Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP)
A ubiquidade é vista como um dos grandes desafios da pesquisa em computação pela National Science Foundation (NSF) e seu escopo de aplicação vem crescendo muito nos últimos anos, uma vez que o uso de tecnologia e computação está cada vez mais presente e transparente no dia-a-dia dos cidadãos. Nesse sentido, o evento SBCUP (Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva) foi criado em 2009 como um fórum específico para discussão da área de Computação Pervasiva e Ubíqua, como ocorre em eventos internacionais qualificados, como Pervasive, Ubicomp, Mobicom, Percom, Context, etc. Nesse contexto, desde 2009 o SBCUP ocorre como um dos eventos satélites do CBSC (Congresso da Sociedade Brasileira de Computação), sempre agregando discussões que permeiam o uso de computação de forma cada vez mais transparente na sociedade moderna.
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
A Lightweight Deep Learning Approach for Autonomous Detection of Risky Infant Sleep Postures
Sudden Infant Death Syndrome (SIDS) and sleep-related fatalities remain a leading cause of post-neonatal mortality, often linked to hazardous sleep positions such as prone positioning and airway obstruction. While continuous monitoring is essential for prevention, existing wearable sensors pose risks of skin irritation and displacement, while traditional video monitors depend on fallible human vigilance. This study addresses these limitations by developing a high-performance, non-invasive vision-based system for the autonomous detection of risky infant postures. Utilizing the YOLOv8n architecture, we implemented a lightweight framework optimized for real-time classification of “Safe” and “Danger” positions. Our findings demonstrate high detection reliability, with the model achieving a recall of 95.11% and a precision of 96.07% for hazardous postures, ensuring a critical reduction in false negatives while maintaining caregiver trust. To mitigate the “black-box” nature of deep learning, we applied Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM). Qualitative analysis confirmed that the model’s predictive logic is grounded in clinically relevant anatomical features, such as the infant’s head and torso, rather than environmental noise. These results establish a robust computational foundation for future privacy-preserving, localized monitoring solutions that can provide immediate, life-saving alerts in home environments.
Abordagem em duas fases para detecção e classificação de ataques em redes IoT com computação em névoa
A internet atual abrange milhões de dispositivos IoT, como câmeras, sensores e lâmpadas inteligentes, caracterizados pelo baixo poder de processamento e limitado foco em segurança, o que os torna potenciais vetores para ataques cibernéticos de larga escala. Além disso, essas limitações intrínsecas impedem que os mesmos executem complexos modelos de aprendizado de máquina, cada vez mais utilizados em IDS/IPS. Este trabalho adota uma arquitetura de computação em névoa, na qual nós intermediários mais robustos monitoram o tráfego de rede para detectar ataques à rede IoT. Para isso, em uma primeira fase, o tráfego é agrupado por meio de técnicas não supervisionadas, de forma a criar clusters, segregando tráfego normal e diferentes tipos de ataques. Em uma segunda fase, um modelo supervisionado é utilizado para predizer os rótulos de cada um dos clusters formados na fase anterior. Os resultados indicam que a abordagem proposta é capaz de capturar padrões de ataque coerentes e estatisticamente significativos na borda da rede.
Abordagem LGRAG-IoT: Contribuição para a Conformidade do Middleware EXEHDA com a Lei Geral de Proteção de Dados
Este trabalho apresenta a abordagem LGRAG-IoT, uma arquitetura baseada em RAG para apoiar a verificação automatizada de conformidade com a LGPD em ambientes de Internet das Coisas. A proposta integra o monitoramento de fluxos de dados do middleware EXEHDA à recuperação semântica de documentos normativos para análise por modelos de linguagem. A arquitetura permite identificar violações de privacidade e gerar justificativas fundamentadas em evidências legais. A avaliação, com cenários simulados de tratamento de dados em IoT, comparou um modelo LLM isolado com a abordagem RAG. Os resultados indicam melhora na classificação e na explicabilidade das decisões, mostrando potencial para apoiar auditorias e governança de dados.
Agentes Autônomos Baseados em LLM para Detecção de Vulnerabilidades de Segurança Cibernética: um Estudo Experimental com Decepticon
A crescente complexidade dos ambientes de TI corporativos e a ampliação da superfície de ataque demandam soluções de segurança mais ágeis e escaláveis. Nesse contexto, a identificação eficiente de vulnerabilidades permanece um desafio relevante. Este trabalho investiga a hipótese de que agentes autônomos baseados em modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem apoiar a detecção de vulnerabilidades de forma eficaz. O objetivo é avaliar a capacidade desses agentes em identificar vulnerabilidades em ambientes computacionais. Para isso, foi conduzido um estudo experimental com dois ambientes Linux virtualizados: um agente ofensivo (Vibe Hacking Agent) e um ambiente alvo com vulnerabilidades conhecidas. Foram executadas seis solicitações de varredura e análise por diferentes LLMs, com coleta de métricas e relatórios. Os resultados indicam que a escolha do LLM influencia o comportamento técnico do agente. No cenário avaliado, o Qwen3 apresentou melhor desempenho relativo em profundidade de varredura, correlação com ferramentas auxiliares e priorização de riscos. Como contribuição, o trabalho demonstra o potencial de agentes baseados em LLMs para aumentar a eficiência e a escalabilidade em operações de segurança cibernética.
An FPGA-Accelerated Decision Tree Model for Ransomware Detection in Pervasive Environments
Ransomware poses a threat to pervasive computing environments, where resource-constrained devices require low-latency detection mechanisms. This work presents an FPGA-based hardware classifier that translates a trained decision tree into a fixed-point combinational architecture, enabling deterministic single-cycle inference. The proposed architecture achieves up to 99% accuracy with a constant latency of 20 ns per sample. Compared to a software-based ML implementation, the FPGA solution delivers speedups of up to 2.46 × 103 while utilizing less than 1% of the available logic elements, demonstrating the feasibility of ransomware detection in resource-constrained environments.
Arquitetura Híbrida de Aprendizado Online Adaptativa para Detecção de Ameaças Zero-Day
No contexto de ameaças cibernéticas cada vez mais complexas e dinâmicas, os modelos tradicionais de detecção falham contra ataques zero-day por não se adaptarem em tempo real e por serem vulneráveis ao concept drift, perdendo eficácia conforme os padrões mudam. Este artigo propõe uma nova arquitetura híbrida de aprendizado contínuo projetada não apenas para detectar, mas para assimilar autonomamente novas classes de ataques em fluxo de dados. Diferente de abordagens que dependem de retreinamentos offline, a solução introduz um mecanismo prequential adaptativo que alterna dinamicamente entre métricas espaciais e probabilísticas, garantindo a identificação precisa tanto de ameaças volumétricas quanto furtivas. Além disso, a arquitetura incorpora um processo de auto-rotulação conservadora, permitindo que o modelo evolua de forma autônoma e aprenda novas ameaças a partir do consenso de suas próprias predições. Resultados experimentais no dataset Ereno IEC61850 validaram a eficácia da abordagem, alcançando um F1-Score médio de 84,65% na identificação de classes zero-day. A capacidade de generalização do sistema foi avaliada no dataset ML-EdgeIIoT, onde a eficácia de detecção atingiu 84,15%, superando amplamente os modelos baseline e evidenciando a viabilidade da evolução contínua em ambientes críticos.
Arquitetura Multiagente Explicável para Predição de Desfechos Clínicos: Um Framework de IA Confiável Aplicado ao Monitoramento da Tuberculose
Este trabalho propõe um framework multiagente de IA Explicável para apoio à decisão em saúde pública, com foco no monitoramento da tuberculose. A arquitetura utiliza agentes especializados para coordenar o processamento de dados, a predição de risco e a explicabilidade. Ao integrar o classificador XGBoost ao método SHAP e à técnica de balanceamento SMOTENC, o framework identifica pacientes de alto risco com 92,56% de probabilidade estimada em casos críticos, dobrando o recall para desfechos desfavoráveis em relação a modelos tradicionais. Os resultados demonstram que a modularidade proposta garante desempenho preditivo aliado a elevados níveis de transparência, evidenciando a portabilidade da arquitetura para o monitoramento de outras condições crônicas e o suporte qualificado a gestores de saúde.
Automated Classroom Attendance in Educational Environments Using a BLE-Based Context-Aware Middleware
This paper presents a context-aware middleware for educational environments that uses Bluetooth Low Energy (BLE) signals to infer room-level presence and support pervasive applications. The architecture integrates ESP32 devices with ESPresense firmware, MQTT communication, Home Assistant for contextual interpretation, and a Python-based middleware responsible for filtering, persisting, and exposing contextual events through a REST API. To validate the proposal, an automated classroom attendance application was implemented on top of this infrastructure. The evaluation was conducted through three controlled simulation runs of 60 minutes each, involving 30 synthetic students and pseudo-random mobility patterns. Results showed stable operation, no WebSocket failures, and coherent attendance behavior across arrival, stay, and departure phases. Although 21,600 MQTT messages were published per run, only 14.38% generated persisted events, indicating effective noise reduction by the middleware compared to a raw-event persistence baseline. During the stay phase, the average attendance reached 27.43 out of 30 students (91.43%). The paper also discusses privacy, deployment cost, hardware portability, and limitations of BLE-only presence sensing in real classrooms.
Avaliação de Desempenho de Modelos de ML para IoMT em uma Plataforma ARM de Borda
A Inteligência Artificial de Borda (Edge AI) permite o processamento local de dados para aplicações de saúde sensíveis à latência. Em ambientes de assistência à vida independente (AAL), tarefas como detecção de quedas e reconhecimento facial se beneficiam da inferência no próprio dispositivo, visto que soluções baseadas exclusivamente em nuvem podem introduzir atrasos. Este trabalho apresenta um estudo experimental de modelos de aprendizado de máquina (ML) implantados em uma plataforma de borda baseada em ARM, a Orange Pi Plus, para detecção de quedas e reconhecimento facial. A análise considera métricas de classificação, tempo de treinamento e medições de hardware, incluindo uso de CPU, consumo de memória e temperatura de operação. Os resultados mostram que modelos baseados em árvores oferecem o melhor equilíbrio entre desempenho preditivo e custo computacional na detecção de quedas, enquanto o reconhecimento facial atinge alta acurácia com diferentes configurações de ML.
Avaliação do Estado de Carga em Embarcações Elétricas na Região Amazônica: Uma Análise Comparativa
A eletrificação do transporte fluvial na região Amazônica apresentase como uma solução sustentável para reduzir emissões e custos operacionais, porém enfrenta o desafio da “ansiedade de alcance”e os riscos de segurança associados à falha energética em rios. A estimativa precisa do Estado de Carga (SOC) das baterias é crucial para mitigar esses problemas. Este trabalho apresenta uma análise comparativa de métodos de estimativa de SOC aplicados a uma embarcação elétrica do tipo “voadeira”operando no Rio Xingu, utilizando baterias LiFePO4. Foram avaliadas abordagens baseadas no método clássico de Coulomb Counting, algoritmos de Inteligência Artificial (XGBoost e Random Forest) e estratégias híbridas. Os resultados demonstraram que as técnicas híbridas superam os métodos isolados, com destaque para a estratégia que utiliza o XGBoost para predizer e corrigir o erro do método de Coulomb Counting.
Challenging the Scale Paradigm: Small Language Models in Multi-Agent Architectures for Enterprise Business Intelligence
A suposição predominante de que modelos de linguagem maiores oferecem desempenho superior impulsionou uma corrida insustentável em direção a arquiteturas com trilhões de parâmetros. Este estudo desafia esse paradigma por meio da avaliação empírica de Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs, de 1 a 8 bilhões de parâmetros) em comparação com seus equivalentes maiores (até 30 bilhões de parâmetros) em configurações multiagentes para inteligência de negócios. Avaliando 7 modelos em 10 categorias de tarefas e 24 configurações multiagentes, demonstramos que os SLMs atingem taxas de sucesso de 100% nos cenários avaliados enquanto reduz o custo computacional em até 97%. De forma crucial, descobrimos que o aumento do número de agentes não garante um desempenho melhor: configurações com 7 modelos alcançaram apenas 50% de taxa de sucesso com latência 20 vezes maior do que configurações com dois SLMs. Nossa métrica agnóstica à infraestrutura (token-segundos) revela que o menor modelo (Gemma-1B) atinge uma eficiência 44 vezes maior do que o maior (Phi-4-Reasoning+). Essas descobertas corroboram o ”Princípio da Suficiência Mínima” e sugerem uma redução significativa na latência (aproximadamente 94% mais rápida) e na eficiência de tokens (aproximadamente 55% menos tokens) por meio da adoção do SLM, com implicações significativas para a implantação sustentável e acessível de IA.
CogniKids: Sinergia entre IoT e Inteligência Artificial para o Suporte Colaborativo Família-Escola na Educação Inclusiva
Este artigo avalia a viabilidade técnica do CogniKids, uma Prova de Conceito baseada em IoT pervasiva para o monitoramento contínuo de estados emocionais de estudantes neurodivergentes. Fundamentado no paradigma da Computação Ubíqua, o sistema utiliza uma arquitetura distribuída orientada a eventos, com sensores vestíveis não intrusivos e Aprendizado de Máquina para detecção contextualizada de crises. Devido a restrições éticas envolvendo menores, a validação foi realizada em ambiente de simulação estocástica com dados sintéticos derivados da literatura médica. O modelo Random Forest obteve 85% de acurácia e 84% de revocação, enquanto o backend manteve latência média de 50,27 ms com 50,000 registros.
Deploying Language Models on Android-Based Edge Devices: A Practical Evaluation Pipeline
Este artigo apresenta um pipeline prático de avaliação para a implantação de pequenos modelos de linguagem, versões compactas dos grandes modelos de linguagem projetadas para operar com menor consumo de memória e processamento, em dispositivos de borda baseados em Android, utilizando uma Android TV como caso representativo. O estudo investiga tanto a viabilidade de implantação quanto estratégias de aceleração em nível de software, como a escolha do motor de inferência responsável pela execução do modelo no dispositivo, sob severas restrições de memória e processamento. Os resultados mostram que a maioria dos modelos acima de 500 milhões de parâmetros não foi adequada ao ambiente avaliado, enquanto um subconjunto de modelos quantizados em 4 bits apresentou execução estável e qualidade de resposta aceitável. Além disso, os experimentos demonstram que a escolha do motor de inferência tem forte impacto no desempenho, com o MNN superando significativamente o llama.cpp em dispositivos ARM (família de processadores que predomina em hardware móvel e embarcado). Esses achados oferecem orientações práticas para a integração de IA generativa em hardware de consumo com recursos limitados.
Detecção de objetos em cenários de escassez de rótulos usando pseudo-rótulos gerados pelo SAM3
A escassez de dados rotulados é um dos principais desafios para o treinamento de modelos de detecção de objetos. Técnicas de detecção semissupervisionada abordam esse problema explorando dados não rotulados por meio de pseudo-rótulos, porém podem apresentar instabilidade em detectores de um estágio. Este trabalho investiga o uso do modelo de fundação Segment Anything Model 3 (SAM3) como gerador automático de rótulos para o treinamento de detectores de objetos. Experimentos indicam que o uso de rótulos gerados pelo SAM3 pode superar o treinamento puramente supervisionado considerando a mesma quantidade de dados rotulados manualmente, evidenciando o potencial de modelos de fundação para reduzir a dependência de anotações humanas.
Detecção e Monitoramento de Anomalias em Data Centers Através de Análise Acústica: Abordagens e Direções Futuras
A crescente complexidade das infraestruturas de Tecnologia da Informação, especialmente em data centers, tem ampliado a necessidade de monitoramento contínuo que considere não apenas aspectos computacionais, mas também fatores ambientais que impactam sua operação. Nesse contexto, ruídos e sons gerados pelos equipamentos emergem como uma fonte relevante de informação sobre o estado funcional da infraestrutura. Este mapeamento sistemático tem como objetivo identificar, organizar e analisar estudos que exploram o uso de sinais acústicos em ambientes de data centers, com foco em aplicações voltadas ao monitoramento e à detecção de anomalias. O trabalho também investiga a evolução das pesquisas, as principais técnicas e metodologias adotadas, bem como identifica lacunas e oportunidades na literatura. Ao sistematizar essas evidências, o mapeamento contribui para delinear o estado atual do conhecimento e para situar a análise acústica como uma fonte complementar de informação no monitoramento de infraestruturas críticas de TI.
Dispositivo Vestível de Emergência com Comunicação Autônoma GSM e Canal Redundante via Bluetooth
A violência contra mulheres em contextos urbanos permanece um problema recorrente, mesmo diante de políticas públicas e ações estatais voltadas à sua proteção, o que reforça a necessidade de mecanismos complementares de comunicação de emergência. Nesse contexto, tecnologias de segurança pessoal incluem aplicativos móveis, botões de pânico e dispositivos vestíveis que permitem o envio de alertas e da localização da usuária, mas em geral dependem do smartphone para conectividade e processamento, criando um ponto único de falha. Este trabalho propõe um dispositivo vestível de emergência que combina comunicação por Bluetooth, para integração com o smartphone, e GSM, para envio autônomo de alertas com localização, operando em modos assistido e autônomo e priorizando robustez do alerta e baixo consumo de energia em espera.
E-motion: Uma Abordagem de Visão Computacional para Inclusão de Pessoas com Limitações Motoras em Jogos Digitais
Jogos digitais podem apoiar lazer, participação social e reabilitação, mas muitas interfaces ainda dependem de controle fino das mãos. Este trabalho apresenta o e-motion, um controle virtual por webcam para jogos em turnos, que usa o MediaPipe Hands para mapear a posição das mãos em zonas virtuais, evitando gestos contínuos de formato da mão. O protótipo foi avaliado em benchmark exploratório de desempenho com entrada real de câmera e em observação funcional com usuários sem diagnóstico de limitação motora. Em 10 execuções com quatro participantes, o pipeline completo obteve 61,22 FPS com um worker e 106,89 FPS com quatro workers na escalabilidade forte, sem descarte de frames. O estudo não reivindica validação clínica.
Impact of GPU Architecture and VRAM on Image Generation: A Study of Energy Efficiency in Heterogeneous Edge Nodes
The rapid evolution of generative artificial intelligence has substantially increased the computational demands of image synthesis models, traditionally restricting their execution to centralized cloud infrastructures. In response to concerns related to data privacy, energy consumption, cost, and dependency on hyperscale providers, this work investigates the feasibility of executing state-of-the-art generative image models at the network. We present a quantitative performance evaluation of two representative model families, Stable Diffusion XL (SDXL) and Z-Image Turbo, executed on heterogeneous hardware, including high-end consumer GPUs, mobile-class devices, and legacy workstation GPUs from NVIDIA and AMD. The analysis focuses on latency, power consumption, resource utilization, and the impact of software stack optimizations, such as attention mechanisms and backend frameworks, under realistic hardware constraints. Results show that software-level optimizations are the primary factors determining inference viability, often outweighing raw computational throughput. While modern GPUs benefit from optimized attention mechanisms and improved energy efficiency, legacy and lower-power devices remain viable when combined with optimized runtimes and model compression techniques. These findings demonstrate that contemporary generative workloads can be effectively supported by decentralized edge infrastructures, providing practical insights for the design of energy-efficient and heterogeneous local AI systems.
Inferência Adaptativa Multimodelo para Dispositivos de Borda com Recursos Limitados
A aplicação de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos de borda exige estratégias que conciliem acurácia e consumo energético. Neste trabalho é proposta e avaliada uma abordagem de inferência adaptativa multimodelos composta por redes neurais convolucionais para classificar três classes do dataset CIFAR-10. Os resultados mostraram que a estratégia adaptativa alcançou maior acurácia que os modelos individuais quando implementada em um microcontrolador ESP32. Observou-se ainda que o consumo energético tem uma maior relação com o tempo em que o dispositivo permanece ativo do que com a complexidade dos modelos. Esses resultados indicam que a abordagem pode melhorar a acurácia, mas seus ganhos energéticos dependem das condições de implantação.
Integrated Wi-Fi Sensing and Communication for Soil Moisture Monitoring
Soil moisture monitoring is essential for efficient irrigation and crop management in precision agriculture. Conventional methods rely on manual sampling or dedicated sensors, which limit large-scale deployment due to cost and infrastructure requirements. RF-based sensing offers an alternative by exploiting changes in signal amplitude and phase caused by soil dielectric properties. This work evaluates soil moisture sensing using Wi-Fi on resource-constrained ESP32 devices in a laboratory and an in the field. Our study takes into consideration the distance between devices, and the CSI amplitude and phase. Confined experiments introduced bias in channel metrics, while field tests revealed sensing limitations with increasing range.
IoT de Baixo Custo com ESP32 e MQ-3 para Redução de Perdas de FLV em Recipientes Dedicados
A ineficiência operacional no varejo brasileiro atinge 5,83% no setor de Frutas, Legumes e Verduras (FLV), com produtos climatéricos como tomate e banana como principais fontes de perda pela liberação de etileno (C2H4) sob armazenamento inadequado. Este trabalho propõe um sistema Internet of Things (IoT) de baixo custo com ESP32 e sensores de temperatura (T), umidade relativa (UR) (DHT11) e gases voláteis (MQ-3), com filtro Média Móvel Exponencial (EMA) (α = 0,1) para manter oscilações abaixo de 100 pontos conversor analógico-digital (ADC). Pipeline de machine learning com SHAPley Additive exPlanations (SHAP) confirmou o MQ-3 como variável dominante na detecção de risco, alcançando acurácia global de 82% no conjunto independente de teste, com F1-Score médio em validação cruzada de 0,9753± 0,0071 e Weighted F1-Score de 0,83. A solução visa reduzir perdas por antecipação de risco, otimizar a logística e subsidiar modelos preditivos de vida útil remanescente.
IoT-MQTT-Monitor: Uma Contribuicão para Monitoramento e Análise de Padrões de Consumo de Água em Residências
Este trabalho apresenta o IoT-MQTT-Monitor, uma arquitetura para monitoramento de consumo hídrico residencial com foco em persistência de dados. A proposta utiliza nós externos para aquisição de vazão e armazenamento local, aliados a um nó de borda responsável pelo processamento e armazenamento das informações. A abordagem é orientada a eventos e incorpora sincronização assíncrona, permitindo o envio posterior dos dados acumulados durante períodos de desconexão. Os resultados demonstram a continuidade da aquisição mesmo na ausência de rede, preservando a integridade dos dados e evidenciando o desacoplamento entre aquisição e transmissão.
LembreMe: The Effectiveness of Affective Micro-Interactions in Mobile JITAI-Style Reminder Systems – A Crossover Experimental Study
This paper presents LembreMe, a Progressive Web App (PWA) designed to support individuals with executive function difficulties through personalized, just-in-time reminders on mobile devices. A crossover experimental study (N = 10) was conducted to compare affective reminders, incorporating empathetic language, personalization, emojis, and text-to-speech, with neutral reminders based on standard text and default notification sounds. The evaluated metrics included adherence rate, time to action, snooze frequency, user satisfaction (Likert scale), usability (System Usability Scale — SUS), and affective state measured using the Positive and Negative Affect Schedule. The results indicate that affective micro-interactions significantly increased task adherence, reduced task initiation latency, decreased snooze usage, improved user satisfaction, increased perceived usability, and enhanced positive affect. These findings suggest that incorporating affective elements into mobile reminder systems may enhance user engagement and contribute to the design of more effective JITAI-style interventions for executive function support.
Arquitetura IoT Local e Aberta para Monitoramento da Fermentação Ruminal In Vitro Avaliada em Simulação
A técnica de produção de gases in vitro é amplamente utilizada para avaliar a fermentabilidade de alimentos na nutrição de ruminantes. Entretanto, sistemas automatizados comerciais, como o ANKOM RF, apresentam elevado custo e limitada flexibilidade de integração, restringindo sua adoção em laboratórios de pequeno porte. Este trabalho propõe uma arquitetura IoT local baseada em componentes abertos para monitoramento da fermentação ruminal in vitro. A arquitetura integra aquisição de dados, comunicação via MQTT, armazenamento persistente e visualização em rede local, com suporte para até 30 frascos simultaneamente. Foram geradas séries temporais sintéticas de pressão e temperatura representando diferentes perfis fermentativos, com ajuste de modelos de Gompertz para validação das análises cinéticas. Os resultados demonstraram comportamento sigmoide compatível com a literatura, elevados coeficientes de determinação, e transmissão de dados com latência sub-segundo, sem perdas durante os testes. O custo estimado foi de aproximadamente R$ 140 por módulo, indicando viabilidade para implementação em laboratórios de pequeno porte.
Modelagem Computacional de Bioimpedância e Ultrassom Aplicada à Detecção Perineal de Alterações Neoplásicas
Este trabalho apresenta uma prova de conceito computacional para a detecção não invasiva de neoplasias utilizando ultrassom perineal e sinais de bioimpedância integrados por meio de uma arquitetura de rede neural convolucional multimodal. Simulações em Sim4Life com modelos anatômicos da Fundação IT’IS confirmam que os campos acústico e elétrico atingem a região urogenital com intensidade adequada e que os contrastes de condutividade, permissividade e impedância acústica entre tecidos saudáveis e neoplásicos, derivados da literatura, fornecem base física suficiente para a detecção. O modelo gera uma estimativa probabilística de neoplasia a partir de dados simulados complementares, precedendo e carecendo da validação futura com modelos biomiméticos e conjuntos de dados clínicos.
NetSecBed: A Container-Native Testbed for Reproducible Cybersecurity Experimentation
Cybersecurity research depends on reproducible evidence, traffic traces, logs, and labeled datasets, but public datasets are often static and difficult to re-execute, especially in heterogeneous multi-protocol environments. This paper presents NetSecBed, a container-native, scenario-oriented testbed for controlled generation of network evidence and execution artifacts in IoT, IIoT, and pervasive settings. NetSecBed integrates 60 attack scenarios, 9 target services, and benign traffic generators as single-purpose containers, with plug-and-play extensibility and traceability through declarative specifications. Its pipeline automates parameterized execution, packet capture, log collection, service probing, feature extraction, and dataset consolidation. The result is a repeatable, auditable, and extensible framework that reduces operational bias and supports continuous dataset renewal.
OntoVISO - Modelo Semântico para Gestão de Relacionamentos na SIoT
A Internet of Things (IoT) e a sua evolução, a Social Internet of Things (SIoT), permite conexão e estabelecimento de relações entre bilhões de dispositivos, capazes de estabelecer relacionamentos sociais, o que traz desafios ao gerenciamento dessas relações e à definição de regras de negócio. Este trabalho propõem um modelo semântico para apoio a gestão de relacionamentos entre dispositivos em ambientes SIoT. O modelo integra a abordagem Virtual Interactions between Social Objects (VISO) e fornece uma camada semântica para representar dispositivos, relacionamentos e regras de negócio. Os resultados indicam melhoria na organização das interações e na recomendação de conexões. Como trabalho futuro, prevê-se a aplicação em cenários reais de SIoT.
Otimização da Taxa de Dados LoRa através de Caracterização Prévia para Transmissão em Cenários de Floresta com Eficiência Energética
Com o avanço da Internet das Coisas (IoT) e de tecnologias de transmissão de baixa potência como LoRa (Long Range), emergiu uma gama de soluções para monitoramento ambiental remoto. Nestes cenários, além da seleção adequada dos parâmetros de transmissão LoRa, destaca-se também o desafio de estender a vida útil da bateria dos nós da rede. A estratégia padrão do LoRa consiste no ajuste dinâmico dos parâmetros de transmissão por meio do algoritmo de Taxa de Dados Adaptativa (ADR). Contudo, o ADR, baseado em SNR (Relação sinal-ruído), apresenta limitações em ambientes ruidosos e florestais. Neste trabalho, apresenta-se o LoRaBB, um algoritmo de seleção automática de parâmetros voltado a cenários florestais ruidosos e à redução do consumo energético, que incorpora três métricas do LoRa (RSSI, SNR e PDR) e se fundamenta na caracterização prévia do ambiente de implantação. Experimentos práticos em fragmentos de floresta demonstraram que o LoRaBB convergiu para configurações com redução do Time on Air (ToA) e menor consumo energético. Por fim, simulações conduzidas com 15 e 40 nós, com alcances de 800 a 2200 metros para o gateway, confirmaram melhoria média de 27,6% no PDR do LoRaBB em relação ao ADR e redução de até 54,2% no consumo energético por pacote, além de diminuição de 78,1% nas colisões de pacotes.
Otimização de Modelos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Pragas via Imagens Agrícolas com Eficiência Energética e de Memória
A otimização de modelos de aprendizado de máquina para contagem automática de pragas através de imagens, em dispositivos com recursos limitados, viabiliza a disseminação dessa tecnologia em campos agrícolas. Neste trabalho, investigam-se técnicas de compressão de modelos para um sistema de detecção de pragas embarcado em dispositivos de baixo custo. Os resultados indicam que as técnicas de compressão avaliadas têm impacto pouco significativo na acurácia do modelo YOLO, permitindo sua execução com menor consumo de memória e energia, sem perda relevante na confiabilidade das predições. A validação do modelo em sistema embarcado demonstrou redução de 14% do consumo energético, mantendo a acurácia do modelo quase constante.
Otimização de Sistemas IoMT Utilizando Sumarização de Vídeo em Tempo Real como Ferramenta de Inteligência em Dispositivos de Borda
O avanço dos dispositivos conectados aumentou a geração de dados, especialmente com a demanda por aplicativos multimídia em tempo real em sistemas para Internet das Coisas Multimídia (IoMT). A transmissão de grandes quantidades de dados multimídia, como vídeos, pode sobrecarregar a infraestrutura e causar falhas de desempenho. Este trabalho propõe uma técnica de sumarização de vídeo utilizando computação nas bordas para aprimorar sistemas IoMT. Os resultados apresentam uma redução na sobrecarga da rede, mantendo o balanceamento entre os recursos computacionais e de rede.
PCare: Um Modelo para Assistência Postural em Ambientes Inteligentes
Este artigo apresenta o modelo PCare para assistência postural em ambientes inteligentes. A principal contribuição científica deste trabalho é a assistência postural através da detecção da postura incorreta e o armazenamento das informações de contexto. Essa abordagem permite identificar padrões associados a hábitos posturais inadequados e apoiar decisões clínicas baseadas na rotina do usuário. Um protótipo foi desenvolvido com sensores, ESP32 e um aplicativo em Flutter. A avaliação foi conduzida com sete profissionais de saúde por meio do Technology Acceptance Model. Os resultados indicaram 69% de concordância quanto à facilidade de uso e 71% quanto à utilidade percebida.
Recomendação de rotas para cadeirantes no transporte público em João Pessoa - PB
A mobilidade urbana de pessoas com deficiência enfrenta desafios relacionados à ausência de informações sobre acessibilidade. Nesse contexto, este trabalho propõe um modelo computacional para recomendação de rotas acessíveis no transporte público da cidade de João Pessoa (PB). O modelo utiliza o algoritmo de Dijkstra e uma heurística de avaliação baseada em critérios de acessibilidade, como largura das calçadas, presença de rampas e de faixas de pedestres. O modelo foi aplicado em cinco percursos para análise. Os resultados indicam que a rota de menor distância nem sempre corresponde à alternativa mais adequada para usuários cadeirantes, sendo mais relevantes aquelas que apresentam atributos de acessibilidade.
Redes Baseadas em Intenção: Análise de Abordagens e Taxonomia Hierárquica Multidimensional
Redes Baseadas em Intenção (IBN) emergem como um paradigma para o gerenciamento autônomo de redes complexas frente a crescente demanda por automação. Nesse contexto, urge a consolidação de evidências experimentais que identifique padrões e lacunas de pesquisa. Para tanto, este trabalho apresenta um Mapeamento Sistemático mutidimensional e propõe uma taxonomia que estrutura o estado da arte em IBN. Os resultados indicam a predominância de soluções semiautônomas e uma transição de abordagens baseadas no uso de PLN e LLMs na tradução de intenções. Apesar dos avanços, a padronização, segurança e tradução de intenções persistem como desafios, evidenciando lacunas para a evolução das IBN.
SHINA: Sistema Hidropônico Inteligente Autônomo com Arquitetura IoT e Agentes Conversacionais
Este artigo apresenta o SHINA, uma plataforma autônoma de hidroponia que integra IoT, microsserviços em Python e inteligência artificial generativa. Um nó de borda ESP32 coleta pH, condutividade elétrica, temperatura, umidade e nível, acionando bombas via backend FastAPI com armazenamento em memória. Uma camada cognitiva via Model Context Protocol (MCP) permite consultas em linguagem natural sobre dados reais. Validado em 24 horas contínuas (Intel i7-13650HX, 16 GB DDR5), o sistema ingeriu 16.450 de 17.280 registros (95,2 %) com latência mediana de 10 ms (p99: 35 ms) e latência fim a fim de ≈180 ms, demonstrando a viabilidade de IoT de baixo custo para agricultura de precisão.
Um Método para Avaliação de Resiliência de Firmwares IoT por Injeção Sistemática de Falhas Sensoriais Compostas
Nós IoT operando em campo encontram-se suscetíveis a processos progressivos de degradação sensorial, contudo inexistem métodos sistemáticos para verificar se o firmware embarcado é capaz de tolerá-los antes da implantação. Este artigo propõe um método de co-simulação determinística para avaliar a resiliência de firmwares reais por meio da injeção sistemática de falhas unitárias e compostas. A avaliação integra uma taxonomia de cinco modos de falha com métricas de dependabilidade para avaliar a resiliência dos nós de forma sistemática. Aplicado ao Golioth Air Quality Monitor, o método demonstrou sua eficácia ao distinguir com precisão os modos de falha detectáveis dos indetectáveis, validando sua capacidade de verificar a resiliência de firmwares antes da implantação em campo.
Uma Arquitetura de Acesso Remoto Sustentável para Inclusão Digital a Partir do Reaproveitamento de Aparelhos TV-BOX Descaracterizados
A inclusão digital e o volume de lixo eletrônico (e-lixo) são dois grandes desafios para a sociedade, com impactos também no contexto educacional. Instituições de ensino, especialmente aquelas com recursos limitados, enfrentam dificuldades para ampliar e manter laboratórios de informática. Este artigo apresenta a implementação de uma Infraestrutura de Virtualização de Desktops (VDI) sustentável e de baixo custo, desenvolvida a partir do reaproveitamento de equipamentos eletrônicos descartados. A solução utiliza um servidor Linux recondicionado e converte aparelhos de TV Box apreendidos, originalmente destinados ao descarte, em Thin Clients funcionais baseados em arquitetura ARM, por meio da instalação de uma distribuição Linux compatível. A proposta está alinhada aos princípios da economia circular, ao promover a reutilização de hardware, e busca reduzir custos de implantação de ambientes para ensino de computação. O trabalho descreve a arquitetura, o processo de reaproveitamento dos dispositivos e os resultados observados, indicando que essa abordagem é uma alternativa viável para apoiar iniciativas de educação digital com foco em sustentabilidade.