Por meio de sua posição, eles são capazes de auxiliar na resolução de problemas, no atravessamento de fronteiras, na gestão de conflitos e na construção de confiança. Este trabalho apresenta uma revisão sistemática da literatura que investiga o estado da arte dos designers de experiências imersivas como boundary spanners. As buscas foram realizadas nas bases de dados Scopus, JSTOR e ACM, além da busca complementar em referências dos artigos e por meio do Research Rabbit. Foram revisados artigos publicados no período selecionado, de 2005 a 2025. A busca foi conduzida com base no protocolo PRISMA, e as questões de pesquisa foram formuladas utilizando a estratégia PICO. Este artigo contribui para a definição de tendências de boundary spanners em ecossistemas de inovação, como designers de experiências imersivas, e para a identificação de oportunidades e limitações a partir dos resultados obtidos.
Robótica Educacional com Arduino na Educação Básica sob a Perspectiva Maker e STEAM
Este artigo relata os resultados de um projeto de robótica educacional desenvolvido com estudantes da educação básica, utilizando a plataforma de hardware aberto Arduino como recurso de aprendizagem prática e interdisciplinar. Fundamentada na metodologia Maker e na abordagem STEAM, a iniciativa buscou promover a inclusão digital, estimular o pensamento computacional, a criatividade e a colaboração. Ao longo de oito meses, bolsistas de graduação conduziram oficinas progressivas, desafios práticos e uma competição final de robôs. A avaliação integrou observações, questionários e feedback de responsáveis, permitindo uma análise abrangente da experiência. Os resultados evidenciam avanços na autonomia, persistência e trabalho em equipe dos alunos, bem como maior interesse por áreas tecnológicas, reforçando o potencial da robótica educacional como estratégia de ensino em contextos públicos.
Software de acompanhamento de crescimento, desenvolvimento e direcionamento de treinamento de jovens atletas
Embora a ciência do esporte reconheça a importância da maturação biológica no planejamento do treinamento de jovens atletas, ainda são escassas as tecnologias que integrem indicadores maturacionais e resultados de testes motores em umaúnica plataforma de apoio à tomada de decisão na organização do treinamento a longo prazo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um software voltado à análise conjunta de dados de crescimento somático, estimativas de maturação e desempenho motor de jovens atletas. A aplicação foi implementada em Python, utilizando as bibliotecas Plotly e Dash para construção dos gráficos, além disso, dados de 35 atletas de futsal foram utilizados para teste e validação inicial. A plataforma permite a visualização integrada de variáveis como pico de velocidade de estatura, estatura adulta predita, percentuais de crescimento, classificação maturacional, acompanhamento de crescimento e de desempenho de capacidades motoras. Os resultados demonstram a eficácia da ferramenta na organização e análise dos dados, proporcionando uma visualização ampla e detalhada dos atletas e apoiando estratégias de treinamento personalizadas de forma imediata e longitudinal.
Aplicação WEB para Cálculo de Evapotranspiração de Referência com Redes Neurais Artificiais
Este artigo apresenta o desenvolvimento da plataforma IrrigAI, aplicação web para estimativa da evapotranspiração de referência (ET0) utilizando Redes Neurais Artificiais. Dois modelos distintos - RNA9 (8 variáveis) e RNA10 (4 variáveis) - mostraram alta precisão (Erro Médio Absoluto ≤ 0,02 mm/dia) mesmo com dados meteorológicos limitados. A plataforma integra funcionalidades avançadas como geolocalização segura, cálculo automático de dia juliano, seleção de culturas com aplicação do Coeficiente de Cultura, exibição conjunta de ET0 e lâmina de irrigação, e métricas anônimas de uso. Implementada em arquitetura escalável (Flask/Nginx/Gunicorn) e validada com dados reais, a solução oferece acesso democrático a tecnologias de agricultura de precisão.
Sistema de Apoio à Prevenção da Recidiva do Câncer de Mama com Algoritmos de Otimização e Segmentação de Imagens
Este estudo propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente para prevenção da recidiva do câncer de mama, combinando aspectos de avaliação nutricional, segmentação de imagens médicas e otimização em busca local. A partir da absorção dos dados pelo questionário ANPREC, juntamente com as informações provenientes da segmentação da tomografia computadorizada, algoritmos de otimização, Algoritmo Genético e NSGA-II, formulam planos personalizados de recomendações para melhoria de hábitos saudáveis do paciente. Ao final, podese concluir que o NSGA-II apresenta boa formulação de planos personalizados; porém, para o sistema possuir melhor eficácia, é necessário desenvolver um método de segmentação mais robusto.
Desenvolvimento de Software Livre para Cálculo de Fechamento Equivalente e uso em Simulação Computacional Termoenergética
Visando aumentar a confiabilidade e eficiência na simulação de desempenho térmico e energético de edificações, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um software para facilitar a especificação de componentes construtivos no EnergyPlus. O software automatiza o cálculo do fechamento homogêneo equivalente a partir de estruturas heterogêneas, processo atualmente manual e crítico, reduzindo erros e tempo de entrada de dados. A metodologia envolveu o cálculo e validação do fechamento equivalente com base em valores de referência, a partir da configuração do um banco de dados de materiais com propriedades térmicas (condutividade, densidade, calor específico). O software foi desenvolvido para as plataformas Windows e Linux, garantindo ampla acessibilidade. Os resultados indicam que a ferramenta melhora a precisão dos modelos no EnergyPlus e agiliza o processo de simulação, contribuindo para projetos mais confiáveis e energeticamente eficientes.
Humano ou Máquina? Avaliando a Performance de Modelos de Linguagem como Juízes no Teste de Turing
Este artigo investiga a capacidade de Large Language Models (LLMs) atuarem como avaliadores em um Teste de Turing Invertido, no qual a máquina tenta discernir se seu interlocutor é humano ou outra IA. Foram realizados experimentos com ChatGPT (OpenAI), LLaMA (Meta) e Claude (Anthropic), totalizando 270 entrevistas curtas. Em um ambiente de chat controlado, os modelos atuaram como entrevistadores, conduzindo conversas informais e classificando o interlocutor como humano ou IA apenas pelo conteúdo textual. O estudo também analisou a capacidade de cada modelo de se autoavaliar em interações consigo mesmo. Os resultados mostraram que distinguir entre interlocutores humanos e artificiais continua sendo um grande desafio. O ChatGPT obteve a maior precisão (47,8%), embora com erros recorrentes. LLaMA e Claude tiveram desempenhos inferiores, com 5,6% e 2,2%, respectivamente. No geral, a taxa de acerto das IAs entrevistadoras foi de 18,5%.
The Future is Embedded: The Persistence of Physical Systems in the Age of Artificial Intelligence
Artificial intelligence (AI) has been accelerating the automation of tasks once performed exclusively by humans, especially in programming, where AI assistants are already writing code with high efficiency. This progress raises questions about the obsolescence of the traditional programmer. On the other hand, embedded systems due to their interaction with the physical world, sensors, actuators, and unpredictable conditions remain essential. This article, of bibliographic and critical nature, analyzes how the rise of AI is redefining work in technology while preserving the relevance of intelligent physical systems. It also discusses emerging professions in this field and the social and educational impacts, with a focus on Latin America. The conclusion highlights that professionals capable of integrating hardware and software the so-called “orchestrators of reality” will play a leading role in a scenario of hyperautomation.
Robótica Educacional como ferramenta de estímulo cognitivo para alunos com altas habilidades
A inclusão de crianças com altas habilidades e Transtorno do Espectro Autista no ensino de tecnologia demanda estratégias pedagógicas que sejam, ao mesmo tempo, estimulantes e adaptadas às suas necessidades cognitivas e de interação. O objetivo deste trabalho é apresentar o desenvolvimento e a aplicação preliminar de uma abordagem de ensino baseada em robótica, utilizando o jogo Genius, para o estímulo da atenção concentrada, da interação colaborativa e da alfabetização técnica neste público. Conduziu-se um estudo de caso com 35 crianças, que utilizaram a plataforma Arduino para construir o protótipo do jogo por meio de uma dinâmica com atividades colaborativas, individuais e lúdicas. Os resultados preliminares, obtidos por meio de observação qualitativa e avaliações formativas, indicam um alto nível de engajamento dos participantes e a assimilação de conceitos fundamentais de hardware e lógica de programação. A abordagem demonstrou-se eficaz na promoção de uma aprendizagem significativa, com impacto positivo tanto no domínio técnico quanto no desenvolvimento de competências sociais e comunicativas. O estudo reforça o potencial da robótica como estratégia de inclusão e personalização do ensino para alunos neurodivergentes.
Optimizing Cardiovascular Disease Risk Prediction Using Ensemble Learning Techniques
The heart is one of the most essential organs, responsible for ensuring blood circulation throughout the human body. A wide range of cardiovascular diseases (CVDs) poses severe risks to human health. According to data from the World Health Organization (WHO), CVDs account for approximately 17.9 million deaths annually, representing 31% of all global fatalities. Machine learning techniques have demonstrated significant potential in effectively predicting the risk of CVD occurrence. In this study, ensemble learning algorithms were employed to optimize predictive analysis for cardiovascular events. The dataset Indicators of Heart Disease (2022 UPDATE), provided by the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), served as the basis for model training and evaluation. The best-performing models were Gradient Boosting and Logistic Regression, both achieving an accuracy and precision rate of 94.9%.
Reconhecimento de Emoções em Vídeos: Uma Análise Comparativa de LSTM, CNNs, YOLO e Vision Transformers no CMU-MOSEI
Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes arquiteturas de aprendizado profundo aplicadas à análise de vídeos utilizando o dataset CMU-MOSEI. Foram avaliados modelos que capturam explicitamente dependências temporais, como a Long Short-Term Memory (LSTM), em comparação com abordagens baseadas em frames, como a ResNet50, o Vision Transformer (ViT) e o YOLOv11 adaptado para classificação. Os experimentos consideraram as métricas de acurácia e precisão para uma análise sistemática de desempenho. Os resultados mostram que o ViT obteve o melhor desempenho (78%), enquanto o YOLOv11 e a ResNet50 se destacaram como alternativas competitivas em termos de eficiência e estabilidade. Por outro lado, o modelo LSTM apresentou o pior resultado (53%), indicando que a modelagem temporal explícita foi menos eficaz que estratégias de agregação de frames neste conjunto de dados. Esses achados evidenciam os trade-offs entre precisão, eficiência e aplicabilidade em sistemas reais de reconhecimento de emoções baseados em vídeo.
Impacto da Taxa de Amostragem em Redes Neurais Convolucionais para BCIs baseadas em SSVEP
Interfaces Cérebro-Computador (BCIs) baseadas em Potenciais Evocados Visuais de Regime Permanente (SSVEPs) têm mostrado grande potencial para aplicações que auxiliam na comunicação e controle de dispositivos para indivíduos com defici ências motoras. Recentemente, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) melhoraram significativamente a precisão da detecção de SSVEPs, aprimorando a interação em tempo real nos sistemas BCI. Um fator importante que pode influenciar o processamento de sinais em uma BCI é a taxa de amostragem, que impacta tanto a resolução do sinal quanto a eficiência computacional. Este estudo investiga o impacto de diferentes taxas de amostragem na abordagem CNN para BCIs baseadas em SSVEPs. A arquitetura compacta EEGNet, bem estabelecida, foi utilizada para avaliar três taxas de amostragem: 256, 128 e 64 Hz. A análise foi conduzida utilizando um conjunto de dados EEG contendo 12 estímulos visuais, selecionados de uma faixa de frequências comumente empregada em sistemas BCI (9,25 a 14,75 Hz, com um passo de 0,5 Hz). Os resultados indicam que uma taxa de amostragem de 64 Hz proporciona uma redução significativa no custo computacional e no uso de memória, enquanto mantém a acurácia da classificação. Esses achados demonstram que a escolhaótima da taxa de amostragem pode tornar a CNN mais eficiente, fornecendo insights valiosos para o design de BCIs baseadas em SSVEPs mais otimizadas para aplicações práticas.
Aprendizado de Máquina Aplicado à Detecção de Ataques DDoS com Abordagens de Inteligência Artificial Explicável (XAI)
O crescimento acelerado dos ataques cibernéticos nosúltimos anos tem representado uma ameaça significativa à segurança de sistemas computacionais em todo o mundo, especialmente devido à sua complexidade crescente. Dentre esses ataques, destaca-se o Distributed Denial of Service (Negação de Serviço Distribuída - DDoS), que busca tornar serviços indisponíveis por meio da sobrecarga de tráfego malicioso. Frente às limitações de métodos tradicionais baseados em assinaturas, este trabalho tem como objetivo analisar a aplicação de técnicas de machine learning na detecção de ataques DDoS utilizando um conjunto de dados público, além de empregar abordagens de inteligência artificial explicável para tornar os resultados mais compreensíveis e transparentes. A metodologia empregou o conjunto de dados DDoS SDN dataset, passando por etapas de tratamento, exclusão de dados nulos e utilização de bibliotecas como Standard Scaler e One Hot Encoder. Os modelos utilizados foram K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree e Random Forest, avaliados por métricas como acurácia, precisão, recall e F1-Score. Os resultados obtidos demonstraram alto desempenho dos modelos, com destaque para o Decision Tree e o Random Forest, que alcançaram 100% em todas as métricas avaliadas, enquanto o KNN obteve acurácia de 97,22% e F1-Score de 96,43%. Esses resultados evidenciam o potencial dessas técnicas na detecção eficaz de padrões maliciosos, contribuindo para soluções mais precisas, adaptáveis e explicáveis no combate a ataques DDoS.
Towards a New MLOps Architecture: A Methodological Approach Driven by Business and Scientific Requirements
This article proposes an innovative conceptual model for Machine Learning Operations (MLOps) pipelines, aiming to overcome the current challenges concerning the entire lifecycle of machine learning models and to meet the growing demands of both Academia and Industry. Based on a hybrid research approach, combining scientific works and insights from professionals in the field, this proposed MLOps pipeline model integrates advanced automation, robust governance, intelligent data and model management, and explainable monitoring. We explore the convergence between theory and practice, identifying gaps and proposing an approach that promotes the scalability, reproducibility, and reliability of ML systems in complex and dynamic production environments. A state-of-the-art conceptual model for MLOps pipelines was proposed, based on a rigorous analysis of the literature and valuable insights from professional practice. The model addresses the critical challenges of automation, data and model management, monitoring, governance, and usability, aligning research ambitions with operational needs. The results from applying the MLOps architecture demonstrated measurable efficiency with a perceived improvement in the scalability, reproducibility, and reliability of ML systems. Positive outcomes were observed in relation to the deployment time of Machine Learning models, which was reduced from approximately 6 months to a range of 3 to 5 days, depending on the team’s maturity and the application’s purpose. An increase in productivity and operational standardization was also noted, accompanied by gains in scalability and efficiency, evidenced by the elimination of the model deployment queue, the migration of over 3,200 users to the new environment, and the publication of more than 100 Data Science models in the first few months of the new environment’s operation. Additionally, the transition to a cloud infrastructure provided cost and financial resource optimization compared to the previous on-premises solution, and an enhancement of governance and security through the execution of standardized pipelines.
Application of Neural Networks in the Optimization of Francis Turbine Draft Tubes
This study proposes the application of artificial neural networks (ANNs) to optimize the performance of hydraulic turbines, with a specific focus on the draft tube. The research is motivated by the need to enhance energy efficiency in hydroelectric systems, in alignment with the Sustainable Development Goals. The methodology combines computational fluid dynamics (CFD) simulations and machine learning techniques, utilizing operational data from a Francis turbine. Results demonstrate the potential of ANNs to predict and improve key performance parameters, offering a novel approach to hydraulic design optimization. The integration of computational modeling and artificial intelligence emerges as a promising tool for the renewable energy sector.
Privacy and Security in Smartphones: Usability Barriers, Behavioral Nudges, and Compliance with the LGPD
The popularization of smartphones in Brazil increases users' exposure to cyber threats due to the accumulation of sensitive data on these devices. This article analyzes the usability challenges of native privacy and security settings on Android and iOS, especially for lay users. The research provides a multidisciplinary theoretical review involving information security, Human-Computer Interaction and the LGPD. The tension between usability and security and the importance of user-centered design are highlighted. The principles of privacy by design and security by default are discussed. The study argues that simply providing security tools is not enough. It is essential that the user understands and correctly configures these options. The text highlights the need for more intuitive interfaces and greater digital awareness.
Interpretability of Intrusion Detection Models: An Information Visualization Approach
This article explores information visualization to enhance the interpretability of intrusion detection models, focusing on Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence (XAI). Given the complexity of cyberattacks and the ”black-box” nature of many models, this work proposes the use of techniques such as SHAP and visualizations to make model decisions, such as those from Random Forest, more understandable. Using the CICIDS2017 dataset, the study aims to apply preprocessing, train the model, interpret its decisions with SHAP, and generate explanatory visualizations. The objective is to increase confidence and adoption of intrusion detection systems, making them more transparent and auditable for security analysts. Results showed that the Random Forest model achieved an accuracy of 99.9%, indicating its high capability to distinguish between benign and malicious network traffic. More importantly, SHAP visualizations, including importance, summary, and dependence plots, provided valuable insights into model behavior.
Detection of SQL Injection: A Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Algorithms
This study investigates the effectiveness of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) models in detecting SQL Injection (SQLi) attacks. Using a labeled dataset, techniques such as TF-IDF with n-grams and SMOTE for class imbalance were applied. The models evaluated include Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and a Bi-LSTM network. Results indicated that the Bi-LSTM achieved the best performance (accuracy of 98.15%), followed by Random Forest and SVM. The research demonstrates that DL-based approaches, combined with appropriate preprocessing, are effective for SQLi detection, surpassing traditional models in accuracy and generalization capability. It is concluded that these techniques are promising for deployment in real-world environments, provided computational costs and practical implementation challenges are taken into account.
Identificando Técnicas, Processos, Desafios e Experiências na Elicitação de Requisitos em Pequenas e Médias Empresas: Uma Revisão Sistemática da Literatura
Com o rápido avanço da tecnologia, a etapa de elicitação de requisitos muitas vezes não recebe a devida atenção, especialmente em pequenas e médias empresas (PMEs), que enfrentam restrições orçamentárias, técnicas e estruturais. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura (RSL), conduzida com o objetivo de investigar os principais desafios, práticas e abordagens adotadas na elicitação de requisitos em PMEs. A pesquisa foi realizada com base em protocolos consolidados de RSL e utilizando a plataforma online PARSIFAL — desenvolvida para revisões sistemáticas colaborativas na área de Engenharia de Software. Quatro bases de dados foram priorizadas (IEEE Xplore, ACM Digital Library, Scopus e Web of Science) garantindo uma cobertura significativa em áreas relacionadas à ciência da computação e aumentando o rigor e a relevância da revisão realizada. Os resultados observados confirmam que a ausência de um processo estruturado compromete a definição clara dos requisitos, levando a ambiguidades e falhas de comunicação, problema ainda mais evidente em empresas que dependem exclusivamente de técnicas informais, como brainstorming e entrevistas não sistematizadas. Embora essas abordagens sejamúteis para a captura de ideias iniciais, sua aplicação sem critérios definidos pode gerar lacunas significativas. Técnicas mais formais, como análise de documentos e questionários, poderiam contribuir para um levantamento mais preciso, mas são frequentemente subutilizadas. Em muitos 1 casos, a combinação de técnicas configura a melhor abordagem, equilibrando flexibilidade e rigor conforme as necessidades do projeto.
Tecnologia Assistiva Multimodal para Descrição de Interfaces Gráficas a Pessoas Cegas
O aumento da dependência de plataformas digitais em contextos educacionais tem gerado barreiras significativas para pessoas com deficiência visual, uma vez que a maioria das interfaces gráficas não é projetada com foco em acessibilidade. Para enfrentar esse desafio, este artigo apresenta um sistema assistivo multimodal voltado para promover a acessibilidade digital em ambientes educacionais. A solução integra técnicas de visão computacional, OCR e TTS para fornecer descrições em áudio estruturadas de elementos da interface gráfica. Utiliza-se YOLOv8 para detecção visual, PaddleOCR para extração textual, uma CNN leve para classificação de ícones e o modelo GPT-4 para interpretação contextual. O sistema foi avaliado por meio de um estudo de caso com um aluno cego do curso de Inteligência Artificial, buscando analisar o impacto das descrições funcionais na autonomia do usuário, na eficiência de navegação e no acesso a conteúdos multimodais. Os resultados apontam para o potencial da combinação entre modelos de aprendizado profundo e tecnologias de linguagem natural no avanço da educação inclusiva por meio de soluções assistivas práticas e escaláveis.
IFizinha - Embaixadora Virtual para Redes Sociais
Este projeto investiga a utilização da mascote digital IFizinha como estratégia de comunicação institucional em um perfil do Instagram de uma instituição de ensino, com foco no engajamento estudantil e na acessibilidade da informação acadêmica. Parte-se do diagnóstico de baixa interação discente com os conteúdos oficiais e da hipótese de que uma linguagem mais empática e visualmente atrativa pode aproximar a gestão da comunidade acadêmica. A pesquisa adota abordagem qualitativa, fundamentada em pesquisa-ação. Ao final, este trabalho destaca o impacto da mascote no uso da comunicação, ampliando o alcance e a clareza das informações e fortalecendo o sentimento de pertencimento.
SHOTP: Jogo para Ensino e Aprendizagem da Linguagem de Programação PHP
Ao desenvolver sistemas para web, diferentes linguagens podem ser aplicadas. Considerando as linguagens existentes, é verificado que o PHP tem sido aplicado a diferentes projetos, oferecendo integração com diversas tecnologias. Porém, seu aprendizado nem sempre é uma tarefa fácil. Neste contexto, o presente artigo descreve o desenvolvimento de um jogo educativo para ensino de PHP. Assim, busca-se, por meio de jogos educacionais, promover o ensino de forma descontraída e divertida. A avaliação do sistema ocorreu por meio de questionário, onde o jogo mostrou-se satisfatório tanto na jogabilidade quanto no contexto educacional. Os feedbacks descreveram a ferramenta como promissora e os usuários se mostraram propensos a continuar utilizando.
Elicitação de requisitos é uma fase crucial no desenvolvimento de qualquer sistema de software. Consiste em coletar, analisar, documentar, validar e gerenciar os requisitos organizacionais, funcionais e não funcionais do software a ser desenvolvido. Nesse contexto, alguns modelos são utilizados para capturar o entendimento do ambiente de negócios e outros para capturar os requisitos funcionais do sistema em detalhe. Para o primeiro modelo, frameworks e técnicas como iStar e BPMN são normalmente empregados. Os casos de uso em UML (Unified Modeling Language) estão entre os mais amplamente utilizados para a captura de requisitos funcionais. Foi apresentada uma proposta para a extração de casos de uso UML a partir de modelos iStar e para o suporte computacional utilizando uma ferramenta chamada JGOOSE. Recentemente, porém, uma nova versão do iStar foi introduzida, o iStar 2.0, que incorpora e modifica diversos elementos gráficos do framework. Este artigo apresenta os resultados de um projeto cujo principal objetivo foi aprimorar o editor iStar da ferramenta JGOOSE para dar suporte a esses novos recursos do iStar 2.0. Um vídeo da ferramenta pode ser encontrado em [15].
Integração de Módulos de Machine Learning na plataforma Fiware para Cidades Inteligentes
Cidades Inteligentes tem como objetivo disponibilizar para os seus gestores e habitantes informações relevantes obtidas das mais diferentes fontes, desde sensores até bases de dados que cada vez mais estão disponíveis com o avanço da transformação digital. Tais soluções têm o potencial de atingir vários objetivos propostos pelos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável tais como: Saúde, bem-estar e comunidades sustentáveis, com isso diversas aplicações surgem como emergentes neste contexto de Smart Cities. Dentre os requisitos fundamentais de uma solução para Cidades Inteligentes está uma plataforma para armazenamento e visualização de dados. Este trabalho tem como objetivo integrar módulos de Aprendizagem de Máquina na plataforma de Cidades Inteligentes de código aberto Fiware. O trabalho tem como foco o uso da plataforma no monitoramento da qualidade do ar utilizando sensores de baixo custo. Neste estudo, será avaliado a integração com redes LoRaWAN, a execução da solução em contêineres e a utilização de módulos de Aprendizado de Máquina para a correção dos dados coletados pela estação de monitoramento.
Modelos de Classificação de Imagens Empregando Projeto Automático de Redes Neurais Convolucionais com Algoritmos Evolucionários
Este estudo avaliou dois algoritmos evolucionários, o Population-Based Incremental Learning (PBIL) e o Genetic Algorithms (GA) na busca automatizada de arquiteturas de redes Multi-Layer Perceptron (MLP) e Convolutional Neural Network (CNN) para o problema de classificação multiclasse de imagens. Nos experimentos, a combinação de PBIL com CNN (PBIL-CNN) alcançou a maior acurácia, e a combinação GA-CNN apresentou bom equilíbrio entre desempenho e tempo de execução. A combinação PBIL-MLP foi a mais eficaz na busca por redes MLP, sendo melhor que a combinação GA-MLP. Os experimentos com PBIL apresentaram resultados mais promissores, mas os experimentos com GA apresentaram bons resultados com menos tempo de processamento.
Humanizing Online Learning: The Role of AI+XR-Based Virtual Tutors in Adaptive Education
The integration of Artificial Intelligence (AI) and Extended Reality (XR) in education has opened new possibilities for adaptive and personalized learning. Among these, Virtual Humans (VH), which are AI-driven XR avatars capable of real-time humanized interaction, have emerged as promising tools for content adaptation, emotional support, and learner engagement. This paper examines the roles of VH in fostering adaptive learning, emphasizing their capability to meet diverse learner needs through responsive, individualized content adaptations, based on a literature review. This study investigates the effectiveness of a VH-based system, VirtualTutor, developed to enhance online learning in a Computer Science course. A case study involving 265 undergraduate students evaluated the impact of the system on engagement, perceived usefulness, and comprehension. The results of this study are presented in this paper. Findings support the potential of VH to foster inclusive, scalable, and learner-centered educational environments, while also identifying key areas for system refinement and future research.
LoRaWAN Para Monitoramento Ambiental em Videiras
Monitorar em tempo real as condições ambientais (temperatura e umidade) em áreas de cultivo de videiras é um desafio, pois métodos convencionais de comunicação sem fio tornam-se inviáveis pelo alcance limitado. Nesse cenário, o protocolo LoRaWAN, inserido no contexto da Internet das Coisas (IoT), surge como solução viável para coleta e análise de dados. Para viabilizar essa ideia, empregam-se módulos LoRa, Arduino/ESP32 e sensores de temperatura e umidade (DHT22), que enviam dados constantemente para um servidor remoto, onde podem ser acessados via web. Dessa forma, torna-se possível monitorar variáveis ambientais em tempo real, garantindo manejo preciso dos vinhedos e a prevenção de doenças fúngicas, como míldio, oídio, antracnose e podridão cinzenta.
Diretrizes de Design para Tours Virtuais de Museus: Um Estudo da Experiência do Usuário
Este artigo apresenta um conjunto de estratégias de design para otimizar a experiência em tours virtuais de museus. Fundamentado em um experimento com 30 participantes em três instituições pernambucanas, por meio de observações, questionários e entrevistas, o estudo analisou o impacto do design, interatividade e narrativa na imersão, acessibilidade e engajamento. Os resultados revelaram que, apesar do alto valor cultural dos tours, existem barreiras de usabilidade que comprometem a experiência; mas também destacaram o potencial de elementos sensoriais e narrativos para aprimorar a imersão. As descobertas foram sintetizadas em diretrizes que oferecem um roteiro para o desenvolvimento de tours mais inclusivos, envolventes e eficazes na mediação cultural contemporânea.
Desenvolvimento de um Jogo Metroidvania em C++ com SDL: Uma Abordagem sem o uso de third-party engines
Este artigo investiga os desafios e as boas práticas no desenvolvimento de jogos digitais sem o uso de third-party engines (TPEs), utilizando a linguagem C++ e a biblioteca SDL. Através de um estudo de caso focado na criação de um jogo do gênero Metroidvania, o trabalho detalha a implementação manual de sistemas fundamentais, como motor de física e animação. Os resultados, validados por testes com usuários, confirmam a viabilidade técnica da abordagem e destacam o balanço entre a flexibilidade para criar mecânicasúnicas e a complexidade de se refinar interações como o combate. O estudo evidencia o potencial formativo e técnico do desenvolvimento em baixo nível, posicionando-o como uma alternativa valiosa para o aprofundamento dos fundamentos da programação de jogos.
Comparison of YOLO instance segmentation models in identifying forest species using leaf images
The vast area of forests in Brazil, along with the biodiversity of the flora, poses a challenge to the identification of tree species. This process can be time-sensitive due to the nature of certain projects; therefore, the use of leaves for the identification is ideal in such cases. In order to assist this process, automated tools that use deep learning can be an aid in the conservation efforts. This study evaluates and compares two YOLO (You Only Look Once) models, the nano versions of YOLOv11 and YOLOv12, for the task of identifying species using their leaves. For this, a custom dataset was created with 26 species under varied conditions; the images also have a complex background to guarantee the model’s efficiency in fieldwork. Overall, YOLOv11 achieved higher recall (56.746%) and mAP@50 (72.634%), YOLOv12 demonstrated superior precision (86.054%) and better per-class performance. The results show that both models’ performance varies due to the dataset annotation and the leaf morphology, as both models struggled with species exhibiting compound leaves. This work contributes to the development of practical tools for biodiversity monitoring and supports future advancements in automated species identification, highlighting the potential of lightweight models for tree species identification.
Explorando Ambientes com Precisão: Navegação e Mapeamento Autônomo de Robôs Móveis de Pequeno Porte com LiDAR
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de mapeamento e navegação autônoma para robôs móveis de pequeno porte utilizando sensor LiDAR. A arquitetura proposta adota uma abordagem cliente-servidor, onde a coleta de dados ocorre no robô e o processamento é realizado externamente. Técnicas de fusão de nuvens de pontos e identificação de landmarks foram aplicadas para construir mapas bidimensionais consistentes. Para permitir a navegação em forma de varredura de todo o ambiente, foi utilizado o padrão de movimentação em zigue-zague. Os resultados mostram a viabilidade da solução, com bom desempenho computacional e precisão na representação do ambiente.
Inclusão e Desenvolvimento Cognitivo, Social e Motor por Meio da Cultura Maker e Tecnologias Assistivas
O presente trabalho apresenta o projeto “Inclusão e Desenvolvimento Cognitivo, Social e Motor por Meio da Cultura Maker e Tecnologias Abertas”, desenvolvido por uma instituição de ensino e uma organização social, sem fins lucrativos, que trabalha para promover a atenção integral às pessoas com deficiência intelectual e múltipla. O objetivo do projeto é promover a inclusão educacional de crianças diagnosticadas com Transtorno do Espectro Autista (TEA) e Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). A iniciativa integrou ferramentas acessíveis da Cultura Maker, como impressoras 3D e cortadoras a laser, em conjunto com softwares de código aberto, possibilitando a criação de materiais pedagógicos personalizados, jogos adaptados e dispositivos sensoriais que ampliam as oportunidades de aprendizagem. A metodologia incluiu oficinas voltadas a professores, familiares e estudantes, com foco em prototipagem prática e desenvolvimento de recursos didáticos inclusivos. Os resultados evidenciaram avanços no raciocínio lógico, atenção, interação social e coordenação motora fina, além de maior autonomia e engajamento dos participantes. Apesar de desafios como escassez de recursos e necessidade de capacitação docente, o projeto demonstrou ser escalável e adaptável, comprovando que soluções tecnológicas de baixo custo podem ser aplicadas com sucesso em regiões socioeconomicamente vulneráveis. A iniciativa contribui para o fortalecimento da educação inclusiva, integrando inovação às práticas pedagógicas e alinhando-se às políticas públicas de inclusão social e igualdade de oportunidades educacionais.
Solución IoT para el registro y visualización del estado de la producción en la industria 4.0
Se presenta una solución integral de IoT para el monitoreo en tiempo real del estado de producción en plantas industriales, orientada a identificar periodos improductivos de las máquinas. A través de módulos de sensado distribuidos, se captura información sobre los tiempos de encendido y actividad productiva, la cual es centralizada en un servidor local. Una plataforma web interactiva procesa estos datos, ofreciendo gráficos porcentuales y de evolución temporal, controles para filtrar por turno o rangos personalizados, y la posibilidad de exportar informes en formato Excel. Esta combinación de sensado embebido y visualización dinámica mejora la visibilidad de los procesos productivos y apoya la toma de decisiones basadas en estos datos.
Avaliação Comparativa do Cold Start em AWS Lambda: Influência da Linguagem de Programação e da Alocação de Memória
Este trabalho investiga o impacto do cold start no desempenho de funções AWS Lambda implementadas em sete linguagens de programação: Go, Python, Node.js, .NET (C#), Java, Ruby e PowerShell. Para isso, foi desenvolvido um orquestrador em .NET capaz de invocar as funções de forma controlada e medir com precisão o tempo de resposta total e o tempo de execução interno, permitindo isolar o overhead de inicialização. Os experimentos foram realizados com alocações de memória de 128MB e 256MB, utilizando o cálculo do fatorial como benchmark padronizado. Os resultados indicam que linguagens compiladas e com runtimes leves, como Go e Python, apresentam menor tempo de inicialização, enquanto linguagens que dependem de máquinas virtuais robustas, como Java e PowerShell, exibem overheads significativamente mais altos. A elevação da memória reduziu o tempo de cold start em até 45%. Os achados oferecem subsídios relevantes para a escolha da linguagem e configuração de funções serverless, especialmente em aplicações sensíveis à latência.
Moodicare: Prototipação de aplicativo móvel para apoio à adesão medicamentosa e ao monitoramento emocional
O aumento da prevalência de transtornos mentais e suas implicações para a saúde pública têm estimulado o desenvolvimento de soluções digitais voltadas ao suporte terapêutico. Este estudo descreve o desenvolvimento e a avaliação do Moodicare, um protótipo de alta fidelidade de aplicativo móvel concebido como estratégia de suporte à adesão medicamentosa e ao monitoramento de aspectos emocionais durante o tratamento. Fundamentado em princípios de usabilidade, acessibilidade e design centrado no usuário, o sistema contempla funcionalidades como o registro de medicamentos prescritos, envio automatizado de lembretes, controle das doses administradas e avaliação diária do humor por meio de escalas subjetivas e anotações livres. Os dados inseridos pelos usuários são convertidos em gráficos analíticos que permitem identificar padrões emocionais e acompanhar a regularidade no tratamento, com possibilidade de exportação em formato compatível com o uso clínico. A proposta foi validada com usuários reais, demonstrando ampla aceitação e interesse prático pelos recursos oferecidos.
Sistema de apoio na classificação e avaliação sensorial de cafés
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema web para auxiliar na digitalização da classificação e avaliação sensorial de cafés. A aplicação foi desenvolvida com o framework React e os serviços do Firebase, permitindo o registro de produtores, o armazenamento seguro dos dados e a gestão de usuários. O sistema implementa funcionalidades como autenticação, cadastro de produtores/fornecedores, inserção de dados de classificação segundo os padrões da COB (Classificação Oficial Brasileira de Cafés) e de avaliação sensorial conforme a BSCA (Brazilian Specialty Coffee Association). Além disso, realiza automaticamente o cálculo dos defeitos/tipo na avaliação COB, a pontuação sensorial e a geração de laudos em PDF para impressão. O desenvolvimento priorizou aspectos de usabilidade e experiência do usuário, oferecendo uma interface intuitiva, responsiva e de fácil navegação. A solução evidencia como o uso de tecnologias modernas contribui para a modernização e agilidade dos processos de análise de cafés. Para validação, foram realizados testes com profissionais da área cafeeira, em cenários que refletem o uso real. Os resultados confirmaram a eficácia e aplicabilidade prática do sistema, que demonstrou potencial para otimizar processos tradicionais, reduzir custos com papel, evitar perdas de informações e promover maior eficiência na gestão de dados. Assim, o sistema apresenta relevância significativa para a indústria cafeeira, ao mesmo tempo em que contribui para a sustentabilidade ambiental.
Detecção de Piscadas Baseada em Aprendizado de Máquina para Controle de Dispositivos por Pessoas com Deficiência Motora Severa
No Brasil, cerca de 14,4 milhões de pessoas apresentam algum tipo de deficiência, muitas com limitações motoras severas que comprometem a autonomia em atividades cotidianas. Este estudo propõe um sistema baseado em visão computacional e aprendizado de máquina para detectar e classificar piscadas, utilizando esse sinal como interface de controle em ambientes residenciais inteligentes. Foram empregadas bibliotecas de rastreamento facial, como Dlib e MediaPipe, para extração de pontos faciais e cálculo da razão de aspecto ocular (Eye Aspect Ratio), permitindo identificar estados oculares em tempo real. O desenvolvimento seguiu o ciclo OSEMN da Ciência de Dados, incluindo coleta e limpeza de dados, modelagem preditiva e interpretação dos resultados. Quatro modelos de classificação foram avaliados: Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression e Random Forest, todos implementados com Scikit-Learn. Os resultados preliminares indicam que a abordagem proposta supera métodos tradicionais baseados em limiares fixos, considerando variações fisiológicas individuais e condições ambientais. O sistema apresenta arquitetura modular, favorecendo expansão e integração com dispositivos de Internet das Coisas (IoT), oferecendo uma solução de baixo custo com potencial impacto positivo na autonomia e na qualidade de vida de pessoas com deficiência motora severa.
TenisBOT: Implementação de uma Aplicação para Recomendação de Calçados Esportivos Baseada em Modelos de Similaridade de Perfil
Definir o calçado ideal é importante para a prática segura e eficaz da corrida, contudo, a escolha ocorre de modo empírico e sem o suporte de tecnologias capazes de tornar este processo mais acurado. Estes fatores motivaram o desenvolvimento do TenisBot, um sistema de recomendação que integra um modelo de recomendação baseado em similaridade de perfil de usuários a uma interface conversacional. O desenvolvimento do produto empregou a metodologia Design Science Research (DSR) como base para desenvolver a arquitetura de aplicação aberta. A implementação envolveu dez tecnologias distintas e um dataset inicial com 278 avaliações foi composto para gerar as recomendações. A aplicação foi disponibilizada via WhatsApp, utilizando um Large Language Model (LLM) na versão gratuita. Uma avaliação com usuários foi realizada e demonstrou que as recomendações geradas foram relevantes e eficazes, de modo a validar a proposta da aplicação.
Uma Abordagem IoT com Software Livre para o Monitoramento Inteligente e Controle Ambiental na Saúde
A Internet das Coisas (IoT) apresenta novas oportunidades para o monitoramento de ambientes críticos no setor da saúde, onde a manutenção de parâmetros como temperatura, umidade, qualidade do ar e a garantia da cadeia de frio são essenciais para a segurança do paciente e a integridade de insumos. Este artigo detalha o desenvolvimento e a implementação de um sistema de monitoramento para esses fins, fundamentado integralmente em tecnologias abertas. A solução proposta utiliza um conjunto de sensores para a coleta de dados ambientais e de temperatura de unidades de refrigeração. As informações são transmitidas a um servidor central com sistema operacional Debian, armazenadas no banco de dados de séries temporais InfluxDB e visualizadas em tempo real por meio de painéis interativos na plataforma Grafana. O trabalho demonstra a viabilidade técnica e a robustez de uma arquitetura de código aberto, apresentando uma solução integrada e escalável para aprimorar a segurança e a qualidade no cuidado em saúde.
EnerTrack: Sistema IoT para Monitoreo de Consumo Energético
Se presenta EnerTrack, una plataforma de Internet de las Cosas (IoT) para monitoreo de consumo energético que integra adquisición, transporte, almacenamiento, visualización y alertas en tiempo real. El nodo de medición, basado en un microcontrolador ESP32 (ESP32) y el transductor PZEM-004T, registra tensión, corriente, factor de potencia, frecuencia y energía acumulada. Los datos se publican mediante el protocolo Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) en tópicos enertrack//... y se persisten en InfluxDB v2 (base de datos de series temporales, TSDB) a través de un servicio suscriptor. Un backend en Python/Flask ofrece una API REST y paneles web (Chart.js/Bootstrap 5) con gestión de usuarios y asignación de nodos. Se integra un bot de Telegram para definir por nodo un umbral de potencia media a 15 min y emitir alertas inmediatas. El prototipo se desplegó en un servidor privado virtual (VPS) y se validó con datos sintéticos por MQTT y con lecturas reales bajo carga. Los resultados del protocolo de validación evidencian disponibilidad e integridad extremo a extremo acordes al uso previsto. En conjunto, se valida la viabilidad de una solución IoT de bajo costo y replicable para gestión energética residencial e institucional.
Integrated IoT System for Remote Health Monitoring in Home Hospitalization
The COVID-19 pandemic underscored the critical need for scalable and scientifically validated remote health monitoring systems. This work presents the development of an IoT system designed to monitor physiological and environmental parameters in home-hospitalized patients. The architecture comprises two complementary prototypes: (1) a wearable device capturing cutaneous temperature, single-lead ECG, pulse oximetry (SpO₂), non-invasive blood pressure monitoring, and fall detection; and (2) an environmental sensor unit recording atmospheric pressure, ambient temperature, light intensity, relative humidity, and CO₂ levels. Data is transmitted via hybrid WiFi/LoRaWAN connectivity to a cloud-based server utilizing optimized MQTT/CoAP protocols, where data science, through machine learning algorithms, generates real-time clinical alerts. Preliminary results demonstrate successful validation of the system architecture, rigorous medical sensor selection (AD8232, MAX30102), and proof-of-concept deployment. The solution shows significant potential to reduce the burden on hospital resources and enhance emergency response effectiveness in home-based care scenarios.
Do Apreendido ao Aprendizado: TV Boxes Descaracterizadas para Aplicações Tecnológicas em Educação
Diante do crescente descarte irregular de dispositivos eletrônicos e da apreensão de equipamentos como as TV Boxes ilegais, surge uma oportunidade de promover a reutilização sustentável desses aparelhos por meio de software livre. Este artigo apresenta uma iniciativa de reconfiguração de TV Boxes apreendidas, convertendo-as em minicomputadores utilizando o sistema Armbian para uso educacional em escolas públicas. Esses dispositivos são equipados com o jogo educativo Gbrainy e o software para uso em programação Arduino IDE, contribuindo para o estímulo cognitivo dos estudantes. A proposta alia sustentabilidade, combate ao uso indevido de tecnologia e promoção da inclusão digital. O projeto é desenvolvido por estudantes de engenharia elétrica, em parceria com a Receita Federal do Brasil (RFB), dentro da abordagem de extensão universitária.
Dashboard para Monitoramento da LGPD na UFMT: Uma Ferramenta de Governança de Dados Pessoais
A adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é um desafio para universidades públicas, que administram grandes volumes de informações sensíveis. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um dashboard para apoiar a Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) na governança de dados pessoais e na conformidade com a LGPD. A solução, baseada no Inventário de Dados Pessoais (IDP), foi estruturada em dois módulos: um voltado a gestores, com informações detalhadas para diagnóstico e auditoria, e outro para o público externo, priorizando transparência. Construído com tecnologias abertas, o dashboard centraliza dados, facilita o monitoramento e fortalece a cultura de proteção de dados, mostrando-se viável e replicável em outras instituições públicas.
Análise Multidimensional dos Fatores que Impulsionam a Popularidade dos Sistemas Operacionais baseados em GNU-Linux
Este artigo apresenta uma análise multidimensional dos fatores que impulsionam a popularidade dos sistemas operacionais baseados em GNU-Linux nasúltimas duas décadas. A pesquisa investigou aspectos técnicos, sociais, econômicos e culturais, buscando compreender como influenciadores digitais, eventos científicos, políticas públicas e movimentos comunitários têm contribuído para ampliar a adoção do sistema. A metodologia utilizou dados do Google Trends, AnswerThePublic e Google News, permitindo a correlação entre picos de interesse e acontecimentos relevantes. Os resultados evidenciam que a popularização do GNU-Linux não se limita à sua robustez técnica, mas também depende de fatores sociais e culturais, como a atuação de criadores de conteúdo e a realização de eventos de difusão tecnológica. Conclui-se que a estabilidade do interesse mundial e a persistência da comunidade engajada indicam que a adoção do GNU-Linux é impulsionada pela integração de dimensões técnicas, pedagógicas e políticas, configurando um fenômeno que ultrapassa o campo estritamente tecnológico.
Plug-and-play System for Scanning and Intelligent Diagnosis of Residential Network Vulnerabilities
Cybersecurity has become increasingly critical as the frequency of cyber attacks continues to rise. While critical infrastructures adopt measures to mitigate risks, the lack of protection in residential networks is often underestimated. This issue becomes more alarming as the number of reported vulnerabilities grows in parallel with the proliferation of Internet-connected devices and the expansion of the Internet of Things (IoT). In this context, this paper presents a plug-and-play vulnerability scanner built on a Raspberry Pi, designed to assist in identifying and addressing security flaws in residential environments. The proposed system integrates a Large Language Model (LLM) to generate user-friendly guidance for individuals without technical expertise. Its operation relies on three components: Nmap, used to detect devices and services within the network; the National Vulnerability Database (NVD) API, employed to retrieve Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) associated with the detected services; and a Gemini client, which processes the retrieved CVE data to produce explanatory texts and practical remediation instructions. The system was validated in a scenario using a vulnerable target device running Metasploitable3. The results demonstrated that the application successfully identified multiple services and corresponding vulnerabilities, confirming its effectiveness in detecting potential threats. The significance of this implementation lies in its ability to present publicly available vulnerability information in a clear and accessible manner, contributing to the prevention of personal data exposure through compromised residential devices.
Pipeline automatizado para segmentação, rotulação e detecção de outliers em imagens de grãos de soja para geração de datasets
Este artigo apresenta um pipeline computacional robusto e automatizado para o pré-processamento de imagens de grãos, realizando as etapas de segmentação, rotulação e detecção de outliers. A metodologia proposta é flexível, tratando imagens RGB e multiespectrais capturadas tanto em ambientes controlados quanto provenientes de fontes de dados externas, que introduzem variações de iluminação e fundo. O processo inicia com a otimização de canais de cor, como a conversão de RGB para CMYK para grãos de soja, seguida pela remoção de fundo e detecção de contornos para isolar cada grão individualmente. Uma contribuição central deste trabalho é um módulo de detecção de outliers que utiliza o Índice de Similaridade Estrutural (SSIM) para comparar cada grão segmentado a uma amostra de referência, separando automaticamente os grãos não conformes para revisão de um especialista. O resultado é um conjunto de dados limpo, padronizado e confiavelmente rotulado, pronto para ser utilizado em redes neurais. A implementação, baseada em bibliotecas de software livre como OpenCV e Scikit-image, demonstra que um pipeline de aquisição e tratamento bem estruturado atua como um multiplicador de qualidade, sendo fundamental para o sucesso de soluções baseadas em IA no agronegócio.
Ant Colony Optimization Architecture for the CASH Problem in the Context of Machine Learning Classification
This paper presents ACOMV-CASH, an automated machine learning (AutoML) approach based on Ant Colony Optimization (ACO) to select a classifier from K-Nearest Neighbors (KNN), Multi-Layer Perceptron (MLP), Decision Tree, Random Forest Classifier (RFC), and Support Vector Machine (SVM), while also optimizing model-specific hyperparameters. The framework incorporates a preprocessing pipeline that automatically prepares the dataset. Finally, the proposed algorithm brings the traditional ACO architecture back into the spotlight by structuring the search space as a directed graph (digraph) and incorporating novel strategies, such as the generation of continuous variables and hierarchical modeling. Evaluation of eight UCI datasets demonstrates competitive performance compared to existing AutoML frameworks, highlighting the robustness of ACOMV-CASH.
Geração de Loteamentos Residenciais com Deep Learning baseada em Redes Adversárias Generativas
Este trabalho apresenta um estudo exploratório do uso de redes generativas Pix2Pix para apoiar a equipe de Arquitetura e Engenharia do Itaipu Parquetec na geração automática de layouts preliminares de loteamentos habitacionais. A proposta busca auxiliar o planejamento urbano inicial por meio da criação de layouts a partir de parâmetros definidos, como dimensões de quadras, lotes e terrenos. Para isso, foi desenvolvido um conjunto de dados com 700 amostras, construído a partir de imagens geradas no AutoCAD em combinação com mapas reais da malha urbana de Foz do Iguaçu, Brasil. A metodologia envolveu o pré-processamento dos dados, a geração da malha viária (ruas), o treinamento do modelo de Redes Adversárias Generativas (GANs) condicional e o ajuste de hiperparâmetros. A avaliação quantitativa, realizada com o Fréchet Inception Distance (FID), indicou valores de 40,61 para cenários simples e 73,09 após a inclusão da malha viária, confirmando o aumento da complexidade da tarefa. Ainda assim, a abordagem pode ser usada como ferramenta de apoio nas etapas iniciais do planejamento urbano. Como trabalhos futuros, pretende-se ampliar a base de dados para diferentes tipologias urbanas, disponibilizá-la como benchmark para a área e investigar o uso de modelos de Difusão como alternativa para melhorar a fidelidade geométrica dos layouts gerados.
Here comes the SAM: bringing light to black box models applied to video content
This paper introduces a model-agnostic approach to improving explainability in black-box video models by integrating advanced segmentation techniques. Leveraging the Segment Anything Model 2 (SAM) to create coherent spatio-temporal segments, we adapt a LIME-inspired framework to generate more intuitive local surrogate explanations. Our method allows for the extraction of meaningful regions within video frames, providing clearer insights into the model’s decision-making process. Experimental results demonstrate that employing better segmentation leads to more faithful and interpretable explanations, highlighting the benefits of this generalizable strategy for a wide range of video-based classification and detection tasks.
Uma Experiência Interdisciplinar em Curso de Engenharia da Computação: Reconhecimento de Placas Veiculares com Open Hardware e IA
A curricularização da extensão busca integrar ensino, pesquisa e extensão na formação de estudantes de Computação. Este artigo apresenta a experiência de desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de placas veiculares como atividade integradora de quatro disciplinas de um curso de Engenharia. A proposta utilizou metodologias ativas, com aprendizagem baseada em projetos, combinando open hardware, software livre e técnicas de inteligência artificial. Os resultados preliminares indicam aumento do engajamento, aplicação prática de conhecimentos técnicos e desenvolvimento de competências socioemocionais, como trabalho em equipe, comunicação e autonomia. A experiência evidenciou o protagonismo discente e a interdisciplinaridade, reforçando a extensão como prática educativa transformadora na Computação.
ChatCTG: um assistente virtual de baixo custo via voz usando IA generativa no contexto universitário
O presente trabalho descreve o desenvolvimento do ChatCTG, um sistema interativo baseado em microcontroladores projetado para auxiliar visitantes e alunos do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) da UFPE, diante da ausência de pessoal capacitado na entrada do prédio para fornecer informações específicas. A solução foi implementada utilizando uma placa XIAO ESP32S3, integrada a um display gráfico com elementos visuais e a um módulo amplificador Wcmcu1334 para saída de áudio, compondo uma interface humano-máquina acessível e dinâmica. O sistema foi configurado para operar como um chatGPT especializado, respondendo a perguntas relacionadas ao CTG. Durante a implementação, foram enfrentados desafios técnicos como a integração entre hardware e software, a adaptação da biblioteca de áudio, a configuração do display, a conectividade de rede e as limitações de processamento do microcontrolador frente às demandas da API de inteligência artificial. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da proposta, destacando o potencial do uso de assistentes inteligentes embarcados em ambientes acadêmicos para otimizar o fluxo de informações, reduzir a sobrecarga da equipe de apoio e oferecer uma experiência mais interativa e autônoma aos usuários.
Módulo para suporte à parametrização dinâmica de Métodos de Otimização Multi-objetivo utilizando técnicas de refatoração: um relato de caso sobre o framework pymoo
Este artigo descreve um estudo de caso sobre a criação de um módulo adicional à biblioteca de otimização multi-objetivo pymoo, no contexto das pesquisas do ramo que estudam propostas de parametrização dinâmica destas técnicas. Partindo de um script de uma prova de conceito, que utilizou as ferramentas disponíveis na biblioteca para realizar efetivamente a parametrização dinâmica das taxas de mutação e cruzamento do NSGA-II, foram aplicadas sequências de refatorações que resultaram em um wrapper, bem como outras classes auxiliares, que permitem a resolução de problemas e controle dinâmico de parâmetros de forma simplificada por meio da biblioteca utilizada. O resultado principal do trabalho, além da documentação deste processo de refatoração, é uma proposta de móduloútil para pesquisas e implementações que aplicam controle dinâmico à parametrização de métodos multi-objetivo.
Sistema de Visão Panorâmica com ESP32-CAM: Desenvolvimento de Solução Multi-Câmera Open-Source
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão panorâmica usando módulos ESP32-CAM para captura em 180° e streaming multi-câmera. A arquitetura emprega quatro ESP32-CAMs configuradas como servidores HTTP independentes, cada uma capturando e transmitindo vídeo a 15–25 quadros por segundo. Uma interface web centralizada (HTML5, CSS3, JavaScript) permite a visualização em tempo real de todos os feeds e realiza o stitching panorâmico no lado do cliente. A implementação enfrenta desafios essenciais — gerenciamento de memória, distribuição de tarefas para processamento paralelo e otimização de rede por meio de compressão JPEG e bufferização de quadros. Experimentos mostram operação contínua estável com baixo consumo de energia do sistema. Construída por menos de R$ 150, a solução entrega funcionalidades comparáveis às de sistemas comerciais significativamente mais caros. Sua natureza open-source favorece customização e escalabilidade para segurança residencial, monitoramento ambiental e robótica educacional, demonstrando a viabilidade de microcontroladores de baixo custo para aplicações complexas com múltiplas câmeras.
Autonomous Monocular Navigation for Robotic Vehicles using ESP32-CAM and TOF Sensor with ROS2 Integration
This research presents the development and implementation of a cost-effective autonomous monocular navigation framework for robotic vehicles. The proposed system leverages an ESP32-CAM module for real-time object recognition through the YOLO algorithm, complemented by a TOF400C-VL53L1X sensor for precise distance measurements. Our approach addresses the growing need for affordable autonomous navigation solutions by integrating low-power embedded systems with established robotics frameworks. The ESP32-CAM processes visual data and transmits object detection information, including classification and distance metrics, to a Raspberry Pi 5 controller running ROS2. Experimental validation demonstrates the system’s capability to achieve reliable object detection with 78.8% precision at 3.22 FPS, while maintaining sub-2cm distance measurement accuracy across a 4-meter operational range. The complete system exhibits a 92% navigation success rate across diverse environmental scenarios, validating its practical applicability for autonomous robotic platforms.
Aplicação de modelos de redes neurais de análise de textura na área de microscopia
O artigo aborda o uso de redes neurais artificiais na análise de texturas em imagens médicas, com ênfase na detecção de células infectadas pela malária. São apresentados os conceitos de funcionamento das redes, bem como a importância da textura para discriminação e classificação de padrões. O estudo utilizou o Malaria Cell Images Dataset para comparar duas abordagens: o modelo RADAM, que usa redes convolucionais pré-treinadas apenas como extratoras de características combinadas a um classificador SVM, e o modelo BAMBOO, baseado em uma ResNet-50 treinada em um grande conjunto de imagens. Ambos obtiveram alto desempenho, com acurácia próxima a 96%, sendo que o BAMBOO apresentou menor número de erros críticos. Conclui-se que as duas técnicas são eficazes, mas a escolha deve considerar o contexto: RADAM é mais indicado para cenários com recursos computacionais limitados, enquanto o BAMBOO oferece maior confiabilidade em aplicações clínicas.
Uso de Glosas para Tradução Automática em Libras
Este artigo examina o desafio da comunicação entre surdos e ouvintes no Brasil, onde mais de 2 milhões de pessoas têm deficiência auditiva e o domínio de Libras é restrito, agravado pela falta de intérpretes. Propõe-se desenvolver uma solução computacional dividida em duas etapas: primeiro, a conversão do texto em português para uma linguagem intermediária, denominada glosa ou interlíngua e, em seguida, a transformação dessa interlíngua em texto, novamente, através da suavização feita por uma LLM. Para validar a eficácia dessa abordagem, comparamos seu desempenho a um modelo fim a fim de tradução direta usando a métrica BLEU. A solução com uso de glosa alcançou um BLEU-1 de 71.23, enquanto o modelo direto obteve um BLEU-1 de 34.01, representando uma melhoria significativa na qualidade da saída. Esses resultados comprovam que o uso da glosa como interlíngua proporciona traduções mais fiéis e naturais do que arquiteturas que dispensam essa etapa intermediária.
Aplicação de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição da Desistência Acadêmica em Cursos de TI do IFPE
A evasão acadêmica constitui um dos principais desafios enfrentados pelas instituições de ensino, especialmente nos cursos de Ciências Exatas, que apresentam altos índices de desistência. Este estudo, aplicado ao contexto do IFPE, propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para prever a evasão estudantil, com base em dados acadêmicos, demográficos e socioeconômicos de alunos entre os períodos de 2001.1 e 2025.1. Após o pré-processamento dos dados, que incluiu codificação de variáveis, tratamento de valores ausentes e balanceamento das classes com SMOTE, foram treinados três modelos supervisionados: Decision Tree, Extra Tree e Multilayer Perceptron (MLP). Os modelos foram ajustados via Grid Search e avaliados por métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. O MLP apresentou o melhor desempenho, destacando-se pela capacidade de identificar com maior precisão os alunos propensos à evasão. Os resultados demonstram o potencial da inteligência artificial como ferramenta de apoio à gestão educacional, favorecendo a adoção de medidas preventivas mais eficazes.
Estudo de Viabilidade de Visão Computacional Alinhada à Decodificação de Padrões Corrosivos
Este estudo tem como propósito examinar a aplicação de metodologias de visão computacional na identificação e quantificação da corrosão em superfícies metálicas, considerando sua relevância tanto para a engenharia diagnóstica quanto para a mitigação de riscos estruturais. A investigação inicia-se pela problematização da corrosão, compreendida não apenas como fenômeno físico-químico, mas como processo informacional suscet ível à análise por algoritmos capazes de converter sinais visuais em dados estruturados. Metodologicamente, adotou-se uma revisão crítica da literatura, conduzida em etapas sistemáticas que envolveram levantamento, categorização e análise comparativa de publicações científicas recentes. Foram contemplados estudos que empregaram desde métodos clássicos de processamento digital de imagens até arquiteturas avançadas de aprendizado profundo, incluindo redes neurais convolucionais (CNNs), Mask-RCNN e YOLOv8. A categorização das fontes considerou critérios como tipo de dado analisado, métricas de desempenho, contexto de aplicação e robustez metodológica, permitindo mapear avanços, limitações e lacunas de pesquisa. Os resultados da revisão indicam que a visão computacional oferece benefícios relevantes, como automatização da inspeção, padronização diagnóstica e detecção precoce de processos corrosivos, inclusive em microestruturas captadas por microscopia eletrônica de varredura. Entretanto, também se evidenciaram desafios significativos, entre eles a necessidade de datasets extensos e diversificados, o alto custo computacional e a ausência de padrões consolidados para validação internacional.
Selective Collection: App Prototype for Circular Solid Waste Management in the Amazon
This paper presents a prototype application designed to address the inefficiency of solid waste management in Amazonian cities, specifically highlighting the city of Marabá-PA, as a case study for this work. Here, an estimated 97% of urban solid waste is sent directly to landfills. The core problem lies in a lack of effective coordination between three critical participants in the recycling chain: producers (waste generators), waste pickers (cooperative or independent collectors), and scrap dealers (recycling plants or resale businesses for recyclable materials). This disconnect hinders recycling efforts and perpetuates an unsustainable waste management model. As a solution, this work introduces a platform that connects these three stakeholders, thereby structuring a circular economy ecosystem. The proposed architecture employs a multi-tier client-server model and integrates external services, including geolocation APIs (Google Maps) and notification systems. Developed as part of a university extension project, the prototype demonstrates scalability potential in the Amazon region and surrounding areas, with the prospect of providing socio-environmental benefits (such as reduced accidents and increased recycling rates) and economic gains (improved logistics and lower operational costs).
Redes Neutras Como Modelo Eficiente Para Expansão Dos Provedores de Internet
Este artigo tem como objetivo analisar o cenário dos provedores de internet brasileiros e os desafios enfrentados para expandir suas redes, destacando o uso das redes neutras de fibraóptica como solução. Os resultados demonstram que esse modelo pode ser uma solução eficiente para os problemas encontrados, além de proporcionar uma oportunidade para pesquisas sobre o uso de parcerias público-privadas como as já praticadas em países como Suécia e Austrália.
IA na Preservação da Língua Guarani: Um Estudo com Modelos Leves Inspirados no LLaMA em Comunidades Indígenas
O desenvolvimento da Inteligência Artificial está modificando a forma como as pessoas interagem com a tecnologia. Em todos os lugares, há uma enxurrada de modelos treinados e disponíveis para uso. Diante dos desafios enfrentados pelas comunidades indígenas, em especial a preservação da língua e das tradições culturais, surge a oportunidade de utilizar a IA, como o modelo LLaMA, especificamente modelos leves como Phi-2, Phi-3-mini e TinyLlama, com o objetivo de apoiar o ensino e a preservação da língua e cultura indígena. Este estudo explora o uso de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) no desenvolvimento de um assistente virtual bilíngue (Guarani–Português), dedicado à língua e às tradições Guarani, com o objetivo de apoiar o ensino de crianças e jovens, com foco nas aldeias Tekoha Añetete e Tekoha Itamarã, localizadas em Diamante do Oeste, Paraná.
Melhorando a Experiência do Usuário com Aplicação de Microinterações em um Portal Institucional
A crescente demanda por interfaces intuitivas em plataformas acadêmicas evidencia desafios de usabilidade no Portal Institucional de uma universidade pública brasileira, comprometendo a satisfação dos estudantes. Como solução, este trabalho propõe a aplicação de microinterações para aprimorar a experiência do usuário. Por meio de um protótipo interativo desenvolvido no Figma, serão implementadas interações de design que oferecem feedback imediato e transições suaves, visando uma navegação mais fluida. A eficácia da nova interface será avaliada com testes A/B, comparando-a à versão atual. O objetivo é criar uma plataforma mais eficiente e acessível, alinhada às expectativas da geração de estudantes que prioriza clareza e simplicidade em ferramentas digitais.
Salpa: Desenvolvimento de uma boia controlada remotamente para captura de microplásticos
Este projeto apresenta o desenvolvimento da 'Salpa', uma boia filtrante de baixo custo projetada para a remediação de microplásticos em corpos d'água. A solução integra um sistema de captura por meio de um fluido magneto reológico (MRF) com um sistema de controle de vazão eletrônico e monitoramento remoto, visando oferecer uma tecnologia acessível e eficaz para mitigar os impactos ambientais e de saúde associados a estes poluentes.
Análise Preliminar para o Desenvolvimento de um Jogo Educacional de Matemática
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um jogo digital educacional para o ensino das operações básicas da Matemática no Ensino Fundamental 1, visando combater a falta de engajamento dos alunos na disciplina. A metodologia partiu de um levantamento de requisitos com professores, cujas percepções orientaram o design do jogo, que foi estruturado com base no framework MDA (Mecânicas, Dinâmicas e Estéticas) e desenvolvido na Godot Engine. Os resultados preliminares indicam uma recepção unanimemente positiva dos educadores à proposta, que destacaram a necessidade de "desafios progressivos" e "instruções claras" como elementos cruciais. O protótipo inicial implementa uma narrativa lúdica e mecânicas de quebra-cabeça e batalhas que traduzem a prática da aritmética em ações com propósito. O projeto, ainda em andamento, demonstra o potencial da co-criação de ferramentas educacionais com profissionais da área para gerar recursos didáticos que sejam ao mesmo tempo pedagogicamente relevantes e motivadores para os estudantes.
Sistema Inteligente para Monitoramento de Conversão de Vendas no Varejo Físico com Visão Computacional, IoT e Integração a Plataforma PDV
Este projeto apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente para monitoramento da taxa de conversão de vendas no varejo físico. A solução emprega visão computacional, baseada nos modelos YOLOv6/v11n, para a contagem automática da entrada de clientes, integrando esses dados aos sistemas de Ponto de Venda (PDV) para correlacionar o fluxo com as transações de vendas. Para aumentar a precisão, é proposto um módulo de IoT com tecnologia RFID para identificar e filtrar entradas de não-clientes, como funcionários e acompanhantes. Este artigo detalha os resultados iniciais do projeto, abordando a validação dos modelos de visão computacional em ambientes simulados e o design arquitetônico do sistema de rastreamento IoT. O sistema completo visa fornecer insights estratégicos para o varejista, otimizando a tomada de decisão e a eficiência operacional.
Proposta de provisionamento de recursos para plataformas de cloud continuum baseado no framework Globus Compute
Este trabalho tem como objetivo investigar e implementar uma arquitetura híbrida de computação utilizando Kubernetes e a plataforma Globus Compute, visando otimizar a execução de funções distribuídas em ambientes de nuvem e borda (edge). A pesquisa aborda o desafio da integração entre sistemas de computação em nuvem e na borda, considerando as limitações de latência, escalabilidade e eficiência energética. A pesquisa pretende preencher a lacuna que existe da viabilização da utilização de plataformas FaaS, como o Globus Compute, em arquiteturas hierárquicas, para o Cloud Continuum.
An Analysis of Public Datasets for Hierarchical Classification
Hierarchical classification is a machine learning task that leverages inherent parent-child relationships between class labels and offers advantages in predictive performance and interpretability over traditional ”flat” classification. Despite its potential, its adoption in domains other than text, image and biology is limited, partly due to a perceived scarcity of suitable public datasets. This study performs an investigation into the availability of hierarchical datasets within the UCI Machine Learning Repository and OpenML.We employed a novel methodology using Large Language Models to automatically classify the metadata of over 1200 candidate datasets, followed by manual verification of promising candidates. Our findings reveal a shortage of public tabular datasets suitable for hierarchical classification. Out of the entire collection, only three potential datasets were identified. This work quantifies the data scarcity problem, highlighting it as a significant bottleneck that hinders research, development, and the broader application of hierarchical modeling techniques. To the best of our knowledge, this is the first large-scale quantitative study of hierarchical classification dataset availability in major public repositories.
Definição de um modelo de processo de engenharia de requisitos orientado a objetivos para apoiar pequenas e médias empresas do setor de desenvolvimento de software
Grande parte dos projetos de software falham ou não entregam todas as funções definidas em seu projeto original. Para ajudar pequenas e médias empresas desenvolvedoras de software este trabalho tem por finalidade propor uma abordagem que utilizará elementos da engenharia de requisitos orientada a objetivos (Goal Oriented Requirements Engineering ou GORE) como base (por exemplo a utilização de diagramas produzidos por técnicas como iStar, Non-Functional Requirements Framework (NFR-Framework), Keep All Objectives Satisfied (KAOS) e Goal-Based Requirements Analysis Method (GBRAM), entre outras. A abordagem proposta deve contemplar fases, atividades, entradas e saídas, papéis, artefatos, bem como diretrizes para elicitar, documentar, validar e gerenciar requisitos. Almeja-se, em particular, propor um modelo que permita elaborar uma estrutura mínima necessária de um documento de requisitos visando apoiar as próximas etapas (projeto, implementação e testes) no processo de desenvolvimento de software.
Code Smells e Qualidade de Código: Uma Abordagem Experimental com Desenvolvedores Humanos e Inteligências Artificiais
Este trabalho investiga a influência do conhecimento sobre code smells na qualidade do código em projetos orientados a objetos, comparando desenvolvedores humanos e modelos de linguagem de inteligência artificial. A pesquisa envolve uma revisão de literatura, para consolidar conceitos e um experimento empírico com quatro grupos (humanos e IAs, com e sem instruções sobre code smells). A etapa de execução do experimento com grupos de desenvolvedores humanos está em andamento, sem resultados consolidados até o momento. A qualidade do código será avaliada pela ocorrência de code smells, permitindo uma análise comparativa entre os perfis. Os resultados parciais destacam o impacto do conhecimento ou de diretrizes sobre code smells na produção de software e trazem implicações para o uso de IA e a adoção de práticas de codificação de qualidade.
Robótica Educacional no Aprimoramento de Habilidades Motoras e Sociais em Crianças com Altas Habilidades
Este artigo apresenta uma proposta de intervenção pedagógica baseada em robótica para crianças com altas habilidades e superdotação, um público que, apesar de sua capacidade cognitivaúnica, enfrenta desafios durante sua fase de desenvolvimento. O projeto consiste em um ambiente de aprendizagem onde os participantes constroem, programam e testam um robô móvel, que deve percorrer um circuito montado por eles. A construção do robô e do circuito estimula o desenvolvimento da coordenação motora fina, enquanto a construção do percurso incentiva a comunicação social entre os participantes. Os resultados esperados incluem o aprimoramento dessas habilidades, promovendo um ambiente de aprendizado inclusivo e adaptado às necessidades particulares desse grupo.
Wegetais: Plataforma Interativa e Gamificada voltada a Educação em Agricultura Orgânica
Este artigo apresenta o processo de desenvolvimento da plataforma web gamificada Wegetais, voltada para a promoção da agricultura orgânica, visando incentivar a adoção de técnicas de cultivo sem agrotóxicos, como compostagem e uso de extratos vegetais. A proposta surgiu diante da necessidade de oferecer atividades lúdicas e engajantes para iniciantes nas práticas e agricultores que desejam aprender de uma forma diferente do estilo tradicional de ensino. Para isso, foi adotada uma metodologia baseada em pesquisa exploratória, levantamento de requisitos e prototipação iterativa gamificada. A plataforma organiza conteúdos digitais e desafios interativos para estimular o aprendizado e a prática das técnicas orgânicas. Espera-se que, futuramente, a plataforma contribua de forma efetiva para a adoção de práticas agrícolas sustentáveis e para a conscientização socioambiental dos usuários.
Embedded System Prototype Driving Innovative Math Education
This article presents the proposal for the continuation of an interdisciplinary extension project that integrates mathematics education, technology, and social inclusion. The initiative originates from a board game aimed at teaching basic mathematical operations, already applied with elementary school students, and proposes its evolution into an interactive digital version. Through collaboration with the Embedded Systems program, a prototype is being developed that uses an interactive screen controlled by a microcontroller, capable of presenting mathematical challenges dynamically, with real-time visual and sound feedback. The project is based on the use of low-cost hardware and free software, reinforcing the connection between technology, education, and inclusion to create replicable pedagogical solutions with high social impact. The project is part of the context of active learning methodologies, exploring the potential of playfulness combined with open technology to promote greater engagement, autonomy, and inclusion in the educational process. In addition, it seeks to expand accessibility for students with disabilities, strengthening pedagogical practices aligned with the principles of inclusive education and the use of low-cost technologies with potential for replication in different school contexts. the results that motivated this next step refer exclusively to the application of the physical board game. That initial phase, which showed a significant increase in student engagement, was fundamental for validating the playful pedagogical approach and served as the foundation to justify and guide the development of the digital prototype, which constitutes the current phase of the project.
Selah: transformação do texto bíblico em aplicativo por meio da gamificação
A leitura da Bíblia tem se tornado cada vez mais infrequente no sociedade contemporânea, devido ao uso excessivo de mídias digitais, este projeto, portanto, tem como objetivo apresentar uma proposta de aplicação mobile que visa incentivar a leitura bíblica por meio da gamificação. Diante do impacto das tecnologias digitais e da diminuição do hábito de leitura, a pesquisa explora o uso de estratégias interativas para tornar a leitura das Escrituras mais acessível e atrativa. O desenvolvimento da proposta baseia-se em metodologias que envolvem design de interface e levantamento de necessidades de usuários.
Robótica Educacional além da Competição: Estratégias Didáticas com um Robô Sumô em Contextos de Aprendizagem Ativa
Este relato de experiência apresenta a utilização de um robô sumô previamente desenvolvido em laboratório como ferramenta pedagógica interdisciplinar no ensino médio e técnico. O estudo desloca o foco da competição para a aprendizagem ativa, explorando o potencial do robô em práticas de Física, Matemática, Programação e Design. Foram realizadas oficinas maker baseadas em metodologias ativas, nas quais estudantes aplicaram conceitos teóricos em situações reais de experimentação, como análise de forças, programação de estratégias e prototipagem de carenagens sustentáveis. Os resultados indicam que o uso do robô como recurso didático promoveu maior engajamento dos estudantes, desenvolvimento de competências socioemocionais e fortalecimento da cultura maker na instituição. Conclui-se que projetos competitivos podem ser ressignificados como recursos pedagógicos, ampliando sua relevância para além dos eventos acadêmicos.
Sistema Especialista com Redes Bayesianas para Apoio à Decisão na Aplicação de Fungicidas na Soja
A ferrugem asiática (Phakopsora pachyrhizi) é uma das principais doenças que comprometem a produtividade da soja no Brasil. Entre suas estratégias de manejo, a aplicação de fungicidas ao longo do ciclo é uma das medidas mais utilizadas no controle. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema especialista baseado em redes bayesianas para apoiar a tomada de decisão quanto à necessidade de aplicação de fungicidas. O modelo foi implementado em Python, utilizando a biblioteca PyMC para inferência probabilística, com interface interativa construída em Flask. Testes com amostras aleatórias e evidências fornecidas por usuários demonstraram que o sistema responde de forma coerente às variações nas entradas, ajustando a inferência final conforme as dependências entre variáveis. Os resultados evidenciam a viabilidade e a utilidade de sistemas baseados em redes bayesianas como ferramenta de apoio à decisão em cenários de incerteza na agricultura.
Desarrollo de una Plataforma Web para Gestion Inteligente de Depositos: Un Trabajo en Progreso
Este trabajo presenta el desarrollo en curso de una plataforma web para la gestion inteligente de depositos con capacidades basicas de fijacion dinamica de precios. El sistema, actualmente en fase de prototipo, integra Flask, MariaDB y un Bot de Telegram, desplegado mediante Docker en un VPS Debian y programado á traves de SSH. La plataforma calcula automaticamente la superficie de almacenamiento requerida y estima los costos segun los productos solicitados por el usuario. Aunque la version actual implementa un mecanismo de calculo de precios simplificado, el modelo propuesto esta diseñado para ser extensible, permitiendo en el futuro la incorporacion de variables adicionales como tasas de ocupacion y demanda estacional. Este artículo describe el progreso actual, los desáfıos tecnicos encontrados y la hoja de ruta para completar el desarrollo.
O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um dermatoscópio de baixo custo, voltado à atenção primária, utilizando tecnologias acessíveis como impressão 3D e Inteligência Artificial (IA). Considerando o alto custo dos dermatoscópios convencionais e a escassez de profissionais especializados em regiões periféricas, propôs-se uma alternativa viável para ampliar o acesso ao diagnóstico precoce de lesões cutâneas, especialmente o câncer de pele. O dispositivo foi modelado em software específico e impresso em filamento de PLA, apresentando um formato ergonômico e compatível com diversos modelos de smartphones. O sistemaóptico incorpora LEDs multi-espectrais (ultravioleta e branco) para análise detalhada das lesões. Além disso, foi desenvolvido um aplicativo que utiliza redes neurais convolucionais treinadas com um banco de dados dermatológico, permitindo a captura, análise e geração de relatórios preliminares de diagnóstico. Os testes indicaram boa acurácia na triagem de lesões comuns, com potencial de melhorias para casos mais complexos. O protótipo apresentou baixo custo, leveza, durabilidade e funcionalidade adequada, destacando-se como uma solução promissora para o rastreamento de neoplasias em áreas de baixa infraestrutura. O projeto contribui para a democratização do acesso à dermatoscopia, promove a integração entre saúde e tecnologia, e alinha-se às diretrizes da saúde pública para prevenção e detecção precoce do câncer de pele.
Robótica Educacional com LEGO® Mindstorms e Aprendizagem Baseada em Projetos na Rede Pública
Este artigo descreve uma intervenção em andamento de robótica educacional com estudantes do 1º segmento do ensino fundamental da rede pública, utilizando LEGO® Mindstorms como recurso de aprendizagem prática e interdisciplinar. Fundamentada na Aprendizagem Baseada em Projetos (ABP), em diálogo com princípios Maker e STEAM, a iniciativa visa inclusão digital, desenvolvimento de informática básica e estímulo ao pensamento computacional, criatividade e colaboração. Entre julho e dezembro, bolsistas de graduação, sob orientação docente, conduzem oficinas semanais de 2 horas, com inscrição aberta e módulos progressivos (letramento digital, computação desplugada e programação em blocos). A avaliação integra observações com rubricas, questionários pré/pós e feedbacks de responsáveis, compondo uma análise mista do percurso formativo. Como trabalho em andamento, o manuscrito apresenta o desenho metodológico, os instrumentos e evidências formativas iniciais de engajamento e colaboração, discutindo implicações para a adoção da robótica educacional em contextos públicos.
Culturama: Uma plataforma gamificada para a visibilidade da cultura brasileira
A cultura é um aspecto essencial da identidade de um povo e, no caso do Brasil, representa uma grande pluralidade de expressões. Porém, muitas manifestações culturais ainda são invisibilizadas ou marginalizadas. Considerando o potencial das tecnologias digitais e da gamificação, este projeto propõe o desenvolvimento de um website interativo e gamificado com o objetivo de promover a visibilidade da cultura brasileira. A metodologia baseia-se em pesquisa qualitativa e exploratória, com levantamento de requisitos e prototipagem de telas. A proposta é oferecer um espaço virtual com conteúdos educativos, desafios gamificados, calendário de eventos e relatos pessoais, incentivando o engajamento e a troca de experiências para ampliar o interesse, especialmente de jovens, pela cultura nacional, valorizando suas diversas expressões e fortalecendo a identidade cultural brasileira.
IFungi: Solução Econômica para Cultivo Indoor de Cogumelos
Este projeto desenvolve uma estufa automatizada de baixo custo para cultivo indoor de cogumelos (Agaricus bisporus). O sistema utiliza microcontrolador ESP32 com sensores DHT22, MQ-07, CCS811 e LDR para controlar temperatura, umidade, concentração de gases e luminosidade. Atuadores incluem módulos Peltier, umidificadores ultrassônicos, ventiladores e barras de LED. Um aplicativo React Native integrado ao Firebase permite monitoramento e ajuste remoto. A solução visa pequenos produtores e entusiastas, demonstrando um sistema compacto e acessível para cultivo eficiente em ambientes urbanos.
WebRural: Um site de apoio à gestão rural voltado a pequenos e médios agricultores
O avanço do agronegócio no Brasil e a crescente geração de dados tornam a gestão mais complexa, exigindo organização e planejamento por parte dos produtores rurais, o que dificulta ainda mais a administração para pequenos e médios agricultores, que muitas vezes não dispõem de ferramentas acessíveis para lidar com essa realidade. Diante disso, aliado a uma vivência pessoal no meio rural, surgiu a motivação para desenvolver o “WebRural”, uma plataforma web voltada a facilitar o controle das atividades agrícolas, oferecendo recursos que vão desde o registro de despesas e receitas até o cálculo do rendimento líquido de cada talhão e a geração de relatórios. Para tal, serão utilizadas tecnologias como HTML, CSS, JavaScript, Node.js e MySQL, além do Figma para a prototipação das telas, resultando em um sistema intuitivo, pensado para atender produtores com maiores dificuldades na gestão de suas propriedades.
EasyDrive: Aplicação web para facilitar o processo de obtenção da CNH
O EasyDrive será um website focado em apoiar pessoas no processo de obtenção da CNH (Carteira Nacional de Habilitação), também oferecerá informações e recursos necessários para quem está se preparando para iniciar o processo de habilitação, facilitando o acesso à autoescolas e centralizando informações que geralmente estão espalhadas. A proposta central é reunir em umúnico lugar, todas as informações e recursos necessários para quem está iniciando essa jornada, como a possibilidade de conhecer todas as autoescolas da sua região, permitindo que tenham informações como localização, categorias de habilitação oferecidas, preços, horários de atendimento e formas de contato. A plataforma também terá dicasúteis sobre como se preparar para as provas; Para complementar, haverá uma área de Perguntas Frequentes que esclarecerá dúvidas comuns sobre o processo de habilitação. Além disso, o site permitirá que os usuários compartilhem suas experiências e avaliem as autoescolas, criando uma rede de suporte e troca de informações. Por fim, o site contará com um tutorial explicando o processo completo de obtenção da CNH, desde o processo de abertura da CNH, até a entrega da carteira. Para a construção da aplicação, foi realizada uma pesquisa bibliográfica com apoio de artigos, livros e do Código de Trânsito Brasileiro, além da definição das tecnologias mais adequadas, como HTML, CSS, JavaScript, MySQL e Node.js, que possibilitará a implementação de um sistema robusto e interativo.
Commit Explorer: Uma Solução Open Source para Extração e Avaliação de Commits e Códigos
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação do Commit Explorer, uma ferramenta open source voltada à extração, análise e visualização de dados provenientes de repositórios GitHub, com foco no contexto educacional. A pesquisa é fundamentada na literatura sobre qualidade de software, análise estática de código e práticas de ensino apoiadas por sistemas de controle de versão. A coleta de dados para o desenvolvimento da aplicação envolveu entrevistas semiestruturadas com docentes de Engenharia de Software e a implementação de um protótipo funcional. A ferramenta integra uma configuração personalizada do PMD para avaliar a qualidade do código e disponibiliza dashboards interativos para visualização de métricas. Os resultados esperados incluem apoiar docentes no acompanhamento das práticas de programação dos estudantes, agilizar o processo avaliativo e promover a melhoria das habilidades de codificação por meio de feedback estruturado.
Jogos Interativos como Recurso Terapêutico para Incontinência Urinária em Mulheres: Uma Revisão Integrativa da Literatura
Esta revisão integrativa teve como objetivo avaliar a eficácia da gametherapy (GT) em comparação à fisioterapia convencional no tratamento da incontinência urinária (IU) em mulheres. A busca bibliográfica foi realizada nas bases CAPES, SciELO, PubMed, IEEE, Scopus e ScienceDirect, contemplando publicações dosúltimos cinco anos. Dos estudos inicialmente identificados, oito ensaios clínicos atenderam aos critérios de inclusão e compuseram a amostra final. De forma geral, os achados demonstram que a GT apresenta eficácia equivalente à fisioterapia tradicional na melhora da força dos músculos do assoalho pélvico e na redução da perda urinária. Além disso, destaca-se como diferencial a maior motivação e adesão das pacientes às intervenções. Conclui-se que a GT configura uma alternativa terapêutica viável e eficaz para o manejo conservador da IU feminina.
Identificación de Fraudes en Transacciones Electrónicas mediante Aprendizaje Automático Explicable
La identificación de fraudes en sistemas de pago electrónico, sigue representando un reto significativo para el progreso antifraude de los sistemas de pago electrónico. En este trabajo se propone un modelo predictivo basado en XGBoost en combinación con técnicas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI), como SHAP, que ofrece claridad y gran exactitud en la detección de transacciones fraudulentas. Se empleó un conjunto de datos públicos, y todas las etapas se llevaron a cabo con herramientas de código abierto (Python, scikit-learn, XGBoost, SHAP, Google Colab) garantizando así su reproducibilidad y auditoría de los experimentos.
Usabilidade e Comunicabilidade no Site do IFPR Paranavaí: Integração de Heurísticas de Nielsen e MAC
Neste short paper é apresentada uma avaliação preliminar de um portal acadêmico combinando a inspeção pelas Heurísticas de Nielsen e o Método de Avaliação de Comunicabilidade (MAC). Com base exclusivamente em inspeção especializada (sem sessões com usuários até o momento), são evidenciadas falhas estruturais de usabilidade — feedback insuficiente do sistema, inconsistências de navegação e dependência de memorização em tarefas recorrentes — e antecipadas prováveis rupturas comunicacionais (“Cadê?”, “E agora?”, “O que é isto?”). Sustenta-se a complementaridade entre os métodos: as heurísticas oferecem um panorama técnico de problemas estruturais, enquanto o MAC tende a revelar dificuldades interpretativas que emergem na interação real. Por fim, descrevem-se ações de redesign de baixo custo e alto impacto e o próximo passo do estudo: executar sessões MAC com estudantes para validar e refinar os achados.
Software para intervenção em pessoas com transtorno do Espectro Autista (TEA)
A gestão de intervenções para pessoas com Transtorno do Espectro Autista (TEA) em centros especializados, como a APAE (Associação de Pais e Amigos dos Excepcionais) no município localizado na região noroeste do Paraná, é fundamental para o desenvolvimento de habilidades e autonomia. Contudo, a dependência de processos manuais para registro e análise do Programa de Aprendizagem e Desenvolvimento (PAD) gera inefici ência, atrasa a tomada de decisão clínica e limita a otimização terapêutica. Para transformar essa realidade e ter eficácia no atendimento, apresenta-se um software de gestão de registros e fluxo de trabalho. Esta ferramenta digital substitui integralmente as fichas impressas, automatizando a aplicação do protocolo PRO-SELF, o cadastro de alunos e atendentes, e a geração de relatórios detalhados. Ao consolidar dados e sugerir intervenções personalizadas, o software não apenas agiliza o processo avaliativo, mas também empodera profissionais, aumentando a produtividade dos mesmos, garantindo intervenções mais ágeis, personalizadas e baseadas em evidências, e reforçando o valor da tecnologia como aliada na promoção do desenvolvimento integral de pessoas com TEA.
Plataforma de Gestão e Divulgação de Projetos de Extensão do CodeLab IFPR: Uma Implementação de Codigo Aberto
Este artigo descreve o desenvolvimento e os resultados preliminares de uma plataforma web de código aberto desenvolvida pelo CodeLab-IFPR para a gestão de projetos de ensino, extensão e inovação. A plataforma, cujo código-fonte está disponível publicamente no GitHub e e altamente parametrizavel, visa facilitar a organização, o acompanhamento e a disseminação de projetos acadêmicos, promovendo a colaboração e o compartilhamento de conhecimento dentro da comunidade acadêmica e além. Detalhamos a motivação para o projeto, sua metodologia de desenvolvimento colaborativa, a arquitetura do sistema e seu estágio atual de implantação. A plataforma demonstra como tecnologias abertas podem ser empregadas para promover acesso equitativo a ferramentas de gestão de projetos e fortalecer a relação entre grupos acadêmicos e a comunidade. O CodeLab-IFPR se dispõe a fornecer e configurar este serviço para outros grupos interessados.
Tecnologias mediadas por Inteligência Artificial e seus possíveis impactos na democracia
Este trabalho propõe uma metodologia para analisar o impacto da Inteligência Artificial (IA) na democracia brasileira, com ênfase no papel da desinformação em processos eleitorais recentes. A pesquisa pretende articular análise documental e estudos de caso, destacando riscos associados à opacidade algorítmica e à influência corporativa no discurso político. Como resultado, espera-se oferecer subsídios para a formulação de estratégias de políticas públicas para mitigar ameaças e fortalecer as instituições democráticas.
Uma Abordagem Arquitetural para Implementação de Gêmeos Digitais Urbanos em Plataforma de Living Labs com Tecnologias Abertas
Living Labs são ambientes de inovação que podem promover a co-criação de soluções para cidades inteligentes por meio de experimentação colaborativa. Plataformas digitais desses espaços devem garantir escalabilidade, segurança e interoperabilidade, mas enfrentam desafios de governança e gestão de dados promovendo desafios multidisciplinares em Engenharia de Software. Nesta linha, estamos propondo uma abordagem arquitetural que consiste na integração de um gêmeo digital urbano (UDT) a uma Plataforma de Laboratório Vivo, ou Living Labs Platform (LLP), objetivando ampliar as questões de observabilidade do contexto de um campus universitário com características similares a uma cidade em menor escala e discutir os resultados considerando os requisitos não funcionais que devem ser atendidos na generalização dos produtos e serviços testados nessa plataforma. Enfatizou-se a atenção aos requisitos não funcionais e o uso de ferramentas abertas para garantir governança, interoperabilidade e inovação colaborativa. De modo complementar, este estudo levanta alguns desafios do projeto ainda não investigados.
Sistema Web para Gerenciamento de Análises da Qualidade da Água em Poços e Nascentes
O presente trabalho apresenta um sistema projetado para o HidroCascavel, um projeto voltado à gestão de dados de análises de água de fontes hídricas alternativas, como poços, nascentes e reservatórios domésticos, em propriedades rurais e urbanas de Cascavel, Paraná. Atualmente, essas informações são registradas em planilhas, o que torna o processo de coleta e organização lento e suscetível a erros. O sistema proposto busca otimizar essas etapas, permitindo o cadastro de poços e nascentes, o agendamento de visitas, o armazenamento de análises e a geração automática de relatórios e orientações baseadas em normas ambientais. Além disso, oferece diferentes níveis de acesso conforme o perfil do usuário. O desenvolvimento utiliza as tecnologias React Native, Node.js e Firebase, visando maior eficiência e acessibilidade no acompanhamento da qualidade da água destinada ao consumo e à irrigação.
Sustainable Digital Signage with Free Software: An Applied Study with Raspberry Pi in Smart Campuses
This paper presents Next Signage, a sustainable digital signage system designed for academic environments, utilizing open-source software, Raspberry Pi microcomputers, and repurposed hardware. The project aims to reduce electronic waste and operational costs while enhancing communication within the IFC Campus Concórdia. We adopted a Model-View-Controller (MVC) architecture to create a scalable and low-resource system. The server-side, developed in PHP, manages content playlists, while the Python-based client, running on a Raspberry Pi, handles media playback. Performance analysis of existing open-source solutions like piSignage and Chromium Kiosk revealed gaps in efficiency and user interface design, justifying the need for a custom solution. Our system demonstrates that a combination of refurbished screens and low-power computing can create an effective and environmentally responsible communication platform, contributing to the goals of a modern smart campus.
Plataforma de Gestão e Divulgação da Produção Acadêmica do Instituto Federal do Paraná - Campus Paranavaí: O Projeto DivulgaIF
Este short paper apresenta o projeto DivulgaIF, uma plataforma web desenvolvida para a organização, gestão e divulgação da produção acadêmica do Instituto Federal do Paraná – Campus Paranavaí. A plataforma, que e open-source, abrange diversas formas de produção acadÊmica, incluindo trabalhos científicos tradicionais, softwares, processos inovadores, relatórios técnicos, prototipos, atividades de extensão, projetos de conclusão de curso, entre outros. Detalhamos o escopo proposto, a metodologia de desenvolvimento ágil empregada e a robusta pilha tecnologica utilizada, que inclui React.js, Spring Boot, PostgreSQL, Amazon S3 e Cloudflare. O DivulgaIF visa otimizar os fluxos de trabalho de projetos acadêmicos para estudantes, docentes e visitantes externos, promovendo uma biblioteca digital centralizada para maior visibilidade e acessibilidade do conhecimento institucional.
Extensión IoT aplicada a un juego 2D en Godot Engine: Dino Runner
Este trabajo presenta el desarrollo de un videojuego 2D inspirado en el T-Rex Runner de Google, creado en el motor Godot Engine, con la integracion de conceptos de Internet de las Cosas (IoT). El proyecto busca combinar el entretenimiento con la experimentacion tecnologica, conectando el juego con una aplicacion web desarrollada en Flask que gestiona los puntajes de los jugadores mediante una API y una base de datos MariaDB. Se describen las principales mecanicas del juego, el uso de assets gratuitos de la comunidad, las extensiones IoT y los resultados preliminares obtenidos. Asimismo, el despliegue del sistema se realiza dentro de contenedores Docker, lo que permite mayor portabilidad y escalabilidad en la infraestructura.
Um Sistema de Realidade Virtual associado às Técnicas de Restauração da Atenção
O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de Realidade Virtual com foco na exploração de experiências imersivas voltadas ao relaxamento e bem-estar de usuários expostos a condições de tensão prolongada. A proposta foi concebida de forma experimental, integrando elementos como ambientação contemplativa e possibilidades futuras de técnicas de respiração, meditação guiada e relaxamento muscular progressivo em ambientes digitais. A aplicação é descrita em caráter exploratório, considerando contextos de interesse como o de pacientes em hemodiálise, indivíduos com dores crônicas ou estudantes sob alta pressão acadêmica, sem configurar intervenção psicológica ou terapêutica. Embora a versão atual não incorpore inteligência artificial ativa, a arquitetura do sistema foi planejada para permitir, futuramente, a integração com recursos adaptativos capazes de personalizar a experiência conforme respostas do usuário. Ressalta-se que o sistema encontra-se em fase de protótipo e ainda não possui integração com dispositivos de realidade virtual de mercado, sendo atualmente testado apenas em ambiente computacional.
Desenvolvimento de uma Aplicação Mobile para Coleta de Micro Fatores para Micro-Habitats (EcoLox)
O trabalho apresenta o desenvolvimento do EcoLox, um software como serviço (SaaS) projetado para apoiar pesquisadores na coleta e análise de micro fatores ambientais associados à presença de aranhas do gênero Loxosceles, responsáveis por milhares de acidentes anuais no Brasil. O sistema tem como objetivo otimizar o processo de coleta e análise de dados relacionados a essas aranhas, utilizando tecnologias modernas para oferecer uma ferramenta prática, segura e eficiente. O desenvolvimento envolveu o uso de React para a interface do usuário, Firebase para autenticação e armazenamento em nuvem e um banco de dados NoSQL para garantir flexibilidade na gestão da informação. O sistema permite o registro de diversos dados ambientais—como temperatura, umidade, luminosidade e vegetação—além de dados geográficos e temporais. É desejável também a análise dos dados por inteligência artificial para identificar padrões que influenciam a presença das aranhas. Espera-se reduzir o esforço manual dos pesquisadores, aumentar a precisão dos dados coletados e fornecer novos insights sobre os habitats desses aracnídeos, com potencial de adaptação para estudos mais amplos de biodiversidade e monitoramento ambiental.
Pedro Henrique Henrique de Lima Silveira
Comparative Study of Open Source Network Security Tools: Nmap and New Candidates in Network Scanning
This article analyzes the benefits and limitations of using alternative tools to Nmap in network scanning and vulnerability detection activities. While Nmap is widely recognized for its depth of analysis, versatility, and scripting support, tools like Masscan, ZMap, RustScan, Angry IP Scanner, and OpenVAS offer specific advantages such as increased speed, simplicity, or a focus on automated tasks. However, these alternatives may sacrifice accuracy, detail, or flexibility. The choice between them depends on the necessary balance between speed, depth, and context of the application. In conclusion, using multiple tools together works best. Fast tools like Masscan and ZMap are good for the first scan. Nmap or RustScan can then give more details. And OpenVAS should be used for in-depth security checks.
Criação de Chaves Criptográficas Usando Entropia de Pixels de Imagens
A segurança digital depende fortemente da robustez das chaves criptográficas. Métodos tradicionais de geração de chaves, baseados em algoritmos pseudoaleatórios, podem apresentar vulnerabilidades devido a padrões previsíveis ou baixa entropia. Este trabalho busca analisar a viabilidade de utilizar variações de pixels em imagens digitais como fonte de entropia para geração de chaves criptográficas. Planeja-se desenvolver um protótipo em Python capaz de capturar quadros de vídeo, processar os valores dos pixels em sequências hexadecimais e aplicar funções criptográficas. As análises preliminares indicam que a aleatoriedade visual oferece alta entropia e resistência a ataques de força bruta, sugerindo uma solução acessível para segurança digital.
Desenvolvimento de Aplicativo Mobile para Reconhecimento de Espécies Florestais por Meio das Folhas
A identificação de espécies florestais é um passo fundamental para a conservação da biodiversidade, mas métodos tradicionais são inacessíveis e ferramentas digitais existentes carecem de foco em floras regionais. Este artigo descreve o desenvolvimento de um aplicativo móvel para o reconhecimento de espécies florestais nativas da região Oeste do Paraná, visando preencher essa lacuna. A ferramenta foi construída utilizando o framework Flutter e a linguagem Dart, integrando um modelo de inteligência artificial YOLO para realizar a identificação a partir de imagens de folhas capturadas ou selecionadas pelo usuário. Um banco de dados local foi implementado com SQLite para armazenar o histórico de detecções de forma privada e offline. Como resultado, obteve-se uma aplicação funcional e de interface simples, capaz de identificar 26 espécies distintas em menos de um segundo, exibindo os resultados com caixas delimitadoras e percentuais de confiança. O projeto valida a arquitetura como uma solução prática e acessível para a identificação botânica, servindo como uma base para futuras expansões e promovendo o engajamento cidadão com a flora local.
Arquitetura Automatizada de Data Warehouse para Acesso ao Conhecimento Tecnológico em Bases de Patentes
Este artigo apresenta uma arquitetura automatizada de Data Warehouse voltada à análise de patentes técnicas da USPTO, estruturadas em arquivos XML. A proposta inclui um processo completo de ETL com enriquecimento semântico e modelagem multidimensional, permitindo consultas OLAP e integração com algoritmos de Inteligência Artificial. Mesmo com uma amostra reduzida de dados, foram realizadas análises de termos técnicos e previsões com redes neurais, evidenciando o potencial do modelo em apoiar a gestão do conhecimento tecnológico. Os resultados demonstram a aplicabilidade da solução para inteligência competitiva e identificação de tendências emergentes em ambientes de inovação.
Prova de conceito para reconhecimento de peixes em piscicultura utilizando YOLO
Este artigo apresenta uma prova de conceito do uso de visão computacional para detecção de peixes em piscicultura. Um conjunto reduzido de vídeos de lambaris foi convertido em frames e rotulado manualmente no Label Studio. Um detector YOLO11 foi treinado em computador pessoal e obteve métricas promissoras (precisão 0,86; recall 0,82; mAP@50 0,81). Apesar de falsos positivos na aplicação inicial em vídeo, melhorias na camada de software—tracking com ByteTrack, limiares dinâmicos, ROI poligonal e filtros geométricos—tornaram as detecções mais estáveis e confiáveis. Os resultados evidenciam viabilidade e sugerem caminhos para expansão.
Estudo comparativo de web scraping tradicional e integrado com inteligências artificiais
A integração de técnicas de Inteligência Artificial (AI) ao web scraping tem transformado a forma como dados são coletados e analisados na web. Enquanto métodos tradicionais enfrentam limitações frente a barreiras como CAPTCHA, conteúdos dinâmicos e mudanças estruturais em sites, abordagens assistidas por AI permitem maior robustez, adaptabilidade e precisão. Modelos de linguagem de larga escala (LLM), machine learning, natural language processing (NLP) e visão computacional possibilitam desde a interpretação de textos não estruturados até a análise multimodal e previsão de alterações em páginas. Tais avanços ampliam o potencial do scraping em áreas como pesquisa, negócios e monitoramento em tempo real, embora levantem questões éticas e legais relacionadas à privacidade, vieses culturais e uso responsável das informações. Este estudo analisa comparativamente o scraping tradicional e o assistido por AI, destacando benefícios, desafios e implicações sociais.
Educação Digital como Ferramenta de Equidade: Um Projeto de Extensão para Colaboradores em Situação de Vulnerabilidade
A desigualdade social no Brasil ainda representa um obstáculo significativo para o acesso à tecnologia e às oportunidades de desenvolvimento, especialmente entre profissionais que atuam em setores operacionais. Grande parte da população permanece excluída digitalmente por falta de conhecimento ou por limitações econômicas. Este trabalho apresenta um projeto de capacitação digital voltado a colaboradores em situação de vulnerabilidade social, com foco em habilidades básicas de informática, segurança digital e uso de plataformas online. O curso, baseado em aulas práticas e avaliação contínua, foi bem recebido pela instituição e seus participantes, demonstrando alto potencial para promover inclusão digital, autonomia e valorização profissional.O projeto encontra-se atualmente em fase de implementação, com resultados preliminares obtidos a partir do levantamento de interesse e do planejamento pedagógico. Os resultados preliminares evidenciam a educação digital como ferramenta estratégica para a redução de desigualdades e para a construção da cidadania em uma sociedade cada vez mais tecnológica.
Corrida Tecnologica pela Inteligencia Artificial: Uma Análise Automatizada do Desenvolvimento Desigual e da Concentração de Conhecimento Científico
A corrida tecnológica pela Inteligência artificial muda a ordem geopolítica global, e deixa em evidência padrões históricos de desenvolvimento desigual e o acúmulo de poder. Este trabalho investiga a geopolítica do conhecimento científico como o veículo destas desigualdades, partindo da hipótese de que o recente cenário se refere a uma dinâmica de centro-periferia. O objetivo é mapear os polos de produção intelectual que fundamentam a Inteligência Artificial moderna, para gerar uma base quantitativa para a discussão sobre soberania digital. Para isso, colocou-se em uso o seguinte metodo: o desenvolvimento e a manipulação de um agente de Inteligência Artificial para a condução de uma análise bibliográfica sistemática de artigos, como ‘Attention Is All You Need’ e ‘ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks’. Os resultados revelaram uma grande concentração de conhecimento na América do Norte (EUA e Canada), que responde por 82,68% do total de referências analisadas. A análise destacou também a relevante subida da China, apesar de não serem tão citados como os da América do Norte, percebemos a relevância de seu polo quando muitos de seus autores são chineses. A porcentagem também evidencia a posição marginal do Sul Global, o que inclui o Brasil. Conclui-se que a origem das citações é um reflexo direto da geopolítica do poder na era digital, o que fornece uma base experimental para o debate proposto sobre a urgência de políticas estratégicas para inserir os países menos favorecidos no cenário internacional da Inteligência Artificial e seus conhecimentos.
Do Dado Bruto ao Insight: Automatizando o Fluxo de Análise de Dados de Fluorescência de Raios X
A análise de materiais por Fluorescência de Raios X por Dispersão de Energia (ED-XRF) é uma técnica rápida e eficaz, mas seu potencial é frequentemente limitado pela exportação de dados em formatos textuais não estruturados. A análise de dados é retardada por um gargalo operacional crítico: a extração e formatação manual dos dados, um processo demorado e com alta propensão a erros. Este trabalho (work in progress) apresenta o desenvolvimento de um software de código aberto, concebido em Python, para automatizar completamente este fluxo, focando especificamente em arquivos gerados pelo espectrômetro EDX-7000 da Shimadzu. A metodologia emprega bibliotecas como Pandas e NumPy para o parsing e estruturação de dados, e PyQt5 com Matplotlib para a criação de uma interface gráfica interativa. Como resultados preliminares, o protótipo funcional já é capaz de carregar arquivos brutos, processar as informações de forma autom ática e exibir os resultados de composição elementar em uma tabela organizada, além de plotar o espectro XRF diretamente na interface. A validação inicial confirma que a ferramenta otimiza o tempo de análise, reduzindo significativamente o risco de erros de transcrição manual. Os próximos passos incluem a expansão da compatibilidade para outros modelos de equipamentos e a implementação de ferramentas analíticas avançadas.
Aplicativo para o Aprendizado Facilitado de Libras – Signare
Este artigo apresenta um protótipo do aplicativo Signare, voltado para o ensino facilitado da Língua Brasileira de Sinais (Libras), reconhecida como meio legal de comunicação e expressão da comunidade surda pela Lei nº 10.436/2002. O sistema será desenvolvido com o framework React Native e utilizará o banco de dados Firebase. Para a prototipação do aplicativo, foi utilizada a tecnologia do Figma, um sistema de prototipação interativa, juntamente com conceitos de engenharia de software, especialmente na definição de requisitos, casos de uso e diagrama de atividade, que contribuíram para o desenvolvimento dos principais objetivos do sistema. De forma geral, o aplicativo móvel educacional Signare propõe um ensino acessível e dinâmico, utilizando elementos de gamificação para promover a interação com o aluno, com incentivos que estimulam a continuidade dos estudos, além de metas e indicadores de progresso que motivam o aprendizado contínuo da Libras.
Desenvolvimento de Software para Contorno de Bordas e Encaixe Inteligente de Couro de Peixe
Diante dos atuais desafios ambientais, como o descarte de resíduos tóxicos e desperdícios de matéria-prima, cresce a busca por soluções sustentáveis que possam mitigar esses problemas. O presente trabalho surge para auxiliar um projeto em ascensão que visa à confecção de peças ecológicas utilizando peles de peixe como matéria-prima. O objetivo é desenvolver um software capaz de otimizar o aproveitamento dessas peles. A aplicação utilizará recursos como a remoção automática de fundo e fusão de imagens, além de contar com funcionalidades complementares, como exclusão de imagens usadas. Com a implementação do software, atualmente em desenvolvimento, deseja-se colaborar com iniciativas sustentáveis voltadas à transformação de peles de peixe em peças de roupas e acessórios ecológicos, unindo tecnologia à busca por um futuro mais consciente.
Sistema Digital Para Crianças Apontarem Problemas Ambientais Locais Com Foco na Sensibilização
Este trabalho apresenta o desenvolvimento da plataforma digital NaturezaKids, voltada à educação ambiental e a participação cidadã infantil em uma localidade municipal paranaense. O sistema integra tecnologias digitais ao processo educativo, permitindo que crianças identifiquem problemas ambientais locais e informe-os ao poder público. É caracterizado como uma pesquisa aplicada, visando desenvolver uma plataforma digital voltada à educação ambiental infantil e a cidadania. Possui uma abordagem qualitativa, com caráter exploratório e desenvolvimentista, pois envolve a criação de um sistema digital interessante, embasado em práticas educacionais sustentáveis com suporte da tecnologia. A pesquisa resultou em um sistema com conteúdos educativos e que permite que as crianças identifiquem problemas ambientais e os relatem ao poder público local. Conclui-se que a articulação entre tecnologia, educação e cidadania desde a infância pode ser um caminho eficaz para fortalecer a participação social e cidadã e a sustentabilidade da cidade.
Explorando a Elasticidade em Containers Docker
Embora existam soluções de elasticidade para máquinas virtuais, sua aplicação em ambientes baseados em contêineres ainda é um desafio. Este projeto propõe estudar e implementar técnicas de alocação automática de recursos em contêineres Docker, avaliando o impacto no desempenho e no comportamento das aplicações conteinerizadas.
DANDARA.IA: Proposta de Chatbot Educacional com Fine-Tuning Culturalmente Responsivo para Educação Quilombola
Este artigo apresenta a DANDARA.IA, chatbot de IA generativa em desenvolvimento para professores de escolas quilombolas no Brasil. Nomeado em homenagem a Dandara dos Palmares, o sistema visa apoiar educadores na criação de conteúdo educacional culturalmente contextualizado através de finetuning de LLM. Descrevemos a arquitetura técnica (backend Python, frontend ReactJS, fine-tuning GPT-4o), a metodologia proposta de curadoria de corpus sobre história afro-brasileira e pedagogia quilombola, e o protocolo de validação planejado. Como trabalho em andamento, discutimos criticamente desafios técnicos incluindo: diversidade e viés do corpus, otimização de fine-tuning para contextos educacionais, funcionalidade offline para regiões com conectividade limitada, e alinhamento com as Diretrizes Curriculares Nacionais para Educação Quilombola (Resolução CNE/CEB 8/2012).
VBE Hub: Arquitetura de um Hub de Integração de Sinais de Alerta para Vigilância em Saúde Pública
A vigilância em saúde pública enfrenta o desafio da fragmentação de fontes de informação, o que pode atrasar a detecção de ameaças e a resposta a surtos. Este trabalho propõe o VBE Hub, um sistema de informação concebido para atuar como um hub de integração, centralizando sinais de alerta em uma plataformaúnica. O diferencial da solução é a capacidade de unificar dados de natureza heterogênea, integrando não apenas relatos informais de mídias, mas também sinais de outros sistemas de vigilância, incluindo os de Vigilância de Base Comunitária (VBC). A solução envolve uma arquitetura de serviços desacoplados, onde um componente em Python realiza a coleta e o préprocessamento, enviando os sinais qualificados para uma API central em Java que gerencia a lógica de negócio. Como principais resultados preliminares, têm-se a arquitetura do sistema definida e o protótipo funcional, que visam otimizar o fluxo de trabalho das equipes de vigilância. Espera-se que esta abordagem contribua para a redução do tempo de resposta a eventos de saúde e para o fortalecimento da capacidade de proteção da saúde da população.
Soluções inovadoras para práticas turísticas sustentáveis com educação ambiental e incidentes com tubarões
Em um cenário de desequilíbrio ambiental, o número de incidentes envolvendo humanos e tubarões em praias brasileiras, com destaque para o Estado de Pernambuco, registra uma marca de 67 casos em um intervalo de 20 anos e, portanto, tem despertado atenção nacional e internacional desde o início dos anos 1990. Embora estatisticamente raros, esses ataques causam impactos sociais, ambientais e econômicos significativos, especialmente nas áreas turísticas. Em observância a esses acontecimentos, este artigo propõe alternativas tecnológicas com o intuito de promover à sociedade pernambucana a conscientização sobre segurança aquática, a valorização da preservação ambiental e, por consequência, auxiliar de forma expressiva na redução dos incidentes entre humanos e tubarões nas praias de Pernambuco.