Sabará

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Desenvolvimento de bancada didática de automação para inclusão feminina na engenharia
(07-10-24) Celestino, Maria Eduarda; Doutor Rodrigo Hiroshi Murofushi; Doutora Mariella Maia Quadros
No cenário brasileiro atual, a demanda por mulheres em áreas industriais tem crescido significativamente. Apesar dos esforços para inclusão, como a criação de programas motivacionais e de inclusão em cargos de liderança, as áreas de engenharia e tecnologia ainda possuem umbaixo percentual de mulheres. Nesse sentido, tendo como principal finalidade tentar quebrar os paradigmas construídos ao longo do tempo, este trabalho consiste no desenvolvimento de uma bancada didática com componentes eletroeletrônicos, de modo a ser utilizada como principal recurso em oficinas pedagógicas destinadas a alunas do ensino médio. A bancada foi cuidadosamente projetada para facilitar o aprendizado, com a aplicação de elementos de automação de maneira que tornem o processo didático mais acessível. Os roteiros foram elaborados levando emconsideração que as participantes podem não ter tido contato prévio com automação, garantindo que os conteúdos sejam contextualizados e apresentados de forma clara e direta. As práticas a serem desenvolvidas envolvem temas do cotidiano, como controle de iluminação, segurança residencial e gestão de sistemas de irrigação, com o intuito de despertar o interesse das alunas. Dessa forma, as oficinas de automação foram estruturadas para que, ao se depararem com os exercícios, as participantes possam compreender e aplicar os conceitos de maneira intuitiva e envolvente.
Estudo sobre comissão na composição do salário dos funcionários da empresa “Minas Soluções”: estudo de caso
(23-08-24) Souza, Jean Castro de; Mestre Solange Auxiliadora Souza Carli
Esse Trabalho de Conclusão de Curso, apresenta uma pesquisa de caráter exploratório – descritivo, realizada com funcionários de uma empresa de licitações na cidade de Belo Horizonte (MG). O objetivo da pesquisa é conhecer a influência da comissão na motivação dos envolvidos. Buscou-se conhecer a relação atribuída pelos funcionários a fatores motivacionais presentes no ambiente de trabalho e as expectativas individuais em relação à capacidade de atingir as metas propostas pela empresa.
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.
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.
Escolha automática da métrica de distância em problemas de regressão
(24-09-03) Rodrigues, Jonathan Felix ; Doutor Renato Miranda Filho
Este trabalho examina a importância da escolha da medida de distância apropriada em algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente em problemas de regressão. A distância euclidiana é comumente usada, mas o estudo descobriu que a medida de distância pode afetar o acerto do modelo de regressão e propõe duas soluções para determinar a medida apropriada. A primeira avalia a variância das distâncias entre instâncias, enquanto a segunda usa uma heurística que considera a linearidade entre as distâncias e as saídas obtidas. No total, avaliamos a escolha das medidas de distância (11 possibilidades) em 10 conjuntos de dados disponíveis publicamente. A heurística da linearidade teve uma maior correlação com a saída do regressor avaliado e, portanto, conseguiu escolher as melhores medidas a serem utilizadas nos conjuntos de dados avaliados neste trabalho.
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.
Utilização do modelo epidemiológico sir na disseminação da covid-19: uma análise exploratória em Sabará-MG
(2021-12-10) Ribeiro, Paula Cristina Batista; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutora Lillia dos Santos Barsante Silva
Este artigo apresenta uma análise exploratória de um estudo de caso referente à média móvel de dados oficiais da disseminação da doença COVID-19 no município histórico mineiro, Sabará. Localizada na região metropolitana de Belo Horizonte a cidade possui população estimada em 137.125 habitantes e não possui leitos de UTI. A análise foi feita entre os meses de março de 2020 a junho de 2021. Neste trabalho realizou-se um estudo numérico do modelo matemático epidemiológico SIR, para descrever a dinâmica de transmissão de COVID-19 em Sabará/MG. A simulação da dinâmica do modelo foi resolvida numericamente através do algoritmo de Runge-Kutta de 4ª ordem em linguagem Octave. Apesar de simples, os resultados mostram que o modelo SIR apresentou padrão de comportamento similar quando comparado aos dados oficiais divulgados pela prefeitura de Sabará por meio de boletins epidemiológicos diários. Isso evidencia que o uso de modelos matemáticos epidemiológicos associados a métodos numéricos constitui uma importante ferramenta no auxílio de tomada de decisão para gestores públicos em questões sanitárias.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Análise de redações sobre mulheres na ciência: uma perspectiva de estudantes do ensino médio
(2023-08-08) Rosa, Kamilly Cristine Gomes; Targa, Cristiane Norbiato; Brandão, Michele Amaral; Ribeiro, Iolanda Agnes; Doutora Michele Amaral Brandão; Mestra Cristiane Norbiato Targa
As mulheres na ciência precisam ser melhor representadas e enfrentam diversos desafios. No intuito de melhor entender essa realidade, este trabalho objetiva interpretar a percepção de alunos do ensino médio sobre a participação das mulheres na ciência. Para isso, foram analisadas redações submetidas a dois concursos de redação, realizados em 2020 e em 2022. Os resultados indicam que os alunos conhecem poucas personalidades, obras/filmes e fatos que sejam representativos de mulheres na ciencia. Porém, os discentes conseguem argumentar sobre as mulheres na ciência de forma a apontar causas e possíveis soluções para os desafios enfrentados por elas.
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.
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.

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