Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Este documento traz a Apresentação e a Organização dos Anais Estendidos do SBBD 2026.
Ferramentas para Geração de APIs REST a partir de Bancos de Dados PostgreSQL: uma avaliação comparativa
Este artigo apresenta uma análise comparativa de ferramentas open source para geração automática de APIs REST a partir do PostgreSQL. Elas foram avaliadas em termos de expressividade de consultas e desempenho sob dois perfis de carga de trabalho. Os resultados mostram diferenças entre as ferramentas, fornecendo subsídios aos usuários na escolha de soluções adequadas para cenários de ingestão e manipulação de dados.
Extração de Dados Não Estruturados de Promoções de Arquivamento de Inquéritos via Arquiteturas Multiagentes e LLMs
Este estudo tem como objetivo principal a estruturação de dados textuais de inquéritos policiais do MPSP por meio de LLMs e arquiteturas multiagentes. Para tanto, avaliaram-se diferentes modelos e graus de modularização de prompts, verificando seu impacto na precisão e no consumo de recursos. Os resultados indicam que modelos mais robustos asseguram maior precisão, ao passo que a alta modularização facilita a adesão ao esquema de saída desejado. Por outro lado, tal fragmentação resulta em maior consumo de tokens e reduz a eficácia em textos menos extensos, limitando a viabilidade financeira da solução em larga escala.
A poesia sonora de Raul Seixas: uma análise multimodal de características sonoras e líricas
Este trabalho analisou a discografia de Raul Seixas por abordagem emocional multimodal, combinando características sonoras da Spotify Web API com PLN aplicado a letras em português (169 faixas, 15 álbuns, 17.839 tokens). Correlação de Pearson, PCA e K-means (k = 3) identificaram padrões de valência e energia; TF-IDF e léxico NRC sustentaram a análise de sentimentos. Os resultados revelaram perfis emocionais distintos, predominância do termo amor e maior complexidade lexical em composições com Paulo Coelho. O estudo expôs limitações de abordagens léxicas ante linguagem poética e figurativa, destacando desafios para modelos de sentimentos em português em contextos artisticamente complexos.
Integrating Large Language Models and Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Image Classification
While the growing availability of image data has driven significant advances, labeling datasets remains costly and time-consuming. Therefore, semi-supervised approaches such as Graph Convolutional Networks (GCNs), which learn from both labeled and unlabeled data, have emerged as a promising solution. One of the primary challenges in applying GCNs to image classification is graph construction, since, unlike in citation networks or similar domains, images typically do not come with a predefined structural representation. For visual data, most studies construct graphs based on the similarity between feature vectors from pretrained deep learning backbones, typically by employing kNN or reciprocal kNN algorithms. Although Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capability in capturing high-level semantics, their integration with GCNs for image classification remains underexplored. Aiming to fill this gap, our approach uses a Vision Language Model (VLM) to generate textual image descriptions, which are then processed by an LLM to estimate semantic similarity scores between connected images. These scores guide the pruning of edges in kNN and reciprocal kNN graphs, filtering out semantically irrelevant neighbors. Experimental results reveal that leveraging LLMs for graph refinement can improve classification accuracy, particularly for kNN graphs and some backbones. The source code is publicly available at gcnllm.lucasvalem.com.
Classificação de discursos sobre pessoas Trans no YouTube com Geração Aumentada por Recuperação
Discurso de ódio contra pessoas trans ataca identidades de gênero marginalizadas e pode se propagar rapidamente em ambientes digitais. Apesar dos avanços em modelos de linguagem, detectar discursos transfóbicos em português ainda envolve escassez de dados anotados e ambiguidade discursiva. Este trabalho classifica comentários sobre pessoas trans, coletados de vídeos jornalísticos do YouTube, em três categorias: intolerante, apoio e neutro. Avaliamos abordagens zero-shot, few-shot e com geração aumentada por recuperação (RAG), usando um modelo generativo local e documentos do domínio. Como referência supervisionada, realizamos fine-tuning do BERTimbau e comparamos os resultados por macro-F1 e F1 por classe. A melhor abordagem foi o modelo generativo com RAG baseado em documentos externos.
A Coreset Selection Framework with Ensemble Aggregation for Image Classification
The rapid growth of image data has produced large-scale datasets, raising concerns about the time and memory costs of model training. Selecting representative training subsets, however, remains challenging: individual sample contributions are unclear, and model behavior varies across datasets and runs. We address these challenges with a framework that combines coreset selection with an ensemble aggregation over multiple runs. For coreset selection, we propose SCOre-Stratified Selection (SCOSS), which partitions the training data into intervals based on a chosen score and samples from each interval. The ensemble combines predictions from multiple runs, each performed on an independently sampled training subset. As baselines, we use moderate and random selection, each in original and class-balanced versions. We assess the framework with Simple Graph Convolution (SGC) and Support Vector Machine (SVM) classifiers under different sampling ratios. Experiments show that SCOSS is competitive with baselines, often the best choice for SGC, and enables favorable trade-offs between accuracy and efficiency. On the fine-grained dataset, SGC with SCOSS outperforms SVMs when using fewer labeled samples. The code and supplementary materials are publicly available at scoss.lucasvalem.com.
Identifying key fall risk factors in older adults within a multifactorial intervention using feature selection methods
Approximately 27% of older adults experience fall-related injuries each year. To reduce falls, multifactorial interventions assess individual risk factors and develop targeted care plans. While these interventions may reduce falls, their success depends on the accurate identification of risk factors and the implementation of appropriate plans. In this paper, we applied feature selection methods to identify relevant variables for predicting falls in three distinct moments of an intervention, achieving precisions of 0.6, 0.6 and 0.57 and recalls 0.71 0.75 and 1.0. Relevant factors found include mobility, anxiety and depression, fear of falling, home hazards, physical activity, and income. We expect these results to assist domain experts by enabling data-driven decision-making.
Sistema de Perguntas e Respostas (QA System) com LLM e RAG: Estudo de Caso Aplicado à Educação Financeira
A educação financeira é fundamental para a proteção e o crescimento patrimonial, mas a complexidade de seus conceitos frequentemente afasta o público iniciante. Levando isso em consideração, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de Perguntas e Respostas (QA) focado na democratização do conhecimento financeiro, utilizando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) integrados a uma arquitetura de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). A infraestrutura foi construída inteiramente com ferramentas de código aberto, apoiada por processos rigorosos de extração e preparação de dados (ETL). A validação quantitativa da proposta foi conduzida via framework automatizado RAGAS. Os resultados demonstraram a eficácia do sistema em mitigar alucinações, alcançando alta precisão na recuperação da informação (com métrica Context Recall superior a 0,99 para todos os modelos) e garantindo que as respostas geradas fossem estritamente fiéis às fontes confiáveis.
Japiim Health: Democratizing Access to Brazilian Arbovirus Data via Retrieval-Augmented Generation on WhatsApp
Although the “Sistema de Informação de Agravos de Notificação” is fundamental for epidemiological surveillance in Brazil, its complex tabular format and the lack of contextual interpretation in existing visualization tools create significant barriers to data accessibility. In this context, we present Japiim, a multimodal chatbot integrated with WhatsApp, developed to democratize access to national microdata on arboviruses. Based on a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture and the Sabiá-4 language model, Japiim processes granular health records, transforming them into intuitive texts, voice responses, and dynamic charts. A comparative analysis with general-purpose language models (ChatGPT, Gemini, Claude) reveals that Japiim mitigates quantitative hallucinations and imposes strict safety limits, avoiding the generation of inappropriate medical advice. By combining a widely adopted and low-friction communication platform with a foundation in reliable data, Japiim empowers health managers and citizens with precise and immediate information on public health.
Collection and analysis of human trafficking news from Brazilian websites
Human trafficking (HT) is a serious crime, yet structured datasets on the topic remain scarce in Brazil. This paper presents a dataset of 3,556 news articles mentioning HT, collected from three Brazilian online portals. We describe a Python-based pipeline for collecting data from heterogeneous websites and discuss the main challenges encountered during extraction. The corpus was analyzed using AI-assisted labeling, semantic similarity, dimensionality reduction, clustering, and supervised classification. The dataset and collection methodology aim to support future research on HT, natural language processing, open data analysis, and public safety in the Brazilian context.
Estudo de Caso Sobre o Uso de Agentes de Inteligência Artificial na Otimização de Consultas e Recomendação de Índices em Bancos de Dados PostgreSQL
Este trabalho propõe e avalia um sistema multiagente de Inteligência Artificial para automatizar a análise de desempenho, a otimização de consultas e a recomendação de índices em bancos de dados. O objetivo é aferir a confiabilidade das recomendações e a redução da intervenção manual de especialistas (DBAs e DBREs). A solução integra uma aplicação Python ao framework CrewAI. A validação ocorre em ambientes PostgreSQL com consultas sintéticas e dados reais anonimizados. Os resultados atestam a capacidade da ferramenta para identificar gargalos e sugerir indexações adequadas. A pesquisa contribui com uma abordagem automatizada de apoio à tomada de decisão. A proposta diminui o esforço operacional na manutenção de bancos de dados.
Text-to-Insight: Um Sistema Multi-Agente para Consulta a Bancos de Dados Relacionais via Linguagem Natural
O TextToInsight é uma biblioteca Python de código aberto que converte perguntas em linguagem natural em consultas SQL seguras para bancos de dados relacionais. Utilizando uma arquitetura de grafos de agentes via LangGraph, o sistema orquestra módulos especializados: Planejador, Agente de Código, Executor e Crítico. O fluxo conta com um ciclo de autocorreção iterativa, onde o Crítico fornece feedback estruturado ao Planejador em caso de erros. Além da execução automatizada, a biblioteca oferece visualizações de dados e suporte a Human-in-the-Loop para a resolução de ambiguidades complexas.
Reformulação do Ambiente de Dados do Machine Teaching
O Machine Teaching é uma plataforma de apoio ao ensino de programação que permite a correção automática de exercícios. Uma importante funcionalidade do sistema é um conjunto de dashboards, que permitem análises que podem apoiar a tomada de decisão no âmbito pedagógico. Entretanto, a construção dos dashboards atualmente é feita de forma pouco eficiente, dado que as consultas são feitas diretamente a um banco de dados relacional normalizado, resultando em um tempo elevado para a criação das visualizações. A solução proposta foi o desenvolvimento de um ambiente analítico dedicado, com a criação de um data mart baseado em um modelo dimensional. Esta solução, porém, esbarrou em outro problema: a ausência de documentação do banco de dados transacional, que dificultava o mapeamento dos dados para o projeto do data mart. Foi proposta então uma abordagem mais ampla de reformulação do ambiente de dados, com a documentação do banco, incluindo modelos conceitual e lógico, dicionário de dados, além do já mencionado ambiente analítico dedicado. Este trabalho apresenta os resultados já obtidos, englobando o processo e os produtos da documentação do banco, e a primeira fase da construção do data mart, apontando para a próxima etapa do projeto.
Além das Palavras: Detectando Técnicas Persuasivas em Notícias e Artigos de Opinião da Língua Portuguesa com BERT-Tiny
O presente trabalho propõe uma abordagem para a identificação automática de técnicas de persuasão em textos da língua portuguesa. Para isso, foi construída uma base de dados rotulada com Large Language Models (LLMs) em oito categorias, sendo sete técnicas de persuasão derivadas da SemEval23-T3 e uma classe neutra. A partir da base, foi realizado o fine-tuning do modelo BERT-Tiny, visando estabelecer uma baseline compacta para a tarefa de classificação. Os resultados preliminares alcançaram 86% de acurácia em ambiente de hardware limitado (GPU NVIDIA T4), indicando uma alternativa viável para o desenvolvimento de recursos de análise de estratégias persuasivas em desinformação para a língua portuguesa.
A Transformer-Based CBIR System for Cutaneous Ulcer Analysis with LLM Assistance
Chronic dermatological ulcers are a public health concern, with clinical assessment subject to inter-observer variability. Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems offer decision support, yet Transformer-based feature extractors remain underexplored in this domain. This work presents a CBIR system augmented with a Large Language Model (LLM) layer that summarizes retrieved cases in natural clinical language. To inform its configuration, we compare five Transformer extractors against handcrafted descriptors and a random reference on a dataset labeled by tissue composition, using Precision@K, MAP, macro-mAP, and NDCG@K with graded Jaccard relevance. The study identifies a configuration with consistent performance across all metrics.
Pipeline Data-Driven para Previsão de Preços Agrícolas: Uma Abordagem de Engenharia de Dados para o Agronegócio Brasileiro
Esta pesquisa investiga o papel da engenharia de dados na previsão do preço da arroba do boi gordo no Brasil, considerando a integração de múltiplas fontes, como dados de mercado, indicadores macroeconômicos e variáveis climáticas. A abordagem envolve a construção de atributos derivados e a avaliação de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina sob validação temporal do tipo walk-forward. Os resultados mostram que o desempenho varia conforme o horizonte de previsão, com erros inferiores a 2% a curto prazo e ganhos expressivos em relação a baselines tradicionais. Os achados indicam que a qualidade do pipeline de dados exerce influência decisiva no desempenho preditivo.
Impacto de Mecanismos de Ausência de Dados na Performance de um Sistema de Monitoramento de COVID-19
A integração de dispositivos vestíveis ao monitoramento remoto de saúde tem transformado a supervisão de pacientes, viabilizando a coleta contínua de dados e a intervenção clínica precoce. No entanto, esses sistemas frequentemente apresentam dados ausentes, o que pode introduzir viés e comprometer a tomada de decisão clínica. Este trabalho de iniciação científica investiga o impacto de três mecanismos de ausência (MCAR, MAR e MNAR) simulados sobre dados de frequência cardíaca utilizados para geração de alertas na detecção de COVID-19, avaliando como diferentes distribuições e taxas de ausência afetam a confiabilidade dos alertas. Os resultados indicam que, embora o sistema mantenha alta precisão na maioria dos cenários, há uma queda substancial na revocação, resultando na supressão de alertas de COVID-19.
OuterTuning: how are database tuning suggestions in LLMs?
Large Language Models (LLMs) have established themselves as promising tools for supporting database tuning. This work extends OuterTuning to incorporate LLMs, providing additional tuning suggestions for the DBA. These suggestions are accompanied by explanations provided by the LLMs themselves. Through experimental scenarios using the TPC-H benchmark, it is verified that LLMs are beneficial, but still have room for improvement.
Carcará: Sistema para Integração de Dados Meteorológicos e Hidrológicos no Semiárido Brasileiro
O Semiárido brasileiro apresenta dados meteorológicos e hidrológicos dispersos e pouco padronizados, dificultando sua integração e análise. Este trabalho propõe o Carcará, uma arquitetura de integração de dados do INMET, ANA e ERA5-Land, baseada em pipeline ETL orientado a eventos, Data Lake, Data Warehouse, mensageria assíncrona e orquestração de workflows. A validação ocorreu em ambiente laboratorial durante sete dias de operação contínua, gerando um dataset com 17.472 registros horários, 192 timestamps, 44 municípios, 8 UFs e 91 reservatórios. Os resultados validam a operação ponta a ponta e indicam a viabilidade da arquitetura para integração contínua e análises hidrometeorológicas no Semiárido.
Inferência de Avaliações em Cenários de Item Cold Start a Partir de Grafos de Conhecimento de Produtos Enriquecidos com Opiniões
Este trabalho aborda o problema de cold start em sistemas de recomendação, que ocorre quando há pouca ou nenhuma informação sobre novos produtos. Propõe-se a construção de Product Knowledge Graphs (PKGs) enriquecidos com opiniões extraídas das avaliações dos usuários utilizando Large Language Models (Sabiá-3.1), integrando as especificações dos produtos com informações subjetivas. O grafo enriquecido é processado para inferência de avaliações em cenários de item cold start: para cada categoria de aspecto, a polaridade inferida é a média aritmética das polaridades das tuplas de opinião de produtos similares que compartilham o mesmo atributo técnico no PKG. Os resultados mostram concordância de 88,9% na classificação de polaridade em relação à extração direta das avaliações do produto alvo.
SQL-Guided Semantic Variation for Data Augmentation in Text-to-SQL
Text-to-SQL maps natural language questions to SQL queries. LLMs have become a promising solution for this task, but question-SQL pairs are hard to produce. Data augmentation can expand training datasets, but many existing approaches focus on paraphrasing questions while preserving the original intent. This work proposes a SQL-guided augmentation technique that creates new examples through controlled semantic changes. The method modifies SQL components, such as columns, operators and values, while preserving query validity, and then aligns the natural language question with the transformed SQL using LLM support. The goal is to increase semantic diversity in Text-to-SQL datasets, while future work will evaluate its impact on model performance.
Spatio-Temporal Analysis of STI Notifications in Brazilian Municipalities and the Effect of the COVID-19 Pandemic
STI (Sexually Transmitted Infection) monitoring in Brazil has been an ongoing effort since the 1980s. With the establishment of DATASUS in 1991, it became possible to track annual variations in notifications across Brazilian municipalities. However, data from 2020 and 2021 reveal a significant drop in reported cases, coinciding with the COVID-19 pandemic. This study conducts a spatio-temporal analysis of STI notification time series covering Brazilian state capitals and neighboring municipalities, investigating whether this decline occurred in a systematic and geographically distributed manner. Experimental results uncover a consistent similarity pattern across states, pointing to a structural reduction in notifications during the pandemic period.
BusKá: Um Sistema Integrado para Planejamento, Execução e Monitoramento do Transporte Escolar Público
Este artigo apresenta o BusKá, um sistema digital para a gestão do transporte escolar público em municípios brasileiros. A solução digitaliza e integra processos operacionais por meio de uma abordagem orientada a dados, na qual as rotas consideram a demanda real de estudantes, promovendo maior previsibilidade e controle da operação. Para demonstrar sua viabilidade, foi desenvolvido um aplicativo móvel (MVP) estruturado por perfis de acesso: (i) uma interface de gestão para planejamento e monitoramento das rotas; (ii) uma interface para motoristas, com suporte à execução da rota conforme a demanda; e (iii) uma interface para estudantes, ampliando a visibilidade do serviço. A avaliação inicial indica potencial para melhorar a eficiência operacional, a transparência e a confiabilidade do transporte escolar.
Contar-IA: Uma Aplicação Web para Criação de Histórias Educacionais usando Inteligência Artificial
Este artigo apresenta o Contar-IA, uma aplicação educacional (MVP) voltada ao ensino básico infantil, que permite a criação de histórias infantis personalizadas com uso de Inteligência Artificial. A aplicação visa dinamizar o processo de ensino-aprendizagem, promovendo maior engajamento dos alunos por meio de narrativas interativas e contextualizadas. Sua arquitetura é modular, composta por agentes de IA, utilizando o framework LangGraph, organizados em uma pipeline de geração e validação de conteúdo, atuando da criação à análise das histórias. Os agentes filtram conteúdos impróprios, garantindo segurança, adequação etária e alinhamento pedagógico. Testes com professores do segmento público em cenários reais validaram sua aplicabilidade e evidenciaram seu potencial educacional.
PhyloTreeMiner: Integração de Dados Heterogêneos e Consultas em Grafos para Mineração de Padrões Filogenéticos
A análise filogenética permite compreender relações evolutivas, mas diferentes métodos de inferência frequentemente geram múltiplas árvores a partir do mesmo conjunto de dados. Este artigo apresenta o PhyloTreeMiner, um sistema de mineração de padrões filogenéticos a partir de múltiplas árvores filogenéticas. A abordagem modela o problema como a mineração de itemsets frequentes maximais, identificando subárvores recorrentes que representam relações evolutivas robustas. Os resultados são enriquecidos e armazenados em um grafo de conhecimento, permitindo consultas analíticas e exploração interativa.
EsqueMapa: Exploração Temática e Topológica de Esquemas de Bancos de Dados Relacionais
O entendimento e a navegação de esquemas de bancos de dados complexos oferecem desafios críticos de interpretabilidade e descoberta de padrões. Apresentamos o EsqueMapa1, um sistema que combina modelos de linguagem (LLMs) para extração contextualizada de temas e Mapas Auto-Organizáveis (SOM) para mapear a estrutura latente do esquema. Para mitigar alucinações, implementamos validação baseada em métricas de consistência léxica e semântica. Avaliado no repositório E-SUS APS, o sistema reconstrói automaticamente a arquitetura temática oficial e identifica padrões emergentes não documentados. Resultados obtidos demonstram que EsqueMapa é uma ferramenta interativa e eficaz para navegação e exploração esquemas complexos.
Self-Organizing Prompt Maps for Lightweight Prompt Tuning
Apresentamos Self-Organizing Prompt Maps (SOPM), um sistema inteligente que une agrupamento topológico com capacidades generativas para permitir adaptação de prompts sem ajuste de parâmetros em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Ao organizar prompts históricos em uma grade topológica 2D via Self-Organizing Map (SOM), o SOPM cria um espaço semântico contínuo onde a adaptação de prompts ocorre via busca por vizinhança, garantindo transparência espacial e validação humana. Resultados demonstram que integrar recuperação de prompts via SOM com arquiteturas generativas melhora acurácia em tarefas subsequentes. O SOPM oferece um caminho prático para ajuste de prompts de LLM interpretável e eficiente.
Qolqa: A Metrics-Driven Design Tool for Document-Oriented NoSQL Databases
Document-oriented NoSQL databases, although considered schema-less, require design tools to understand the structural context of schemas, including document organization, attributes, and nesting levels. However, current tools present limitations as they rely heavily on the designer’s experience, lack metrics to evaluate schema quality, and do not integrate queries as part of the design process. Additionally, many of these solutions are commercial or have restricted free versions, which hinders the development of optimal solutions. In this context, this work proposes Qolqa, a web-based tool for designing schemas in document-oriented NoSQL databases that incorporates evaluation metrics, integrates queries as a relevant component of the design, and supports multiple schemas within a single solution. The proposed approach aims to facilitate decision-making in schema design and improve the quality of solutions, regardless of the designer’s level of experience.
PAIRS: Um Pipeline para Geração Automática e Curadoria de Benchmarks Text-to-SQL
Este trabalho apresenta o PAIRS (Persona-Aware Intents for Real-world SQL), um pipeline para geração automática e curadoria de pares Linguagem Natural–SQL com suporte Human-in-the-Loop, disponibilizado por meio de uma interface Web. A abordagem integra geração e validação automática de consultas SQL, síntese de perguntas condicionadas a diferentes personas, técnicas de paráfrase para ampliação da diversidade linguística e curadoria humana em um fluxo unificado. Ao simular diferentes perfis de usuários e níveis de letramento em dados, o pipeline busca produzir benchmarks Text-to-SQL semanticamente consistentes e mais próximos de cenários reais de uso. Como estudo de caso, a abordagem foi avaliada no domínio da saúde pública utilizando bases do DataSUS. Os resultados demonstram o potencial do PAIRS para apoiar a construção interativa de benchmarks especializados e aprimorar a avaliação de sistemas Text-to-SQL. A implementação do PAIRS possui código aberto disponível em repositório público, juntamente com um vídeo demonstrativo da abordagem.
PFKG-LLM: Exploração Guiada de Dados Fiscais em Larga Escala com Grafos de Conhecimento e LLMs
A análise de dados fiscais em Big Data exige identificar entidades prioritárias em grandes volumes de dados heterogêneos. Abordagens tradicionais tornam-se insuficientes nesse cenário. Este trabalho apresenta o PFKG-LLM, uma plataforma baseada em Grafos de Conhecimento e agentes LLM para exploração guiada por dados. A solução modela os dados como um grafo em larga escala e utiliza métricas para selecionar iterativamente entidades relevantes. A partir dessas análises, novos candidatos são identificados dinamicamente, promovendo um processo adaptativo. A plataforma integra Graph RAG, visualizações interativas e consultas em linguagem natural convertidas em SPARQL. Os resultados indicam uma abordagem direcionada, escalável e orientada ao conhecimento.
EcoLab: A Tool for Modeling and Analyzing Potential Species Distribution
Species distribution modeling (SDM) is widely used in ecological research; however, its traditional implementation in R still presents limitations, such as the difficulty of selecting the appropriate packages and the absence of biotic variables (data on species that interact with the target species). Given this context, this work presents the development of an application that automates and integrates all stages of building an SDM, encompassing steps from obtaining occurrence data to extracting environmental variables, modeling, and evaluating results.
VITRALIS: Uma Arquitetura LLM Baseada em RAG para Geração de Planos Educacionais Individualizados (PEIs)
Este artigo apresenta a ferramenta assistente VITRALIS, baseada em RAG para auxiliar educadores na construção automatizada de Planos Educacionais Individualizados (PEIs). A solução proposta integra LLMs a uma base de conhecimento técnico-pedagógica, permitindo a recuperação de estratégias educacionais contextualizadas às necessidades específicas de cada aluno. A metodologia descreve o fluxo de ingestão de dados, o processo de busca semântica em bancos de vetores e a geração de diretrizes educacionais alinhadas à BNCC. Dessa forma, a ferramenta contribui para a redução do tempo de elaboração, aumento da consistência pedagógica, além de favorecer a personalização e o acompanhamento do processo educacional.
brModeloWeb: Ten Years of History and a New Extension for the Logical Design of NoSQL Databases
The brModelo initiative began in 2005 with the purpose of providing semiautomated solutions to assist Database modeling education. Supported by the UFSC Database Group, the initiative comprises a set of tools developed over these 21 years, of which brModeloWeb is the most recent. Available since 2016, brModeloWeb reaches 10 years of existence with more than half a million registered users from universities and professionals that adopt it for both educational and real-world database design. This paper celebrates the successful adoption of brModeloWeb and presents a new extension for NoSQL logical design, introduced in the latest release, along with performance improvements. A usability evaluation conducted during a workshop at the Brazilian Database School (ERBD 2026) indicated that the tool was well received.
Navegando em Dados Oceanográficos com Agentes Baseados em LLM: Uma Demonstração das Capacidades de IA na Plataforma SADD
O armazenamento, a disponibilização e a análise de dados oceanográficos envolvem fluxos de trabalho complexos, que demandam conhecimento de domínio e familiaridade técnica com os sistemas subjacentes. Este artigo apresenta a integração de Agentes de IA baseados em LLM nos módulos do Sistema de Armazenamento e Disponibilização de Dados Oceanográficos (SADD), abrangendo atividades de submissão, curadoria e análise de dados. No módulo de submissão, o agente sugere de forma autônoma a indexação de variáveis ao mapear os campos do conjunto de dados para o vocabulário de busca da plataforma, mantendo com o usuário o controle sobre a decisão final. No módulo de análise, são suportados dois modos de operação: um modo para não especialistas, no qual usuários sem conhecimento em programação podem solicitar análises e visualizações oceanográficas por meio de linguagem natural; e um modo especialista, no qual oceanógrafos interagem com código Python em um Jupyter Notebook online por meio de comandos em linguagem natural, acelerando tarefas que, de outra forma, exigiriam codificação manual. Esta demonstração evidencia como agentes baseados em LLM podem reduzir a barreira de entrada para usuários não especialistas, ao mesmo tempo em que aumentam a produtividade de usuários experientes em uma plataforma real de dados científicos.
Query-CNAT: Uma Ferramenta de Busca Semântica Híbrida para Bancos de Dados Relacionais Médicos
A recuperação de informações em bancos de dados médicos é desafiadora devido à especificidade clínica. Embora LLMs mitiguem a rigidez sintática, sua natureza probabilística apresenta riscos de alucinações. Este artigo demonstra o Query-CNAT, uma ferramenta extrativa de busca semântica híbrida que traduz intenções médicas em subconjuntos tabulares. Combinando embeddings biomédicos especializados (BioBERT-PT e BioWordVec) e otimização evolutiva, a aplicação recupera dados precisos sem depender de APIs generativas externas. Operando localmente, garante conformidade com a LGPD. A demonstração1 ilustra sua eficácia em um banco de dados epidemiológico real.
Denilson José do Bom Jesus Silva De Lima
PyPAH: pipeline incremental e dashboard analítico para a Produção Ambulatorial do SUS no Ceará
A disponibilidade de dados públicos em saúde abre oportunidades relevantes para análise, monitoramento e apoio à tomada de decisão. Entretanto, a exploração dessas bases ainda é frequentemente limitada por desafios como grande volume, heterogeneidade, dificuldade de tratamento e baixa acessibilidade para usuários não especializados. Neste contexto, surge o PyPAH, uma solução desenvolvida em Python para automatização da extração, transformação, armazenamento e visualização de dados da Produção Ambulatorial do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/DATASUS), com recorte para o estado do Ceará. A proposta adota uma arquitetura em camadas inspirada no padrão medallion, organizada em Bronze, Silver e Gold, combinando processamento incremental, armazenamento em formato Parquet, consolidação dos dados com DuckDB, persistência em nuvem por meio do Cloudflare R2, disponibilização via API REST com FastAPI e exploração interativa por meio de um dashboard em Streamlit. O sistema foi projetado para processar mensalmente novos arquivos publicados no FTP do DATASUS, reduzindo reprocessamentos desnecessários e mantendo uma base consolidada atualizada para consulta analítica. Além dos filtros e gráficos pré-definidos, o dashboard incorpora um agente conversacional baseado em LLM, construído com LangChain, que permite consultas em linguagem natural sobre os dados, ampliando o acesso analítico para além das visualizações fixas. Como contribuição, é demonstrado uma arquitetura organizada e pronta para que outros desenvolvedores possam replicar a transformação de dados públicos de saúde em produto analítico acessível, com baixo custo operacional e boa separação entre ingestão, tratamento, agregação, visualização e consulta em linguagem natural.
Visões semânticas materializadas para representação interpretável de dados tabulares epidemiológicos
Dados de vigilância epidemiológica são frequentemente disponibilizados em formato tabular, preservando registros estruturados, mas dificultando sua interpretação por analistas e sistemas baseados em linguagem. Este trabalho propõe uma abordagem de engenharia de documentos semânticos baseada em visões semânticas materializadas, que transformam dados tabulares em representações textuais estruturadas e enriquecidas com metadados. A abordagem agrega evidências epidemiológicas segundo dimensões como localização, tempo, sintomas, sorotipos e hospitalização, gerando representações intermediárias interpretáveis que preservam a rastreabilidade aos dados originais. Um protótipo com dados de arboviroses demonstra o potencial da abordagem para suportar consultas determinísticas e perguntas interpretativas com uso de RAG.
Plataforma Jacarandá: Integração de Dados com Inteligência Artificial para Apoio à Gestão Acadêmica
A integração e gestão de dados acadêmicos em instituições de ensino superior ainda representam um desafio relevante devido à heterogeneidade das fontes e ao grande volume de dados, especialmente em ambientes multicampi. Embora estratégias de Business Intelligence facilitem o acesso e a análise de informações, ainda há limitações na integração com técnicas avançadas de Inteligência Artificial. Nesse contexto, este trabalho apresenta a Plataforma Jacarandá, um caso de uso que integra dados institucionais e combina visualização com Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural.
Quintana: Ferramenta de Avaliação de Redações
This article presents Quintana, an AI-based essay assessment tool for Portuguese-language argumentative texts, based on the competencies of the Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). The tool uses machine learning models trained on essays extracted from the “Brasil Escola” platform and allows students to submit essays and receive predicted scores for each competency. The results are presented in a pedagogically organized way, with scores and feedback grouped by competency, supporting formative use by students and teachers without replacing teacher assessment. This demo showcases how modern Natural Language Processing techniques can be integrated into a practical and accessible educational solution with meaningful social impact.
TaCertoIssoAI: A Data Lake for Misinformation Analytics from WhatsApp in Brazil
This paper presents the analytics data lake of TaCertoIssoAI, a WhatsApp-based fact-checking platform operating in Brazil. Verified messages are anonymized and stored in a hybrid data architecture on Google Cloud, combining BigQuery for analytical workloads (OLAP) and Firestore for operational access (OLTP). The stored fact-checks follow a claim-oriented data model that supports multimodal content representations, together with vector embeddings for semantic search. A public analytics front-end allows users to filter, explore, and export fact-checking data. With over 7,200 users and 14,000 verified messages stored, the system provides a live dataset for analyzing misinformation patterns on messaging platforms and social media. The project has also won national technology competitions, been presented at a conference held at MIT, and received coverage from national news outlets such as G1.
BRModelo Web Extension: Implementing a Textual Domain-Specific Language for Conceptual Database Modeling
Data modeling is a fundamental step in the development of systems, as it allows domain requirements to be represented in a clear and structured manner. In the Brazilian BRModelo stands out as a widely adopted tool for creating Entity–Relationship (ER) diagrams, offering an visual interface. However, its limitation to exclusively graphical manipulation can reduce productivity and flexibility of use. This work proposes ConceptText, an extension of BRModelo WEB (BRMW) through the integration of a command-line (CMD) module with support for a dedicated textual language for the creation and manipulation of conceptual diagrams. The solution was evaluated through user experimentation, and the results indicated good acceptance, preservation of the original usability, and a perceived increase in efficiency in the modeling process. This approach contributes to its modernization and integration with contemporary development workflows.
Uma Aplicação Interativa para Análise de Tendências em Indicadores Educacionais Brasileiros
Este artigo apresenta um dashboard interativo voltado à análise de tendências em indicadores educacionais brasileiros, com base em séries históricas disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP). A proposta busca converter grandes volumes de dados educacionais em visualizações claras e analíticas capazes de subsidiar gestores públicos, pesquisadores e formuladores de políticas educacionais. Foram examinados quatro indicadores centrais: Taxa de Distorção Idade-Série (TDI), Taxa de Abandono, Taxa de Aprovação e Taxa de Reprovação. A metodologia compreendeu a coleta e o tratamento dos dados, a análise exploratória e a aplicação de regressão linear para identificação de tendências temporais, além do desenvolvimento de uma aplicação interativa para exploração dos resultados. O sistema proposto encontra-se disponível publicamente e oferece suporte a análises comparativas regionais e temporais, ampliando o potencial de uso de dados educacionais na formulação e avaliação de políticas públicas.
Portais e Políticos: Uma Ferramenta Modular para Monitoramento e Análise de Sentimento de Notícias Políticas via LLMs Locais
O monitoramento sistemático da cobertura midiática política regional é desafiador pelo uso de alcunhas, variações nominais e pela subjetividade do discurso jornalístico. Este artigo apresenta o Portais e Políticos, ferramenta modular de código aberto para cadastro de fontes RSS, registro de políticos com variações nominais e análise local de sentimento via modelos de linguagem. A arquitetura flexível suporta modelos encoder (classificação direta) e decoder (baseados em prompt), atualmente operando com Llama 3.2 3B quantizado (NF4) em GPU de entrada. A segmentação adaptativa extrai janelas de contexto ao redor de cada menção política, preservando a semântica local. O dashboard interativo exibe métricas de negatividade, evolução temporal, balanço por político e auditoria de trechos. A validação sobre 426 notícias anotadas manualmente mostra que o Llama 3.2 alcança 69,2% de acurácia e F1 macro de 0,642, superando o BERT Multilingual (56,6%, F1=0,495) e o Twitter-XLM-RoBERTa (58,0%, F1=0,573) em condições zero-shot. A abordagem local elimina custos de API e garante privacidade e flexibilidade de modelos.
BrModeloPD-V2: Uma Extensão da Ferramenta BrModeloPD para Incorporar os Conceitos de Propósito e Consentimento
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) estabelece diretrizes rigorosas para o tratamento, armazenamento e descarte de dados, condicionando tais operações à autorização prévia do titular. Essa conformidade fundamenta-se, essencialmente, nos conceitos de Propósito e Consentimento. Embora a ferramenta BrModeloPD permita integrar diversos preceitos da LGPD ao ciclo de vida de bancos de dados — abrangendo os níveis conceitual, lógico e físico —, ela necessita de suporte às noções de propósito e autorização expressa, comprometendo a garantia de conformidade legal nos projetos desenvolvidos. Para sanar essa limitação, este artigo apresenta a BrModeloPD-V2, uma extensão projetada para incorporar sistematicamente os requisitos de propósito e consentimento, assegurando aderência à legislação vigente desde as etapas iniciais da modelagem.
A Modular IPA Framework for Semantic Retrieval and Generation in Legal-Administrative Workflows
The growth of document collections has made manual analysis inefficient in contexts that require synthesis and traceability. This work proposes a framework for orchestrating pipelines in the context of Intelligent Process Automation (IPA), focused on processing unstructured data. The solution integrates OCR, NLP, machine learning, and LLMs within a modular and general-purpose architecture, with support for open-source models. A case study involving more than 14,000 legal-administrative documents demonstrated that the approach enables extraction, semantic enrichment, and vector search. The results indicate gains in efficiency, organization, and support for automated document generation.
Avaliação de Modelos Transformers para Recuperação Multimodal de Informações
Na recuperação de informação multimodal, a extração de características discriminativas é essencial para os sistemas de busca por similaridade. Esta pesquisa analisa representações latentes obtidas por arquiteturas baseadas em Transformers aplicadas à recuperação de informação médica multimodal. A principal ideia é explorar métricas e abordagens explicáveis para compreender os resultados da recuperação baseada em conteúdo, considerando as representações geradas, as variações nas características dos dados multimodais e os operadores de busca por similaridade. O estágio atual do estudo concentra-se na implementação do pipeline de avaliação, incluindo a curadoria de conjuntos de dados, extratores de características e operadores de similaridade. Resultados preliminares mostram padrões consistentes na comparação dos valores de Entropia de von Neumann entre os embeddings e os resultados de recuperação. Na continuação do estudo, estão sendo avaliados espaços gerados por diferentes conjuntos e buscadas abordagens e métricas que auxiliem no entendimento da qualidade do resultado de recuperação com base nas características representadas no espaço de características.
A Methodology for Guiding Polyglot Persistence Design
Aplicações intensivas em dados frequentemente combinam diferentes modelos de bancos de dados, como relacional, documento e grafo. Essa estratégia, conhecida como persistência poliglota, deve decidir qual modelo é mais adequado para cada dado do domínio do problema. Esta é uma decisão complexa nas fases iniciais de projeto, pois depende geralmente de fatores como a estrutura conceitual dos dados e a carga de trabalho estimada. Esta pesquisa em andamento em nível de doutorado propõe uma metodologia inédita para apoiar um projeto de persistência poliglota a partir de um esquema conceitual, estimativas de workload e requisitos não funcionais. A proposta extrai características estruturais e de acesso, aplica regras preliminares de decisão e registra as justificativas em um catálogo de metadados poliglota. Resultados preliminares com modelos de dados relacional e orientado a documentos indicam que a adequação do modelo depende da interação entre estrutura do esquema, padrão de consulta e estratégia de aninhamento.
Diversidade na Construção de Vizinhanças para Redes Convolucionais de Grafos em Classificação de Imagens
O crescente volume de imagens disponíveis exige métodos eficazes de classificação. Muitos modelos de aprendizado profundo dependem de grandes conjuntos de dados rotulados, cuja obtenção é custosa. O aprendizado semi-supervisionado surge como alternativa promissora, e as redes convolucionais de grafos (GCNs) exploram relações entre amostras rotuladas e não rotuladas. Contudo, a abordagem comum para imagens emprega grafos baseados apenas em similaridade, o que pode restringir a variedade das vizinhanças. Este mestrado investiga a construção de grafos com diversidade para GCNs, sob a hipótese de que vizinhanças mais diversas favorecem o aprendizado. Propõe-se o método BRID-G, que apresenta resultados preliminares promissores.
Uso Problemático de Mídias Sociais e Falta de Atenção: Uma Análise via Arquitetura de Processamento de Linguagem Natural Híbrida
O uso problemático de mídias sociais compromete severamente funções executivas e a atenção. Para investigar esse fenômeno, propõe-se um framework analítico de identificação de padrões comportamentais. Como prova de conceito, desenvolveu-se um pipeline de Processamento de Linguagem Natural com dados do YouTube, cuja inovação reside numa arquitetura híbrida (Sentence Transformers e Large Language Models) capaz de classificar textos ruidosos com alta precisão. Ensaios preliminares via modelagem de tópicos validaram a abordagem ao extrair clusters sobre táticas de foco e neurodivergência. Conclui-se que a metodologia garante proveniência e curadoria de dados em larga escala, viabilizando datasets confiáveis para pesquisas em saúde digital. Informações Gerais.
Extração de Informação Jurídica com LLMs e RAG: um Estudo sobre Casos de Feminicídio
Documentos jurídicos são longos, complexos e escritos em linguagem técnica, o que dificulta a extração automática de informações. Este trabalho investiga o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para extrair dados estruturados de documentos jurídicos sobre feminicídio. Comparamos duas estratégias: extração direta com LLMs e um pipeline que combina LLMs, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e prompts zero-shot. Os experimentos utilizam Qwen 2.5, Llama 3.3 e Gemma 3 para extrair atributos relacionados ao crime, à investigação e ao processo judicial. Os resultados são comparados com uma base anotada manualmente por meio da acurácia por modelo e atributo. Os resultados preliminares indicam que a abordagem com RAG melhora o desempenho em relação à extração direta, contribuindo para transformar documentos jurídicos não estruturados em dados estruturados para estudos sobre feminicídio.
PLN e MSR em Repositórios Open Source de Criptomoedas: Um Estudo de Caso no Ethereum
Este estudo propõe uma abordagem integrada de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Mineração de Repositórios de Software para caracterizar padrões linguísticos e operacionais em issues do repositório oficial da Ethereum no GitHub, investigando sua associação com variações de curto prazo no prec¸o da Ether (ETH). A abordagem combina BERTopic, embeddings de sentenc¸as com MiniLM, clusterização com KMeans e métricas de sentimento com VADER e TextBlob. Os resultados preliminares indicam que textos curtos e especializados limitam a separabilidade temática, enquanto a clusterização por embeddings revela perfis operacionais associados ao tamanho das mensagens, ao perfil de autoria e ao tempo de resolução das issues. As análises de sentimento e de eventos não indicaram associação substantiva com retornos de curto prazo da ETH.
Advancing Legal Information Extraction: A GNN-Based Retrieval Attractor Framework for Legal PDF Documents
A Extração de Informação (EI) em documentos jurídicos em formato PDF permanece desafiadora devido à complexidade estrutural desses textos. Embora Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), Redes Neurais em Grafos (GNNs) e Retrieval-Augmented Generation (RAG) tenham avançado o processamento de documentos jurídicos, abordagens de recuperação ainda apresentam sensibilidade a ruídos e desalinhamento contextual. Esta pesquisa de doutorado propõe um framework de recuperação baseado em sistemas dinâmicos guiados por consulta sobre representações em grafos de documentos jurídicos. A abordagem introduz atratores de recuperação, definidos como regiões semânticas estáveis emergentes de propagação iterativa em grafos, e investiga recuperação em representações Euclidianas e Hiperbólicas. Resultados preliminares sugerem que atratores baseados em grafos representam uma direção promissora para extração de informação jurídica.
Large Language Models for Spatial Analysis Queries
Este tutorial oferece uma visão abrangente do panorama de pesquisas sobre o uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em consultas de análise espacial. O tutorial classifica as pesquisas nessa área com base na forma como os LLMs são empregados para atender a tais consultas, abrangendo desde o uso de LLMs em seu estado original e o ajuste fino (“fine-tuning”) até o retreinamento completo de arquiteturas de LLM e a modificação de seus componentes internos para adequá-los a consultas espaciais. O tutorial é encerrado com a apresentação de benchmarks e a indicação de lacunas na pesquisa e de direções para estudos futuros.
Este tutorial apresenta uma visão integrada da detecção de eventos em séries temporais, cobrindo anomalias, pontos de mudança e motifs sob um quadro conceitual comum. A proposta articula definição de eventos, estruturas de dados, cenários offline e online, estratégias de detecção e critérios de avaliação, com atenção especial à tolerância temporal e ao desenho de benchmarks. Além da discussão teórica, o tutorial incorpora uma dimensão prática apoiada pelo framework Harbinger, que facilita a organização experimental, a execução de detectores e a comparação de métricas.
Text-to-SQL na Era dos Grandes Modelos de Linguagem: Fundamentos, Avaliação e o Cenário Brasileiro
A tarefa Text-to-SQL tem avançado significativamente com o uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Apesar desse progresso, avaliações conduzidas em benchmarks tradicionais como Spider e BIRD podem superestimar a capacidade real dos modelos, conforme evidenciado por trabalhos recentes em cenários empresariais e em língua portuguesa. Este tutorial avançado apresenta, de forma sistemática, os fundamentos e o estado da arte da tarefa, cobrindo: (i) as principais abordagens baseadas em LLMs e sistemas agênticos; (ii) uma taxonomia crítica de métricas de avaliação; (iii) metodologias de construção de benchmarks; e (iv) o panorama da tarefa em português, com ênfase no contexto brasileiro.
Managing semantic evolution in databases: from theory to implementation
Long-lived databases undergo continuous semantic change: categories are renamed, standards revised, boundaries merged or split. Unlike schema evolution, these value-level shifts lack principled solutions, leaving users to reconcile discrepancies by hand. This thesis formalizes semantic evolution as time-stamped operations over an interval-based storage model, and derives two approaches that answer queries transparently: query rewriting and data preprocessing. Implemented in MellowDB, a MongoDB-based Python middleware, both proved production-ready on 30 years of Brazilian mortality records: preprocessing excels in read-oriented scenarios, whereas query rewriting becomes preferable as writes dominate.
Aprendizado Federado Incremental e Sensível ao Risco para Modelos de Ranqueamento
Esta dissertação propõe o FedRisk, um novo método de Federated Learning to Rank (FLTR) desenvolvido para lidar com um dos principais obstáculos do aprendizado federado: a construção de um modelo global confiável quando os dados dos participantes apresentam elevada heterogeneidade e seguem distribuições não independentes e não identicamente distribuídas (não-IID). O método combina uma estratégia de agregação orientada ao risco, que ajusta a contribuição de cada cliente com base na variação de seus erros de predição, com um mecanismo de estabilização que reutiliza parâmetros globais produzidos em rodadas anteriores. Essa integração busca reduzir oscilações durante o treinamento e tornar a convergência federada mais estável e robusta. Uma ampla avaliação experimental no benchmark MSLR-WEB10K evidencia que o FedRisk supera métodos federados amplamente adotados, entre eles o FedProx, obtendo melhoria de 15,6% em nDCG@5 e resultados comparáveis aos do treinamento centralizado em nDCG@10, além de diminuir de forma expressiva a variabilidade observada ao longo das rodadas de comunicação. Para além do desempenho alcanc¸ado, a pesquisa introduz uma formulação fundamentada de agregação sensível ao risco aplicada a FLTR, examina de maneira sistemática os impactos da heterogeneidade de dados sobre o ranqueamento federado e realiza uma validação experimental abrangente em configurações distribu ídas representativas. Abordando temas em Recuperação de Informação, Aprendizado de Máquina Distribuído e requisitos relacionados à privacidade de dados, essse trabalho amplia o conhecimento sobre o desenvolvimento de modelos de ranqueamento federados mais eficazes, estáveis e adequados a ambientes descentralizados. A relevância científica da pesquisa foi reconhecida pela concessão da Honra ao Mérito de Melhor Artigo Completo no SBBD 2025.
A Computational Framework for Measuring and Analyzing Gender Bias in Portuguese-language Literary Texts
Literary texts often reproduce and reshape social biases, including gender bias, through recurring linguistic patterns that influence how characters are represented. While traditional literary criticism offers detailed interpretations, it is limited in scale, and most computational studies of gender bias focus on English, leaving Portuguese-language literature underexplored. This dissertation addresses this gap by proposing PORTALIA, a modular computational framework for measuring and analyzing gender bias in Portuguese-language literary texts. The framework integrates Natural Language Processing techniques for character identification, automated gender inference, linguistic analysis, and quantitative bias measurement. It is evaluated on Portuguese literary corpora and supports large-scale, reproducible analyses of gendered patterns in character representation, descriptors, and narrative agency.
On the dynamics of music virality and its relation with mainstream success
Music going viral is not new, but the Web and social platforms have amplified its global reach. While related, virality and commercial success remain distinct. This work analyzes music virality and its relation to mainstream success from a data science perspective through three steps: characterization, causality analysis, and temporal modeling. Results show that artist-related and temporal features best distinguish both phenomena, which can sometimes predict each other. Furthermore, epidemiological models capture viral dynamics more accurately than long-term success. Overall, this work reinforces the differences and symbiotic links between virality and success, contributing to computing, musicology, and the music industry.
Integrating Confidence into Embedding-Based Models for Learn-to-Rank in Recommender Systems
Recommender systems produce uncertain predictions due to sparse and noisy user interactions, yet existing confidence estimation methods are mostly limited to matrix factorization models and remain underexplored for graph neural networks and learning-to-rank. This work presents a unified study of confidence estimation in recommender systems by benchmarking prior distribution-based approaches, analyzing their calibration and impact on predictive performance, and proposing probabilistic graph-based models and an uncertainty-aware pairwise ranking formulation based on the Gaussian cumulative distribution function. Experiments on multiple public datasets show that the proposed methods preserve or improve recommendation quality while producing confidence estimates that strongly correlate with prediction errors, providing reliable uncertainty quantification and a general framework for confidence-aware recommendation.
IDEA-C2: uma abordagem híbrida de modelagem conceitual apoiada por um modelo de linguagem e um metamodelo de dados no contexto de Comando e Controle
A tese propõe o IDEA-C2, uma abordagem supervisionada híbrida que combina textos doutrinários, Recursos Semânticos e um metamodelo de alto nível para anotar corpora e ajustar Modelos de Linguagem (ML). Diferente das abordagens orientadas por dados (data-driven), que constroem Modelos de domínio (DM) subsimbólicos, e das orientadas por teoria (theory-driven), que enfrentam desafios na extração de classes e relações de textos, o IDEA-C2 emprega pré-anotação heurística e gera Knowledge Graphs (KG) flexíveis para consultas exploratórias e realização de inferências, apoiando a construção do DM. Avaliada em seis experimentos, a abordagem IDEA-C2 alcanc¸ou 95% de precisão em classes e 76% em relações na pré-anotação, além de uma precisão e cobertura acima de 85% no ML ajustado ao contexto. Em experimento com 28 participantes, 40% das classes e relações do KG se mostraram similares aos DM construídos de modo tradicional. Os resultados demonstram a utilidade e viabilidade do IDEA-C2 na geração de artefatos e na aplicação prática.
Alliance Dynamics and Vote Outcome Prediction in the Brazilian Chamber of Deputies
Registros de votações nominais mostram como representantes se alinham em decisões institucionalmente relevantes. Em contextos multipartidários como o da Câmara dos Deputados, contudo, sessões pouco polarizadas e arestas ruidosas podem ocultar coalizões, enquanto vazamento temporal pode superestimar modelos preditivos. Esta dissertação apresenta um framework com dois objetivos complementares. Primeiro, redes anuais de similaridade e detecção de comunidades identificam blocos interpretáveis como alianças. Filtragem de proposições sensível à polarização e poda de arestas antes do algoritmo de Leiden permitem comunidades mais claras e análise longitudinal de 2004 a 2023. Segundo, o VOTE-RAP prediz resultados no nível da proposição sob avaliação estritamente cronológica. Os resultados mostram ganho de 10,95% em modularidade sobre um baseline de backbone e predição livre de vazamento com AUROC 0,908 e F1 0,703 para proposições rejeitadas.
Privacy Mediation for Child Digital Literacy: Building Surveillance Awareness for Society
Children and adolescents increasingly interact with mobile applications that silently exchange personal information with multiple analytics, advertising, and tracking services, often within broader digital environments that may also expose them to profiling, manipulation, and other forms of online risks. Because these data flows remain largely invisible to non-specialists, young users and their caregivers are often unable to recognize how everyday app usage may expose minors to these persistent forms of digital surveillance. In this paper, we propose a Privacy Mediation Architecture that transforms mobile network observations into semantically meaningful and user-interpretable privacy explanations. Designed particularly for contexts involving minors, the architecture aims to support digital literacy by making hidden surveillance practices understandable to children, adolescents, and their caregivers. An exploratory evaluation with parent-child pairs indicates that semantically mediated explanations may improve users’ understanding of otherwise opaque mobile data collection behaviors, reinforcing transparency and explanation as mechanisms for privacy awareness and informed decision-making.
Predicting flight delay propagation in the Brazilian aviation network with Heterogeneous Graph Neural Networks
This work takes advantage of a Graph Neural Network (GNN) model to predict flight delay propagation within the Brazilian aviation network. We propose SUBAERO, a method with an architecture that comprises a diverse data ingestion pipeline, integrating weather, airport, flight, and aircraft data via APIs. These datasets are structured in a graph-oriented database (Neo4j) to map complex spatial-temporal dependencies. A Heterogeneous Graph Neural Network (HGT) approach was employed, achieving a Mean Absolute Error (MAE) of 6.7 minutes in delay predictions. This study applies advanced Data Science techniques to optimize urban and regional mobility, providing a timely decision-support tool to mitigate operational bottlenecks and enhance transport infrastructure for social good.
Ciência de Dados para Equidade de Gênero em STEM: Fatores Associados à Continuidade de Meninas na Tecnologia
A sub-representação feminina em tecnologia é um desafio social que se inicia antes do ensino superior. Este artigo apresenta uma abordagem de ciência de dados para caracterizar fatores associados à intenção de continuidade de meninas em percursos formativos ligados à tecnologia. O estudo nasce de uma iniciativa conduzida por estudantes e pesquisadoras da Computação que buscam compreender experiências de meninas no ensino médio técnico e utilizar evidências para orientar intervenções futuras. Foram analisados dados de questionário aplicado a estudantes do gênero feminino em cursos técnicos integrados ao ensino médio. O pipeline inclui limpeza, engenharia de atributos, testes estatísticos com tamanho de efeito, correção para múltiplos testes, modelagem interpretável e análise temática de respostas abertas. Após remoção de duplicatas, a base contém 155 respostas válidas. Os resultados indicam que interesse por tecnologia, satisfação com o curso, incentivo familiar e participação em atividades extracurriculares estão associados à intenção de continuidade.
Identificação de Fatores Associados à Artrite Utilizando Técnicas de Mineração de Dados
A artrite é um desafio de saúde pública cuja prevalência aumenta com o envelhecimento, exigindo estratégias eficazes de triagem populacional. Este estudo analisa fatores associados à artrite na população brasileira entre 40 e 60 anos, utilizando microdados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019, para desenvolver um modelo de classificação voltado à triagem. O pipeline integra imputação de dados (KNNImputer), balanceamento híbrido (RUS + SMOTE) e seleção de atributos via Ant Colony Optimization (ACO). A otimização por busca bayesiana indicou o Bernoulli Naive Bayes como o melhor modelo, alcançando recall de 0,66 e priorizando a redução de falsos negativos. Os resultados evidenciam que a depressão e comorbidades crônicas possuem maior poder preditivo que hábitos alimentares isolados.
Análise Comparativa entre Logísticas de Entrega Terrestre e Aérea por Drones em Municípios do Interior do Paraná
Este trabalho analisa a viabilidade temporal de entregas por drones em cidades do interior do Paraná - BR, por meio da comparação entre entregas terrestres reais e entregas aéreas simuladas. No melhor do nosso conhecimento, há escassez de estudos voltados à análise desse tipo de entrega em cidades de menor porte no país. Utilizando dados reais de uma empresa de delivery, os resultados mostram que os ganhos temporais aumentam com o tamanho da rota e são mais expressivos quando o drone opera a 60 km/h. No melhor cenário analisado, o tempo de entrega foi reduzido em mais de 60%, com diminuição média de 26% na distância percorrida.
An Empirical Assessment of Machine Learning Models for Delirium Prediction Using the eICU-CRD v2.0 Database
Population aging intensifies the challenges faced by healthcare systems, particularly in managing conditions such as hospital-acquired delirium, a neuropsychiatric disorder characterized by acute onset and a fluctuating course, and associated with increased mortality and functional decline. Despite its clinical relevance, delirium frequently remains underdiagnosed during hospitalization. This paper investigates the use of machine learning to predict delirium early in intensive care units, using data from the eICU-CRD v2.0 database. A domain expert clinician selected the analyzed attributes, ensuring clinical coherence in the modeling process. We evaluated five classification algorithms and four data-balancing techniques using stratified cross-validation and metrics appropriate for imbalanced scenarios. Random Forest with Random Undersampling achieved the best overall performance. Our findings suggest that machine learning-based approaches can support earlier recognition of delirium and enhance clinical decision-making.
Ciência de Dados para Governança dos Comuns: Um Observatório de Transferências Fiscais Verdes para Redução de Assimetrias na Amazônia Paraense
Este artigo apresenta o desenvolvimento do Observatório de Transferências Fiscais Verdes, uma infraestrutura informacional voltada à mitigação de assimetrias informacionais e ao fortalecimento da governança ambiental do ICMS Verde no Estado do Pará. O estudo aborda o desafio de tornar dados fiscais e ambientais acionáveis para a sociedade civil e gestores locais. Ao integrar bases heterogêneas da SEMAS-PA e TerraBrasilis/INPE via pipeline ETL em Python, propor um painel interativo e conduzir uma análise lexical do corpus normativo com IRaMuTeQ, a pesquisa revela uma disfunção sistêmica: cinco dos dez municípios com maiores repasses em 2024 figuram entre os de maior pressão de desmatamento. O estudo demonstra como a Ciência de Dados aplicada pode transcender a transparência formal, instrumentalizando o controle social e o interesse público na Amazônia.
Ynis Cristine de Santana Martins Lino Ferreira
Green AI e Data Augmentation para Triagem de Úlceras do Pé Diabético no Brasil: um Pipeline Eficiente, Sustentável e Socialmente Orientado
As úlceras do pé diabético são uma complicação grave do diabetes mellitus que sobrecarrega o Sistema Único de Saúde [Armstrong et al. 2017, DATASUS 2025]. Propomos um pipeline de visão computacional orientado à saúde pública para classificar e segmentar essas lesões, guiado por eficiência computacional (Green AI) e robustez com dados limitados. Ele combina EfficientNet-B0 e MobileNetV3-Large com adaptação Batch Normalizationonly, MixUp/CutMix, FixRes e inferência adaptativa por entropia, auditando energia e CO2 com o CodeCarbon [Schmidt et al. 2021] nos desafios DFUC2020/DFUC2021. Os modelos BN-only atingem AUC, F1-macro e AUPRC competitivos com custo energético muito inferior ao full fine-tune.
Arquitetura de Curadoria e Publicação de Dados Científicos Amazônicos: o Caso do DataMap/Amazon
Este artigo descreve o modelo de curadoria do DataMap/Amazon, desenvolvido para mitigar a dispersão e heterogeneidade de dados ambientais amazônicos. A solução integra quatro componentes funcionais (Dicionário, Arquivos, Datasets e Produtos) a um pipeline de qualificação progressiva (camadas Bronze, Prata e Ouro). Aplicada a quatro iniciativas de pesquisa (LBA, AmazonFACE, ATTO-Campina e CHUVA), a plataforma transformou acervos brutos em ativos científicos FAIR. Os resultados incluem a estruturação de 183 datasets, 1,58 TB de arquivos organizados e 165 DOIs gerados, fortalecendo a reprodutibilidade e o acesso aberto à ciência na região.
Pipeline Reprodutível e Responsável de Ciência de Dados para Apoio à Detecção Precoce do Câncer de Pulmão
Este artigo apresenta um pipeline reprodutível de engenharia de dados para Ciência de Dados orientada à saúde pública em oncologia pulmonar. O fluxo estrutura fontes biomédicas públicas por meio de proveniência, validação de integridade, controle de qualidade, extração semântica de rótulos, alinhamento matriz–metadados, particionamento anti-vazamento e artefatos versionados. Na execução auditada, GSE43458 e GSE32863 foram consolidadas com rótulos binários completos e sem amostras não classificadas, o que pode contribuir para reduzir barreiras técnicas à pesquisa reprodutível ao documentar proveniência, regras de rotulagem, verificações de qualidade e artefatos versionados.
Caracterização da Rede de Soro Antiveneno de São Paulo: Uma Análise a Partir de Dados Públicos
Acidentes com animais peçonhentos são um problema de saúde pública no Brasil, exigindo organização dos serviços e disponibilidade de soros antiveneno. Este estudo analisa os dados do SINAN no estado de São Paulo, entre 2007 e 2025, considerando gravidade, soroterapia, tempo até o atendimento e deslocamento de pacientes. Os resultados indicam aumento das notificações, com predomínio de escorpiões, enquanto os acidentes por serpentes apresentam maior letalidade. A maioria dos casos foi atendida em até três horas, e os fluxos apontam predominância de atendimentos no próprio município de ocorrência. O estudo contribui para compreender a demanda soroterápica e subsidiar discussões sobre a organização territorial da rede de saúde.
NLP Models for Mental Health-Related Text Analysis in Brazilian University Reddit Communities
Online communities have become important spaces for mental health discussions among university students, generating large volumes of text that are difficult to analyze manually at scale. This work investigates automated methods for analyzing emotional and relational aspects of mental health-related text in three Brazilian university Reddit communities. We employed NLP models to evaluate two dimensions: the emotional tone expressed in the text and the presence or absence of supportive social interaction. The results indicate that automated methods are suitable for scalable identification of social support behaviors, while emotional tone analysis requires greater caution and is best applied to clearly polarized expressions rather than fine-grained neutral distinctions.
Predictive Signatures of Violence Against Women in Brazilian Health Records: A Comparative Study Using Classifier Committees and Logistic Regression
Violence against women is a serious public health problem in Brazil, yet predictive studies on its notified records remain scarce, and most existing work treats violence as a single phenomenon. This paper investigates whether the three main types of violence registered in the Brazilian Notifiable Diseases Information System (SINAN), namely physical, psychological, and sexual, have distinct predictive signatures. We work with 2.22 million notifications from women between 2018 and 2024 and compare a regularized logistic regression against two classifier committees, Random Forest and LightGBM, evaluated under a temporal train and test split. Our analysis prioritizes interpretability and calibration over raw performance. Results show that each type of violence has its own distinguishable signature, the non-linear gain over the linear model is marginal, and class balancing substantially degrades probability calibration in imbalanced outcomes. The model fails to detect roughly 44.9 percent of psychological violence cases, exposing how automated tools tend to mirror the under-reporting already present in the source data.
Análise de Padrões de Burnout e Episódios Depressivos no Ambiente de Trabalho Utilizando Métodos Estatísticos e Aprendizado de Máquina
A depressão e o burnout representam importantes desafios de saúde pública entre trabalhadores brasileiros. Este estudo aplica técnicas de estatística e clusterização em dados do DATASUS (2016-2019 e 2022-2025) para identificar perfis associados a esses transtornos. Na totalidade dos dados, observou-se predominância feminina (~75%), maior número de casos na região Sudeste e idade média de 40,7 anos (DP=9,6). Como resultado, o modelo K-means com FAMD obteve silhouette score de 0,418, revelando três perfis que evidenciam padrões educacionais, ocupacionais e territoriais no adoecimento mental do país. O estudo contribui, portanto, para a compreensão e mitigação desse problema nacional.
Avaliação quantitativa do sofrimento psíquico: curadoria e análise de dados de uma coorte de pacientes com transtorno bipolar do humor
O presente estudo aplica técnicas de ciência de dados para lidar com problemas de mensuração do sofrimento psíquico em estudos longitudinais com pacientes portadores de transtornos mentais multifatoriais e dados clínicos com valores ausentes e inconsistências. Para isso, foi desenvolvido um pipeline híbrido de curadoria, combinando reconstrução longitudinal e Imputação Múltipla por Equações Encadeadas (MICE). Utilizando a base clínica do Programa de Transtorno Bipolar (PROMAN) da FMUSP, foram conduzidas análises estatísticas para investigar relações entre medidas psiquiátricas. Os resultados evidenciaram padrões coerentes entre comorbidades, episódios de humor, hospitalizações e histórico de tentativa de suicídio.
Fairness em modelos preditivos de evasão no ensino superior: análise de viés e estratégias de mitigação
Este trabalho avalia a equidade algorítmica (fairness) em um modelo preditivo de evasão escolar no ensino superior, baseado em dados acadêmicos e socioeconômicos de estudantes da UNICAMP. A partir de um modelo LightGBM inspirado em Farias (2025), foram analisadas diferenças observadas na evasão entre grupos sensíveis, métricas de equidade e técnicas de mitigação de viés. Foram considerados três atributos sensíveis: sexo, ensino médio em escola pública e cor/raça. Os resultados evidenciam que a avaliação de modelos de aprendizado de máquina, principalmente em aplicações sensíveis, deve considerar não apenas o desempenho preditivo, mas também a equidade de suas predições entre grupos sensíveis.
Supporting sanitation infrastructure planning in low-income areas with URBANUS
Access to sanitation infrastructure remains a critical challenge in low-income urban areas, with direct consequences for public health and social equity. We propose URBANUS, a web-based decision-support platform that automates the preliminary design of sanitary sewer collection networks using publicly available geospatial data. The system models the urban street network as a graph, enriches vertices with topographic elevation, and applies a gravitational routing heuristic (RSPH) to generate a directed sewer network aligned with terrain constraints. An interactive editor allows specialists to inspect and adjust the graph before processing, keeping human expertise inside the computational workflow. A deep learning module for building detection from satellite imagery, based on fine-tuned models, enables accurate sewage contribution estimates per lot. A use case with a Brazilian municipality reduced the domain expert work from days to seconds. URBANUS aims to support engineers, municipalities, and policymakers in expanding coverage to underserved communities.
Do Acesso à Resposta: Um Dataset Text-to-SQL em Português para Monitoramento de Políticas Públicas Educacionais
Modelos Text-to-SQL permitem consultar bases de dados por linguagem natural, ampliando o acesso a dados públicos. Entretanto, benchmarks amplamente utilizados concentram-se em domínios genéricos e oferecem cobertura limitada para perguntas comuns em políticas públicas. Este trabalho apresenta um dataset em português com 107 pares pergunta–SQL construídos a partir dos microdados do Censo Escolar Brasileiro. As perguntas abordam temas de impacto social, como alimentação, acessibilidade, infraestrutura e desigualdades educacionais, com diferentes níveis de dificuldade e complexidade SQL. O trabalho também discute desafios nas interfaces de linguagem natural e propõe diretrizes para recursos semelhantes em outros domínios públicos.
Social Indicators from News-Based Gender Violence Events
Official indicators are essential for monitoring gender violence, but they often arrive late and provide limited contextual detail about specific events. This paper explores online news as a complementary social sensing layer for producing low-latency indicators of gender violence. We propose a pipeline that collects news reports, retrieves target-related documents, removes duplicates, normalizes temporal and geographic information, and uses language models to classify gender violence events and extract structured metadata. Each event includes attributes such as violence type, location, victim–aggressor relationship, severity, outcome, and event dynamics. Using Brazilian news from 2020 to April 2026 as a case study, we show how structured news-based events can support temporal monitoring, spatial analysis, comparison with official data, and executive summaries of emerging peaks. The results indicate that news can anticipate signals, enrich interpretation, and support public managers with more timely and semantically detailed evidence.
ANPC Panel: A Hybrid Framework for Legal Information Extraction, Transparency, and Human-on-the-Loop Validation
Legal document analysis plays an important role in supporting institutional oversight and public governance; however, manual extraction of information from large document collections is time-consuming and difficult to scale. This paper presents the ANPC Panel, a hybrid framework that combines Large Language Models (LLMs), retrieval-based extraction, and complementary rule-based strategies to transform Civil Non-Prosecution Agreements (ANPCs) into structured representations for institutional monitoring and large-scale analysis. Beyond automated extraction, the system incorporates algorithmic transparency and Human-on-the-Loop validation mechanisms, allowing users to inspect, contextualize, and audit AI-generated outputs. By combining automated information extraction, transparent analytics, and human supervision, the proposed approach contributes to strengthening efficiency, accountability, and evidence-based decision-making in public-sector environments.
Um Guia Prático para Matching de Impressões Digitais
O reconhecimento biométrico por impressões digitais é amplamente utilizado devido à unicidade dessas estruturas. Apesar de ser uma área consolidada, iniciantes e desenvolvedores ainda enfrentam dificuldades decorrentes da ausência de diretrizes claras, da dispersão da documentação e da baixa legibilidade de parte dos trabalhos de referência. Para mitigar esse problema, este trabalho apresenta um guia prático e estruturado sobre o fluxo de funcionamento de um Sistema Automatizado de Identificação de Impressões Digitais (AFIS) baseado em minúcias. O pipeline metodológico compreende quatro etapas: aquisição de imagens, pré-processamento para redução de ruídos, extração de minúcias e comparação (matching) com uma base de dados. Também são discutidas limitações de compatibilidade entre ferramentas de referência, como o software MINDTCT e o algoritmo Minutiae Cylinder-Code (MCC), além da disponibilidade de bases de dados públicas. A estrutura proposta busca reduzir a curva de aprendizado e facilitar o desenvolvimento de novos sistemas biométricos, contribuindo para aplicações como identificação de pessoas desaparecidas, refugiadas, foragidas, sem documentação ou em situação de rua, combate a fraudes em programas sociais e acesso a serviços de saúde pública.
S.N.A.K.E: Inteligência Artificial para Letramento Digital Ativo e Combate à Desinformação em Português
O combate à desinformação em aplicativos de mensagens enfrenta um desafio duplo para a população brasileira: a velocidade de propagação das fake news e a carência de letramento digital dos usuários. Enquanto as soluções atuais focam majoritariamente na verificação passiva de fatos (fact-checking), o presente trabalho apresenta o System for News Authentication and Knowledge Evaluation (S.N.A.K.E.), um assistente virtual integrado baseado em Inteligência Artificial, desenhado com propósitos sociais claros: promover o letramento digital ativo e fomentar o pensamento crítico. Diferentemente de abordagens convencionais que focam em classificadores, ou seja, em entregar apenas o veredito de veracidade, o S.N.A.K.E. atua como um tutor digital que, por meio de diálogos interativos, explica os critérios de análise e promove a capacitação do usuário no que tange à identificação de padrões de desinformação. Os resultados preliminares sugerem que o S.N.A.K.E. apresenta um desempenho particularmente robusto nas dimensões explicativa e pedagógica, quando comparado com ferramentas de verificação de fatos selecionadas.
Análise Temporal de Sentimentos das Postagens sobre a Dengue em Redes Sociais
Este artigo analisou a relação entre o volume de publicações referentes à dengue na rede social Bluesky no ano de 2025 com os casos da doença, além de uma investigação sobre os sentimentos, temas e palavras presentes nas postagens por meio de estratégias de Processamento de Linguagem Natural (PLN). As análises revelaram uma forte correlação entre as bases de dados, no qual a maioria das publicações foram negativas, cuja intensidade média foi a mais elevada. No engajamento, as positivas obtiveram mais curtidas enquanto as neutras mais respostas e republicações, enquanto as nuvens de palavras e modelagem de tópicos revelaram que o conteúdo é mutável com o tempo.
Da Análise à Decisão: Explorando Fluxos de Decisão e Modelos de Impacto na Gestão da Atenção Primária à Saúde
Este artigo apresenta um arcabouço conciso de apoio à decisão baseado em Inteligência Artificial para o planejamento da Atenção Primária à Saúde. A proposta integra três fluxos de decisão que combinam previsão de demanda, alocação de profissionais, otimização espacial e análise de eficiência. O arcabouço conecta diagnóstico, predição, simulação, otimização e monitoramento, apoiando decisões públicas baseadas em evidências em contextos de recursos limitados, demanda heterogênea e desigualdades territoriais.
Lições de Implementação de um Projeto de Ciência de Dados para Investigação Financeira: Diretrizes, Evidências e Resultados Preliminares
Este artigo apresenta diretrizes, lições aprendidas e evidências preliminares de um projeto real de ciência de dados voltado ao apoio à investigação financeira pela Polícia Civil de Pernambuco. O estudo discute curadoria data-centric, mitigação de vieses, fluxos analíticos flexíveis, IA centrada no humano, incorporação de conhecimento especializado, processamento escalável e melhoria contínua por meio de feedback humano. Os resultados iniciais indicam potencial prático para organizar evidências, priorizar alertas e apoiar a tomada de decisão investigativa, preservando a supervisão humana.
Diretrizes para o Desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisão na Área da Saúde: Um Estudo de Caso na Atenção Primária à Saúde
A gestão em saúde pública exige sistemas capazes de integrar dados heterogêneos, executar modelos analíticos e apoiar decisões estratégicas. Este artigo apresenta diretrizes práticas derivadas do desenvolvimento do SmartApSUS, uma plataforma analítica para a Atenção Primária à Saúde no Brasil. As diretrizes abordam modelagem flexível, arquitetura modular, processamento assíncrono, interfaces centradas no usuário, interoperabilidade, visualização geoespacial, análise de cenários e rastreabilidade analítica.
Perfil de Adultos que Sofreram AVC: Uma análise comparativa de técnicas de Aprendizado de Máquina
Este trabalho aplicou Machine Learning para caracterizar indivíduos com AVC utilizando dados da PNS 2019. O estudo focou na faixa etária de 55 a 77 anos, definida via frequência acumulada. Após etapas de pré-processamento e otimização de hiperparâmetros, os modelos demonstraram alta eficácia na detecção dos casos e forneceram regras importantes para o diagnóstico da doença.
Uma Análise Entre Turnos da Comunicação Política no Telegram Durante as Eleições Brasileiras de 2022
Este trabalho analisa a dinâmica de comunicação em grupos do Telegram durante o 1º e o 2º turnos das eleições presidenciais no Brasil em 2022. Utilizando o conjunto de dados fakeTelegram.BR 2022, o estudo emprega uma metodologia multifacetada, combinando análise exploratória, análise de grafos e uma heurística não supervisionada para detecção de flooding. Os resultados apontam uma redução no volume total de mensagens e de usuários ativos nos grupos entre os turnos, além de maior coerência e menor fragmentação na rede do segundo turno, evidenciadas pelo aumento da métrica average closeness e pela diminuição do número de componentes da rede.Além disso, a análise de flooding mostrou uma concentração desse comportamento entre poucos, porém ativos, usuários, que, no primeiro turno, demonstraram interesse na divulgação de spam e autopromoção, enquanto, no segundo turno, focaram em narrativas de deslegitimação do processo eleitoral.Por fim, os achados apontam para o uso estratégico de plataformas de mensagens instantâneas como amplificadoras de discursos polarizados e como meios para coordenar a desordem informacional em um período crítico para a democracia do país.
Arquitetura Hierárquica CNN-BiMamba para Identificação de Estágios de Sono em Polissonografia com Aplicação à Detecção de REM sem Atonia
O estagiamento automático do sono é etapa fundamental para a quantificação de REM Sem Atonia (RSWA), principal biomarcador do Transtorno Comportamental do Sono REM (RBD), marcador precoce de doenças neurodegenerativas. Métodos de aprendizado profundo geralmente operam em épocas de 30 segundos, resolução insuficiente para os eventos musculares breves (0,5–5s) característicos de RSWA. Este trabalho propõe uma arquitetura hierárquica CNN-BiMamba para o estagiamento do sono a partir de sequências contínuas de mini-épocas de 3 segundos. Avaliado em 151 exames de PSG via validação cruzada GroupKFold, o modelo alcançou F1-macro de 0, 736±0, 021 e Kappa de Cohen de 0, 691±0, 027, constituindo uma etapa inicial viável para futura detecção e quantificação de RSWA.
SynTraffic: A synthetic dataset for spatiotemporal human trafficking detection in heterogeneous graphs
Online escort platforms have become a common vector for human trafficking (HT) networks to advertise victims alongside legitimate listings, making manual screening infeasible. Progress on automated analysis is limited by restricted data access: HT advertisement corpora carry personal, potentially victim-identifying information, imposing ethical and legal constraints on sharing and reproducibility. This work addresses that gap with a reproducible methodology for generating synthetic HT advertisement data that is statistically representative of a real corpus, without exposing sensitive content. The proposed dataset SynTraffic reproduces posting volume, spatial mobility, temporal dynamics, and metadata-sharing structure, including the size distribution of identity clusters formed by shared contact metadata. We statistically validate SynTraffic testing distributional fidelity and cluster-size fidelity. SynTraffic is openly available, as well as the the generation methodology, presenting a privacy-safe substitute for the real corpus.
Deepfake Detection: A Comparative Approach
The rapid advancement of synthetic image generation techniques, such as Generative Adversarial Networks (GANs), has enabled the creation of realistic deepfakes, raising concerns regarding misinformation, privacy, and digital security. This work investigates automatic methods for detecting fake facial images, focusing on convolutional neural networks (CNNs) and classical techniques such as SVM and Random Forest. Experiments were conducted using a merged dataset composed of the Real and Fake Face Detection and Human Faces datasets, totaling 10,025 images. The results indicate that the tested methods achieve satisfactory performance, demonstrating the feasibility of using machine learning approaches for automatic deepfake detection. Performance and interpretability aspects are discussed, showing the superiority of CNNs in classifying fake images, achieving an average accuracy of 94.2% in the conducted tests.
FusionKG-Rural: Fusão Multimodal de Dados Cadastrais, Fiscais e Ambientais para Associação de Imóveis Rurais
A integração de dados rurais provenientes do CAFIR, SNCR e SICAR/CAR é dificultada pela ausência de identificadores universais e pela heterogeneidade semântica, espacial e cadastral das bases. Este trabalho apresenta o FusionKG-Rural, uma arquitetura de fusão multimodal baseada em Grafos de Conhecimento e agentes especializados para identificação automática de registros que representam o mesmo imóvel rural. A solução combina evidências semânticas, geoespaciais, cadastrais e fiscais por meio de um mecanismo inspirado na Teoria de Dempster-Shafer. Os resultados indicam que a combinação de múltiplas evidências reduz ambiguidades e melhora a qualidade da associação entre registros heterogêneos, fornecendo suporte para aplicações de governança territorial, fiscalização tributária e monitoramento ambiental.
Painel Trilhas de Licitações: Trilhas Investigativas para Geração de Alertas em Licitações de Minas Gerais
Este artigo apresenta o Painel Trilhas de Licitações, um sistema inteligente para apoio à detecção de indícios de fraude em licitações públicas no estado de Minas Gerais. A ferramenta integra múltiplas fontes de dados governamentais e utiliza trilhas investigativas para geração automática de alertas e priorização de auditorias. O sistema combina integração de dados com análise relacional para identificar conexões suspeitas entre licitantes e itens licitados, além de oferecer visualizações interativas que auxiliam auditores e promotores na investigação. Os resultados indicam potencial para aumentar a eficiência da fiscalização e fortalecer o combate à corrupção.
Interpretable Job Recommendation from Multiple Sources of Occupational Evidence: Early Results
Skill-based occupation recommenders should show how evidence from different data sources leads to ranked occupations, especially for job seekers with limited literacy or access to guidance. This paper presents a deterministic pipeline for traceable job recommendation that integrates structured occupational descriptors with annotated job-text spans and converts them into yes/no questionnaire evidence. The pipeline builds O*NET occupation profiles, audits SkillSpan skill and knowledge spans, maps them to occupational descriptors, generates traceable questions, links questions back to occupations, and tests whether simulated answers recover the source occupation. The question structure works well under controlled reconstruction: compact task-based questions recover occupations almost perfectly. The multi-source text-integration branch is weaker: lexical extraction predicts 9,375 spans for 2,264 gold spans, and conservative normalization accepts only 662 mappings. The pipeline is therefore a job-recommendation prototype and audit layer for inclusive occupational evidence, showing where evidence remains usable and where extraction or mapping breaks down.
Football Match Result Prediction Using Machine Learning and Binary Model Fusion
This paper investigates English Premier League match result prediction using complementary machine learning approaches: direct multiclass classification, temporal goal forecasting, Isolation Forest-based binary anomaly detection, and simple binary decision-level fusion. Experiments were conducted on EPL data from the 2006–07 to the 2024–25 seasons using an expanding-window walk-forward validation protocol. Results show that betting odds concentrate most of the predictive information in direct classification, while temporal goal forecasting provides useful numerical estimates but does not necessarily improve outcome reconstruction. Isolation Forest underperforms supervised models in the binary setting, and binary fusion does not outperform the best individual model.
UKF-HD: Unscented Kalman Filtering in Hyperdimensional Computing for Robust On-Device IoT Forecasting
Time series forecasting is moving to the edge, where models run on small IoT devices and must cope with noisy sensor streams. Hyperdimensional Computing (HDC) fits this setting, since it trains in a single pass using cheap, parallel operations. Current HDC forecasters, however, either use a simplistic delta rule or a linear Kalman Filter that assumes Gaussian noise and keeps a costly D × D covariance. We propose UKF-HD, the first formulation of the Unscented Kalman Filter inside HDC. The HDC prediction is linear in the weights, so the nonlinearity lies in the encoder; we therefore apply the unscented transform to the input window and push it through that encoder. The resulting gain accounts for the encoder nonlinearity and replaces the D × D covariance with a small p × p uncertainty over the input. We also propose GradHD, a gradient-based HDC forecaster, and its combination with the unscented front-end (GradHD+UKF). On multi-sensor IoT datasets corrupted by Gaussian, missing-value and Poisson noise, UKF-HD is more robust than the linear Kalman gain while using far less memory.
Color Image Classification on Edge by Fusing Visual Feature Extractors and Weightless Neural Networks
Weightless Neural Networks (WNNs) are a promising alternative for the image classification problem in an edge computing environment due to their low computational cost. However, the direct use of this model requires converting the image to grayscale to facilitate the conversion of an image into its binary representation. This work investigates the performance of WNNs for the color image classification problem without adopting the grayscale conversion strategy. Several image preprocessing and representation strategies are evaluated, including grayscale conversion, feature extraction techniques widely adopted in the field of computer vision such as VLAD and Fisher Vector, and Convolutional Neural Networks (CNNs). Several experimental scenarios were conducted with the CIFAR-10 dataset, evaluating the models with 7 feature extractors (5 CNN architectures) in terms of accuracy, precision, recall, F1-score and execution time. The results show that hybrid models with CNNs outperform other feature extractors, achieving 89.57% accuracy with the ConvNeXt model, surpassing the accuracy of pure WNN (44.01%) and resulting in lower computational costs compared to pure CNNs.
Iris Recognition based on Convolutional Neural Networks and Multi-Index Hashing
Efficient iris recognition at scale requires indexing structures that can search large galleries without a linear scan. This work evaluates 7 feature extractors, with 5 pre-trained CNNs (VGG16, ResNet50, ConvNeXt-Tiny, MobileNetV2, InceptionV3) and 2 classical descriptors (SIFT, ORB), combined with median binarization and Multi-Index Hashing on the CASIA-Iris-Lamp dataset, containing 16212 images and 411 subjects. The experiments compare extractors under a fixed 32-bit segment parameterization, analyze the trade-off between hit rate and penetration rate as a function of the number of tables, and evaluate thermometer binarization as an alternative to median. CNN extractors achieve rank-1 identification rates near 99%, while SIFT and ORB reach only 10.60% and 51.45% despite similar hit rates, showing that hit rate alone does not reflect recognition quality. VGG16 offers the best trade-off, combining a rank-1 rate of 99.45% with a penetration rate of 18.02%. Thermometer binarization improves rank-1 but produces a penetration rate of 100% across all tested configurations, eliminating the indexing advantage of Multi-Index Hashing.
KalWeNN: Kalman-Filtered Memory for Weightless Neural Network Classifiers
Weightless Neural Networks (WNNs) such as WiSARD learn by storing information directly in RAM-based memory structures, enabling fast training and efficient hardware implementation. However, conventional WiSARD memories store only binary activations or occurrence counts, providing no measure of confidence in the stored information. This paper introduces KalWeNN (Kalman Weightless Neural Network), a weightless classifier that replaces the traditional counting memory with Kalman filter-based memory cells. Each memory address maintains both an estimate of its association with a class and the uncertainty of that estimate. During training, address activations are treated as noisy observations and incorporated through recursive Kalman update. We evaluate KalWeNN on twelve classification datasets under two architectural configurations and compare it with a standard WiSARD implementation. Results show that KalWeNN consistently matches or improves classification accuracy, achieving approximately 93% accuracy on MNIST. More importantly, it substantially improves run-to-run stability, often reducing performance variability by a factor of four to five. These gains are obtained with only modest increases in memory usage and execution time, preserving the lightweight nature of weightless neural networks.
GabrielNet: Segmentação de Fácies Sísmicas com Arquitetura Multi-Decoder e Ensemble de Redes Neurais Profundas
A segmentação de fácies sísmicas, entendidas como padrões de reflexão que representam diferentes unidades geológicas e características deposicionais do subsolo, enfrenta desafios significativos devido ao ruído de aquisição, à escassez de rótulos e ao severo desbalanceamento entre classes. Este artigo propõe o GabrielNet, uma arquitetura que mitiga esses problemas por meio de um ensemble multi-decoder composto pelos modelos Attention U-Net, U-Net e DeepLabV3+, conectados a um encoder convolucional compartilhado. O pipeline integra um pré-processamento físico-informado baseado em filtragem espectral via FFT e difusão anisotrópica de Perona-Malik, engenharia de atributos sísmicos utilizando a transformada de Hilbert e pós-processamento morfológico para redução de falsas predições. Avaliada sobre o volume sísmico Parihaka, a abordagem alcançou 84,24% de mean IoU e 86,50% de acurácia de pixel, demonstrando elevada coerência geológica e robustez em cenários com restrições computacionais e forte desbalanceamento de classes.