Trabalho de Conclusão de Curso

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Algoritmos de recomendação: propostas para avaliação das recomendações de itens únicos ou lista de itens
(2022-11-25) Souto, Guilherme Basílio; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Renato Miranda Filho
Os algoritmos de recomendação desempenham o papel de aperfeiçoar e automatizar a tarefa de se fazer boas recomendações. No entanto, mensurar de forma quantitativa a qualidade das recomendações pode ser demasiadamente complexo. Neste trabalho, propomos duas métricas para avaliar o resultado de algoritmos de recomendação: a Single Recommended Item Metric (SRIM) e List of Recommended Items Metric (LRIM). Na primeira, o proposito e avaliar algoritmos de recomendação que retornam apenas um item, enquanto a segunda tem o objetivo de avaliar recomendações de múltiplos itens. Desta forma, nos aplicamos as métricas propostas para avaliar tais algoritmos de recomendação utilizando uma clássica base de dados de filmes. Os resultados mostram que o algoritmo de recomendação AR2 provê recomendações mais relevantes que o algoritmo AR1 de acordo com as métricas SRIM e LRIM. Além disso, no LRIM detectamos que o algoritmo AR2 supera em pouco mais de 8% em relação ao AR1.
Análise da evolução da COVID-19 em Belo Horizonte baseada em um modelo epidemiológico SIRV
(2022-09-26) Garofolo, Matheus Saliba; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutora Lillia dos Santos Barsante Silva
Neste trabalho foi utilizado o modelo epidemiológico SIRV (Suscetível – Infectado – Recuperado – Vacinado) para avaliar a evolução do número de novos infectados da COVID-19 com e sem a inserção da vacinação (primeira dose de reforço) na população de Belo Horizonte em Minas Gerais, Brasil. O sistema de equações diferenciais foi resolvido numericamente usando o método numérico de Runge-Kutta de quarta ordem, sendo implementado em linguagem Octave. Na validação do modelo SIRV foram utilizados dados oficiais de novos infectados da COVID-19 divulgados pela Prefeitura Municipal da capital mineira, entre 05 de agosto de 2020 a 01 de abril de 2022. De acordo com os resultados obtidos neste trabalho, o modelo SIRV apresentou um caráter preditivo para as novas infecções, mostrando a estabilidade e o controle livre da doença com a inserção da vacinação.
Análise da taxa de infestação vetorial do Aedes
(2018-09-21) Santos, Bruna Azevedo Guimarães; Mestre Mateus do nascimento; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutora Lillia dos Santos Barsante Silva; Doutor José Luis Acebal Fernandes
Neste trabalho realizamos um estudo através da matriz de próxima geração associada a um modelo compartimental com inﬂuência da temperatura para determinarmos a taxa de infestação vetorial do Aedes. Avaliamos o valor da taxa de infestação em três capitais brasileiras, Belém, Belo Horizonte e Curitiba. O resultado obtido sugere que a temperatura seja um preditor positivo e signiﬁcativo para a abundância de fêmeas do Aedes. O vetor encontrou condições ideais para manter-se ao longo de todo horizonte de estudo nas três capitais, com exceção do mês de junho em Curitiba. A ﬁm de reduzir o nível de infestação do mosquito nas localidades, faz-se necessária a realização de intervenções de controle e monitoramento no ciclo de vida do mosquito que reduzem a oviposição de ovos viáveis a se tornarem mosquito fêmea e aumentem a mortalidade dos vetores.
Analise de modelos epidemiológicos para a COVID-19: um estudo de caso de Belo Horizonte-MG durante a pandemia de 2020
(2021-11-20) Miranda, Gabriel Alan Dias; Azevedo, Gustavo Yallen de Souza; Garofolo, Matheus Saliba; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutora Lillia dos Santos Barsante Silva
Neste trabalho foram utilizados os modelos epidemiológicos SEIR e SIQR para avaliar a evolução da COVID-19 no município de Belo Horizonte em Minas Gerais, Brasil, entre os meses de abril a dezembro de 2020. Os modelos epidemiológicos foram resolvidos usando o método numérico de Runge-Kutta de 4ª ordem, sendo implementados em linguagem Octave. A simulação dos dados pelos modelos propostos se aproximou da evolução real da COVID-19 na região abordada, tornando estes modelos boas ferramentas para aprimorar a compreensão da dinâmica de transmissão ao da doença.
Análise do perfil de voto das mesorregiões de Minas Gerais no processo eleitoral de 2022
(2024-01-30) Lemos, Uciolli Betelli Ferreira; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Renato Miranda Filho
Eleições representam momentos cruciais em um sistema democrático, no qual os candidatos enfrentam desafios de recursos financeiros e de tempo limitados para conduzir suas campanhas. Compreender o comportamento do eleitorado é fundamental para otimizar os custos e a eficácia das campanhas eleitorais. Neste estudo, propomos a identificação e análise dos atributos mais influentes nos candidatos a deputado estadual e federal nas eleições de 2022 em cada uma das doze mesorregiões do estado de Minas Gerais, utilizando técnicas de mineração de dados, incluindo o algoritmo de Árvore de Regressão. Os resultados indicam que fatores como raça, gênero, valor dos bens declarados e o estado civil desempenham um papel significativo na determinação da quantidade de votos recebidos pelos candidatos.
Análise dos dados socioeconômicos na investigação do impacto da pandemia da Covid-19 no Enem nas capitais da região sudeste
(2024-06-20) Cruz, Pedro Gabriel; Mestre Cristiane Norbiato Targa; Doutor Carlos Alexandre Silva
O presente trabalho tem como objetivo identificar o impacto da pandemia da Covid-19 no Enem em seu âmbito socioeconômico para os estudantes que prestaram o exame nos anos de 2019 a 2022 aplicando técnicas de Mineração de Dados. O uso do algoritmo de clusterização K-means permitiu mapear 3 grupos bem definidos de estudantes, e assim entender como cada grupo foi afetado ao longo da pandemia por meio de suas variáveis determinantes: renda familiar, tipo de administração escolar, acesso a computador e internet. Os resultados mostram que os alunos pertencentes ao grupo com indicativos socioeconômicos mais baixos foram os que apresentaram a maior queda de participação do exame e um aumento na participação de estudantes do grupo com melhores indicativos socioeconômicos, portanto um crescimento da desigualdade entre os participantes.
Classificação do Tráfego de Rede por Meio do Fluxo de Rede Utilizando Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Anomalia
(2022-11-25) Sousa, Welton Thiago Martins de; Doutor Carlos Alexandre Silva
Este trabalho tem como objetivo a pesquisa e análise de detecção de intrusão em fluxo de rede utilizando nove algoritmos de aprendizado de máquina. Foi utilizada uma clássica base de dados off-line da literatura (UNSW-NB15) para a simulação computacional. Em geral, os algoritmos obtiveram resultados satisfatórios quanto aos valores das métricas utilizadas e tempo computacional despendido, contribuindo para a mitigação de ciberataques nas redes de computadores, cuja relevância é primordial no sentido de endossar a segurança dos sistemas computacionais.
Desenvolvimento de aprimoramentos no software de gestão da informação da Guarda Municipal de Sabará (SIGMA)
(2022-06-07) Silva, José Luiz do Carmo; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Bruno Nonato Gomes
A segurança pública é assunto de interesse de todos os cidadãos, e responsável pela promoção da sensação de segurança aos indivíduos durante seu deslocamento para o trabalho, faculdade, estabelecimentos e locais públicos. O Estado tem como uma de suas principais responsabilidades promover tal sensação, e constantemente este tópico é abordado nos meios de comunicação, retratando as iniciativas da sociedade em busca de atingir o seu objetivo. A cidade histórica mineira de Sabará possui iniciativas neste sentido, sendo uma delas o SIGMA, software desenvolvido pelo IFMG Campus Sabará em parceria com a Guarda Civil Municipal, para utilização pela corporação, a qual é o principal agente do âmbito munícipe na prevenção da violência ao patrimônio público e também a proteção de seus habitantes. Neste trabalho foi proposto o desenvolvimento de melhorias no software apontadas pela Guarda, como a construção de um módulo para auxiliar na manutenção de veículos, melhorias no fluxo de recebimento de ocorrências policiais, gestão de almoxarifado, e emissão de relatórios estatísticos, visando a eficácia no ato da garantia da segurança pública na cidade.
Desenvolvimento de um aplicativo para segurança de mulheres em risco de violência doméstica em Sabará - MG
(2024-11-06) Lima, Raphael de Sousa ; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutora Ludmila Nogueira Murta; Doutor Bruno Nonato Gomes
O projeto de iniciação científica Donna foi elaborada devido a necessidade da prefeitura da cidade de Sabará – MG de aumentar seu alcance e eficiência ao combate a violência contra a mulher. Dessa forma, para sanar essa dor foi pensando em uma solução digital que foi a criação de um aplicativo com essa função. Para o desenvolvimento do mesmo foi planejado um layout voltado 100% (cem por cento) para o público alvo, que se caracterize por mulheres com pouco contato social e com tecnologia, com funcionalidades simples e intuitivas, para fazer com que essas mulheres consigam apoio com dois toques dentro do aplicativo. Nesse ponto o aplicativo possui o front end finalizado, sendo o back end ainda em desenvolvimento. No fornt end temos um layout com a paleta de cores que remete a campanha de violência doméstica, na home do aplicativo já temos botões para entrar em contato com a assistência social via WhatsApp ou por ligação, além dos canais de denúncia. Anônimos. Caso o usuário necessite entrar em contato com um órgão mais especializado ou querer procurar informações sobre eles próprio aplicativo possui um fluxo que leva a uma pesquisa de catálogos dos serviços sócias que podem auxiliar a vítima nesse caso. Com isso, essas são algumas das funções que o aplicativo possuí com o intuito de tornar mais eficiente o serviço de assistência social. Futuramente, existe planos de implementar uma função de socorro que é ativo por comando de voz, essa etapa seria a última do projeto.
Donna: um aplicativo movel para auxiliar na segurança de mulheres em situação de violência doméstica
(2022-06-10) Santos, Rayssa Lourrane Andrade; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Bruno Nonato Gomes; Doutora Ludmila Nogueira Murta
A violência contra a mulher representa um significativo problema de saúde pública e de violação de seus direitos humanos. São inúmeras as consequências deste tipo de violência com o impacto negativo na saúde física e mental da mulher. Pesquisas revelam que no mundo, uma em cada três mulheres são submetidas à violência física ou sexual. Neste trabalho foi desenvolvido um aplicativo móvel, em parceria com a Defesa Social/Guarda Municipal de Sabará, a fim de auxiliar mulheres em situação de violação ou ameaça de violação a medida protetiva e otimizar a gestão desses tipos de ocorrência junto ao órgão público municipal. Foram utilizadas tecnologias open-source, como o Ionic e Angular, respectivamente para o desenvolvimento de um sistema web e construção de aplicativos móveis híbridos, visando a facilidade de aprimoramentos futuros e sua replicação por outros órgãos e entidades relacionadas com o tema. Trata-se de um trabalho pioneiro no município de Sabará e com parceria formalizada com a Defesa Social da cidade.
Eleições presidenciais de 2022: predições com dados de pesquisas eleitorais do Poder360 e PollingData
(2023-09-01) Valentim, Gabriel de Paula; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Danilo Boechat Seufitelli
As pesquisas eleitorais são uma ferramenta poderosa para captar as aspirações da população. Portanto, exploramos o potencial de combinar pesquisas eleitorais com algoritmos de previsão para a eleição presidencial brasileira de 2022. Especificamente, foi preterido determinar se a integração de técnicas de aprendizado de máquina pode produzir resultados superiores em comparação com as pesquisas eleitorais tradicionais de forma isolada. Nossos resultados mostram que os modelos de previsão exibiram desempenho promissor, superando os resultados dos institutos de pesquisa, principalmente no segundo turno. Essa abordagem revela uma opção promissora para prever futuras eleições, lançando luz sobre a previsão de resultados eleitorais.
Estudo e desenvolvimento de e-commerce para a empresa de peças e acessórios de bicicletas RC Bike
(2023-06-28) Oliveira, Mateus Maia de; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Aluízio Barbosa de Oliveira Neto
Neste trabalho e realizado um estudo e desenvolvimento de um site utilizando ferramentas e tecnologias atuais para a empresa de acessórios de bicicletas RC Bike, tendo em vista a expansão dos negócios e a visibilidade da marca na web. Em virtude da baixa demanda de vendas pela loja física em decorrência da pandemia da covid-19, fez-se necessário promover uma atualização do estabelecimento fazendo uso de aparatos tecnológicos. Desta forma, o presente trabalho discorre sobre características e propriedades do e-commerce e marketing digital, e neste contexto descreve o desenvolvimento realizado na empresa RC Bike para sua transformação tecnológica. Ferramentas como o WordPress (para criação do site) e MySQL (sistema gerenciador de banco de dados) foram utilizadas para o desenvolvimento deste trabalho. Além destas, a ferramenta Google Analytics auxiliou na tarefa de monitoramento e coleta de dados para o estudo de caso. Como resultado do uso desta ferramenta, foi constatado que houve um estreitamento no relacionamento cliente e empresa, principalmente via ligações telefônicas e WhatsApp.
Mineração de opinião na rede social X sobre as eleições presidenciais de 2022
(24-06-05) Vasconcelos, Bruno Victor ; Mestra Cristiane Norbiato Targa; Doutor Carlos Alexandre Silva
As redes sociais, comumente presentes no cotidiano das pessoas, têm sido amplamente utilizadas para divulgar produtos, serviços e expressar opiniões, configurando-se como uma ferramenta relevante para a busca e análise de informações sobre os mais variados assuntos. No cenário político, o uso das redes sociais tem se intensificado, sendo utilizado como uma das principais formas de comunicação com os eleitores, além de representar um indicador significativo de popularidade na política. O objetivo deste estudo é classificar os sentimentos dos posts da rede social X, relacionados aos dois candidatos que foram para o segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2022, Bolsonaro e Lula, em positivos, negativos ou neutros, a fim de compreender e avaliar a percepção pública em relação a esses políticos. Para isso, construímos uma base de dados, realizamos um pré-processamento dos dados e utilizamos o algoritmo de Naive Bayes para classificar os posts.
PortuJava: uma ferramenta de auxílio a aprendizagem de programação
(2024-11-21) Santos, Matheus Pires Gouveia; Doutor Carlos Alexandre Silva
O presente trabalho descreve o desenvolvimento da ferramenta PortuJava, criada para auxiliar a aprendizagem de programação por meio da transição entre as linguagens Portugol para Java. Dada a discrepância entre a demanda de profissionais de TI e a quantidade de formandos, há uma crescente necessidade de métodos que facilitem o ensino de programação. O PortuJava permite converter códigos escritos em Portugol para Java, abordando as diferenças de sintaxe e idioma, situação comumente ocorrida a alunos que se deparam com linguagens profissionais. A ferramenta é apresentada como uma página web, desenvolvida com o framework Angular, e utiliza o JDoodle IDE Plugin para visualização e execução dos códigos em Java. Os resultados, obtidos por meio de um questionário, indicam que a ferramenta é bem recebida pelos estudantes, sendo destacada como uma solução prática para adaptação à sintaxe de Java e ao desenvolvimento em IDEs profissionais.
Proposta de plataforma web no auxílio à aprendizagem utilizando neurociência cognitiva
(2022-11-12) Rabelo, Bárbara Santos; Doutor Carlos Alexandre Silva; Mestra Cristiane Norbiato Targa
Com embasamento de um estudo contínuo, iniciado em 2017 no Instituto Federal de Minas Gerais campus Sabará, objetivando unir conhecimentos da área da Neurociência e da Tecnologia, o presente trabalho relata o desenvolvimento de uma plataforma web, utilizando HTML, Javascript, PHP e MySQL, que possibilita aos usuários avaliarem suas habilidades cognitivas por meio de testes cognitivos computadorizados. O primeiro teste desenvolvido foi o de Stroop, focado em avaliar a atenção seletiva e com grande reconhecimento científico. Em virtude dos resultados preliminares alcançados e do desenvolvimento do sistema até o presente, há indícios da potencialidade promissora da ferramenta a fim de tornar o aluno sujeito ativo de seu processo de aprendizagem.
Recomendação estratégica de apoio ao comércio de Trading Card Games (TCG) usando Python
(2023-01-05) Almeida, Tares Liberato Orlande de; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Bruno Nonato Gomes
O Magic: the Gathering é um dos maiores jogos de cartas colecionáveis com milhões de jogadores espalhados pelo mundo. Seus cartões possuem demandas mercadológicas distintas e chegam a custar milhares de dólares. Com a popularização dos games online e sua profissionalização, é cada vez mais comum a busca por padrões comportamentais movidos por tais jogos. Os sites de lojas e guias de cartas nas quais são obtidas as cartas do jogo Magic: the Gathering não possuem uma recomendação estratégica entre as mesmas e representam uma demanda entre jogadores e lojistas. Desta forma, a proposta deste trabalho versa sobre o desenvolvimento de um sistema de recomendação, capaz de classificar as cartas considerando a frequência de suas aparições bem sucedidas em torneios, ordenando-as em uma tabela hash, usada para contabilizar o pareamento ideal entre as mesmas. A recomendação estratégica proposta para apoio ao comércio de trading card game foi desenvolvida utilizando a linguagem de programação Python, facilitando a busca ativa e direcionada exatamente ao que o jogador necessita, com um custo-benefício qualitativo e de bom desempenho.
Resultados da copa do mundo de futebol masculino 2022: análise preditiva orientada a dados
(2023-11-07) Dias, Matheus Henrick ; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Danilo Boechat Seufitelli
Neste trabalho, apresentamos uma abordagem para análise preditiva de resultados da Copa do Mundo de Futebol Masculino, utilizando quatro algoritmos de aprendizagem supervisionada aplicados aos dados históricos das seleções antes do início do torneio de 2022. O objetivo foi obter uma estimativa precisa acerca do time vencedor, mesmo antes do início da primeira partida, utilizando dados de jogos das edições anteriores. Os experimentos demonstram que as seleções tendem a seguir padrões de desempenho consistentes a médio e longo prazo, mesmo que ocorram mudanças no elenco e na comissão técnica. Além disso, os métodos de aprendizagem supervisionada mostraram-se eficazes para prever resultados nesse cenário com variáveis limitadas. Essa abordagem realizada proporciona uma visão promissora para a previsão de resultados esportivos, permitindo uma análise antecipada e otimista dos resultados da Copa do Mundo de Futebol, além de demonstrar possibilidade de utilização das ferramentas de inteligência artificial na solução desse tipo de problema.
Um estudo comparativo do desempenho de linguagens de programação utilizando técnicas computacionais aplicadas ao Problema do Caixeiro-Viajante
(2024-10-10) Viana, Rodrigo Malaquias; Doutor Bruno Nonato Gomes; Doutor Carlos Alexandre Silva
O Problema do Caixeiro Viajante (PCV) é um clássico problema da Pesquisa Operacional que surge em diversos contextos práticos, como problemas de roteamento de veículos, perfuração de placas de circuito impresso, manutenção de motores de turbina a gás, sequenciamento de genoma, entre outros. A eficácia da linguagem de programação utilizada para abordar o PCV pode influenciar diretamente a qualidade da solução. Neste trabalho buscou-se analisar o desempenho de linguagens de programação amplamente reconhecidas no âmbito acadêmico e profissional, sendo elas C, Python, C\# e Julia. Utilizaram-se tanto técnicas heurísticas quanto metaheurísticas para resolver o problema de otimização representado pelo PCV. Os resultados mostram que a escolha da linguagem e a técnica afeta diretamente na execução final, onde linguagens como C e Julia se destacaram significativamente, apresentando resultados que eram, no mínimo, duas vezes mais rápidos do que os obtidos com as demais linguagens, com essa vantagem aumentando à medida que o problema se tornava mais complexo.
Uma abordagem a deepfake via algoritmos de aprendizagem profunda
(2023-08-06) Rodrigues, Gustavo dos Santos; Doutor Carlos Alexandre Silva
Com o rápido avanço da inteligência artificial, ações de criação e manipulação de imagens e vídeos tem se tornado cada vez mais comum e acessível às pessoas. Como consequência, as deepfakes tem sido bastante utilizadas à serviço da desinformação e à disseminação de fake news. Considerando as deepfakes como um marco nessa nova era da informação, este artigo visa contribuir com o fomento da compreensão desta técnica de inteligência artificial, mais especificamente analisando três importantes algoritmos de aprendizagem profunda para a geração de deepfakes. Os resultados mostram que o Deepfacelab despende quase o dobro do tempo de processamento em relação ao FaceSwap e ao First Order Motion, porém apresenta uma melhor qualidade dos resultados gerados.
Uma perspectiva dos institutos federais em Minas Gerais sob a análise histórica de bolsas ofertadas pelo CNPQ para a área da computação entre 2015 a 2022
(23-11-09) Lira, Lucas Laet; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Renato Miranda Filho
O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) é a principal agência de fomento à pesquisa do país e as áreas de Engenharia e Computação compõem os principais eixos formadores e geradores de produtos no campo de tecnologia. Tendo em vista a importância do fomento desta agência, sobretudo, na área de Computação, este artigo busca identificar a relevância dos Institutos Federais de Minas Gerais no recebimento de recursos no âmbito científico nacional. Além disso, foi realizada uma comparação com universidades federais mineiras, por meio de uma análise de dados referente à captação de bolsas de pesquisas em um cenário regido por diferentes governanças políticas entre o período de 2015 a 2022. Nota-se uma discrepância entre os fomentos por gestões governamentais e uma mudança na disponibilidade de bolsas em suas categorias, enquanto no âmbito específico das bolsas destinadas aos Institutos Federais, é verificada uma presença relevante na captação, onde estes tiveram destaque nesse aspecto, em comparação a universidades tradicionais do estado de Minas Gerais.

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