Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH)
O SEMISH, é um evento com periodicidade anual, sendo o principal e mais antigo fórum científico do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). O hackathon tem como objetivo o desenvolvimento de soluções de computação nas quais a questão da sustentabilidade seja ou motivadora ou geradora de problemas. Os projetos serão avaliados por uma comissão julgadora, composta por membros da academia e do mercado.
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
A Comparative Evaluation of AI Agent Orchestration Frameworks for Regulated Environments
Organizations operating under compliance mandates increasingly rely on AI agents to automate workflows involving unstructured documents and dynamic decision-making. In such settings, agentic systems must reconcile autonomy with strict requirements for auditability, controlled variability, and integration with legacy infrastructures. We propose an Exemplar as a reusable evaluation artifact for analyzing agentic orchestration frameworks under Compliance Management and Documentary Uncertainty. The Exemplar captures the interaction between probabilistic extraction and deterministic constraint enforcement in workflows characterized by unstructured inputs, rigid schemas, and asynchronous processes. We empirically evaluate four frameworks (CrewAI, Embabel, LangChain, and n8n) across three dimensions: type safety, reasoning auditability, and legacy interoperability. The evaluation is grounded in a real-world instantiation within a state penitentiary agency, involving automated processing of employment contracts with incomplete data and asynchronous stakeholder interactions. Results show clear trade-offs between flexibility and control, highlighting the importance of hybrid approaches that combine agentic reasoning with deterministic validation. The exemplar generalizes to regulated domains such as public procurement, finance, and healthcare.
A Comparative Study of GNN Architectures and Self-Supervised Objectives for Embedding Extraction in Recommender Systems
This study systematically evaluates item embeddings generated through 16 combinations of Graph Neural Network architectures and self-supervised objectives for recommender systems. Using datasets from two distinct domains, we analyze these structural representations both in isolation and as initialization for sequential modeling. Findings reveal that embedding effectiveness is highly sensitive to domain density. Ultimately, results demonstrate that hybridizing graph-based topological information with sequential patterns significantly enhances recommendation performance and catalog coverage, reinforcing the robust synergy between structural and temporal dynamics.
A Criança em ambientes de Computação Ubíqua: Revisando a Ética na Interação com Inteligência Artificial e Realidade Estendida
A interação humano-tecnologias ubíquas amplia drasticamente a coleta de dados e potencializa a influência algorítmica sobre o comportamento das pessoas, especialmente das crianças, justificando a urgência de compreender como esses sistemas podem ser desenhados de forma responsável. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre os desafios e princípios éticos na interação entre crianças e tecnologias emergentes, considerando a Inteligência Artificial (IA) e a Realidade Estendida (XR) como partes integrantes do ecossistema da computação ubíqua. A análise de 77 estudos selecionados revela uma transição da ética procedimental e burocrática para abordagens situadas e centradas na agência infantil. Os resultados apontam para uma tríade de desafios críticos: vigilância invisível, manipulação da percepção em ambientes imersivos e opacidade algorítmica. Conclui-se que a governança digital deve evoluir do simples consentimento estático para o design responsável, garantindo a autonomia e a justiça para o público infantil em ambientes digitais onipresentes.
Camilla Valéria de Lima Tenório Brennand
Accessibility Barriers in Brazilian Government Mobile Applications: A Thematic Analysis of User Reviews
This study analyzes accessibility barriers reported by users in reviews of three Brazilian government mobile applications (gov.br, Meu SUS Digital, and Carteira de Trabalho Digital), available on the Google Play Store. A qualitative thematic analysis was conducted on user evaluations. Two central themes emerged: issues in the implementation of accessibility features and the implicit expectation of a standardized user, particularly in facial biometrics. The results show that the mere presence of features does not ensure accessibility, highlighting the need for inclusive and user-centered design. The research contributes by providing empirical evidence based on users’ experience and by demonstrating the feasibility of reviews as a complementary source for analyzing accessibility.
Accessify - Plugin para analisar e corrigir violações de acessibilidade na web usando LLM
A acessibilidade web é essencial para incluir pessoas com deficiência visual na educação digital. Muitos sites educacionais ainda não seguem as diretrizes WCAG. Este trabalho apresenta o Accessify, um plugin de navegador para corrigir problemas automaticamente. A ferramenta utiliza LLMs para processar o HTML e adaptar o DOM em tempo real. As alterações são feitas localmente preservando o código original no servidor. A solução foi avaliada em dez sites educacionais. A ferramenta WAVE foi usada para a avaliação de acessibilidade. Os resultados reduziram problemas críticos de 10,0 para 0,50 por página. O AIM Score aumentou de 5,72 para 7,41. Apesar de pequenas inconsistências, o Accessify foi eficaz na redução de barreiras de acessibilidade.
Alucinações em Modelos de Linguagem de Grande Escala: Uma Revisão Sistemática da Literatura
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) geram texto fluente e coerente, mas frequentemente produzem conteúdo factualmente incorreto ou fabricado, fenômeno denominado alucinação. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura abrangendo 32 estudos publicados entre 2020 e 2025, orientada por quatro questões de pesquisa que cobrem tipos de alucinação, estratégias de mitigação, lacunas estruturais e cobertura de línguas de menor recurso. Os resultados são organizados em cinco categorias: geração aumentada por recuperação (RAG), aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF), mecanismos de auto-verificação, intervenções arquiteturais e benchmarks de avaliação. Alucinações factuais concentram aproximadamente 78% do esforço de pesquisa, enquanto os tipos semântico e linguístico permanecem subexplorados. Três lacunas críticas são identificadas: ausência de benchmarks padronizados para comparação entre estudos, carência de integrações multi-estratégia e escassez de trabalhos voltados a línguas de menor recurso, como o português, representando oportunidades concretas para a comunidade brasileira de PLN.
Anonimização de Dumps SQL com Memória Constante via Arquitetura em Streaming
Regulamentações de privacidade, como a LGPD, exigem a anonimização de informações sensíveis. Contudo, o mascaramento de dumps massivos de banco de dados para ambientes de teste frequentemente impõe severos gargalos de memória e processamento. Este artigo apresenta uma ferramenta de linha de comando agnóstica a conexões com banco de dados desenvolvida em Rust para anonimização de dumps SQL por meio de uma arquitetura em streaming. O sistema utiliza um parser baseado em Máquina de Estados Finita (FSM) para processar comandos SQL em uma única passagem, evitando a necessidade de carregamento completo em memória. As regras de mascaramento são definidas de forma declarativa via arquivos de configuração, suportando estratégias como hashing determinístico (HMAC), geração de dados sintéticos, supressão e privacidade diferencial local. Resultados experimentais demonstram que a ferramenta desenvolvida mantém consumo de memória constante (aproximadamente 4,7 MB) mesmo com grandes volumes de dados, evidenciando sua viabilidade para integração em pipelines de CI/CD sem degradação de desempenho.
Análise comparativa de acelerômetros MEMS de baixo custo para detecção de falhas em rolamentos usando redes neurais convolucionais
A manutenção preditiva é essencial para a confiabilidade de máquinas rotativas, nas quais falhas em rolamentos são frequentes. Este trabalho avalia o uso de acelerômetros MEMS de baixo custo na detecção de falhas por meio de Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Os sinais de vibração foram coletados a 200 RPM em três condições: normal, falha no elemento rolante e falha na pista interna. Após pré-processamento, os dados foram convertidos em matrizes 8×8 para entrada na CNN. O modelo alcançou aproximadamente 94,76 de acurácia, precisão e recall. Os resultados demonstram a viabilidade da abordagem para manutenção preditiva de baixo custo.
Análise de Desempenho de um Sistema Multiagente no Combate à Evasão Escolar em um Centro de Educação de Jovens e Adultos (CEJA)
A evasão escolar na Educação de Jovens e Adultos (EJA) é um desafio crítico, intensificado por processos de acompanhamento manuais e reativos. Este artigo apresenta a implementação e análise de desempenho de um sistema multiagente (SMA), para otimizar a gestão pedagógica de alunos em um Centro de Educação de Jovens e Adultos (CEJA). O sistema é composto por quatro agentes autônomos que automatizam a busca ativa, a validação de dados, o acolhimento de novos alunos e ações de relacionamento. O desempenho é avaliado com métricas quantitativas de engajamento e eficiência. Os resultados apontam uma taxa de retorno de 27,0% na busca ativa e 27,3% de engajamento em novas matrículas, validando a hipótese de redução de latência. A análise de um mês de operação demonstra o potencial de tecnologias de automação como ferramenta proativa no apoio ao combate à evasão escolar.
Arquitetura RAG Híbrida para Consulta em Linguagem Natural a Dados de Emendas Parlamentares Brasileiras
A transparência na execução de emendas parlamentares brasileiras é limitada pela complexidade dos vocabulários orçamentários, fragmentação dos dados entre múltiplas fontes e ausência de interfaces acessíveis. Este trabalho propõe uma arquitetura RAG híbrida que combina busca SQL com recuperação vetorial semântica (pgvector/HNSW) via Reciprocal Rank Fusion (RRF) ponderada com gate de similaridade e estratégia adaptativa por consulta. Avaliada com 120 consultas em quatro níveis de complexidade, a abordagem híbrida alcançou P@5 de 73,33%, NDCG@5 de 64,55% e MRR de 75,00%, superando as abordagens SQL puro e vetorial puro nas principais métricas. Testes t pareados (n = 120, α = 0,05) confirmaram significância estatística para P@5, F1 e NDCG@5, com maior ganho em consultas semânticas (+15,7 pp NDCG@5). A acurácia de extração de entidades alcançou 95,4% no geral. O sistema opera com dados dos 27 estados brasileiros (2020–2024), totalizando 32.787 emendas, e encontra-se disponível como plataforma de código aberto.
Avaliação da Herança de Propriedades Adversariais em Grandes Modelos de Linguagem com Restrição de Contexto e Destilação de Conhecimento Latente
Este trabalho propõe o arcabouço Prompt Inheritance, voltado à geração de ataques de jailbreaking em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) via destilação de conhecimento latente. A metodologia avalia a herança de propriedades adversariais comparando a manipulação do espaço de embeddings com a exposição a contextos restritos. Experimentos controlados sem ajuste de parâmetros indicam taxas de sucesso de até 61% com prompts concisos. Os resultados demonstram que a proposta supera abordagens da literatura em eficiência, exigindo significativamente menos recursos computacionais e viabilizando ataques escaláveis em hardware acessível.
Avaliação Human-Centered de Sistemas de Recomendação Baseados em IA: Uma Análise Comparativa entre Domínios
Introdução e objetivo: Este estudo analisa como sistemas de recomendação baseados em IA são percebidos sob uma perspectiva centrada no humano, considerando a influência do domínio de uso e do custo emocional do erro na desejabilidade de explicações. Metodologia: Foi conduzida uma investigação qualitativa comparativa entre Spotify (entretenimento) e Duolingo (educação), estruturada a partir do framework RE4HCAI e complementada por mapas de empatia. Resultados: Os resultados indicam que a percepção da IA é mediada pelo contexto de uso e pelas respostas emocionais associadas ao erro, e não apenas pelo grau de transparência técnica. Conclui-se que a explicabilidade deve ser calibrada conforme o domínio e o impacto emocional da interação.
Benchmark de Ferramentas de OCR para Digitalização de Registros Imobiliários: Uma Análise Software-Hardware para Definição de Arquitetura
Este artigo apresenta um benchmark de ferramentas de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) no contexto de digitalização de registros imobiliários. Foram comparadas ferramentas proprietárias (AWS Textract, Google Vision, Gemini) e open source (Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR) em implantações CPU/GPU on premise e APIs em nuvem. Os resultados indicam maior acurácia nas soluções proprietárias e maior velocidade nas alternativas open source aceleradas em GPU, apoiando arquiteturas híbridas. Discutiu-se os impactos operacionais relacionados ao uso de energia e tráfego de dados nas diferentes arquiteturas. As evidências obtidas orientam decisões de arquitetura e implantação em cenários reais de serviços documentais.
BRKGA-MP-IPR aplicado ao Problema de Localização de Contadores de Tráfego em redes de transporte
O Problema de Localização de Contadores de Tráfego (PLCT) caracteriza-se por determinar o número e a localização das bases de contagem de tráfego em redes de transporte com o objetivo de estimar matrizes de origem-destino. Classificado como um problema NP-difícil, a resolução deste problema por métodos exatos em redes de grande porte apresenta um custo computacional muito alto para a convergência à otimalidade. Neste contexto, este trabalho propõe uma abordagem baseada no algoritmo BRKGA-MP-IPR associado a três heurísticas construtivas para a solução do PLCT. A eficácia do algoritmo foi avaliada em 26 instâncias reais, mapeadas a partir da infraestrutura rodoviária brasileira. Os experimentos computacionais demonstram que o BRKGA-MP-IPR superou metaheurísticas da literatura (GA e BRKGA padrão) em quase todas as instâncias e encontrou soluções melhores que o solver exato CPLEX em instâncias de alta densidade. Estes resultados evidenciam que a abordagem proposta é robusta e promissora para o PLCT.
CANELA: An AI-Driven Edge Camera System for Active Object Tracking in Intelligent Surveillance Systems
Intelligent surveillance systems have been increasingly relying on edge-based Artificial Intelligence for real-time object detection and tracking. However, fixed cameras suffer from a limited field of view and degraded image quality at long distances, while resource-constrained edge devices struggle to run complex vision models without incurring high latency and thermal issues. This paper presents CANELA (Camera with Autonomous Navigation and Envisioning Led by AI), a low-cost pan-tilt edge camera system for active object tracking. CANELA combines a custom gimbal, parallel control algorithms, and a Raspberry Pi 5 with a Hailo-8L M.2 Entry-Level accelerator to enable efficient on-device inference and dynamic camera repositioning to keep targets centered. Experimental results in a face-detection pipeline leveraging hardware acceleration demonstrate that CANELA maintains high frame rates while preserving CPU availability by offloading neural network inference to the accelerator. Compared to fixed cameras, it increases the duration of high-quality target capture, improving detection performance and tracking stability.
Classificação de espécies de árvores em imagens de cenário urbano usando Redes Neurais Convolucionais com Triplet Loss
A catalogação de espécies arbóreas é fundamental para a conservação da biodiversidade e o planejamento urbano, porém métodos presenciais possuem alto custo e alcance limitado. Buscando mitigar essas barreiras, o presente trabalho investiga o uso de Deep Learning para classificação de 14 espécies de árvores em imagens de contexto urbano via aprendizado de similaridade com Triplet loss e módulos de atenção. Os resultados demonstram que métodos de similaridade podem obter maior precisão com menos dados e custo computacional, destacando-se a rede EfficientNet-B5 com Triplet Loss, que alcançou F1-score médio de 0,881 e maior robustez em classes desafiadoras e com poucas amostras, como Holocalyx balansae e Ligustrum lucidum.
Cloud Microservices: An Empirical Study of MCP-Orchestrated LLM Agents for Incident Triage
Context: The growing complexity of cloud microservices imposes significant challenges for Site Reliability Engineering (SRE), contributing to delayed incident resolution and increased operational effort. Objective: This study evaluated the effectiveness of autonomous agents based on Large Language Models (LLMs), orchestrated via the Model Context Protocol (MCP), for root cause analysis in a cloud-native setting. Method: We conducted a controlled Randomized Complete Block Design (RCBD) experiment in Kubernetes with automated fault injection, covering three distinct failure scenarios and multiple LLM configurations across 360 executions. Results: A high-performing configuration (Gemini 2.5 Flash at low temperature) achieved a 71.1% root-cause identification success rate, substantially above a random-chance baseline (≈ 0.91%). Smaller models exhibited higher token and step volatility (CV = 2.17) and more repeated tool-call cycles, challenging the assumption that lower-parameter models are inherently more cost-effective for SRE workflows. Conclusion: The results provide empirical evidence that MCP-orchestrated LLM agents can support root cause analysis in cloud-native environments and offer practical guidance for model selection in AIOps/SRE workflows.
Comparative Analysis of Time Series Forecasting Methods for Predicting Spare Parts Demand in Supply Chains
Accurate demand forecasting prevents stockouts and excess inventory, but sparse data for many components hampers model building. To address this, interchangeable components were grouped, enabling analysis of aggregated warranty, repair, and Consumption Index (CI) data for 3,000 groups. Classical time series techniques, including the Simple Moving Average (SMA) and Exponential Moving Average (EMA) were evaluated along with different SARIMAX implementations. Performance analysis was conducted using the Root Mean Square Error (RMSE) and Sufficiency metrics. The results of this study highlight the effectiveness of simple approaches compared to more complex methods, such as neural networks and XGBoost, which did not outperform baseline algorithms in terms of RMSE and Sufficiency. However, simpler methods have limitations in capturing complex dynamics.
Comparative Assessment of Dimensionality Reduction Techniques for Multivariate Analysis of Coral Bleaching Thermal Stress
This paper presents a comparative analysis of seven dimensionality reduction (DR) techniques applied to the BCO-DMO global coral bleaching dataset, investigating multivariate patterns of oceanic thermal stress from 1998 to 2019. Linear Discriminant Analysis proved most effective for supervised discriminant visualization of ocean basin structure, outperforming unsupervised techniques in revealing class-defined thermal patterns within this dataset. Temporal projections reveal progressive homogenization of thermal stress across major open ocean basins and an anomalous regime shift in the Arabian Gulf, with a 30% increase in maximum thermal stress between 1998–2004 and 2012–2019. These findings highlight the potential of supervised DR as a diagnostic tool for analyzing complex environmental data through an open-source web platform that supports interactive and reproducible exploration.
Comparative Assessment of Multiple IaC Tools for Provisioning Emulated SDN Topologies in Cloud Environments
This paper presents a comparative analysis of multiple Infrastructure as Code (IaC) approaches applied to the provisioning of emulated SDN topologies in cloud environments. The study considers seven widely used tools, evaluated on two SDN topologies with distinct structural characteristics, one symmetric and the other asymmetric. To this end, an experimental evaluation was conducted under controlled conditions, considering metrics related to time, computational resource usage, and stability across executions. The results reveal consistent differences in the operational behavior of the analyzed approaches, indicating that the execution architecture of each tool significantly influences scenario provisioning. This work contributes to expanding the empirical understanding of the use of IaC in container-based SDN emulation environments deployed and executed in the cloud.
Conectando usuários vulneráveis e veículos: um ecossistema para prevenção de acidentes de trânsito em cidades inteligentes
Os sistemas de mobilidade urbana têm impulsionado o desenvolvimento de soluções que integram veículos, infraestrutura e usuários. Nessa linha, este artigo apresenta um ecossistema conectado para identificar antecipadamente riscos de colisão entre veículos e usuários vulneráveis por meio de notificações multimodais entre sistemas embarcados e dispositivos móveis. A proposta foi avaliada em laboratório, simulando a complexidade do ecossistema, com participantes como motoristas e pedestres. Os resultados indicam que notificações multimodais no ecossistema podem apoiar motoristas e pedestres na percepção de risco em cenários cooperativos de mobilidade urbana.
Desenvolvimento de Firmware para Detecção de Anomalias no ECG em Monitor Multiparâmetros
O monitor multiparâmetros é um equipamento médico-assistencial utilizado para monitoramento de parâmetros fisiológicos dos pacientes, como o eletrocardiograma (ECG), que é capaz de fornecer uma ampla gama de indicadores da saúde do coração. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um firmware para o monitor multiparâmetros, desenvolvido por uma empresa nacional, detectar algumas anomalias no sinal de eletrocardiograma: taquicardia, bradicardia, arritmia, bloqueio e parada sinusal. Como resultados, destaca-se que o método utilizado para medição dos intervalos R-R do eletrocardiograma apresentou um erro absoluto máximo de 3,37% e uma taxa de acerto de 99,67% na detecção das anomalias.
Design de Comunicação por Luz Visível com Múltiplas Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis de Cristal Líquido
Comunicação através de Luz Vizível (Visible light communication - VLC) é uma solução promissora para as futuras redes heterogêneas 6G, embora enfrente desafios em cenários sem linha de visão. Para mitigar essa limitação, RIS vem sendo proposto para auxiliar a comunicação VLC, este trabalho propõe a primeira arquitetura VLC multiambiente baseada em STAR-RIS. Os resultados demonstram que a abordagem viabiliza a conectividade entre ambientes vizinhos, ampliando a cobertura e do sistema.
Dispositivo para Medição da Temperatura Corporal por Meio de Sensor BLE
Este trabalho apresenta o Medidor de Temperatura Timpânica (MTT), um dispositivo vestível intra-auricular para integração a um monitor multiparamétrico (MMP). Baseado no nRF52840 e sensor infravermelho MLX90615, o MTT utiliza BLE com protocolo proprietário, handshake físico para pareamento seguro, recuperação de dados pós-desconexão e otimização energética. Ensaios demonstraram consumo médio de 882, 38µA (autonomia de 4,7 dias). A validação metrológica prática, após ajuste e comparação com referência axilar, indicou incerteza de medição de ±0, 240ºC. O MTT viabiliza o monitoramento contínuo e sem fio da temperatura corporal, conforme solicitado por uma empresa nacional da área de engenharia biomédica.
Dupla predição baseada em Aprendizado de Máquina para priorização de pacientes com câncer de mama no Sistema Único de Saúde
O câncer de mama é a neoplasia mais comum entre mulheres no Brasil, enfrentando gargalos institucionais no cumprimento da Lei nº 12.732/2012. Este estudo propõe um framework de dupla predição como prova de conceito, analisando dois eixos em bases públicas distintas: (i) risco biológico de malignidade (base Breast Cancer Wisconsin Diagnostic) e (ii) risco assistencial de atraso no tratamento (Painel Oncologia/DATASUS). Propõe-se a integração via Priority Score para cenários futuros de vinculação de dados clínicos e administrativos. Na predição de malignidade, o modelo SVM alcançou 98,2% de acurácia. No eixo assistencial, um ensemble Voting Classifier obteve AUC-ROC de 0,6439 e lift de 1,29×, identificando grupos com taxa de atraso de 85,63%. As análises por UF e CNES indicam que o risco de atraso é fortemente associado ao contexto geográfico e institucional. Assim, o Priority Score proposto pode auxiliar a regulação de filas no SUS, priorizando casos com maior vulnerabilidade operacional.
EasySTEP: A Programming Platform for the PIC16F648A Microcontroller with Applications in Educational Robotics and Automation
EasySTEP is an educational programming platform for the PIC16F648A microcontroller that allows programs written in a BASIC-like high-level language to be compiled, transmitted via RS232, and stored in the device’s internal EEPROM for interpretation by an Assembly firmware. The AutoEasy IDE supports program creation, compilation, and uploading. Nine test programs validated core functionalities including digital I/O control, iterative and conditional structures, subroutines, serial communication, PWM control, and LCD interfacing. The system targets educational robotics and low-cost automation contexts.
Educational Robotics With On-Device AI: An Interactive System Based on the Phi-3 Mini Small Language Model Running on Conventional Hardware
This work presents an educational robotics system integrating speech recognition, a Small Language Model (SLM), and speech synthesis on GPU-free hardware. It uses Google Speech Recognition, Phi-3 Mini via Ollama with 4-bit quantization, pyttsx3, and Pygame. Experiments on an Intel Core i5-3570 with 16 GB RAM evaluated five interactions. The average latency was 30.16 s, with speech recognition (6.80 s), SLM processing (8.06 s), and synthesis (15.30 s). Speech synthesis was the main bottleneck (50.73%), followed by SLM (26.72%) and recognition (22.55%). Results demonstrate feasibility on low-cost hardware while highlighting the need for latency optimization for more natural interaction.
Energy Consumption Estimation Model as a QoS-Aware Elasticity Support Mechanism for 5G Network Slicing
This paper presents a dynamic energy consumption estimation model for Fifth Generation (5G) Network Slicing (NS) with support for Quality of Service (QoS)-aware elasticity decisions. The model evaluates the admission of a new virtual network function under four controlled scenarios and shows that optimized strategies reduce the additional energy required for admission. The results also identify the EDGE segment as the main point of energy variation. These findings indicate that energy-aware elasticity can improve resource use, reduce energy consumption, and help lower indirect CO2 emissions in sliced networks.
Evaluating the Impacts of Combining Embedding Extraction Techniques with Transformer Models for Music Recommendation
This paper investigates the impact of different embedding strategies on Transformer-based models for session-based music recommendation. We compared two approaches: a standard Transformer model that learns item embeddings internally, and a second model that uses pre-trained embeddings from Word2Vec (CBOW and Skip-Gram), generating recommendations via cosine similarity. We evaluated on two music datasets, Music4All and Xiami, and our results highlight a trade-off between accuracy and diversity. The Transformer model achieves a significantly higher Hit Rate but shows a stronger popularity bias and lower catalog coverage. On the other hand, the approach using pre-trained embeddings shows greater coverage and diversity but lower accuracy.
Fast University Timetabling via Room-wise CP-SAT Decomposition and Incremental Repair
We propose a room-wise CP-SAT decomposition with incremental repair to speed up the course timetabling problem. We solve per-room subproblems and enforce cross-room instructor non-overlap via incremental global blocking. When infeasibility arises, we apply selective rollback and a controlled fallback that preserves completeness but can introduce instructor conflicts; all runs are checked by a global validator reporting coverage, violations, and perlecture preference satisfaction. On 11 real instances from a large Brazilian public university (DS1–DS11, up to 6,278 lectures), we achieved 100% coverage in all runs and solved the largest case in seconds (4.45 s on DS11), with high preference satisfaction when fallback was not triggered (89.6% on DS11).
Gaussian Process Assisted Labeling for Video Object Tracking: An Analysis
The development of datasets for video object tracking is inherently resource-intensive, primarily due to the requirement of exhaustive frame-by-frame annotation of target positions. Various strategies have been explored to mitigate these costs. This study evaluates the effectiveness of Gaussian Process (GP) Regression as an auxiliary tool for annotating target trajectories within video tracking benchmarks. By leveraging manual ground-truth data sampled at intervals of k frames, GP models are employed to infer the coordinates for the intervening unlabeled frames. Experimental evaluations conducted on Multi-Object Tracking (MOT) datasets demonstrate a mean Area Under the Curve (AUC) exceeding 90% at k = 20 for sequences characterized by uniform target dynamics and stationary camera platforms. Furthermore, the proposed approach sustained a mean precision higher than 80% at same k even when subjected to more challenging and unconstrained scenarios.
Green AI na Prática: Medindo o Consumo de Energia e a Pegada de Carbono de Modelos Generativos sob Diferentes Matrizes de Energia
Este trabalho avalia o consumo energético e o impacto ambiental de quatro arquiteturas de deep learning em CPUs locais e TPUs em nuvem, utilizando a biblioteca CodeCarbon para quantificar o Energy–Delay Product (EDP). Os resultados indicam que a TPU reduz significativamente o EDP em modelos complexos (Transformers), enquanto CPUs são mais eficientes para arquiteturas simples. Conclui-se que a pegada de carbono é drasticamente influenciada pela localização geográfica da matriz elétrica, variando até seis vezes, o que reforça a necessidade de diretrizes de Green AI na escolha de infraestruturas.
Horizontal vs. Vertical Executor Scaling for TPC-DS Analytical Workloads on Geo-Distributed Kubernetes
When deploying Apache Spark on Kubernetes, practitioners must decide whether to allocate resources as many small executors or as few large ones. The conventional argument for large executors that they reduce shuffle redistribution rests on an assumption that Adaptive Query Execution (AQE) in Spark 3.5 renders false: shuffle volume is virtually identical across all executor sizes, because AQE adapts partition plans to the data at runtime, not to executor configuration. Without a shuffle advantage, vertical scaling only adds JVM garbage-collection overhead: large executors accumulate up to 84% more GC time, and horizontal scaling delivers 22% shorter execution at the same resource budget. Practitioners should prefer small executors (4 cores, 14 GB) and scale out.
Implementation and Analysis of a Low-Power Heart Rate Prediction Solution Using Hardware Acceleration on the ESP32-S3 Microcontroller
This work details the implementation of an accelerometry-based heart-rate estimation system optimized for the ESP32-S3 microcontroller. It leverages PIE-based Single Instruction, Multiple Data (SIMD) extensions via ESP-DSP library to accelerate the pre-processing, training and inference of a continual-learning model. Under a modular FreeRTOS architecture, the system achieved 4.99 µs training latency, requiring less than 1 kB of RAM for the ML model itself. Results show a 30.6% computational performance gain and 8% energy consumption reduction with acceleration enabled. These efficiencies allow race-to-sleep strategies that extend the estimated battery life to 51 days on COTS hardware.
Improving Traceability and Collaboration in HDL Design with GitFlow and CI Pipelines
The complexity of digital hardware design has been increasing with the scale of CMOS technology. Thus, front-end design and verification teams face demands for modularity and traceability to shrink tape-out time and avoid failures on functional verification process. However, the employment of non-standard practices of project management in HDL-based workflows have long been spread in the microelectronics community. This work proposes a version control and continuous integration pipeline methodologies based on Gitflow aiming to improve collaboration between front-end and verification teams focusing on ASIC designs. By employing such an approach in a blueMacaw Microcontroller project, which resulted in a 22 nm tape-out, we achieved a highly effective workflow that ensured early error detection, traceability and strong team integration.
Interface Cérebro-Computador Não-Invasiva: Desafios Sócio-Técnicos e Oportunidades para a Computação
Este artigo descreve e discute desafios de hardware e software de sistemas de Interface Cérebro-Computador (ICC) numa perspectiva sócio-técnica, bem como, oportunidades de Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação (PD&I) para a Computação relacionadas à ICC não-invasiva. Para isso, os desafios são organizados em diferentes níveis do sistema, permitindo identificar oportunidades de pesquisa e como diversas subáreas da Computação podem contribuir para o avanço dessas tecnologias e para a ampliação de suas aplicações em contextos clínicos, assistivos e interativos.
Kernels de ordem superior para GPUs compatíveis com OpenCL utilizando metaprogramação em Elixir
A programação de GPUs exige o uso de APIs de baixo nível, como CUDA e OpenCL, que dificultam a criação de abstrações como funções de ordem superior. Linguagens de Domínio Específico (DSLs) atenuam esse problema, mas apresentam limitações de portabilidade ou expressividade. Este artigo apresenta a OCL-PolyHok, uma DSL embutida em Elixir que permite a execução de kernels de ordem superior em OpenCL, contornando a ausência de suporte a ponteiros de função por meio de geração de código e especialização em tempo de execução. Experimentos com seis benchmarks indicam, com 95% de confiança estatística, desempenho superior à versão baseada em CUDA, com menor overhead de compilação JIT, mantendo portabilidade e expressividade.
L-TQA: A Modular Multi-Agent Architecture for Context-Constrained Tabular Question Answering
Question Answering over Tabular Data requires accurate numerical reasoning and robust schema interpretation, both of which remain challenging for restricted-parameter language models. This paper presents Laura Tabular Question Answer (L-TQA), a multi-agent architecture designed to mitigate context limitations by decoupling semantic interpretation, schema filtering, and executable code generation. The proposed system improves query synthesis through targeted contextual constraints, combining a response-type classifier to enforce output formats with a dynamic column selector to reduce schema noise. Evaluated on the SemEval-2025 Task 8 DataBench benchmark, L-TQA establishes a new state-of-the-art for models with up to 9 billion parameters, achieving 77.01% accuracy on the test split. In addition, the proposed modular design generalizes effectively to larger proprietary models, highlighting its structural robustness and practical value for privacy-preserving, data-driven applications.
LLMs as an Abstraction Layer in Computer Organization: Implementation and Limitations
This paper proposes that Large Language Models (LLMs) can be viewed as a new abstraction layer capable of addressing an intrinsic limitation of traditional presentations of computer organization: the absence of a mechanism that directly connects natural language to the electronic operations performed by hardware. We argue that, although high-level programming languages provide significant abstractions over processor architecture, they do not fully achieve the theoretical objective of translating human commands into electrical signals. We demonstrate how this gap can be addressed through the Model Context Protocol (MCP), which facilitates mediation between commands expressed in natural language and the operating system. Finally, we discuss the problems and vulnerabilities introduced by this new layer, as well as mitigation strategies associated with its use.
Medição Automatizada de QoE/UX com Playwright: Um Instrumento de Auditoria Passiva em Aplicações Web
Este artigo propõe um instrumento baseado em Playwright para auditoria passiva de QoE/UX em aplicações Web. Um script listen-only captura dead clicks, hesitações longas (≥ 10 s) e duração de fluxos sem instrumentação intrusiva no código de produção, consolidando os sinais em um FrictionScore composto. Em estudo controlado de métodos mistos (N = 17) na plataforma DevShare, logs foram triangulados com UEQ-S e respostas abertas. 53% dos participantes relataram ausência de feedback visual, em consonância com os dead clicks registrados. Os resultados demonstram que a leitura cruzada de sinais comportamentais automatizados discrimina fricção real de engajamento cognitivo, viabilizando diagnósticos que métricas isoladas não capturam.
Multimodal LLMs as Image-to-Tabular Translators for Ultra-Short-Term Photovoltaic Forecasting
Ultra-short-term photovoltaic forecasting is strongly affected by cloud dynamics, yet integrating visual information typically requires complex, dedicated computer vision architectures. This study proposes an alternative approach in which multimodal LLMs (OpenAI and Gemini) serve as image-to-tabular translators. The method converts directional sky-camera images into numeric variables, which are then fused with conventional predictors, such as inverter and meteorological data. Experimental evaluations across 5-, 10-, and 15-minute horizons demonstrate that LLM-enhanced configurations consistently outperform a strong tabular baseline. The results suggest that LLMs can serve as a modular and auditable intermediate layer between raw imagery and standard forecasting models. Limitations include modest performance gains and reliance on a single pilot installation, requiring future multi-site validation.
Perceiving Age Beyond Reality: Human and Machine Judgments of Virtual and AI-Generated Humans
This paper investigates how age is perceived and estimated in three categories of facial representations: Real Humans (photographs), Virtual Humans (3D MetaHuman renderings), and Digital Humans (photorealistic faces generated by a text-to-image model). We evaluate two age ranges (young: 20–30; older: 60–70) using a triangulated methodology: (i) four commercial age-estimation applications, (ii) a vision–language model (CLIP) under a zero-shot protocol, and (iii) an online user study (N = 112). Results indicate that commercial apps and CLIP exhibit their largest errors on 3D Virtual Humans (VHs), suggesting a domain generalization gap, while Artificial Intelligence (AI) generated 2D faces can be easier to classify than some real photographs. Human judgments show high accuracy for young AI-generated faces, but older AI-generated faces produce polarized responses. Overall, 3D VHs remain the most challenging domain for robust age perception.
Perceptual Analysis of Compressed Dynamic Point Clouds in Virtual Reality Environments
This study investigated the perceived quality of dynamic point clouds in virtual reality (VR) under different compression scenarios through an immersive subjective experiment. Six compression scenarios were analyzed, including one employing a machine learning-based solution for codec complexity reduction. A VR application, developed according to ITU-T recommendations, was used to conduct the experiments and collect user scores, response times, and visual attention data. The results indicated agreement between most objective and perceived quality metrics, with moderate variability across participants. Geometric metrics, particularly p2plane and p2point, showed stronger association with MOS than bitrate and luminance PSNR, while heatmaps revealed greater gaze concentration in central and visually informative regions of the point clouds. These findings support the development of perceptually optimized compression and rendering strategies for immersive point cloud applications.
Physics-Informed Machine Learning for Extreme Rainfall Nowcasting: A Rapid Review Toward Sustainable Early Warning Systems
Extreme rainfall nowcasting is essential for urban early warning systems, yet remains a challenging task. Data-driven machine learning models show promising performance but often suffer from limited generalization, physical inconsistency, and high computational cost. Physics-Informed Machine Learning (PIML) addresses these issues by integrating physical knowledge into learning algorithms. This paper presents a Rapid Review of PIML for extreme rainfall nowcasting, organizing integration strategies and addressing terminological fragmentation. The results reveal different levels of physical integration and limited focus on nowcasting. Most works neglect computational efficiency and resource-aware evaluation, highlighting challenges for developing reliable and sustainable nowcasting systems.
Predicting Bullish Reversals with LightGBM: A Systematic Trading Strategy for Brazilian Equities
Predicting stock market behavior is a complex challenge. This article presents an automated trading system based on machine learning, focused on identifying bullish reversals in the Brazilian financial market. The methodology combines technical and sectoral indicators, the LightGBM classifier, signal post-processing with non-maximum suppression, and backtesting with ATR-based risk management. Evaluated on assets representing different sectors of the economy (ABEV3, GGBR4, ITUB4, and VIVT3), the approach achieved PR-AUC values ranging from 0.955 to 0.979, win rates between 54.8% and 78.6%, and average returns per trade between 2.20% and 5.08%, consistently outperforming the buy-and-hold benchmark.
Predição Estruturada de Posições Anatômicas em Conjuntos Decadactilares
A classificação precisa da posição anatômica a partir de imagens de impressões digitais desempenha um papel crítico em sistemas biométricos de identificação civil. Contudo, rótulos ausentes ou inconsistentes degradam severamente a indexação. Métodos atuais classificam as impressões isoladamente, ignorando a ocorrência única de cada posição no conjunto decadactilar. O método proposto neste trabalho integra Redes Neurais Convolucionais à otimização por atribuição linear para calcular uma atribuição globalmente consistente das dez impressões. Avaliada na base SOCOFing com múltiplas arquiteturas, a classificação independente produz baixa consistência por indivíduo (13,3%). O método proposto eleva essa métrica para 60,0%, mitigando as limitações da classificação isolada.
PROTEGE: A Near Real-Time Geospatial Information System for Wildfire Detection and Response in the Brazilian Amazon
Em 2024, a degradação por fogo na Amazônia brasileira atingiu o pior nível em duas décadas, mas órgãos estaduais ainda dependem de portais de dados que não roteiam alertas por jurisdições operacionais. Este artigo apresenta o PROTEGE, um sistema de informação geoespacial que automatiza ingestão de focos ativos, interseção espacial em PostGIS e notificação jurisdicional ao Corpo de Bombeiros. O sistema integra dados de três satélites VIIRS via NASA FIRMS e envia alertas por email e WhatsApp com mapas e rotas personalizadas. Em 2025, processou 180.326 focos com mediana de 2,9 s e sucesso de 99,3%; entre setembro e dezembro, gerou 9.609 interseções e 7.096 alertas ao CBM.
Protótipo de tecnologia assistiva para detecção de movimento e força dos dedos para reabilitação pós-acidente vascular cerebral (AVC)
O Acidente Vascular Cerebral (AVC) compromete com frequência os movimentos finos das mãos e dos dedos, reduzindo a autonomia dos pacientes. Nesse contexto, tecnologias como luvas inteligentes têm se destacado como apoio à reabilitação motora dos membros superiores. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar preliminarmente uma luva inteligente capaz de detectar e monitorar o movimento e a força individual dos dedos. O protótipo foi construído com sensores flex, sensores de força e microcontrolador ESP-WROOM-32. Os testes, realizados em ambiente controlado, mostraram que o dispositivo foi capaz de identificar variações de movimento e força ao longo de ciclos repetitivos. Conclui-se que a luva apresenta potencial como ferramenta de apoio à reabilitação motora, embora ainda sejam necessários estudos clínicos com mais pacientes.
Quantização de Modelos de Deep Learning para Detecção em Tempo Real de Pólipos Colorretais em Diferentes Plataformas de Hardware
Este estudo avalia a detecção de pólipos em tempo real usando YOLOv8l, YOLOv9c e YOLOv11l em três GPUs (RTX 4090, 3070, 2060) e formatos (FP32, FP16, INT8). Treinados com 1.808 imagens e otimizados via TensorRT, os resultados mostram que a quantização FP16 viabiliza inferência em tempo real (≥60 FPS) em todos os hardwares com impacto diagnóstico irrelevante, enquanto INT8 degrada levemente a acurácia. O YOLOv8l FP16 obteve o melhor balanço (recall 0,948, mAP@0.5 0,939 e 91,5–329,3 FPS). Com speedups de até 3,10× na RTX 2060, o FP16 prova-se altamente viável para clínicas com restrição de hardware.
Red Cards for Climate Myths: introducing ClimaVAR, an AI-based Tool for Climate Disinformation Detection
Climate disinformation undermines public understanding, erodes trust in science, and delays effective climate action. This paper introduces ClimaVAR, an AI-based tool that uses a football referee metaphor to evaluate climate-related statements. ClimaVAR proposes a pipeline which, from a user textual input, combines: (i) climate disinformation detection using Computer-assisted recognition of (climate change) denial and skepticism (CARDS) model, (ii) Retrieval-Augmented Generation (RAG) from curated scientific documents to find correct statements when disinformation is detected, and (iii) a large language model layer to generate accessible answers translating climate science into football metaphors. The system analyzes user-submitted climate statements and issues football-related messages (offside, yellow/red card, goal) indicating alignment or not with truth, accompanied by explanations and scientific references. Deployed at high-profile events including COP30 and side events at Davos, during the World Economic Forum 2026, ClimaVAR has demonstrated the potential of culturally adapted interfaces to increase engagement with climate science. Initial results demonstrated that 66% of user inputs were tagged as misinformation. Complementary analyses enabled also grouping inputs by topic, with themes such as: Climate Denial & Skepticism, Human Causation & Consensus, Physical Impacts & Extreme Events, Energy & Policy, and Other/Emerging Topics.
Reducing Computational Waste in Configuration Management Through a Lazy Loading and Delta Driven Approach
Cloud-scale infrastructure has made Green Computing a major concern in software engineering. Continuous provisioning and management of parallel systems impose a direct, quantifiable environmental footprint. Contemporary agentless Configuration Management (CM) frameworks are designed around idempotency and bulk-fetching optimizations. However, they exhibit latent hardware-level inefficiencies due to the broad use of eager-loading initialization strategies. This approach requires loading of modules and dependencies at initialization, regardless of execution context. As a result, there are redundant I/O operations, unnecessary system calls, and increased CPU idle-wait states. Altogether, these factors contribute to unsustainable energy consumption in continuous delivery pipelines. To overcome this limitation, this study uses the Design Science Research (DSR) methodology to design and empirically evaluate Ch-aOS. Ch-aOS is a novel CM framework that implements a lazy-evaluation architecture via dynamic import dispatch and a delta-driven inmemory approach to idempotency. Modules are loaded strictly on demand at runtime, eliminating superfluous initialization overhead. This limits resource consumption to each execution context’s operational requirements while maintaining batch collection mechanisms needed for idempotency. Experimental findings show that micro-level optimizations, such as reduced system calls and idle-wait CPU time, produce measurable macro-environmental benefits across large-scale deployments. This reduces hardware-level inefficiencies, specifically CPU idle-wait and unnecessary system calls, which are fundamental drivers of energy consumption at the node level.
Rethinking Automated Visual Quality Control: A Systematic Benchmark of State-of-the-Art Anomaly Detection Methods for Assembled PCB Inspection
This work benchmarks four state-of-the-art unsupervised anomaly detection methods CFA, DFM, FRE, and PatchCore for automated PCB inspection under a strict one-class learning protocol. All models were trained exclusively on nominal samples and evaluated using default configurations to reflect realistic industrial deployment. Experiments on the MVTec AD Transistor dataset and a high-density Raspberry Pi PCB dataset assessed imageand pixel-level performance using AUROC, F1-Score, and AUPRO. PatchCore achieved the strongest image-level discrimination, CFA provided the most balanced detection–localization trade-off, FRE showed sensitivity to localized structural defects, and DFM performed well globally but with weaker boundary precision. Results demonstrate the practical viability of unsupervised deep anomaly detection for modern AOI systems in dynamic manufacturing environments.
Scalable Galaxy Morphology Classification through Hybrid Handcrafted and Deep Learning Approaches
The rapid growth of astronomical surveys has transformed galaxy morphology classification into a large-scale data analysis problem that requires automated and scalable machine learning solutions. In this work, we evaluate handcrafted and deep learning approaches using a balanced subset of the Galaxy Zoo 2 dataset containing seven morphological classes. We first investigate the impact of a multi-step preprocessing pipeline and extract handcrafted descriptors capturing textural, morphological, intensity, and structural properties of galaxies. These descriptors are evaluated using classical machine learning models, including SVM, MLP, Random Forest, and KNN. We then assess convolutional neural networks (AlexNet, ResNet50, MobileNetV2, and EfficientNetB0) using transfer learning on both preprocessed and raw centrally cropped images. Finally, we explore a hybrid ensemble combining handcrafted and deep representations. The best configuration, based on a weighted soft-voting scheme, achieved an F1-score of 0.929. These results indicate that handcrafted descriptors and deep representations capture complementary information, and that their integration can improve scalable scientific image analysis in data-intensive research environments.
Semantic-Enriched Heterogeneous Embeddings for Enhanced Node Classification
Sistemas de Informação dependem cada vez mais de dados heterogêneos e multimodais, o que dificulta a construção de representações de nós informativas. Este trabalho propõe um processo para geração de embeddings heterogêneos enriquecidos semanticamente, integrando características locais, representações multimodais e metapaths orientados por ontologia. Experimentos em um grafo de Pessoas demonstram que composições de embeddings superam embeddings individuais, alcançando maiores valores de F1-macro e maior estabilidade. Os resultados indicam que a combinação de semântica multimodal com metapaths orientados por ontologia melhora a qualidade das representações e a generalização em ambientes heterogêneos.
Signal-Aware Fraud Detection: A Taxonomy for Sustainable and Lifecycle-Oriented Detection Architectures
Online financial fraud is growing in scale, coordination and operational complexity, challenging detection systems to balance accuracy, interpretability, scalability and computational efficiency. This work proposes a signal-aware perspective for fraud detection centered on the observable evidence generated throughout fraudulent activity. Fraud-relevant signals are organized into temporal, distributional, structural and contextual families, which may be operationalized explicitly, implicitly or through hybrid representations. To contextualize signal emergence, the paper introduces a conceptual fraud lifecycle model that distinguishes strategic and operational reconnaissance activities and highlights the asymmetric observability of fraud across lifecycle stages. Building on this perspective, the paper analyzes how different detection paradigms operationalize signal families and examines the associated trade-offs involving computational complexity, latency, scalability and interpretability. By reframing fraud detection as a process-aware and systems-oriented problem grounded in signal emergence and operationalization, this work contributes towards the design of more explainable, efficient and operationally robust fraud detection systems.
Sismorcego: Usability Evaluation of an Offline Mobile Application for Surveillance of Sylvatic Rabies in the Amazon
The Amazon region faces severe logistical and climatic challenges that hinder the epidemiological surveillance of wild rabies. The traditional use of paper forms often results in delays in reporting and the loss of geographic tracking of outbreaks. This study presents Sismorcego, an offline-first mobile app developed to record and georeference bat attacks in areas without network connectivity. To assess the tool’s practical feasibility, the System Usability Scale method was applied to 42 Community Health Agents. The app obtained an average score of 74.80, with heuristic highlights for Efficiency (73.21) and Satisfaction (75.79). Statistical validation using the Wilcoxon test (p = 0.0006) confirmed that the system’s usability is significantly higher than the 68-point acceptability threshold. The results indicate that the transition to an offline digital solution is a viable strategy for overcoming geographic isolation, ensuring continuous and accurate monitoring of zoonoses in the Amazon.
Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Multi-Horizon River-Stage Forecasting in the Amazon: A Case Study on the Manaus–Santarém Corridor
Inland waterway transport in the Brazilian Amazon depends critically on river navigability, which is strongly governed by hydroclimatic variability and increasingly severe hydrological extremes. This paper proposes a multi-model framework for daily multi-horizon river-stage forecasting in the Manaus–Santarém corridor, combining official hydrometric observations from ANA with a spatio-temporal graph neural network (STGNN) that encodes upstream–downstream connectivity and travel-time-informed edge weights. The STGNN is evaluated against temporal benchmarks, recurrent baselines, a statistical model, and operational baselines across six forecast horizons (1–90 days) under a unified protocol with a chronological hold-out test set covering 2024. The STGNN achieves the best MAE, RMSE, and NSE at every horizon, maintaining NSE > 0.99 through 30 days, a threshold no competing model reaches, with RMSE gains of 29–35% over the strongest baseline at 14–30 days, the window governed by upstream signal propagation according to the physical travel times encoded in the graph. Results demonstrate that explicitly representing the river network as a directed graph provides consistent and physically interpretable predictive advantages over purely temporal architectures for multi-horizon Amazonian hydrological forecasting.
Starvation ratio: letting applications drive datacenter congestion control
Datacenter performance is often limited by network-centric congestion controls relying on low-level metrics (e.g., packet loss, latency) that misinterpret applications needs. This work argues that applications should participate in congestion control decisions and introduces the starvation ratio (SR), a metric that detects when applications are truly limited by the network. Experimental evaluations within an 11-flow bottleneck scenario on a Linux-based prototype show that asynchronous applications can absorb network variations within a newly identified “silence zone” without degradation, proving conventional controls are overly restrictive. By deploying proactive and reactive mechanisms, our approach consistently reduces Flow Completion Time (FCT) for network-sensitive workloads. Notably, the proactive configuration eliminates micro-recovery delays, keeping the starvation ratio close to zero and reinforcing the baseline protocol through stable congestion window regulation. We conclude that shifting to application-driven signaling aligns network transmission with the receiver’s processing pace, preventing computational underutilization.
SunflowerCare: Um Sistema Web Inteligente para Apoio ao Acompanhamento Terapêutico de Crianças com TEA
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) demanda acompanhamento contínuo e individualizado, o que torna relevante sistematizar intervenções e monitorar a evolução do paciente ao longo do tempo. Este trabalho apresenta o SunflowerCare, um sistema web que apoia o registro estruturado de sessões, a organização de atividades e o acompanhamento longitudinal do progresso de crianças com TEA. A plataforma incorpora um módulo de recomendação baseado em Machine Learning, inicialmente treinado com o dataset MMASD, para sugerir categorias de atividades alinhadas ao perfil e ao desempenho do paciente. A avaliação foi conduzida por especialistas, por meio de um instrumento baseado no Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), complementado pelo julgamento clínico quanto à adequação das recomendações geradas. Os resultados indicam uma percepção positiva quanto à utilidade e à facilidade de uso do sistema, além de avaliações favoráveis quanto à pertinência terapêutica das recomendações, sugerindo a viabilidade da integração de mecanismos inteligentes em plataformas digitais de apoio ao acompanhamento terapêutico no contexto do TEA.
Redes Convolucionais Temporais para Previsão de Séries Epidemiológicas de COVID-19 no Período Pós-Pandêmico
A previsão de séries temporais de COVID-19 permanece desafiadora no período pós-pandêmico devido à redução da testagem, subnotificação e quebras de regime. Este trabalho avalia Temporal Convolutional Networks (TCN) para previsão de longo prazo de casos em Nova York e no Brasil, sob um protocolo experimental unificado. A TCN é comparada com LSTM, RNN, ARIMA e SARIMA usando MAE, RMSE, MAPE e R2. Os resultados indicam melhor desempenho em Nova York, enquanto a série brasileira apresenta maior dificuldade devido à irregularidade e possível subnotificação. A TCN otimizada obteve o melhor desempenho geral e baixo custo de inferência, indicando potencial para monitoramento epidemiológico.
The Impact of Model Selection Metrics during Hyperparameter Tuning on Algorithmic Fairness: An Empirical Study
The growing use of machine learning in high-stakes domains raises concerns about fairness. The role of optimization metrics in shaping these outcomes remains underexplored. Using a controlled setup, this study investigates how seven performance metrics used for hyperparameter tuning and model selection affect fairness outcomes across five benchmark datasets. Results show that metrics are not neutral: recall-based optimization yields higher disparities, while precision and specificity lead to more balanced outcomes, with PR-AUC showing intermediate behavior. Overall, metric choice influences fairness, but outcomes are largely driven by dataset characteristics, with optimization redistributing errors rather than eliminating bias.
Transfer Learning para Doença Renal Crônica: Avaliando a Generalização de Modelos em Diferentes Cenários Clínicos
A Doença Renal Crônica (DRC) exige modelos preditivos robustos frente à heterogeneidade populacional e escassez de dados. Este estudo avalia estratégias de Transfer Learning (TL) em dados tabulares para predição de progressão da DRC sob domain shift, comparando MLP com fine-tuning, TASC (modelo proposto) e TabPFN a modelos treinados do zero. O desempenho variou conforme a similaridade entre domínios: o TASC destacou-se em métricas clínicas com menor domain shift, enquanto o TabPFN apresentou alta discriminação, mas desempenho inferior em métricas balanceadas. Os resultados reforçam a importância de considerar o domain shift na escolha de modelos preditivos em nefrologia.
Um cyber range baseado em contêineres para ensino de cibersegurança em tecnologias operacionais e sistemas de controle industrial
Este trabalho apresenta os OTLabs, ambientes de emulação de tecnologias operacionais (do Inglês, ‘operational technology’ [OT]) e sistemas de controle industrial (‘industrial control systems’ [ICS]), projetados para apoiar a aprendizagem experimental em cibersegurança industrial por meio de ‘cyber ranges’ baseados em contêineres. A proposta responde à necessidade de fortalecer a formação prática em OT-ICS, diante da crescente complexidade, digitalização e ampliação da superfície de ataque de sistemas ciberfísicos, especialmente nos setores elétrico e de manufatura industrial. São discutidos a arquitetura típica dos OTLabs, o uso de ‘scripts’ de orquestração e a metodologia de desenvolvimento, considerando aspectos técnicos e educacionais. Como resultado, foram desenvolvidos treze OTLabs, que vão de atividades introdutórias de descoberta de ativos OT-ICS a cenários mais complexos. Os OTLabs têm sido aplicados em disciplina de graduação e em treinamentos, com elevada receptividade e engajamento dos discentes.
Um Framework RAG com Auditoria Híbrida de SKUs para Mitigar a Obsolescência Informacional em Suporte Técnico
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) frequentemente recuperam especificações ou drivers desatualizados em domínios de suporte técnico, comprometendo a confiabilidade do sistema. Este artigo propõe um framework de RAG Temporal que integra um algoritmo de decaimento linear (LinearV3) para relevância de documentos e um protocolo de auditoria híbrida (V8) baseado em raciocínio lógico de série. Resultados experimentais utilizando o framework DeepEval demonstram que o sistema proposto supera o limiar de segurança e atinge 89% de precisão contextual em cenários de hardware onde modelos RAG convencionais falham, garantindo fidelidade técnica através de ancoragem documental estrita.
Uma Abordagem Baseada em LLMs para Auditoria Contínua de Conformidade com a LGPD em Microsserviços Integrada a Pipelines CI/CD
Sistemas baseados em microsserviços ampliam os desafios de conformidade com a LGPD, pois a distribuição do tratamento de dados e a alta frequência de mudanças tornam auditorias manuais pouco escaláveis. Além disso, ferramentas tradicionais de análise estática possuem limitações para interpretar requisitos legais de forma semântica. Este trabalho propõe uma arquitetura de auditoria contínua que combina detecção estática e análise semântica baseada em LLMs, apoiada em Retrieval-Augmented Generation (RAG) sobre dispositivos da LGPD e integrada a pipelines CI/CD como GitHub Action. O protótipo LGPD Guard foi avaliado em um estudo exploratório com três repositórios de código aberto, incluindo dois sistemas governamentais brasileiros em produção. Os resultados fornecem evidências preliminares de que a camada LLM+RAG pode complementar o detector estático, ajudando a identificar possíveis violações adicionais e a apoiar a incorporação de privacy by design em pipelines de DevSecOps.
Uma Abordagem Baseada em RTT para Agrupamento Estável e de Baixa Latência em VANETs
Estratégias de agrupamento (clustering) em Redes Veiculares Ad Hoc (VANETs) frequentemente negligenciam a latência ao priorizar métricas de mobilidade. Este trabalho propõe um algoritmo de agrupamento baseado no Tempo de Ida e Volta (RTT) de pacotes de dados, focado em assegurar comunicações Veículo-para-Veículo (V2V) de baixa latência e alta estabilidade. Através da implementação de heurísticas, o mecanismo resolve conflitos comuns de eleição e renúncia em cenários veiculares. Simulações demonstram que a solução proposta oferece uma durabilidade de cluster superior e menor carga de controle frente ao algoritmo Menor ID (LID), consolidando-se como uma alternativa robusta para a disseminação de informações em VANETs.
Uma Abordagem Sistemática para Seleção de Encoders aplicada à Segmentação de Tumores com TransUNet
A escolha do encoder em arquiteturas híbridas de segmentação impacta diretamente o desempenho do modelo. Este estudo avalia cinco encoders integrados à uma TransUNet para segmentação de tumores ósseos, além de compará-la com arquiteturas de referência. Os resultados mostram diferenças relevantes entre os modelos, com melhor desempenho global para o ConvNeXt-Tiny, maior precisão para a ResNet34 e maior sensibilidade para a EfficientNet-B0. A análise qualitativa evidencia padrões distintos de segmentação, fornecendo diretrizes práticas para a escolha do encoder conforme o objetivo da aplicação.
Uma Análise da Relação entre Vazão e Justiça na Divisão de Recursos em Escalonadores de Redes 5G
A alocação de recursos em redes 5G envolve o desafio de equilibrar eficiência do sistema, medida pela vazão agregada, e justiça na distribuição de recursos entre os usuários frequentemente avaliada pelo Índice de Jain. Este trabalho apresenta uma análise da relação entre essas métricas em escalonadores de redes 5G, considerando os algoritmos clássicos Round Robin (RR), Maximum Rate (MR), Proportional Fair (PF) e um escalonador hibrido chamado de Fair Max Rate (FMR). A partir da construção da Fronteira de Pareto no plano vazão versus justiça, foram identificadas soluções não dominadas e analisadas as regiões de equilíbrio entre vazão e justiça. Os resultados evidenciam que não é possível maximizar simultaneamente ambas as métricas, confirmando o conflito estrutural entre desempenho e distribuição justa de recursos. O PF destacou-se por ocupar maior número de pontos na região eficiente, enquanto o FMR apresentou equilíbrio consistente entre vazão e justiça. Adicionalmente, foi aplicada a média geométrica das métricas normalizadas para seleção de um ponto representativo de equilíbrio. Com base nessa análise, propõe-se uma política de justiça orientada pela Fronteira de Pareto, capaz de definir limites mínimos de justiça sem comprometer significativamente o desempenho global da rede.
Uma Análise dos Efeitos de Falhas e Recuperação no Desempenho de Sensores LoRa
Implantações com sensores LoRa (Long Range) e LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) são comuns em monitoramento e telemetria, com múltiplos dispositivos gerando pacotes de forma contínua ou periódica. Nesses cenários, carga e escala afetam métricas como vazão e perdas, enquanto falhas intermitentes e o tempo de recuperação introduzem períodos de indisponibilidade que alteram o comportamento do sistema. Ainda é difícil quantificar, de forma direta, como falhas e recuperação afetam a entrega de pacotes sob diferentes níveis de carga. Em especial, análises em regime permanente não capturam bem o comportamento transiente durante a indisponibilidade e a retomada, dificultando prever quedas de vazão e aumento de perdas. Este trabalho propõe um modelo analítico baseado em Redes de Petri Estocásticas que integra disponibilidade do sensor e fluxo de pacotes. A avaliação utiliza métricas transientes de vazão, pacotes enviados e pacotes perdidos sob dois cenários: variação da taxa de chegada (λ = 1, 2 e 3 pct/h) e variação do tempo de recuperação (TTR = 100, 200 e 300 h). Os resultados mostram que a carga controla a taxa de acúmulo de perdas durante a falha — chegando a 2,7× mais perdas entre os extremos de carga analisados, enquanto o TTR define a duração do regime degradado, com impacto aproximadamente proporcional ao tempo de indisponibilidade.
Uma Taxonomia de Abordagens Baseadas em LLMs para Automação da Inspeção de Usabilidade
Este artigo propõe uma taxonomia de abordagens baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para automação da inspeção de usabilidade. Para isso, foi realizado um mapeamento sistemático da literatura em bases de dados científicas consolidadas, considerando publicações entre 2022 e 2025. A busca resultou em 401 estudos, dos quais 14 foram selecionados com base em critérios de exclusão e de qualidade. A taxonomia foi derivada de uma síntese qualitativa orientada pelas questões de pesquisa. Os resultados indicam a predominância de abordagens automatizadas, a adoção recorrente de modelos da família GPT-4 e o papel central do prompt engineering na condução das inspeções. Com base nesses padrões, a taxonomia organiza a literatura em cinco dimensões: estratégias de uso de LLMs, nível de automação, artefatos de entrada, referenciais de inspeção e formas de validação. A análise também evidenciou desafios recorrentes, como inconsistência nas respostas, falsos positivos, dificuldades de interpretação contextual, dependência de validação humana e concentração em modelos proprietários. Conclui-se que a taxonomia proposta não apenas organiza o estado da arte, mas também explicita lacunas e orienta uma agenda de pesquisa voltada ao desenvolvimento de abordagens mais robustas, comparáveis e confiáveis.
Usable but Conventional: An Empirical Study on the UX of AI-Generated Interface Prototypes
This paper investigates User Experience (UX) with prototypes generated by Generative Artificial Intelligence (GenAI) tools. An empirical survey with 92 participants evaluated AI-generated and human-created prototypes without prior identification of authorship. We measured UX using the UEQ-S, covering pragmatic and hedonic dimensions. Results indicate positive evaluations in pragmatic aspects, such as usability and efficiency, and neutral or negative evaluations in hedonic aspects, including originality and innovation. We concluded that GenAI can produce functional interfaces but tends to reinforce visual and structural patterns that affect perceptions of originality.
VISHOD - Visual Dataset Scraping and Hybrid Outlier Detection
Supervised learning depends on data quality, yet manual labeling is costly for resource-limited environments. This paper presents an automated pipeline for building and refining image datasets via web scraping and hybrid outlier detection. The method integrates automated collection, deep learning semantic extraction, consensus-driven anomaly detection, and statistical validation. As a case study, a high-quality dataset without manual annotation was produced for the classification of 2D geometric shapes for educational use in the Amazon. Results show a 25.6% increase in average PCA variance, a 5.6% reduction in centroid distance, and a 21.6% gain in the structural similarity index, evidencing greater diversity, cohesion, and visual homogeneity in the data.
A Controlled Study of Relevance–Diversity Trade-offs in News Recommendation with Embeddings
News recommender systems reduce information overload, but personalization can reinforce the filter-bubble effect by repeatedly prioritizing similar content. Post-filtering diversification re-ranks top-N lists using item–item similarity, so outcomes depend on item representations. We study how replacing binary news features with TruncatedSVD embeddings affects the relevance–diversity balance in a controlled pipeline. Using a dataset of Brazilian political news, we run offline temporal replay with KNN-U, KNN-I, and SVD plus Maximal Marginal Relevance (MMR), sweeping embedding sizes. Results show embeddings boost neighborhood-based relevance but increase homogeneity, sharpening the relevance–diversity trade-off.
A Decentralized Architecture for Scientific Document Storage and Retrieval Using QUIC, Erasure Coding, and DHT-Based Overlays
Arquiteturas descentralizadas reduzem pontos únicos de falha em repositórios científicos, mas a recuperação semântica em ambientes peer-to-peer impõe desafios de transporte e disponibilidade. Este artigo apresenta uma arquitetura baseada em Distributed Hash Table (DHT) do tipo Kademlia, com separação entre plano de controle e plano de dados. A manutenção do overlay utiliza User Datagram Protocol (UDP), enquanto transferências intensivas em dados empregam Quick UDP Internet Connections (QUIC). A arquitetura integra indexação Approximate Nearest Neighbor (ANN) local e Erasure Coding (EC) para tolerância a falhas. Resultados experimentais indicam redução de latência e variabilidade em comparação a baselines baseados em Transmission Control Protocol (TCP).
A Privacy Threat Modeling Method for Healthcare Systems under the Brazilian LGPD
The digitalization of healthcare increases privacy risks associated with sensitive data processing. Although the Brazilian General Data Protection Law (LGPD) mandates data protection, healthcare organizations often focus on generic security controls and lack structured privacy engineering to address threats such as linkability and identifiability. This paper proposes a privacy threat modeling method for healthcare systems under the LGPD. The method was evaluated through a case study involving the Nursing Process Application System (SisAPEC), a system deployed within the Brazilian Unified Health System (SUS). The method includes system modeling and systematic threat elicitation steps, which in the case study were implemented using Data Flow Diagrams and the LINDDUN framework. The application of the method identified 14 privacy threats, which were mapped to Privacy-Enhancing Requirements (PERs), establishing traceability between regulatory and technical requirements. The results indicate that the method operationalizes Privacy by Design by establishing traceability between legal requirements and architectural privacy requirements.
Análise Comparativa de Técnicas de Aumento de Dados na Classificação de Escoamento Multifásico
A aplicação de aprendizado de máquina em sistemas industriais de óleo e gás é frequentemente limitada pela escassez de dados rotulados e pelo desbalanceamento entre classes. Este trabalho investiga o impacto de técnicas de aumento de dados na classificação de regimes de escoamento multifásico utilizando dois conjuntos de dados experimentais. Foram avaliadas técnicas tradicionais de oversampling (SMOTE e ADASYN) e métodos generativos, incluindo Gaussian Copula, VAE e TVAE. Os experimentos foram conduzidos com Random Forest, XGBoost e LightGBM, utilizando validação cruzada estratificada e análise estatística baseada nos testes de Friedman e Nemenyi. Os resultados mostram que métodos generativos apresentaram melhor desempenho médio, com destaque para o VAE, que obteve o menor rank médio (1.17) e melhoria de até 0.03 no F1-score em relação ao cenário sem aumento de dados. Os resultados indicam que estratégias generativas podem melhorar a identificação de classes minoritárias em dados industriais desbalanceados.
Análise de Relações de Coautoria nos Programas de Pós-Graduação em Ciência da Computação no Brasil
Este estudo investiga a estrutura de colaboração científica nos programas de pós-graduação em Ciência da Computação no Brasil de 2014 a 2023. As relações de coautoria são modeladas como uma rede para identificar padrões de colaboração. Com o processo KDD, a análise emprega dados extraídos da plataforma Lattes da CAPES, abrangendo 1.757 docentes permanentes de 67 programas em 63 universidades. A detecção de comunidades usa algoritmo de modularidade, enquanto centralidades de grau e de intermediação medem relevância estrutural. Os resultados mostram comunidades coesas, coautores-chave atuando como hubs e bridges, e programas influentes, fornecendo visão quantitativa de colaboração e da rede.
Aplicação de Large Language Models na Geração Automática de Testes de Software: Uma Revisão Sistemática da Literatura
A geração manual de testes é onerosa, impulsionando o uso de Large Language Models (LLMs). Esta Revisão Sistemática da Literatura (RSL), baseada na metodologia de Kitchenham, analisou 20 estudos e identificou a evolução para arquiteturas multiestágio com Retrieval-Augmented Generation (RAG) e reparo iterativo. As abordagens analisadas alcançaram até 77,67% de cobertura de linha e redução de 45,8% no esforço manual. Apesar de desafios como alucinações e limites de contexto, os LLMs consolidam-se como suporte eficaz para geração automática de testes.
Aprendizado de Máquina Explicável para Análise Estrutural do Desenvolvimento Sustentável em Minas Gerais
Este estudo analisou o Índice de Desenvolvimento Sustentável das Cidades (IDSC) dos municípios do estado de Minas Gerais. A abordagem combinou pré-processamento, controle de multicolinearidade, ajuste de modelos (Elastic Net, Ridge, Random Forest e XGBoost) via validação cruzada e avaliação de desempenho. A explicabilidade foi realizada a partir do método SHAP (SHapley Additive exPlanations). O modelo com regularização L2 apresentou melhor desempenho. Os resultados indicam a relevância de indicadores de saneamento básico e segurança, oferecendo evidências empíricas para apoiar políticas públicas alinhadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030.
CATS: Classification Aided Transport Splatting for Energy-Efficient 3D Reconstruction
A demanda por reconstrução 3D impõe altos custos energéticos, exigindo estratégias de Green AI. Este trabalho propõe o método CATS, que utiliza Transporte Ótimo (OT) sobre embeddings semânticos do modelo CLIP para selecionar as imagens mais informativas para o 3D Gaussian Splatting (3DGS). Monitorando o consumo (Wh) e a emissão de CO2 via biblioteca CodeCarbon, comparamos o OT contra a seleção aleatória em diferentes volumes de dados. O OT reduz o consumo em datasets densos eliminando redundâncias, com trade-off de aproximadamente 5 dB de PSNR. Em cenários de escassez (10–30%), a baixa conectividade geométrica torna o método menos robusto, gerando emissões até 40% superiores à seleção aleatória.
Classificação de Graus ISUP em Imagens Histopatológicas de Próstata utilizando EfficientNet e Aprendizado com Perda Ordinal Focal
A avaliação histopatológica manual do câncer de próstata em WSIs está sujeita a variabilidades interobservador e intraobservador. Para mitigar esse problema, este trabalho propõe a classificação automática dos grupos de graus ISUP utilizando Redes Neurais Convolucionais. A metodologia utilizou o dataset PANDA , aplicando a redução de ruído por entropia e a extração de patches. Os modelos EfficientNet (B0, B3 e B7) foram treinados com a função Ordinal Focal Loss para preservar a progressão da doença e mitigar o desbalanceamento das classes. O melhor modelo foi EfficientNet-B0 que alcançou kappa quadrático de 0,856 e acurácia de 66,9%. A abordagem preservou a integridade ordinal dos graus, tornando pouco frequentes os erros extremos e demonstrando sua viabilidade clínica.
Comparative Performance Analysis of Workload on Enterprise GPUs with Consumer Platforms Accelerated by CUDA Graphs
This work investigates the feasibility of reproducing benchmarks originally run on datacenter GPUs such as the NVIDIA A100 and RTX 8000 using consumer-grade graphics cards, focusing on the NVIDIA GeForce RTX 3050 and GTX 1060 with CUDA Graphs support. Seven NAS Parallel Benchmarks (BT, LU, SP, EP, IS, MG, and CG) are evaluated across problem classes W, A, B, and C. Results show that the RTX 3050 delivers stable performance, typically 6×–12× slower than the A100, while VRAM limitations severely constrain the GTX 1060 for larger-scale problems. Although enterprise GPUs remain essential for massive, memory-bound workloads, modern consumer hardware combined with CUDA Graphs enables economical reproduction of moderate scientific experiments, supporting the democratization of high-performance computing research.
Dataset Inference in Fine-Tuned Large Language Models: A Comparative Study
Dataset Inference provides a robust framework for auditing data ownership by aggregating statistical signals that traditional Membership Inference Attacks (MIAs) fail to capture. While proven for LLM pre-training, its efficacy during fine-tuning is largely unexplored. We evaluate Dataset Inference on Gemma, Llama, and Qwen models using Full Fine-Tuning (FFT), LoRA, and QLoRA. Our findings reveal a stark architectural divergence: ParameterEfficient Fine-Tuning (PEFT) mitigates data leakage in Llama (AUC ≈ 0.50, p > 0.05), while Gemma and Qwen remain highly vulnerable across all adaptation methods (p < 0.05). Additionally, higher learning rates accelerate data absorption, and QLoRA provides only marginal regularization compared to standard LoRA.
Detecção e Contagem de Ativos Verdes: Um Estudo Comparativo Usando YOLOv8, YOLOv11, RT-DETR e Faster R-CNN
Ativos verdes urbanos são relevantes para a resiliência climática e o bem-estar, mas também podem gerar riscos operacionais quando a vegetação se aproxima de redes aéreas de energia. Este trabalho avalia a detecção e contagem automática de ativos verdes em imagens em nível de rua por meio de um estudo comparativo entre YOLOv8, YOLOv11, RT-DETR e Faster R-CNN. Os experimentos comparam o dataset original e uma versão ampliada com novas anotações. Os resultados obtidos indicam melhor desempenho global do YOLOv11 tanto em detecção (mAP50 e Dice) quanto em contagem (MAE e RMSE), sugerindo sua adequação para aplicações de monitoramento da vegetação urbana.
Estratégia de Compartilhamento de Drones em Sistemas de Entrega com Centros de Distribuição Distribuídos
Sistemas de entrega por drones em múltiplos Centros de Distribuição (CDs) exigem mecanismos para lidar com variações de demanda e reduzir ociosidade da frota. Quando a demanda se concentra em um CD, formam-se filas e cresce o tempo de atendimento, enquanto outro CD mantém drones disponíveis. Este trabalho propõe um modelo para um sistema com dois CDs de distribuição e mecanismo de compartilhamento de drones ativado por desequilíbrio entre demanda e disponibilidade, permitindo analisar o impacto dessa estratégia sobre o atendimento ao longo do tempo. Os resultados caracterizam como o compartilhamento acompanha a alternância de demanda, reduz saturação e estabiliza o atendimento ao longo do tempo, com ganhos em tempo médio de missão, vazão, utilização da frota e probabilidade de cancelamento de envio. A validação foi realizada por comparação entre o modelo e um simulador.
Gerenciamento de Operação de uma Microrrede de Energia Baseado no Custo da Energia Elétrica
As microrredes surgem como alternativa para o abastecimento contínuo de energia através do uso de fontes despacháveis, como os bancos de baterias, que atuam sobre as incertezas da geração renovável. No entanto, faz-se necessário um sistema de gerenciamento eficiente para a operação da microrrede. Este trabalho, propõe uma abordagem para o gerenciamento de uma microrrede, visando reduzir o custo da energia elétrica através do controle dos equipamentos da microrrede. Os resultados mostraram uma redução no custo efetivo da energia elétrica em 14%.
Hybrid Reinforcement Learning Architecture with Geometric Curriculum Learning for Non-Holonomic Leader-Follower Navigation
This paper proposes a hybrid architecture for leader-follower non-holonomic navigation, combining a Dueling Deep Q-Network (DDQN), Prioritized Experience Replay (PER), Frame Stacking, and Golden Ratio action discretization. A three-phase Geometric Curriculum Learning strategy addresses sparse rewards and catastrophic forgetting, progressing from fixed geometries to full Domain Randomization. Ablation studies confirm that Frame Stacking and Golden Ratio discretization are strictly necessary, their removal collapses success to 0%, while PER acts as a convergence accelerator rather than a behavior enabler. The full system achieves 100% success on fixed configurations and 74% on procedural generalization.
Impacto da Direção da Divergência KL na Calibração e Entropia Preditiva em Destilação de Conhecimento para LLMs
A destilação de conhecimento (KD) transfere a distribuição preditiva de um modelo professor maior para um estudante menor. A escolha entre Forward KL (FKL) e Reverse KL (RKL) como função de perda determina como o estudante organiza sua distribuição de saída, mas o impacto sobre entropia preditiva e calibração em geração aberta permanecia não caracterizado. Este trabalho apresenta um experimento controlado comparando CE baseline, FKL e RKL na destilação de Qwen2.5-7B para Qwen2.5-1.5B no Dolly-15k, medindo entropia token-level H(t), Erro de Calibração Esperado (ECE) e divergência KL Teacher-Student. A RKL produziu menor entropia e maior ECE, indicando overconfidence não observado em tarefas de classificação. FKL com T=4 obteve o menor ECE entre todas as condições, enquanto FKL com T=2 produziu o maior ECE da família FKL, revelando efeito não-monotônico da temperatura sobre a calibração. A temperatura não exerceu efeito sobre a RKL, confirmando empiricamente sua invariância teórica.
Imputação Multivariada de Séries Temporais Meteorológicas do INMET com Reanálise ERA5-Land e Self-Attention
Valores ausentes em séries temporais meteorológicas comprometem análises climáticas e modelos preditivos. Este trabalho investiga um pipeline de imputação multivariada para dados observacionais do INMET, utilizando o ERA5-Land como fonte de atributos auxiliares. O SAITS foi adotado como modelo principal e comparado com Median, LOCF, MissForest, XGBoost, Transformer e ImputeFormer. Foram criados cenários MCAR de 10% a 80% de ausência artificial, com avaliação por MAE, RMSE e MASE. Os resultados mostram que o SAITS apresenta melhor desempenho em cenários de baixa ausência, enquanto o XGBoost obtém os menores erros globais de 40% a 80% de mascaramento, indicando maior robustez sob degradação severa dos dados.
Integration of Transformer-Based Language Models with Humanoid Robots: A Case Study Using NAO and TinyLlama for Real-Time Conversational Interaction
This work presents a spoken dialogue system integrating the NAO humanoid robot with the TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 language model through a modular pipeline architecture that facilitates maintenance and integration with commercial robotic platforms, combining NAO’s native ASR and TTS modules with the language model; experimental results indicate a WER of 15% for a 163-word vocabulary, an average response latency of 4.2 seconds, and the ability to generate contextually appropriate responses.
Large-Scale Health Data Pipelines with a Lakehouse Architecture: A SISVAN Case Study
National health surveillance systems such as Brazil’s SISVAN accumulate tens of millions of records yet still rely on rigid data-warehouse pipelines ill-suited to heterogeneous, evolving data. This paper shows that a Lakehouse architecture — Delta Lake over MinIO, orchestrated by Apache Airflow and queried via Trino — processes 82 GB of SISVAN microdata through four medallion layers in under 100 minutes and returns Gold-layer analytical queries in under 2 seconds. A Superset dashboard co-designed with Ministry of Health analysts translates the curated data into actionable public-health indicators. The results validate that modern Lakehouse patterns deliver ACID guarantees, full data lineage, and sub-second BI latency on commodity hardware for national-scale health data governance.
MIRA: Automated Generation of Measurable Non-Functional Requirements and Test Scenarios Using Multi-Agent Systems and RAG
The specification of Non-Functional Requirements (NFRs) is critical to software quality, but suffers from human subjectivity and the hallucination tendency of generic LLMs. This work addresses the gap in the automated generation of accurate and testable NFRs from high-level user stories. We propose MIRA, a multi-agent architecture based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) that orchestrates the contextualized production of requirements and test scenarios. From 11 representative user stories, MIRA automatically generated 25 NFRs and 49 test scenarios across 10 functional domains. Validation with 15 software professionals, totaling 165 evaluations per dimension, demonstrated high clarity (µ = 4.45), measurability (µ = 4.39) and test adherence (µ = 4.47) on a 5-point Likert scale, with strong internal consistency (Cronbach’s α > 0.84). It is concluded that the approach mitigates generative inconsistencies, acting as an effective accelerator in the integration between requirements engineering and validation.
Método multicritério híbrido utilizando AHP e PROMETHEE II para o problema de seleção de provedores serverless
O paradigma serverless tem-se popularizado cada vez mais e isso ampliou a oferta de provedores, dificultando a escolha de uma plataforma ideal. Este artigo propõe um método híbrido de três camadas na seleção de infraestruturas serverless, integrando uma filtragem por Indicadores de Desempenho (PIs), o método AHP para traduzir preferências pessoais em pesos globais e o PROMETHEE II para ordenação final. Experimentos de tempo e acurácia validaram o modelo, garantindo desempenho computacional rápido, adaptável e com alta precisão.
O Desafio da Álgebra Mágica: Um Jogo Educacional Gamificado para o Ensino de Álgebra no Ensino Médio
O ensino de álgebra no Ensino Médio frequentemente apresenta dificuldades na transição da aritmética para a linguagem simbólica, afetando a motivação e a compreensão dos estudantes. Este trabalho apresenta O Desafio da Álgebra Mágica, um jogo sério gamificado que integra problemas algébricos à lógica de um role-playing game. A resolução de expressões, equações e funções influencia diretamente as ações e a progressão do jogador. Desenvolvido com tecnologias web leves, o jogo garante acessibilidade em diferentes contextos escolares. Uma avaliação com seis professores de Matemática, por escala Likert, resultou em média de 4,8/5, indicando potencial como recurso complementar para apoiar a aprendizagem de álgebra.
Reconhecimento de Expressões Faciais em Tempo Real com YOLO: Estudo Comparativo em Cenários Não Controlados
O reconhecimento de expressões faciais em tempo real em cenários não controlados (in-the-wild) ainda é desafiador devido a variações de iluminação, pose e oclusões. Este trabalho compara YOLOv8n, YOLOv10n, YOLOv11n e YOLOv12n, todas na variante nano, para reconhecimento de expressões faciais usando o dataset público “9 Facial Expressions for YOLO” sob um protocolo experimental unificado. Os resultados evidenciam trade-offs entre mAP e velocidade: o YOLOv12n obteve maior mAP, o YOLOv10n maior FPS e o YOLOv8n o melhor equilíbrio para aplicações em tempo real sob restrições computacionais.
Reinforcement Learning for Shoulder Control of the NAO Robot Using Q-Learning: Tests in Real and Simulated Environments
This paper presents a Q-Learning approach for controlling the NAO humanoid robot’s ShoulderPitch joint, motivated by the limitations of traditional PID controllers in handling nonlinearities and inter-joint coupling. The methodology involves training in CoppeliaSim simulation before deployment on the physical robot, with a reward function based on absolute angular error relative to a 45° target and discretized state space. Results demonstrate policy convergence in simulation and real-world implementation, with the performance gap providing insights into sim-to-real transfer challenges and establishing a foundation for future multi-joint applications.
SD-CAF-Gate: Swin-DenseNet Cross-Attention Fusion with Adaptive Gate para Classificação de Doenças Gastrointestinais em Dataset Desbalanceado
Este artigo apresenta o SD-CAF-Gate, uma arquitetura híbrida CNN-Transformer com gate adaptativo na atenção cruzada, que ajusta dinamicamente a contribuição de cada fonte de informação. Avaliado no dataset GastroVision (7.930 imagens, 22 classes desbalanceadas) com validação cruzada 5-folds e sem aumento sintético de dados, o modelo supera o estado-da-arte em todas as métricas, com acurácia de 85,09% e precisão macro de 76,93%.
Sequenciamento Adaptativo de Palavras em Dispositivo Tangível de Alfabetização: Estudo Retrospectivo com Base em Competências Fonêmicas
Este artigo apresenta um mecanismo adaptativo local para sequenciamento de palavras em um dispositivo tangível de alfabetização. O mecanismo representa palavras por competências fonêmicas, atualiza o perfil do aprendiz a partir dos registros de interação e seleciona atividades conforme dificuldades não consolidadas. Registros de cinco crianças, com 112 tentativas de escrita, foram reprocessados sob sequenciamento fixo e adaptativo. A condição adaptativa elevou o sucesso de 51.3% para 71.6%, reduziu correções de 0.96 para 0.42 e diminuiu a entropia de 3.16 para 1.83. O teste pareado de Wilcoxon indicou diferença entre as condições (p = 0.043), enquanto o baseline aleatório produziu mudanças menores. Os resultados indicam que o sequenciamento adaptativo local pode reorganizar a prática a partir de evidências observadas durante a escrita.
Single Prompt vs. Debate Multiagente: Uma Análise de Telemetria de Hardware em Tarefas de Contexto Longo com Llama 3.2 2B
Este artigo investiga se a redução da carga de contexto por agente em sistemas multiagentes é suficiente para compensar o custo energético adicional da coordenação. Utilizando telemetria de hardware via NVIDIA Management Library (NVML) em uma GPU H100 dedicada, comparamos o processamento monolítico (Single Prompt) com uma arquitetura de Debate Dialético em 100 tarefas do domínio financeiro (janelas de 24k–32k tokens). Um critério de equivalência qualitativa estrita (Smulti ≥ Smono) garante que economias energéticas só sejam contabilizadas quando o sistema multiagente mantém a mesma qualidade do processamento monolítico.
Sistema Automatizado de Irrigação com Arquitetura IoT Baseado no Método Hargreaves Samani e Avaliação de Usabilidade
Este artigo apresenta um protótipo fim a fim de um sistema automatizado de irrigação baseado em IoT (ESP32, sensores de umidade do solo e ar), com dados via MQTT. Uma plataforma web permite monitoramento e controle, com modo automático guiado pela evapotranspiração de referência (Hargreaves–Samani) e coeficiente de cultura, oferecendo um manejo mais preciso do que limiares fixos. Uma avaliação centrada no usuário (Npre = 116, Npos = 97) indicou alta usabilidade (SUS: M = 87,27) e utilidade percebida (TAM_Mean: M = 4,74), com forte preferência (89,7%) pela automação com opção de acionamento manual.
Traduz Saúde: Tradução de Documentos Médicos para Linguagem Acessível com Modelos de Linguagem de Grande Escala
Este trabalho apresenta o Traduz Saúde, um sistema web que utiliza Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para apoiar a tradução de documentos médicos em linguagem acessível, em português brasileiro. A solução combina validação de domínio clínico, tratamento local de dados sensíveis e geração baseada em prompts estruturados, produzindo explicações em quatro modos complementares. A avaliação exploratória foi conduzida com documentos clínicos anonimizados, um especialista médico e nove usuários leigos, com base em questionário adaptado do TAM. Os resultados indicam evidências iniciais de utilidade percebida, clareza e aderência clínica, além de limitações metodológicas e éticas a serem tratadas em estudos futuros.
Two-Step Predictive Models for Low-Complexity Multiple Transform Selection in VVC
The Versatile Video Coding (VVC) standard achieves high compression efficiency but with significantly increased computational complexity. A major contributor is the Multiple Transform Selection (MTS) process, which exhaustively evaluates multiple transform combinations. This work proposes a machine learning approach using lightweight decision trees to replace the exhaustive MTS search. The models are trained with balanced sampling, feature selection, and hyperparameter optimization. Experiments in the All Intra configuration show an average encoding time reduction of 18.76% with only a 0.67% increase in BD-rate, reaching up to 30.90% time savings in the transform stage.
Uma Arquitetura de Middleware Modular e Agnóstica a Protocolos para Sistemas de Gêmeo Digital
Este artigo propõe uma arquitetura de middleware modular e agnóstica a protocolos para desacoplar os mecanismos de comunicação do núcleo funcional do Gêmeo Digital. A proposta foi avaliada em um estudo de caso baseado em um simulador de treinamento, considerando operações de leitura e escrita. Os resultados indicam que a arquitetura proposta promove o desacoplamento arquitetural sem comprometer os requisitos de desempenho da simulação.
Uma proposta de framework de blockchain em Internet das Coisas com dados de geolocalização
Aplicações de Internet das Coisas (IoT) que tratam dados de geolocalização enfrentam desafios relacionados à segurança, privacidade e limitações computacionais dos dispositivos. Este trabalho propõe um framework baseado em blockchain para dados de geolocalização em IoT, explorando a execução de nós na borda da rede. A proposta integra mecanismos de autenticação, integridade e pseudonimização, sendo avaliada em cenários de execução na borda e na nuvem. Os resultados indicam que a execução na borda reduz a latência, melhora o throughput e aumenta a previsibilidade em comparação à execução em nuvem.
VISO-BASS: uma Estrutura de Persistência de Dados para Interações entre Objetos na Internet das Coisas Social
A Social Internet of Things (SIoT) permite que objetos inteligentes estabeleçam interações sociais autonômicas, ampliando cooperação e descoberta de serviços. Entretanto, a persistência estruturada dos dados sociais ainda representa um desafio. Este trabalho apresenta o VISO-BASS, uma infraestrutura de persistência para armazenamento e reutilização de relações sociais em ambientes SIoT. A proposta complementa a abordagem VISO por meio de um modelo orientado a documentos integrado a uma API RESTful. Os resultados experimentais demonstram a viabilidade da solução na manutenção consistente dos dados sociais e no suporte a análises relacionais.