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Navegando Dissertações por Orientador "Silva, Leandro Augusto da"
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- DissertaçãoAvaliação do comportamento de um reservatório de água segundo a perspectiva da indústria 4.0 e da inteligência artificialMartinelli Neto, Cavour (2024-02-05)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
A pesquisa realizada avaliou o desempenho dos algoritmos de aprendizagem de máquina para prever o comportamento de um reservatório de água. Para isso, foram estimados o Indice de Qualidade da Água (IQA) das bacias hidrográficas do estado de Minas Gerais, a vazão do aproveitamento hidrelétrico de Porto Primavera, localizado na bacia do Rio Paraná e a temperatura da água de um reservatório de pequena escala. A aprendizagem de máquina foi utilizada como alternativa aos métodos de controle de processos e modelos numéricos baseados na transferência de massa e no balanço energético. Os métodos de controle de processos apresentam limitações em prever o comportamento da variável controlada. Já os modelos numéricos utilizam equações que dependem de longas series temporais de dados meteorológicos e hidrológicos, os quais nem sempre estão disponíveis. Por outro lado, os avanços tecnológicos relacionados aos recursos computacionais e a Inteligência Artificial podem contribuir para aperfeiçoá-los. A análise dos resultados demonstrou que o modelo de florestas aleatórias pode estimar o ´Indice de Qualidade da ´Água (IQA) com um Erro Absoluto Médio (EAM) de 2,07 e um Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM) de 4,30%. As Redes Neurais Artificiais (RNA) foram capazes de detectar padrões específicos no comportamento da vazão de água ao longo do tempo e realizar previsões para auxiliar a opera，c˜ao de Usinas Hidrelétricas. Os tipos memoria longa de curto prazo (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU) apresentaram os melhores resultados para estimar os valores de vazão em um e nove dias, respectivamente. Os valores do Erro Absoluto Médio (EAM) e do Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM) foram de 105,20 m³/s e 2,02% para um e de 527,00 m³/s e 9,26% para nove dias de previsão. Finalmente, os valores de temperatura da ´água do reservatório de pequena escala estimados pelo modelo de máquina de vetores de suporte para trˆes horas consecutivas apresentou um Erro Absoluto Médio (EAM) de 0,01 °C e um Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM) de 0,05%. Considerando um intervalo de seis horas consecutivas, o mesmo modelo indicou um Erro Absoluto Médio (EAM) de 0,04 °C e um Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM) de 0,18%. Para doze horas consecutivas, o modelo de florestas aleatórias apresentou o melhor desempenho com um Erro Absoluto Médio (EAM) de 0,07 °C e um Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM) de 0,31%. - DissertaçãoDesenvolvimento de um modelo de análise de crédito baseado em dados de redes sociaisSantos, Tharles Maicon Freire dos (2024-09-30)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
A análise de crédito tradicional enfrenta diversos desafios, incluindo a dependência de dados históricos, que podem não refletir adequadamente o risco futuro, e a dificuldade de capturar fatores qualitativos e comportamentais. Em complemento aos dados históricos, há oportunidades de uso de dados de redes sociais que podem indicar o comportamento financeiro dos indivíduos, como frequência de postagens, redes de amigos e interações sociais. Estes dados de redes sociais uma vez transformados em variáveis podem agregar maior precisão na análise de crédito. Neste sentido que esta pesquisa propõe desenvolver um modelo inovador de análise de crédito, utilizando dados de redes sociais. A pesquisa visa explorar a viabilidade da aplicação de dados de redes sociais na análise de crédito e as vantagens dessa abordagem em comparação aos métodos tradicionais, que se baseiam em dados financeiros históricos. Para tanto são construídos e validados modelos preditivos utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Esses modelos são então avaliados quanto a sua capacidade de atender aos pilares da análise de crédito – Caráter, Capacidade, Capital, Colateral e Condições – da mesma forma que as análises tradicionais baseadas em dados históricos. Os resultados da pesquisa indicam que a inclusão de dados de redes sociais pode melhorar significativamente a precisão dos modelos de análise de crédito, oferecendo uma visão mais completa e atualizada sobre os solicitantes. Além disso, a pesquisa discute as implicações ´éticas e de privacidade no uso de dados de redes sociais para fins de análise de crédito, bem como as implicações regulatórias. Este estudo contribui para a área de análise de crédito ao introduzir uma nova perspectiva baseada em big data e aprendizado de máquina, promovendo uma abordagem mais justa e inclusiva para a concessão de crédito. - DissertaçãoModelo de síntese de fala para línguas com recursos limitados : uma investigação da quantidade de dados para garantir inteligibilidadeSilva, Larissa Santoni (2025-02-24)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Nesta dissertação de mestrado foi conduzida uma investigação com o objetivo de desenvolver um modelo de síntese de fala para línguas com recursos limitados, com o intuito de abordar a exclusão tecnológica e a falta de documentação enfrentadas por essas comunidades linguísticas. Foi proposto um modelo acessível e escalável, projetado para operar em ambientes de baixa infraestrutura e adaptável por comunida des indígenas, com vistas à preservação e revitalização de suas línguas. A pesquisa fundamentou-se na utilização de ferramentas de código aberto, como a plataforma Coqui TTS, e no ambiente computacional Google Colab Pro, que possibilitaram a execu ção dos experimentos mesmo em condições restritas. Os dados de treinamento foram escalonados em diferentes volumes, variando de 30 minutos a 6 horas de gravações, com o objetivo de avaliar a influência da quantidade de dados sobre a inteligibilidade do modelo. A metodologia foi aprimorada pela conversão de texto em fonemas, realizada com a utilização da biblioteca espeak, o que permitiu superar limitações observadas na abordagem inicial baseada no uso de caracteres. Foi validado que o uso de fone mas proporcionou uma representação mais eficaz das características fonéticas das línguas-alvo, resultando em melhorias significativas na qualidade da síntese de fala. Adicionalmente, foram realizadas validações do modelo em contextos computacionais limitados, confirmando sua viabilidade prática e sua escalabilidade para outras línguas de poucos recursos. Os resultados obtidos evidenciaram que a abordagem proposta é eficaz na democratização da tecnologia de síntese de fala, ao oferecer uma solução replicável e acessível para comunidades linguísticas marginalizadas. Foi destacada a relevância social e tecnológica que o projeto busca, ao integrar inovação, simplicidade e eficácia no enfrentamento da exclusão linguística, estabelecendo um marco para futuras pesquisas e aplicações no campo da preservação cultural. Assim, o projeto fornece uma base metodológica, por meio de um notebook para expandir iniciativas similares para outras línguas ameaçadas de extinção, reforçando seu impacto na diversidade linguística e cultural.