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Alfabetização assistida por visão computacional: detecção de cartões e reconhecimento de letras
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-08) Cordeiro, Michelle Sousa; Peixoto, Helton Maia; http://lattes.cnpq.br/2031816952626144; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Menezes, Richardson Santiago Teles de
Com a tecnologia cada dia mais presente em nossas vidas, na educação não seria diferente. Devido ao surgimento de tantas inovações tecnológicas, os métodos tradicionais de ensino têm se tornado menos interessantes para os estudantes. Para contornar isso, tecnologias digitais vêm sendo adotadas como instrumentos educacionais, ajudando a tornar o aprendizado mais envolvente e atraente. Atualmente, é cada vez mais comum escolas e universidades adotarem algum recurso tecnológico para modernizar o ensino. Tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina, realidade aumentada, Internet das Coisas (Internet of Things - IoT ) e robótica vêm sendo incorporadas no processo de ensino. Nesse contexto, surgiu a inspiração para uma ferramenta tecnológica assistiva com o objetivo de auxiliar no processo de alfabetização. A aplicação será capaz de reconhecer as sílabas ordenadas pelo usuário e projetar o objeto formado com elas. O objetivo deste trabalho consistiu no desenvolvimento da primeira etapa dessa aplicação, que compreende a detecção dos cartões e o reconhecimento das letras neles contidas, em tempo real. Para isso, técnicas avançadas de visão computacional foram utilizadas, como os modelos de aprendizado de máquina para detecção de objetos do You Only Look Once (YOLO) e o reconhecimento óptico de caracteres do EasyOCR. Os bons resultados obtidos mostram que a metodologia adotada é viável para a tarefa proposta.
Aplicação de Token-Curated Registry no combate às notícias falsas
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-12-04) França, Alexandre José Justino de; Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira; Daniel Faustino Lacerda de Souza; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; Santana Junior, Orivaldo Vieira de
Devido aos enormes malefícios que as notícias falsas trazem às suas vítimas e ao crescimento da disseminação desse tipo de conteúdo falso pela internet, vê-se a necessidade urgente de uma forma efetiva e confiável de combater esse tipo de problema. Com esse objetivo, foi desenvolvido um sistema que permite consultar se uma determinada notícia foi caracterizada como falsa. Através do uso de tecnologias como React, Blockchain, Ethereum e Token-Curated Registry, usuários fazem a curadoria desses registros de forma descentralizada, utilizando votações sistêmicas para avaliar cada notícia suspeita, e recebem em troca de seu trabalho uma recompensa em forma de tokens ERC20. Dessa maneira, as plataformas de compartilhamento de conteúdo podem evitar que tais notícias falsas sejam encaminhadas a outros usuários.
Assistente virtual (Chatbot) com base em Natural Language Processing (NLP) aplicado à automatização de respostas de dúvidas frequentes dos estudantes
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-13) Dantas, Marcus Paulo Soares; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Burlamaqui, Aquiles medeiros Filgueira; Silva, Igor Rosberg de Medeiros
Este trabalho propõe uma aplicação de software que permite o gerenciamento de chatbots capazes de proporcionar respostas de forma automatizada a partir de treinamentos previamente cadastrados. Foram cadastrados, manipulados e testados dados que permitem a interação com os bots de modo a proporcionar a validação dos nossos dados assim como testes de performance da nossa plataforma. A validação dos nossos dados foi realizada com técnicas estatísticas, como a média, assim como visualizações de inserções corretas no banco de dados e a validação da qualidade de resposta dos bots. Para o desenvolvimento do nosso trabalho, usamos algumas linguagens de programação como Golang e Python além de bibliotecas, frameworks e diversos bancos de dados.
Business Strategy Copilot: uma prova de conceito de assistente inteligente usando modelo small language model (SLM) para o planejamento estratégico de startups
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-20) Medeiros, Gilvandro César Santos de; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; https://orcid.org/0000-0003-4918-3162; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; https://orcid.org/0000-0002-6820-0610; http://lattes.cnpq.br/6701331514049600; Santiago, Rodrigo César; https://orcid.org/0000-0003-2034-9157; http://lattes.cnpq.br/6823966481089536; Goldbarg, Mateus Arnaud Santos de Sousa; https://orcid.org/0009-0003-2176-793X; http://lattes.cnpq.br/5393775937989569
Large Language Models (LLMs) são modelos de processamento de linguagem natural modernos, que estão por trás de tecnologias como Gemini (Google), Copilot (Microsoft) e ChatGPT (OpenAI). No entanto, LLMs comumente podem ter uma alta exigência computacional e energética, de modo a tornar o desenvolvimento de soluções baseadas nestas tecnologias algo dependente de grandes companhias de tecnologia. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é explorar Small Language Models (SLMs), especificamente o modelo pré-treinado Phi3-Mini, como uma alternativa relevante e eficiente, capaz de fornecer respostas inteligentes em problemas complexos e com menor demanda de recursos. Assim, em um ambiente de programação Python com o suporte da plataforma open-source Ollama, configurado em um laptop Dell Inspiron 15 5510, foi desenvolvida uma aplicação para auxiliar o planejamento estratégico de startups. A aplicação Python combina boas práticas de orientação a objetos e prompt engineering, permitindo gerar, refinar e priorizar objetivos estratégicos com base em dados como missão, visão e clientes da startup, aplicando controle de qualidade das respostas. Um estudo de caso evidenciou a eficiência do modelo em hardware local, e todo o código-fonte foi disponibilizado publicamente no Github, fomentando o uso de IA de menor custo computacional e energético para fins de gestão, empreendedorismo e inovação.
Classificação de gestos da mão utilizando sinais sEMG: uma abordagem com TensorFlow Lite
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-14) Alves, Erika Costa; Maia Peixoto, Helton; http://lattes.cnpq.br/2235385284637561; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Silva, Bruno Marques Ferreira da
Hoje em dia a utilização de Machine Learning se tornou essencial para automatizar e facilitar a vida das pessoas, e na área da saúde isso não é diferente. Então, foi estudado e implementado um classificador dos gestos de mão, baseado no espectrograma dos sinais sEMG com propósito ser embarcado em um microcontrolador de baixa potência. Para tal, foi realizado um estudo de sobre análise e processamento de sinais biológicos, envolvendo processamento digital de sinais e a modelagem de um classificador neural utilizando técnicas modernas de machine learning. Além disso, a criação do modelo tem como objetivo o seu funcionamento de forma embarcada em um microcontrolador de baixa potência. Desta forma, deseja-se sua utilização em tempo real para diversas aplicações, e uma delas seria para auxiliar a utilização de próteses de mão construídas a partir de impressoras 3D. Os bons resultados alcançados mostram a viabilidade do projeto.
Desenvolvimento de gêmeo digital suportado por instrumentação em um protótipo de sistema flexível de manufatura
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-12) Araújo, Jállyson Levy de Queiroz; Oliveira, Adilson José de; orcid.org/0009-0007-3627-0829; https://lattes.cnpq.br/9555782422096974; Sousa, Fabio Jose Pinheiro; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Santana Junior, Orivaldo Vieira de
O Gêmeo Digital (GD) é uma tecnologia com potencial para aplicações baseadas em Indústria 4.0, uma vez que permite o acompanhamento em tempo real dos processos produtivos em execução, prevenção de falhas, melhorias na eficiência de produção e auxílio nas tomadas de decisão. Uma das definições sobre GD envolve um ambiente físico, um ambiente virtual e uma comunicação bidirecional entre eles, a qual permite que as reproduções virtuais estejam em sincronia com os processos concorrentes no sistema físico. Para permitir a simulação promovida pelo GD, é necessário que o sistema físico seja instrumentado com transdutores. Desse modo, o presente estudo considerou a aplicação de um GD em um protótipo de um Sistema Flexível de Manufatura (FMS) composto por uma esteira e um manipulador robótico articulado com 6 graus de liberdade. O objetivo foi empregar o conceito de GD para simular operações de manipulação baseadas em informações adquiridas pelos transdutores responsáveis pelo reconhecimento e a localização de objetos presentes na esteira. As ferramentas CAx Creo Parametric®️ e 3DS MAX®️ auxiliaram o desenvolvimento do modelo geométrico virtual do FMS. A combinação dos softwares Unity 3D®️ e Visual Studio®️, configurado para implementação de rotinas escritas em linguagem de programação C#, permitiram a simulação de movimentação do manipulador. Essa movimentação foi implementada com base em uma cinemática inversa definida pelo método algébrico. O sistema físico do protótipo foi desenvolvido com auxílio do software LabVIEW®️ e foi instrumentado com uma câmera webcam. Foi empregado uma Rede de Área Local (LAN) na comunicação entre os sistemas físico e virtual. As rotinas de movimentação viabilizaram a simulação de operação no modelo virtual baseado em cinemática inversa e em uma equação paramétrica. A comunicação LAN, com Protocolo de Datagrama de Usuário (UDP) associado a um protocolo de internet (IP) versão 4, permitiu a ativação da simulação baseada em dados reais aquisitados pelo transdutor. Além disso, o protocolo de comunicação UDP empregado permitiu uma comunicação entre o software LabVIEW®️ e o software Unity 3D®️ sem perdas de informações. Essa comunicação demandou em média 1 ms para a transferência de informações.
Desenvolvimento e aplicação de ferramenta de gerenciamento voltada à manutenção preventiva
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-15) Venâncio, Arthur Moreira; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; 0000-0003-4918-3162; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; 0000-0002-5661-8788; http://lattes.cnpq.br/8769418035494404; Melo, Anderson Clayton Alves de; 0000-0001-5679-3562; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4795967A5; Matamoros, Efrain Pantaleon; 0000-0002-4052-5739; http://lattes.cnpq.br/5336356193599447
A manutenção é um importante setor de empresas produtivas. Contudo, se mal gerido, pode levar a prejuízos graves. No Nordeste, aproximadamente metade das incidências de manutenção são realizadas em equipamentos já quebrados, elevando muito o custo operacional desse setor. É necessária uma mudança de paradigma em empresas que trabalham apenas com o método de intervenção após quebra e essa mudança por vezes se torna difícil por falta de ferramentas facilitadoras ou por não saber usá-las. Pensando nisso, o presente trabalho apresenta um aplicativo para aparelhos móveis e desktop que irá fornecer indicadores básicos para facilitar o gerenciamento deste setor tão importante da empresa. Foi realizado um estudo de caso no setor de impressão 3D de uma empresa de pequeno porte, utilizando a ferramenta desenvolvida para analisar e reduzir a quantidade de manutenções corretivas.
Estudos de algoritmos de aprendizagem profunda no contexto de processamento de linguagem natural para desenvolvimento de assistentes virtuais
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-20) Ferreira, Mairon Passos; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Vidal, Francisco José Targino; Freitas, André Lage
O ensino é uma área que possui muitos desafios, podemos citar alguns deles como a qualidade e a tarefa de solucionar as dúvidas dos alunos são alguns problemas que são encontrados diariamente nas escolas e universidades brasileiras. A cada ano os modelos de Processamento de Linguagem Natural(PLN) ganham mais poder. A variedade de aplicabilidade são enormes, como, por exemplo, um sistema de perguntas e respostas, sendo um sistema capaz de receber uma resposta e considerando uma base de dados, consegue retornar a melhor resposta esperada. É com isso em mente, que fizemos um estudo do BERT que é um algoritmo de aprendizado profundo (Deep Learning) do Google, e entenderemos seu funcionamento, aplicabilidade, viabilidade e seus resultados no desenvolvimento de assistentes virtuais e de sistemas de perguntas e respostas para uso no ambiente educacional.
GymPro: uma aplicação mobile para a gestão de academias
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-07) Damasceno, Lucas Cristovam de Barros; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; http://lattes.cnpq.br/0365481298500467; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; https://orcid.org/0000-0003-4918-3162; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; Silva, Diego Rodrigo Cabral; http://lattes.cnpq.br/1125827309642732
Por mais que os avanços tecnológicos tenham trazido diversas facilidades, ainda existem muitas academias pelo Brasil — especialmente as pequenas, de bairro, e as de condomínios fechados — que ainda utilizam fichas de papel para registrar os dados e os treinos dos alunos que elas frequentam. O processo manual, além de lento, pode ter como contraponto a perda de uma ou mais fichas, acarretando em dificuldades na manutenção e no gerenciamento dos professores e alunos. Com isso em mente, o seguinte trabalho buscará explorar como se deu o desenvolvimento do GymPro, um aplicativo para celular cujo objetivo é facilitar a sistematização de todo o processo da academia, guardando os dados de um professor e dos seus alunos, permitindo o acompanhamento de suas medidas e das suas evoluções, além de registrar também as fichas de treino a cada um atribuídas, entre outros detalhes a serem discutidos.
M-NFT, The Mirror Novelty Fashion Trade: Unificação de moda e arte em realidades compartilhadas através de tokens não fungíveis
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-19) Confessor, Anny Caroliny Lima; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira; Brandao, Glaucio Bezerra; Mendes, Armando Monte
A realidade como a conhecemos, seja digital ou física, está prestes a mudar. Nas últimas décadas, fomos revolucionados pela era da internet e movimentos de experiências imersivas no mundo online surgiram já na web 2.0. A inteligência das máquinas avança e a web como a conhecemos irá deixar de ser um mundo na qual interagimos em tela, apenas. Ela tende a transformar-se em uma web imersiva, na qual os comportamentos das geraçōes a moldam e são moldados pelos disruptores big-bang, onde as transaçōes na blockchain, criptomoedas e NTFs serão os novos meios de compra e venda, descentralizados, independentes de governos e empresas. Dessa forma, este trabalho consiste no estudo do surgimento e consolidação de um e-commerce de NFTs voltados ao mundo da moda. Foram discutidos tópicos referentes aos NTFs como, por exemplo, seu desenvolvimento e as tecnologias que o envolvem, como blockchain e smart contracts, construindo um conceito de moda espelhada em função das limitações da web 3.0, através dos tokens não fungíveis como tecnologia unificadora do que é real e virtual em realidades compartilhadas. Economia descentralizada, transaçōes facilitadas e fatores comportamentais da sociedade possibilitaram a tokenização de ativos como certificação de documentos, coleção de obras, bens físicos e financeiros, o que evidencia o potencial de implementação do uso de tokens não-fungíveis na indústria da moda, permitindo a aderência dos artistas e criadores do universo da moda à essa tecnologia. Um modelo de figma foi criado e editado com características de um e-commerce de nfts do mercado da moda e apresentado a 15 entrevistados. As opiniões coletadas reforçam a consolidação da proposta apresentada neste trabalho.
Métodos de captação de imagens e movimento em jogos e seus usos na área da saúde utilizando a aplicação Virtualter
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-07-10) Santos, Paulo César Medeiros; Dantas, Rummenigge Rudson; http://lattes.cnpq.br/1868960602254610; https://lattes.cnpq.br/6259826720662337; Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira; http://lattes.cnpq.br/8670475877813913; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698
O seguinte trabalho apresenta o desenvolvimento da versão web do Virtualter, jogo no qual tem o papel de auxiliar na reabilitação de idosos por meio de exercícios voltados em equilíbrio e mobilidade. A metodologia adotada consistiu na realização de testes de bibliotecas relacionadas à utilização de câmera monocular e captura de poses, bem como na criação de demonstrações testadas e avaliadas pela equipe de fisioterapia. A partir disso, foi possível implementar uma plataforma web para o Virtualter com as funcionalidades presentes em sua versão anterior, tais como a coleta de objetos, marcha estacionária e subida/descida de degrau. Além disso, foram realizadas melhorias no frontend da página e a criação de um banco de dados para um maior controle ao terapeuta e o registro dos exercícios realizados. Como resultado, pode-se constatar os benefícios dos exergames como uma alternativa terapêutica viável utilizando acessórios de baixo custo. A partir dessas constatações, seguimos na evolução do projeto, visando uma experiência mais imersiva ao usuário por meio da realidade virtual.
Um Modelo de Programação Linear Inteira para o Problema de Timetabling School no Contexto da Escola de Ciências e Tecnologia da UFRN
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-11) Souza, Victor Hermes Alves; Santi, Éverton; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; http://lattes.cnpq.br/1704949855287036; Rocha, Miriam Karla; https://orcid.org/0000-0003-4948-4782; http://lattes.cnpq.br/1389310423761626
Este trabalho dedica-se ao desafio de elaborar a grade de horários do curso de Bacha relado em Ciências e Tecnologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. O foco principal é a otimização do uso do espaço físico e a adequação às demandas semestrais por vagas em cada componente curricular. Para atingir esse objetivo, desenvolveu-se um modelo de Programação Linear Inteira. O modelo busca minimizar o número de turmas ativas simultaneamente, considerando a capacidade dos espaços e a carga horária necessá ria de cada componente curricular. Além disso, incorpora restrições específicas relativas a dias e horários e procura alinhar as exigências institucionais. A implementação do mo delo foi realizada utilizando a linguagem Optimization Programming Language (OPL) e o solver CPLEX. A eficácia do modelo proposto é demonstrada pela sua habilidade em gerenciar os recursos disponíveis e adaptar-se a conjuntos complexos de restrições, revelando-se uma solução promissora para o planejamento de horários na ECT. A viabili dade e eficácia do modelo são corroboradas por meio de testes que refletem uma melhoria significativa na gestão de alocações horárias.
Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados
(Brazilian Journal of Development, 2020) Barros, Renata Pitta; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; Santos, Luana Fernandes dos; Câmara Neto, Vilson Rodrigues
Os altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programação
Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados
(Brazilian Journal Of Development - Publicação Independente, 2020) Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Barros, Renata Pitta; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; Santos, Luana Fernandes dos; Câmara Neto, Vilson Rodrigues
Os altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programação.
Projeto de um disparador de petecas de badminton
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-16) Ribeiro, Lucas Gualberto Santos; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Sousa, Fábio José Pinheiro; http://lattes.cnpq.br/9909217959915292; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; http://lattes.cnpq.br/7189460225731649; Alsina, Pablo Javier; http://lattes.cnpq.br/3653597363789712; Rodrigues, Marconi Camara; http://lattes.cnpq.br/8978636405364287
Como objetivo principal de estudo, este trabalho visa projetar um sistema mecatrônico de disparo de petecas para auxiliar atletas de badminton a aperfeiçoarem suas habilidades técnicas e táticas. Para alcançar esse objetivo foram desenvolvidos 4 módulos com funções específicas: armazenamento, separação, posicionamento e disparo de petecas. Esses módulos são movimentados por motores de passo Nema 17HS4401. As petecas seguem um caminho, passando por cada parte do sistema, desde os tubos de armazenamento até serem lançadas por dois motores brushless DC Surpass Hobby 3650. O controle de cada módulo foi feito com o microcontrolador ATMega328P auxiliado pelos drivers A4988 e ESC 120A. A garantia de que os processos irão acontecer de acordo com o projeto se deu por meio dos sensores: chave de fim de curso, efeito Hall e ultrassônico HC-SR04.
Reconhecimento de caracteres utilizando redes neurais convolucionais para auxiliar nas correções do sistema multiprova
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-22) Silva Filho, Darlan de Castro; Peixoto, Helton Maia; http://lattes.cnpq.br/8709900833456787; http://lattes.cnpq.br/7784696971048666; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; Medeiros, Rex Antonio da Costa; http://lattes.cnpq.br/2840084735974670
O software Multiprova foi muito utilizado durante os períodos de ensino remoto na Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com a volta presencial das aulas o processo de correção de provas precisou ser melhorado para facilitar a adaptação do sistema às aulas presenciais, uma dessas melhorias foi a correção automática de cartões respostas dos alunos. O reconhecimento ótico de caracteres é uma técnica recente muito utilizada para máquinas realizarem a leitura de textos escrito por humanos. O objetivo central do trabalho é desenvolver um processo de reconhecimento de caracteres manuscritos a fim de melhorar e facilitar a correção de provas no software Multiprova. Para essa finalidade foram utilizadas redes neurais convolucionais para realizar essa tarefa. Com a coleta de imagens feitas pelos próprios alunos da UFRN, foram analisados e comparados cenários diferentes com o incremento das configurações das redes com o intuito de gerar redes neurais com as melhores taxas de precisão. Com isso foram obtidos ótimos níveis de acurácia, permitindo alta confiabilidade no software e mais segurança e facilidade na correção das provas.
Saúde e bem-estar: plataforma de soluções integradas de métricas preventivas - módulo atividade física
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-20) Alves Neto, José Veraldo; Carvalho, Zulmara Virgínia de; http://lattes.cnpq.br/3598201636024281; http://lattes.cnpq.br/9151542735055048; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; Medeiros, Henrique Rocha; http://lattes.cnpq.br/7905026833909254
A sociedade do século XXI é considerada como uma grande comunidade tecnológica que faz uso constante de meios de comunicação e de compartilhamento de informações, utilizando a internet como principal ferramenta. Com o avanço dos recursos tecnológicos, novos padrões comportamentais se tornam visíveis e permitem novas formas de vivenciar o mundo. Dentro dos novos padrões comportamentais, o sedentarismo vem crescendo no mundo, atingindo 70% da população global, de acordo com a Organização Mundial da Saúde. Dados do relatório de 2022, da mesma instituição, sinalizam que a falta de atividade física configura-se o quarto maior fator de risco de mortes no mundo, gerando custos com tratamentos da ordem de US$ 27 bilhões por ano. Nesta direção, o sedentarismo pode levar cerca de 500 milhões de pessoas em todo o mundo a desenvolverem doenças crônicas, como câncer, diabete ou hipertensão, além de depressão, até 2030. Contudo, o mesmo avanço tecnológico pode oferecer ferramentas para o enfrentamento do sedentarismo. Assim, o presente trabalho objetivou desenvolver o módulo ‘Atividade Física’ da Plataforma de Soluções Integradas de Métricas Preventivas de Saúde e Bem-Estar. O esforço de pesquisa, a partir de estudos de antropometria, esteve centrado no desenvolvimento de software, com tecnologias HTML5, CSS3, JAVASCRIPT, MYSQL, JQUERY, JSON, CHARTJS, PHP e BOOTSTRAP. Foram implementados módulos de visualização da progressão e de estimativas de treino. As informações estão dispostas em gráficos, dados e/ou dicas fáceis de ler e de interpretar. Entre elas, o acesso a sugestões de trilhas de treinos, gráfico de evolução, estimativa de perda calórica, quilômetros corridos, com progressão e estimativas em frequências semanais e mensais. A partir do banco de dados, pode-se analisar o perfil físico dos usuários, aplicando tecnologias de Ciência de Dados para sugerir treinos e atividades. O protótipo do módulo ‘Atividade Física’ da Plataforma de Soluções Integradas de Métricas Preventivas de Saúde e Bem-Estar, centrado no monitoramento de métricas, a partir de parâmetros dos usuários, encontra-se testado. O Produto Viável Mínimo está disponível para validação tecnológica com educadores físicos. Em desdobramento, os resultados da pesquisa sinalizam a viabilidade de ativos tecnológicos que auxiliam no enfrentamento ao sedentarismo e promover ações preventivas de saúde.
Sistema de aquisição de dados de gases para Mud logging: uma abordagem de baixo custo
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-14) Resende, João Matheus Bernardo; Dias, Samaherni Morais; http://lattes.cnpq.br/9792492584361511; 0000-0001-9679-0729; http://lattes.cnpq.br/7970150023458599; Queiroz, Kurios Iuri Pinheiro de Melo; Santana Junior, Orivaldo Vieira de
O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um Sistema de Aquisição de Dados de Gases para Mud logging, visando uma abordagem eficiente e economicamente acessível. O sistema é projetado para coletar dados de gases por meio de sensores especializados, simultaneamente controlando a temperatura da amostra coletada. A integração dessas funcionalidades permite a aquisição precisa e em tempo real de informações cruciais durante operações de perfuração. Posteriormente, os dados são transmitidos para um sistema de monitoramento de poços, proporcionando uma visão abrangente do ambiente subterrâneo. Essa abordagem de baixo custo representa uma contribuição significativa para a eficiência operacional na indústria de exploração de petróleo, oferecendo uma solução acessível e robusta para o Mud logging.
Utilizando LLM function calling para a construção de assistente virtual
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-07) Andrade, Celine Helena Abrantes de; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Silva, Bruno Marques Ferreira da; Peixoto, Helton Maia; Freitas, André Lage
Os modelos de linguagem grandes (LLMs) têm se destacado na resolução de diversos tipos de problemas, especialmente no contexto do processamento de linguagem natural (NLP). Essa capacidade tem sido amplamente explorada com o desenvolvimento da funcionalidade denominada Function Calling, que permite aos LLMs interagir com ferramentas externas, como APIs e funções, por meio de comandos em linguagem natural, atuando como uma ponte entre o entendimento textual e ações no mundo real. Diante desse cenário, este trabalho teve como objetivo estudar a construção de bots integrados a LLMs por meio do uso da funcionalidade Function Calling. Para isso, realizou-se uma revisão bibliográfica e documental sobre os fundamentos dos LLMs, os conceitos relacionados ao Function Calling, seus usos em contextos computacionais e sua relação com os princípios do Deep Learning aplicados ao NLP. Além disso, foram analisadas ferramentas como LangChain, que viabilizam a construção de bots inteligentes capazes de integrar LLMs com APIs externas. Como parte da investigação prática, foi desenvolvido um bot genérico utilizando o modelo Gemini, da Google, integrado a uma API REST simulada, com funcionalidades como marcação de presença e listagem de chamadas. Os testes demonstraram que a abordagem adotada foi eficaz para simular o funcionamento do recurso de chamada de função dos LLMs, evidenciando como esses modelos podem interagir com a API, interpretar comandos em linguagem natural e gerar respostas automatizadas com base nas informações retornadas.
Visão computacional aplicada à pecuária: segmentação, rastreamento e interpretação comportamental de bovinos
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-10) Dantas, Paulo Ricardo; Peixoto, Helton Maia; http://lattes.cnpq.br/0171034898475180; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Santos, Viviany Lucia Fernandes dos
O avanço da inteligência artificial (IA) e suas aplicações em visão computacional têm viabilizado soluções inovadoras para o monitoramento automatizado na pecuária moderna. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema computacional voltado para a detecção, segmentação, rastreamento e análise comportamental de bovinos em vídeos, com o objetivo de facilitar o acompanhamento dos animais em ambientes reais. A proposta contempla desde a criação de um dataset próprio com imagens anotadas manualmente até a implementação e avaliação de modelos baseados em redes neurais convolucionais. O modelo principal adotado foi o YOLOv11, escolhido por sua capacidade de integrar detecção e segmentação com alta precisão e eficiência. Para o treinamento, foram utilizadas três versões do dataset, sendo a versão final (V4) composta por 1755 imagens e submetida a técnicas de aumento de dados (data augmentation). A avaliação do modelo foi realizada com base em métricas como precisão, sensibilidade, mAP@50 e mAP@50-95, destacando-se valores superiores a 0,80 em algumas dessas métricas. Além da segmentação, o sistema incorporou o rastreamento dos animais por meio dos algoritmos BoT-SORT e ByteTrack, ambos integrados à biblioteca do YOLO. O BoT-SORT demonstrou melhor desempenho em tempo de inferência e persistência das identidades dos objetos rastreados, sendo selecionado para as análises subsequentes. Como etapa complementar, foi incorporada uma análise comportamental automatizada com uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Quadros representativos dos vídeos rastreados foram extraídos e enviados à API do modelo Gemini, que gerou legendas descritivas sincronizadas em formato .srt. Essas legendas forneceram interpretações contextuais e educativas sobre os comportamentos observados, contribuindo para uma compreensão semântica das atividades dos animais. Os resultados obtidos mostram que a combinação de segmentação, rastreamento e análise comportamental assistida por IA permite não apenas a identificação precisa dos bovinos, mas também o acompanhamento interpretativo de sua movimentação, o que abre possibilidades para aplicações práticas no monitoramento de saúde e bem-estar animal. O modelo final demonstrou ser robusto, apresentando boa generalização em vídeos com diferentes cenários e condições de iluminação. O trabalho representa um avanço significativo no uso de técnicas de IA para automação na pecuária, promovendo uma alternativa eficaz à observação manual.

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