Computação Aplicada (Mestrado Profissional) - Dissertações - FCI Higienópolis

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Desenvolvimento do sistema RastreiaAgroBr para rastreabilidade de produtos agrícolas brasileiros
Miranda, Paulo Alexandre de (2025-02-17)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Ao longo dos últimos anos, com o crescimento da população mundial e com a necessidade do aumento no volume da produção de alimentos, as atividades relacionadas à agricultura e pecuária passaram a sofrer uma forte necessidade de evolução devido ao cenário onde é preciso otimizar a produção sem degradar o planeta. O Brasil possui cada vez mais um papel fundamental na produção de alimentos, pois diversas commodities são originadas no país e com a presença de grandes empresas do setor que exportam anualmente volumes relevantes para todo o mundo. Grande parte deste desafio está na produção sustentável, onde cada vez mais, se busca soluções otimizadas que impactem menos o clima do planeta, que evoluam as condições de trabalho das pessoas relacionadas ao agronegócio e atendam as exigências dos mercados consumidores que passaram a exigir uma total rastreabilidade de origem dos produtos. O objetivo geral desta pesquisa é projetar, desenvolver e testar um sistema WEB que auxiliará no controle da segregação das mercadorias agrícolas brasileiras, visando atender o Regulamento Europeu sobre Produtos Livres de Desmatamento (EUDR). Foram realizadas entrevistas estruturadas com o público-alvo para entender as necessidades e requisitos para desenvolvimento do sistema através de técnicas de Design Centrado no Usuário. Foram gerados personas, cenários as is e to be para identificação e especificação dos requisitos. Na sequência, foram desenvolvidos esboços das telas que nortearam a implementação do sistema. Foi desenvolvido um protótipo do sistema e realizado testes de usabilidade com 05 pessoas do público-alvo. Os testes indicaram que o sistema RastreiaAgroBr pode contribuir fortemente para a execução das tarefas relativas a exportação das mercadorias agrícolas foco do Regulamento EUDR. Espera-se que o produto gerado nesta pesquisa traga contribuições para que as empresas do setor do agronegócio continuem realizando seus negócios atendendo as novas legislações e regulamentos.
Recomendações para acessibilidade e inclusão de estudantes com deficiência visual em ambientes virtuais de aprendizagem: um estudo de caso na plataforma canvas
Mascarenhas, Rafael de Sá (2025-02-11)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Nos últimos anos, o processo de ensino e aprendizagem vem se transformando com a in tegração de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs). No entanto, para garantir que esses ambientes sejam acessíveis a todos, especialmente aos alunos com deficiência visual, é necessário o uso de tecnologias assistivas, como leitores de tela, legendas e navegação por teclado. Este estudo investiga as barreiras de acessibilidade nos materiais didáticos e na plataforma Canvas, a fim de compreender as dificuldades enfrentadas por alunos com deficiência visual. A pesquisa foi realizada por meio de uma revisão da literatura e uma avaliação da acessibilidade da plataforma, utilizando técnicas automatizadas e uma inspeção manual. Os resultados fornecem uma visão das barreiras enfrentadas por esses estudantes ao interagir com conteúdos didáticos, oferecendo subsídios para a elaboração de um guia de recomendações. Além disso, foi realizada uma pesquisa com especialistas para validar as recomendações propostas. Esse guia visa orientar professores, designers instrucionais, tutores e outros profissionais da educação na adaptação de materiais didá ticos no Canvas, visando promover a inclusão social de deficientes visuais no ambiente educacional digital.
Desenvolvimento de aplicação web para extração de requisitos, tecnologias e competências presentes no mercado de trabalho para auxiliar na construção e atualização de cursos lato sensu voltados para a área de ciência da computação
Wolski, Gustavo Coxev (2025-02-21)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma Aplicação Web baseada no Processamento de Linguagem Natural (PLN) das descrições de vagas de trabalho, com o objetivo de extrair dados como requisitos, ferramentas, competências técnicas e sociais. A ferramenta destina-se a auxiliar na estruturação e atualização de cursos lato sensu na área de computação, adaptando os currículos às demandas contemporâneas do mercado de trabalho. A necessidade de aprimoramento contínuo dos programas educacionais torna-se crítica em um mercado volátil, onde as tecnologias e requisitos evoluem rapidamente. Trabalhadores e instituições educacionais enfrentam o desafio imperativo de se adaptarem às novas exigências dos empregadores e às áreas de atuação emergentes. A volatilidade do mercado, a incerteza nas tendências, a complexidade das interações e a ambiguidade nas informações exigem que os cursos de formação sejam não apenas adaptativos, mas também proativos em antecipar mudanças futuras. A implementação da ferramenta proposta facilita esse processo, fornecendo análises baseadas em dados reais e atualizados, permitindo uma reação educacional mais rápida e eficaz às mudanças do mercado. A metodologia inclui um mapeamento sistemático, integrando-se a abordagens de outros pesquisadores no campo de construção de cursos no setor de computação e suas visões sobre o ensino nesse mercado. Além disso, a adaptação a este ambiente impulsiona a competitividade das instituições educacionais e melhora a empregabilidade dos estudantes, alinhando suas habilidades com as necessidades do mercado. A abordagem de PLN utilizada para processar e analisar textos relacionados a descrições de emprego, somada `a eliminação de palavras que não se caracterizam como tendências tecnológicas ou competências, permite uma revisão curricular mais ágil e alinhada com as transformações industriais. Este estudo não apenas contribui para a adequação dos programas educacionais, mas também serve como um mecanismo de resposta rápida às mudanças no ambiente tecnológico e profissional.
Modelo de síntese de fala para línguas com recursos limitados : uma investigação da quantidade de dados para garantir inteligibilidade
Silva, 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.
Um estudo comparativo e aplicado de técnicas de machine learning e de features para modelos de previsão de parada de equipamentos em processos de manutenção preditiva
Venites, Victor de Oliveira (2023-08-02)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Esta pesquisa vai seguir o padrão de abordagem da Ciência de Dados explorando bases de dados, no sentido de buscar compor um processo de benchmarking de atributos e de técnicas de Machine Learning (ML) para apoio à Manutenção Preditiva de Máquinas Industriais. O objetivo geral é a exploração de técnicas de Feature Engineering tendo por base os dados históricos (séries temporais) de estados conhecidos de máquinas industriais, que neste estudo são classificados em cinco tipos denominados: Run, Setup, Down, Standby e Offline. Com base em características temporais criadas, buscou-se construir e comparar uma pipeline de modelos de ML conhecidos na literatura, buscando como resultado esperado previsões do momento de quebra de uma máquina, e medindo-se a performance dos modelos pelas métricas de acurácia. As séries temporais tem a característica de se trabalhar partindo apenas das observações anteriores para prever as futuras, por tanto, bases de dados com apenas duas colunas como o histórico dos estados e data/hora já são o suficiente para um estudo de modelagem. Os resultados obtidos foram promissores. E, do ponto de vista prático, com a previsão dos momentos de quebras e/ou paradas indesejadas de equipamentos, a indústria pode economizar nos gastos, diminuindo a manutenção corretiva e preventiva. Portanto, otimizando a operação na produção máxima possível.

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