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
Mensagem dos Coordenadores do Comitê de Programa do SEMISH 2025
Este documento apresenta a mensagem dos coordenadores do Comitê de Programa do SEMISH 2025.
Acoustic Identification of Aedes aegypti: Experimental Assessment of Different Machine Learning Techniques
Mosquito-borne diseases affect over 700 million people annually, demanding effective and scalable monitoring solutions. Traditional traps, while reliable, are costly and have limited coverage. Recent studies have shown that mosquito wingbeat audio can enable species identification using convolutional neural networks, but alternative machine learning (ML) models remain underexplored. This study compares five ML architectures – Residual Network, Multilayer Perceptron (MLP), Long Short-Term Memory (LSTM), Conformer, and Audio Spectrogram Transformer (AST) – for classifying Aedes aegypti from audio data. Using public datasets and standardized preprocessing, we evaluate performance through cross-validation and multiple classification metrics. All architectures analyzed achieved accuracy and F1-scores above 88%, with particular emphasis on MLP and LSTM which, despite their simpler structures, showed competitive performance compared to other networks. These findings support the development of low-cost, audio-based mosquito monitoring systems.
Avaliando a Importância do Arquivo contributing.md em Projetos de Código Aberto
Este artigo investiga se a inclusão e atualização do arquivo contributing.md em projetos de código aberto influenciam a participação de novos colaboradores. Utilizando uma metodologia de análise temporal de regras de associação sobre dados de pull requests, o estudo avalia o impacto da criação e modificações no arquivo, implementadas pela equipe principal do projeto. Os resultados indicam que a utilização ativa do arquivo contributing.md facilita a participação de novos colaboradores, reduzindo as chances de rejeição de suas contribuições. Além disso, a análise revela variações temporais significativas dessas chances, oferecendo uma compreensão mais detalhada dos fatores que afetam a aceitação e o tempo de vida dos pull requests ao longo do tempo.
Deep Learning for Appearance Defect Inspection in Laptops: A Model Comparison
Daily, thousands of laptops pass through repair centers of electronic device manufacturers. During visual inspections, technicians manually identify potential cosmetic or structural damage, documenting findings with photos or videos. This process safeguards the repair center against claims related to damage incurred in custody. However, the manual approach is time-consuming and prone to human error. To address this, we propose a computer vision model to automatically detect appearance defects in laptops. Experiments were conducted using five deep neural networks: Mask R-CNN, SSD, Swin Transformer, YOLOv5, and YOLOv10. Our best-performing model achieved a mean Average Precision (mAP) of 70.2%, showcasing the viability of such application.
An Indoor Navigation Solution for Visually Impaired People
This article describes the development of a mobile application designed to assist the navigation of visually impaired individuals in indoor environments. The application interacts with Bluetooth devices called beacons, which help identify the trajectory. The beacons’ arrangement and the environment’s computational modeling were carried out using techniques such as trapezoidal decomposition and graph representation. The application uses threads to identify the shortest paths between source and destination beacons. It also provides audio instructions about the locations the user must pass through to reach the destination, correcting routes if the user is heading in the wrong direction or location. We validated the solution in a real-world environment and proved capable of successfully guiding the user within the studied environment.
Performance evaluation of neural networks in federated learning for classification of alzheimer’s disease stages
Alzheimer’s disease is a progressive neurodegenerative disorder where early detection is critical for improving treatment outcomes. This study investigates the performance of ResNet 50 and DenseNet 169 architectures integrated with Federated Learning (FL) techniques to classify the stages of Alzheimer’s disease into three main groups: AD (Alzheimer’s Disease), MCI (Mild Cognitive Impairment) and CN (Cognitively Normal). We evaluate three aggregation strategies (FedAvg, FedAvgM and FedProx), across varying client configurations (3-7), while introducing a hybrid FL-Split Learning (SL) approach to optimize computational efficiency and privacy preservation. As a results of the ResNet-FedProx combination achieved superior performance (91.2% accuracy) in 7-client federated scenarios. In contrast, FedAvgM showed unexpected limitations, with accuracy decreasing by 6.7 percentage points as the number of customers increased. Future work should explore hybrid neural networks that combine ResNet and DenseNet architectures and adapt them to other aggregation models available in the literature to optimize performance.
Enhanced Detection and Segmentation of Diabetic Retinopathy Lesions Using a Region of Interest Strategy
Diabetic retinopathy is a common microvascular complication of diabetes that can lead to vision loss. Experts diagnose it by identifying retinal lesions, including hard exudates, soft exudates, hemorrhages, and microaneurysms, the earliest indicators. These lesions often appear near the macula, making this region crucial for early diagnosis. This study proposes a YOLOv12based approach for detecting and segmenting retinal lesions, focusing on the macula. We trained two models: one for region extraction using the Indian Diabetic Retinopathy Dataset and another for lesion detection with the Dataset for Diabetic Retinopathy. The model achieved a mean Average Precision of 0.4530 on the validation set and 0.3020 on the testing set for lesion segmentation.
AVIN: A Case Study on a Supporting Tool for the Self-Assessment Process in Higher Education Institutions
Brazilian Higher Education Institutions (HEIs) periodically undergo self-assessment processes to identify weaknesses and opportunities for improvement. These evaluations help analyze issues such as dropout rates, inadequate infrastructure, and student disengagement, supporting the development of strategic actions. This paper presents AVIN, a tool designed to facilitate this process by leveraging Business Intelligence (BI) concepts. AVIN enables HEIs to collect, process, and visualize data efficiently, providing reliable insights for decision-making. The tool aligns with the Ministry of Education self-assessment framework, integrating institutional participant groups to ensure accurate data retrieval and visualization.
Detecção da Psoríase Utilizando Visão Computacional: Uma Abordagem Comparativa Entre CNNs e Vision Transformers
Esse artigo apresenta uma comparação de desempenho de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Vision Transformers (ViTs) na tarefa de multiclassificação de imagens contendo lesões de psoríase e de enfermidades similares a essa doença. Modelos pré-treinados no ImageNet foram adaptados a um conjunto de dados específico. Ambos alcançaram métricas preditivas elevadas, mas os ViTs se destacaram por apresentarem desempenho superior com modelos menores. O Dual Attention Vision Transformer-Base (DaViT-B) obteve os melhores resultados, com um f1-score de 96,4%, e é recomendado como a arquitetura mais eficiente para detecção automatizada de psoríase. Esse artigo reforça o potencial dos ViTs para tarefas de classificação de imagens médicas.
Comparative Evaluation of Text Recognition Methods for Field Extraction in Brazilian National Driver’s Licenses
With the advancement of digitalization, the demand for document information extraction solutions has grown, but studies focusing on Brazilian Driver’s Licenses (CNH) remain scarce. This paper highlights this gap by evaluating OCR methods, including TrOCR (with varying settings), Tesseract, and GPT models, for extracting information from CNH documents. The study considers challenges such as lighting and variable image quality, using metrics such as error rate and recognition evaluation in specific fields. The results demonstrate promising performance using open source tools, offering insights into the advantages and limitations of each model.
Aplicação e Análise de Algoritmos de Rastreamento Visual para Detecção de Bola em Partidas de Voleibol
O uso da Visão Computacional tem revolucionado a análise esportiva. No contexto do voleibol, o rastreamento da bola apresenta desafios devido ao seu tamanho, velocidade e oclusões. Diante disso, este trabalho objetiva avaliar algoritmos de rastreamento, incluindo CSRT, MIL, TLD, MedianFlow e Boosting, além de treinar um modelo YOLO para a detecção da bola. A análise foi conduzida com base em métricas como IoU, FPS e Erro Médio de Rastreamento. A metodologia adotou testes em vídeos de partidas profissionais e em ambientes controlados. Os resultados indicam que condições controladas favorecem um desempenho superior, fornecendo subsídios para o desenvolvimento de sistemas de apoio à arbitragem e à análise esportiva.
Detectando Deepfakes em vídeos: Uma abordagem simples e eficiente utilizando Redes Neurais Residuais Profundas
A proliferação de deepfakes representa um desafio significativo com impactos negativos na sociedade. Este trabalho propõe uma abordagem eficiente para a detecção automática de deepfakes utilizando aprendizado profundo e redes neurais residuais (ResNets). Um modelo ResNet18 foi treinado de forma supervisionada com o conjunto de dados Deepfake Detection Challenge (DFDC). A metodologia incluiu pré-processamento de imagens e estratégias de treinamento como transferência de aprendizado e ajuste de pesos de classe. A avaliação demonstrou uma acurácia superior a 90% na classificação de imagens e acima de 92% na classificação de vídeos, indicando a eficácia da abordagem para aplicações reais.
Transcritor-IA: utilizando inteligência artificial para transcrição de manuscritos históricos
Este artigo apresenta o Transcritor-IA, uma ferramenta para transcrição automatizada de manuscritos históricos com modelos de Handwritten Text Recognition (HTR) treinados via PyLaia. A plataforma realiza segmentação hierárquica e treinamento iterativo com apoio de transcrições validadas por usuários. Também comparamos o Transcritor-IA ao Transkribus©, analisando a similaridade de desempenho e os fatores que impactam a qualidade das transcrições.
Comparing TensorFlow and PyTorch for Image Recognition in NAO Robot Soccer
The study compares TensorFlow and PyTorch in image recognition tasks within NAO robot soccer. Image classes were created and trained using data augmentation to enhance robustness and generalization. The analysis considered training time, classification accuracy, and adaptability to different lighting conditions and angles. The results showed that TensorFlow outperformed PyTorch, achieving higher accuracy and better adaptation to challenging scenarios, making it more suitable for computer vision in dynamic environments. The novelty of this study lies in evaluating these frameworks on the NAO robot’s specific hardware, under realistic robotic conditions.
Evaluation of Tile-based Parallelism in VVC Encoders for 360-degree Videos
This work evaluates the parallelism potential and the coding efficiency of Tile-enabled encoding of 360-degree videos for the Versatile Video Coding (VVC) standard. Six 4K conventional videos and eight 360-degree videos were tested with various tile configurations. The results showed that increasing the number of tiles led to speedup gains, with a maximum speedup of 15.52. However, coding efficiency, measured by BD-Rate, generally increases as the number of tiles increases.The results suggest that while both video types benefit from tile configurations, optimal configurations provide better speed gains and less degradation in coding efficiency, particularly in 360-degree videos.
Detecção de Defeitos em Placas de Circuito Impresso com YOLOv10 Otimizado por Ghost Convolution
A inspeção automatizada de Placas de Circuito Impresso (PCIs) desempenha um papel fundamental na garantia da qualidade e confiabilidade na indústria eletrônica. Neste trabalho, propõe-se a aplicação do modelo YOLOv10 para a detecção de defeitos em PCIs, com otimizações na arquitetura do backbone por meio da técnica de convolução fantasma (Ghost Convolution), visando reduzir a complexidade computacional sem comprometer a precisão. Os experimentos foram realizados utilizando os modelos YOLOv10 Nano, Small e Medium, treinados com um conjunto de dados públicos contendo 10.668 imagens. Os resultados demonstraram que a modificação do backbone permitiu reduzir o número de parâmetros e GFLOPs, aumentando o FPS do modelo Small de 128 para 150 e mantendo um mAP@50 de 99,22%, superando abordagens anteriores da literatura. Esses resultados indicam que a técnica de convolução fantasma pode ser uma solução eficiente para aplicações industriais em tempo real, possibilitando sua adoção em outros modelos e contextos computacionalmente restritos.
Desempenho Energético no FreeRTOS com Paralelismo em Relação a Sistema Sequencial em um Protótipo de Hidrômetro LoRa
Este artigo apresenta uma análise do desempenho energético de um sistema IoT para monitoramento hídrico. O estudo comparou duas implementações distintas: uma baseada no sistema operacional de tempo real FreeRTOS e outra utilizando o framework Arduino. Os testes foram realizados em um ambiente controlado, assegurando condições uniformes para ambas as abordagens, minimizando as variações decorrentes do processo de teste. Os resultados demonstraram que o FreeRTOS oferece vantagens significativas em termos de eficiência energética devido ao seu gerenciamento multitarefa, enquanto o Arduino se destacou pela simplicidade de implementação. O estudo ressalta o impacto das escolhas de software na autonomia de sistemas embarcados IoT, com foco na importância de uma gestão energética eficiente para garantir a sustentabilidade de sistemas IoT em aplicações de monitoramento remoto.
Uma Contribuição à Diálise Peritoneal Domiciliar Explorando a IoT para Coleta e Disponibilização de Informações
A abordagem discutida neste artigo, denominada IoT PD-RPM, é aplicada ao monitoramento remoto de pacientes em diálise peritoneal, tratamento cuja adesão pode ser ampliada pelo suporte tecnológico, explorando a IoT na aquisição de informações e interoperação com a comunidade médica. Também se propõe uma solução que integra auditoria em bancos de dados e alertas baseados em regras de associação para garantir conformidade com a legislação da LGPD. Para isto, a abordagem proposta combina uma plataforma para aquisição de sinais vitais, um ambiente de regras personalizáveis para análise situacional e notificações à equipe médica, além de uma interface de visualização remota.
AIRCloud: Um Dataset Segmentado de Nuvens de Pontos 3D no Brasil
A segmentação semântica de nuvens de pontos 3D é fundamental para o avanço dos veículos autônomos, pois fornece informações detalhadas do ambiente. Contudo, existem desafios significativos relacionados tanto à escassez geral de datasets anotados para sensores LiDAR de baixa resolução quanto à ausência de conjuntos de dados coletados especificamente no território brasileiro. Este trabalho propõe o AIRCloud, um dataset segmentado de nuvens de pontos 3D coletadas com um sensor LiDAR de 16 linhas em território nacional. Para validação, empregamos a arquitetura Range-Image U-Net (RIU-Net), previamente treinada no SemanticKITTI. Diferentes técnicas de pré-processamento e pós-processamento foram avaliadas para mitigar as limitações da baixa resolução do sensor. Os resultados, medidos pela mean Intersection over Union (mIoU), mostram que estratégias específicas podem melhorar o desempenho da RIU-Net — por exemplo, elevação da mIoU de 40,9% (baseline) para até 44,6% com interpolação ”nearest neighbors”. Esses achados evidenciam o potencial de sensores de menor custo em contextos nacionais, ampliando as perspectivas para pesquisas em direção autônoma no Brasil.
Sistema de Detecção de Gestos Para Controle de Drones
Este artigo explora o desenvolvimento e implementação de um sistema de controle de drones utilizando detecção de gestos, destacando o uso de técnicas de visão computacional. O sistema proposto emprega uso de ferramentas de captura e interpretação de gestos manuais, que são associados a comandos de ação para o drone. A solução visa facilitar a interação humana com drones, oferecendo um controle intuitivo e sem a necessidade de controles físicos tradicionais. Experimentos realizados demonstraram a funcionalidade do sistema, que responde em tempo real aos comandos gestuais. O estudo discute também desafios como a calibração para a detecção dos gestos e a influência de variáveis ambientais, como iluminação e fundo visual. O trabalho conclui que a detecção de gestos para controle de drones é uma abordagem viável e com capacidade de expansão em futuras aplicações.
Assessing the Performance of Deep Learning Networks for Real-Time Deforestation Segmentation in the Amazon and Atlantic Biomes
Deforestation poses significant ecological and societal challenges, while advances in satellite imagery and deep learning have enhanced monitoring precision and scalability. This study evaluates ten deep learning models for deforestation segmentation, including U-Net, ResNet, FCN, and YOLO variants, assessing accuracy and computational efficiency, focusing on the Amazon and Atlantic Forest biomes. The results highlight that U-Net and ResNet50 achieve the highest accuracy, while YOLOv8 and YOLOv11 offer an optimal balance between speed and performance. The findings contribute to the model selection for real-time deforestation detection, supporting conservation and environmental decision-making in underexplored areas like the Atlantic Forest.
Perfis de Acesso baseados em Tópicos para Simulação Distribuída HLA
Uma das principais características das simulações distribuídas que utilizam o padrão de comunicação IEEE 1516-2010 – High Level Architecture (HLA) é a de que todas as informações comunicadas estão acessíveis a todos os participantes interessados. Essa característica representa uma vulnerabilidade de segurança, especialmente em exercícios de simulação envolvendo múltiplas nações ou times distintos de ataque e defesa, tal como em exercícios militares simulados. Embora o HLA forneça serviços que padronizam e otimizam o acesso aos dados, não há uma forma padronizada para controlar o acesso a dados sensíveis que trafegam no ambiente de simulação distribuída. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para autorização de acesso a dados em uma simulação distribuída HLA, onde é explorada a utilização de perfis de acesso baseados em tópicos na distribuição de mensagens do middleware do HLA. Experimentos realizados com o middleware Portico (open source) demonstram que a abordagem proposta garante segurança e otimiza o acesso aos dados, limitando a entrega de dados por perfil via políticas de segurança.
Um Sistema Móvel Inteligente com Computação na Borda para Atendimento de Ocorrências de Segurança Pública
Este artigo apresenta um sistema móvel que integra funcionalidades para o gerenciamento de ocorrências de segurança pública, desde o envio de notificações de incidentes para viaturas policiais até o processamento inteligente, em tempo real, de vídeos captados pelos dispositivos móveis dos policiais em atendimento. Esse processamento é realizado na borda da rede e gera alertas para melhorar a consciência situacional dos policiais em campo. O artigo também avalia o desempenho de um algoritmo de reconhecimento de faces em condições de conectividade limitadas, visando encontrar um balanço entre resolução de vídeo, precisão do reconhecimento e consumo de energia e de banda de rede em dispositivo móvel.
Avaliação de Dependabilidade e Análise de Sensibilidade de um Sistema de Cuidado Inteligente para Idosos
O envelhecimento populacional exige tecnologias avançadas para monitoramento remoto de idosos. Este trabalho emprega IoT e dispositivos vestíveis para coleta e análise de dados fisiológicos em tempo real. Redes de Petri Estocásticas (SPN) foram usadas para avaliar a confiabilidade e disponibilidade do sistema, identificando vulnerabilidades antes da implementação. A análise revelou que a conectividade WiFi é o principal fator crítico para a disponibilidade, impactando o tempo de inatividade. Essa abordagem busca auxiliar os projetistas de sistemas na otimização e ajustes no design de sistema.
AutoTab: An Interactive System for Automatic Guitar Tablature Transcription
This work introduces AutoTab, an interactive system designed to simplify the process of transcribing music into guitar tablature. By combining sound event detection, Convolutional Neural Networks (CNNs), and graph-based optimization algorithms, AutoTab offers an intuitive and accessible solution for musicians of all skill levels. The system employs precise note and chord identification through CNNs, a WebSocket-based server for real-time audio analysis, and specialized algorithms such as the Audio Window Analyser for improved sound event detection and TabGen for optimized tablature generation. Initial results demonstrate robust performance, with the Notes Model achieving 87.8% accuracy in note identification and the Chords Model achieving a 78% Macro F1-score in chord recognition. AutoTab aims to democratize access to high-quality transcription technology, enhancing musical practice and learning for guitarists worldwide. Future work will focus on addressing the challenges in polyphonic transcription and expanding the system’s functionality.
Evaluating LLMs and Prompting Strategies for Automated Hardware Diagnosis from Textual User-Reports
Computer manufacturers offer platforms for users to describe device faults using textual reports such as “My screen is flickering”. Identifying the faulty component from the report is essential for automating tests and improving user experience. However, such reports are often ambiguous and lack detail, making this task challenging. Large Language Models (LLMs) have shown promise in addressing such issues. This study evaluates 27 open-source models (1B–72B parameters) and 2 proprietary LLMs using four prompting strategies: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought (CoT), and CoT+Few-Shot (CoT+FS). We conducted 98,948 inferences, processing over 51 million input tokens and generating 13 million output tokens. We achieve f1-score up to 0.76. Results show that three models offer the best balance between size and performance: mistral-small-24b-instruct and two smaller models, llama-3.2-1b-instruct and gemma-2-2b-it, that offer competitive performance with lower VRAM usage, enabling efficient inference on end-user devices as modern laptops or smartphones with NPUs.
Uma proposta de aprimoramento na previsão de deslizamentos de terra com aprendizado de máquina
No Brasil, milhões de pessoas vivem em áreas de risco de enchentes e deslizamentos de terra, especialmente na Região Metropolitana do Recife. A crescente frequência de desastres naturais, como as chuvas intensas que causaram mortes e danos em 2021 e 2022, destaca a necessidade de sistemas de alerta eficazes. Este trabalho propõe a implementação de gatilhos dinâmicos em um sistema de monitoramento hidrometeorológico e de alerta para deslizamentos de terra, utilizando aprendizado de máquina para melhorar a precisão das previsões e fortalecer a resiliência urbana. Os resultados demonstram que a combinação de algoritmos como SVM com técnicas de oversampling, como ADASYN, alcançou um recall de 0,91 para a classe de deslizamentos, identificando corretamente 10 de 11 eventos críticos, evidenciando o potencial do modelo em aprimorar a detecção desses eventos e mitigar riscos por meio de um monitoramento mais preciso. A metodologia utilizada neste projeto é a Pesquisa em Ciência do Design (DSR). Em conclusão, a implementação de gatilhos dinâmicos, combinada com a coleta e padronização de dados relevantes, como informações sobre precipitação e deslizamentos de terra, fortalece a resiliência urbana e contribui significativamente para a proteção de vidas e propriedades. No entanto, o trabalho também enfatiza a necessidade de expandir a rede de monitoramento, coletar dados adicionais e melhorar os algoritmos para garantir a precisão e a eficácia do sistema a longo prazo.
Análise Comparativa de Modelos de Detecção para Identificação de Ovelhas em Ambientes Naturais
O monitoramento automatizado de rebanhos é uma estratégia essencial para a pecuária moderna, pois permite otimizar recursos, reduzir falhas humanas e melhorar a tomada de decisão no campo. Este trabalho tem como objetivo comparar diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais aplicadas à detecção de animais em ambientes naturais, visando identificar a solução mais eficiente. Foram avaliados quatro modelos amplamente utilizados na literatura: YOLOv8, SSD, RetinaNet e Faster R-CNN. O desempenho foi medido por meio de métricas padronizadas, como precisão, recall, mAP e tempo de inferência. Os resultados demonstraram que o YOLOv8 obteve o melhor desempenho geral, destacando-se pela alta acurácia e velocidade de processamento. Conclui-se que o YOLOv8 é a abordagem mais adequada para aplicações em pecuária de precisão com foco em detecção visual em tempo real.
Janela Periódica Inclusiva: Uma Abordagem Baseada no Desenho Universal para Aprendizagem
Inclusão escolar é a base para uma sociedade mais justa e igualitária. A “Janela Periódica Inclusiva” propõe uma experiência educacional acessível e interativa, integrando tecnologias adaptativas à Tabela Periódica, fundamentada no Desenho Universal para Aprendizagem. A proposta atendeu estudantes com deficiência auditiva, visual, autismo, Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade e dificuldades educacionais diversas. Seu protótipo incorpora Libras, Braille, narração em áudio, legendas e elementos visuais dinâmicos, garantindo uma experiência imersiva e personalizada. Com um sistema de hardware e software integrados, a iniciativa pluraliza a compreensão de um conceito fundamental na área de química, tornando-o acessível para vários estudantes.
Sistemas de monitoramento de pacientes com IoMT e aprendizado de máquina em cuidados de saúde
A Internet das Coisas (IoT) facilita a vigilância e o monitoramento remoto, por meio de redes e protocolos integrados, sendo amplamente utilizada na área da saúde. As instalações médicas estão integrando tecnologias de saúde conectadas para coletar informações dos pacientes, otimizando o diagnóstico, o atendimento e a eficiência operacional. Esta pesquisa apresenta uma estrutura de monitoramento para instalações de serviços médicos, combinando Internet das Coisas Médicas (IoMT) com abordagens de aprendizado de máquina. A solução realiza reconhecimento facial, detecta quedas por meio de padrões de movimento e dispara alertas para cuidadores. Os testes produziram resultados promissores, demonstrando bom desempenho tanto no reconhecimento facial quanto na detecção de quedas.
Previsão de demanda de curto prazo usando aprendizado de máquina com dados por telemetria: Um estudo de caso no Brasil
Este estudo avalia o desempenho de modelos de aprendizado de máquina na previsão de demanda de curto prazo em um consumidor com geração solar distribuída. Utilizando um conjunto de dados com padrões multisazonais e alta variabilidade, comparamos modelos como Ridge, KNN, LGBM, XGBoost, CatBoost, Random Forest e MLP. Foi aplicada otimização de hiperparâmetros com validação cruzada temporal durante a fase de ajuste. Os resultados mostraram que o Random Forest superou os demais, alcançando um MAE de 8,94 kW, superando o modelo de base em mais de 51%. O XGBoost, por sua vez, apresentou desempenho 49% superior ao modelo de base e tempo de treinamento 16 vezes menor que o Random Forest.
Transformando Smartphones Android em Dispositivos Dew para Mitigar Limitações de Offloading em Redes Instáveis
O offloading ajuda a superar as limitações de processamento e energia de dispositivos móveis, mas seu desempenho depende de uma linguagem de servidor eficiente e de uma rede estável, o que nem sempre é garantido. A Dew Computing transforma dispositivos clientes em dispositivos Dew, permitindo a execução local de processos de servidor e priorizando interações internas. Este trabalho define o Serviço de Gerenciamento de Duplicação (SGD), que converte smartphones Android em dispositivos Dew e avalia seu impacto. Testes com dispositivos reais mostraram que a Dew viabiliza tarefas antes inviáveis, reduz o tráfego de rede em até 2,5 vezes e realiza tarefas até 2,9 vezes mais rápido em cenários de alta competição, apesar de consumir até 19,4 vezes mais energia. É uma opção promissora para redes instáveis ou com baixa largura de banda.
Criptografia Antecipada Aplicada a Sistemas de Arquivos de Baixa Latência
À medida que os dispositivos de armazenamento se desenvolvem, o tempo gasto em software para ler ou escrever dados se torna cada vez mais relevante. Essa característica se acentua no contexto de sistemas de arquivos criptográficos, onde a camada de software é encarregada de realizar operações criptográficas. Buscando atacar este problema, o presente trabalho propõe uma solução que esconde a latência das operações criptográficas em ambientes de baixa latência através da criptografia antecipada, tirando proveito de interfaces de baixo nível do núcleo do Sistema Operacional.
Algoritmo Genético para a Otimização do Problema do Sequenciamento de Tarefas com Produção Multi-Estágio, Máquinas Paralelas e Tempo de Setup: Estudo de Caso da Logística do Beneficiamento de Rochas Ornamentais
O beneficiamento de rochas ornamentais envolve um sistema produtivo multiestágio com máquinas paralelas e tempos de setup dependentes da sequência e da dureza do material. Este trabalho propõe um Algoritmo Genético para otimizar o sequenciamento de tarefas e minimizar o makespan. O algoritmo adota estrutura hierárquica de cromossomos, operadores genéticos personalizados e busca local. A validação foi realizada em 26 instâncias realistas que simulam cenários como mudanças em máquinas, variações de produtividade e manutenções. Os resultados mostram reduções significativas no makespan e confirmam a eficácia do método na identificação de gargalos e no apoio à tomada de decisão logística.
Co-UserX Stories: Uma abordagem para avaliação da Usabilidade / User Experience (UX)
A transformação digital exige produtos de alta qualidade, eficazes e eficientes, aumentando a importância e a necessidade de se ter produtos que atendam às boas recomendações acerca da usabilidade e UX. Integrar as perspectivas dos designers e desenvolvedores nesse processo é um desafio. Este trabalho propõe a Co-UserX Stories, abordagem apoiada por uma ferramenta que auxilia na avaliação da usabilidade / UX de websites. A Co-UserX Stories implementa a técnica de Co-Inspeção Avaliativa, calculando métricas relevantes, como taxa de sucesso, tempo de tarefa e cliques perdidos. A ferramenta em desenvolvimento busca oferecer benefícios como facilidade de uso e agilidade no processo de avaliação; seus resultados preliminares indicam a viabilidade.
Canguinha: an Intelligent Recommendation System for Optimizing Shopping Routes
Este trabalho apresenta o Canguinha Alagoas, uma plataforma online desenvolvida para minimizar o custo da cesta básica, especialmente para consumidores de baixa renda. Dada uma seleção de produtos essenciais e um raio de busca, o sistema identifica os estabelecimentos mais vantajosos dentro da área especificada e gera uma rota otimizada que reduz tanto o tempo de deslocamento quanto o custo total da compra. A plataforma utiliza dados de preços em tempo real da API da SEFAZ (NFC-e), modela o problema como um Problema do Comprador Viajante (TPP) e aplica um algoritmo meta-heurístico para explorar eficientemente o espaço de soluções. Os resultados experimentais demonstram que a plataforma proporciona economia significativa aos consumidores, promovendo eficiência econômica e impactando positivamente o bem-estar da comunidade.
Desenvolvimento de um protótipo de detecção e prevenção de incêndios para a agricultura familiar no sudeste do Pará
Segundo a ONG MapBiomas Fogo, 42.5% dos 200 milhões de hectares queimados no Brasil concentram-se no bioma amazônico, o que resulta em impactos ambientais, econômicos e sociais. Com o objetivo de contribuir na redução desses danos, este estudo propõe uma arquitetura IoT voltada à detecção e prevenção de incêndios em pequenas propriedades rurais, combinando sensores ambientais, lógica fuzzy e comunicação LoRa. A solução classifica o risco de incêndio em três níveis (baixo, médio e alto), acionando automaticamente uma bomba d’água em caso de perigo. O sistema foi validado em três cenários (sem fogo, com chama e em alcance máximo), e os resultados indicam resposta adequada do sistema em situações de risco alto, além de comunicação estável até 400 metros, evidenciando o potencial da solução para a detecção e mitigação de incêndios em áreas rurais.
Comparação de Modelos de Embeddings e LLMs para Geração Aumentada por Recuperação em Português
Os modelos de linguagem de larga escala (LLMs) representam um avanço para a área de processamento de linguagem natural, impulsionando o desempenho em tarefas como geração de texto e resposta a perguntas. No entanto, eles enfrentam desafios como alucinações e falta de acesso a informações atualizadas. A técnica de geração aumentada por recuperação (RAG) busca mitigar esses problemas ao integrar recuperação de informações externas à geração de texto, melhorando a precisão e a atualidade das respostas. Este trabalho realizou uma investigação de diversos modelos embeddings e LLMs de código aberto e proprietários aplicados à técnica RAG considerando três bases de dados contendo documentos escritos em português do Brasil. Os resultados experimentais demonstraram que os modelos Multilingual E5 large e Gemma 2 9B obtiveram o melhor desempenho dentre os modelos avaliados com base em diferentes medidas de avaliação.
A Spectrogram Vision Transformer (ViT) Approach for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis on the UORED-VAFCLS Dataset
Este artigo aborda a limitação na generalização entre domínios no diagnóstico de falhas em rolamentos a partir de dados tradicionais de séries temporais. O estudo propõe uma abordagem baseada em espectrogramas utilizando modelos avançados de Vision Transformer (ViT)—ViT, DeiT, DINOv2, SwinV2 e MAE—validada em imagens de espectrogramas derivadas de dados de acelerômetro do dataset UORED-VAFCLS. Uma estratégia pré-existente de divisão por domínios é iterada para avaliar o desempenho dos modelos em diferentes severidades de falha. Os resultados demonstram que o método proposto baseado em espectrogramas e ViT supera substancialmente a abordagem CNN-LSTM, considerada o estado da arte, estabelecendo um caminho promissor para diagnósticos robustos de falhas em rolamentos entre diferentes domínios..
Sincronização Descentralizada entre Sistema de Acesso ao Espectro via Blockchain
Este artigo propõe uma arquitetura híbrida para Sistemas de Acesso ao Espectro (SAS), integrando a tecnologia de blockchain permissionada como infraestrutura para comunicação segura, auditável e interoperável entre diferentes instâncias SAS. A solução substitui as interfaces REST tradicionais por uma camada distribuída baseada em contratos inteligentes, responsáveis pela automação de processos como acordos de uso de dados, registro de dispositivos e coordenação de espectro. A viabilidade da proposta é demonstrada por meio de um módulo implementado com Hyperledger Besu, validando sua compatibilidade com requisitos regulatórios e operacionais. A arquitetura oferece benefícios como imutabilidade dos dados, governança compartilhada e resiliência frente a falhas, representando um avanço na gestão dinâmica e segura do espectro em redes móveis emergentes.
Análise de vulnerabilidades de sistemas computacionais governamentais baseada em diretrizes OWASP
Com a digitalização de diversos processos, sistemas governamentais enfrentam desafios cada vez maiores em cibersegurança. Uma abordagem eficaz para aumentar a confiabilidade do software é a identificação e mitigação de vulnerabilidades ainda na fase de desenvolvimento. Este trabalho propõe uma metodologia prática para a detecção e correção de falhas no código, conforme diretrizes da comunidade OWASP e utilizando ferramentas tais como SonarQube e Trivy. Para validar a abordagem, duas aplicações governamentais em uso foram analisadas de forma automatizada e contínua. Os resultados demonstram a eficácia da metodologia na mitigação de vulnerabilidades, reforçando a importância de uma estratégia formal de segurança no desenvolvimento de software governamental.
BellatorVR: A Virtual Reality Application to Support Firearms Training for Military Police
This paper presents BellatorVR, a virtual reality application designed to support firearms training, particularly by mitigating risks associated with live weapon use for novice users. The system offers a controlled and immersive environment for realistic weapon handling and tactical practice. Its development included optimized 3D modeling, interaction mechanics, and design patterns to ensure performance and usability. An exploratory pilot study with four participants was conducted to assess feasibility, user interaction, and initial perception. Preliminary feedback indicates that BellatorVR shows potential as a complementary tool for early-stage training, providing valuable insights to guide future development.
Fairness em Machine Learning: Uma análise baseada na Teoria de Resposta ao Item
A popularização das ferramentas de Machine Learning tornou evidente um novo problema: modelos injustos aplicados em contextos sensíveis. Diante disso, este artigo explora a utilização da Teoria de Resposta ao Item na análise de modelos treinados em dados de contexto sensível. Como estudo de caso, o dataset Credit-G foi utilizado para analisar o impacto de uma injustiça existente em si. Os dados apresentam um viés de representação de gênero, portanto, a geração de dados sintéticos foi utilizada para mitigar essa injustiça. A avaliação pelos conceitos da TRI dos parâmetros de item para os dois grupos (enviesados e mitigados) indicam que dados enviesados podem ser percebidos pela ocorrência de instâncias com discriminação negativa. Os resultados obtidos mostram que, para o conjunto mitigado, as instâncias femininas apresentaram valores médios de −1.675 de discriminação, enquanto as masculinas apresentaram 3.2.
A GPU-Based Tabu Search Algorithm for Large Instances of the Generalized Max-Mean Dispersion Problem
O Problema de Dispersão Máxima Média Ponderada (GMaxMeanDP) é importante em áreas como classificação de páginas web, mineração de comunidades e análise de redes sociais. No entanto, os métodos atuais para esse problema enfrentam desafios em instâncias de grande escala, principalmente devido a ineficiências de memória em suas representações matriciais e ao crescente tempo computacional necessário para executá-los. Este estudo propõe um algoritmo de busca tabu paralelizado, utilizando GPUs para acelerar a busca local e estruturas de dados otimizadas para reduzir a sobrecarga de memória. Testes em instâncias de 2.000 a 20.000 vértices mostram que o algoritmo supera os métodos existentes na literatura em termos de qualidade das soluções e tempo de execução, sendo uma solução eficaz e escalável para cenários massivos.
Análise de Sensibilidade do Serviço Nextcloud Hospedado em Nuvem Privada
Aplicações hospedadas em servidores de nuvem privada demandam alta conectividade e acesso a recursos sob demanda. Para evitar falhas que possam resultar na indisponibilidade dos serviços, é fundamental que as empresas de nuvem privada possuam uma compreensão aprofundada dos componentes que formam o sistema, além de serem capazes de identificar pontos críticos que possam ocasionar falhas. O presente trabalho propõe uma análise de sensibilidade do serviço Nextcloud, que oferece, como serviço, um sistema de arquivos. Foi realizado um estudo de caso com o objetivo de avaliar, por meio de uma abordagem de projeto de experimentos (DoE) e modelos em Redes de Petri Estocásticas (SPN), a disponibilidade e o desempenho do ambiente de nuvem privada. Os resultados demonstram que a análise dos componentes contribui para a identificação dos pontos mais críticos do sistema.
FedPEAC-Net: Seleção de Atributos e Modelo Neural Híbrido Baseados em Autocodificadores para Sistemas de Detecção de Intrusão Federados
O crescimento acelerado da Internet e de dispositivos inteligentes ampliou o volume de dados gerados na borda da rede, elevando também a incidência de ataques voltados à exploração de informações sensíveis. Assim, tornam-se evidentes a relevância e a necessidade de sistemas de detecção de intrusão (Intrusion Detection Systems IDS) distribuídos, eficientes e que preservem a privacidade dos usuários. Este artigo propõe o FedPEAC-Net, um IDS baseado em aprendizado federado que combina um autocodificador e um classificador binário treinados em paralelo, integrados a uma técnica de seleção de atributos guiada pelo erro de reconstrução. A metodologia adotada envolve experimentação com o conjunto de dados CICIDS2017 em um cenário federado com 10 clientes. Os resultados demonstram que o FedPEAC-Net alcança F1-score de 0,95 antes e 0,93 após a seleção de atributos, mostrando redução de apenas 2,3%, enquanto modelos ResNet e LeNet-5 apresentaram quedas de 15,6% e 15%. Esses resultados confirmam a eficácia da proposta para ambientes distribuídos, mesmo com dispositivos com recursos limitados.
Sistema em Tempo Real de Monitoramento da Qualidade de Água e Prevenção de Mosquitos
A qualidade da água é crucial para a saúde pública, especialmente no semiárido brasileiro, onde cisternas são amplamente utilizadas. A falta de monitoramento favorece a proliferação de mosquitos transmissores de doenças como dengue, Zika e chikungunya. Este trabalho propõe um sistema embarcado, autônomo e de baixo custo para monitoramento em tempo real da água, avaliando pH, turbidez e TDS. Com ESP32, LoRa e energia solar, garante autonomia e conectividade em áreas remotas. Os dados são enviados para uma aplicação no Vercel para monitoramento remoto, e aeradores são ativados automaticamente para evitar mosquitos.
VisionHead: Alternativa de uso do mouse para pessoas tetraplégicas utilizando visão computacional
Este trabalho desenvolve um sistema de controle do mouse por visão computacional, utilizando MediaPipe para detecção facial em tempo real e PyAutoGUI para converter movimentos em comandos do cursor. A avaliação, baseada na Lei de Fitts, analisou eficiência e precisão na seleção de alvos. Os resultados mostraram sensibilidade de 75%, especificidade de 67,78% e precisão de 60,81%, indicando avanços na acurácia dos cliques e redução de erros, embora melhorias sejam necessárias para minimizar falsos negativos.
Guia de estudo personalizado com LLM e arquitetura multi-agente
A sobrecarga docente e a necessidade de personalização representam desafios constantes no ensino técnico. Este estudo propõe minimizar tais problemas com o uso de um sistema de recomendação baseado em LLMs e agentes inteligentes. A ferramenta coleta dados fornecidos pelos estudantes e gera automaticamente planos de estudo adaptados ao tempo e foco de cada um. A avaliação com 16 alunos, baseada no modelo TAM, revelou alta aceitação, com destaque para a clareza da interface e facilidade de uso. O sistema contribui para práticas pedagógicas mais eficazes, reduz a carga do professor e mantém sua mediação crítica. Trata-se de uma solução viável e escalável para o contexto educacional contemporâneo.
Improving Qiskit strategies for circuit synthesis using the Reed-Muller spectrum
Reversible computing and quantum computing have gained increasing attention due to their potential to overcome some of the fundamental limitations of classical computing, particularly regarding energy efficiency and computational power. In this paper, we compare the synthesis process using the well-known Qiskit framework developed by IBM and an approach based on Reed-Muller spectra. We show that some approaches are efficient for small values and others are better for the general use case. The synthesis results are presented using four strategies: unitary matrices, linear function synthesis, permutation synthesis, and Reed-Muller spectra. Our analysis shows that, on average, our proposal surpasses the Qiskit synthesis algorithms when considering the gate count metric. Additionally, a post-synthesis evaluation is performed using our proposed method, which employs a Reed-Muller–based representation to assess its effectiveness.
Investigando o Cognitive-Driven Development: Percepções sobre Legibilidade e Manutenção de Código
A complexidade do código-fonte impacta diretamente a legibilidade e a manutenção do software. O Cognitive-Driven Development (CDD) é um método que apoia desenvolvedores a controlar a complexidade cognitiva por meio de Pontos de Complexidade Intrínseca (ICPs). Este estudo investigou como o CDD influencia a percepção de legibilidade e manutenção de código. Um survey foi conduzido com 26 desenvolvedores, que avaliaram comparativamente trechos de código. Os resultados indicam que o código desenvolvido sob a influência do CDD foi percebido como mais modular, organizado e fácil de modificar. Entretanto, fatores como experiência e contexto do projeto também têm influenciado as escolhas.
Avaliação de Arquitetura e Performance de Contratos para Identidade Digital Descentralizada em Redes Blockchain Permissionadas
Este trabalho propõe uma avaliação arquitetural e de desempenho de contratos inteligentes voltados à gestão de identidades digitais descentralizadas em redes blockchain permissionadas. A análise compara abordagens baseadas em Hyperledger Indy e Hyperledger Besu, considerando operações fundamentais como criação de identidades, esquemas de credenciais e controle de revogação. Métricas como tempo de resposta, vazão, uso de recursos e escalabilidade são analisadas para subsidiar decisões sobre infraestrutura segura e eficiente para identidade digital no contexto da governança pública digital. Os resultados evidenciam ganhos de desempenho superiores na abordagem baseada em Besu, além de maior previsibilidade no uso de recursos, reforçando seu potencial para aplicações sustentáveis em larga escala. Códigos, contratos e planos de teste estão disponíveis publicamente para reprodutibilidade.
D-MTS: Um Sistema Baseado em Blockchain para Compartilhamento Eficiente e Transparente de Infraestrutura de Redes de Telecomunicações
A tecnologia blockchain tem se consolidado como uma alternativa descentralizada para garantir segurança, transparência e confiabilidade em processos digitais, impactando diretamente setores estratégicos como o de telecomunicações. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um marketplace descentralizado para compartilhamento de infraestrutura e serviços de telecom, baseado na plataforma Hyperledger Besu. A solução visa otimizar o uso de ativos físicos, como torres, enlaces e redes de acesso, promovendo eficiência operacional e sustentabilidade no setor. Por meio de contratos inteligentes, identidade digital descentralizada e tokenização de ativos, a plataforma automatiza negociações e faturamento, contribuindo para a criação de um ecossistema mais interoperável, auditável e seguro.
Alocação de Recursos no Uplink Baseada em Aprendizagem por Reforço considerando Otimização de Potência e Retardo para Redes 5G com Comunicações D2D
Neste artigo, o problema de alocação de recursos para dispositivos é investigado em um cenário de compartilhamento múltiplo no uplink de redes sem fio baseadas em multiplexação por divisão de frequência ortogonal de prefixo cíclico (CP-OFDM) e ondas milimétricas (mmWaves), com comunicações dispositivo-a-dispositivo (D2D). Especificamente, é proposto um algoritmo de alocação de recursos no uplink baseado na otimização de potência e retardo e na aprendizagem por reforço (PDO-URA-RL), dividido em duas etapas. Primeiramente, os recursos da rede são alocados para os equipamentos celulares de usuário (CUEs) em termos de potência e taxa de transmissão por meio de uma abordagem que visa maximizar a vazão. Em seguida, os recursos ociosos são alocados considerando a minimização do retardo. Simulações computacionais são realizadas considerando um cenário de comunicação com características do 5G, como ondas milimétricas em frequências acima de 6 GHz, comparando também o desempenho com outros algoritmos da literatura em termos de parâmetros de qualidade de serviço (QoS), como vazão e retardo.
Evaluating Transformer-Based Architectures for Simultaneous Audio Speech Transcription and Background Audio Captioning
Este estudo avalia modelos baseados na arquitetura de Redes Neurais Transformers para transcrição de fala e descrição de áudio de fundo simultâneas em cenários com sinais de áudio mistos. Utilizando o Whisper para fala e o Prompteus para sons ambientais, os modelos foram testados no conjunto de dados Clotho Voice, que combina fala em português (Common Voice 5.1) e sons ambientais (Clotho 2.1). Os resultados, obtidos por meio das métricas WER e FENSE, mostram que cada modelo apresenta bom desempenho em sua área de especialização, mas sofre degradação quando há sobreposição de sinais. O Whisper se mostra robusto a ruídos moderados, enquanto o Prompteus apresenta dificuldades quando a fala é dominante. Os achados destacam a necessidade de abordagens híbridas para viabilizar um processamento de áudio confiável e sensível ao contexto em ambientes complexos.