. CompPet - Conheça as ICs dos petianos

IC dos petianos

Análise de algoritmos de registro de imagens para alinhamento de imagens aéreas multiespectrais

Petiano: Breno Corrêa Silva Costa

Orientador: Maurício Cunha Escarpinati

Em breve.

Aplicação de técnicas de agrupamento em dados de acidentes de trabalho

Petiana: Bruna Alves Oliveira

Orientador: Elaine Ribeiro de Faria Paiva

Em breve.

Progressive web apps: características e aplicações

Petiano: Fabrício Ziliotti

Orientador: Renan Cattelan

Uma Progressive Web App (PWA ou, em Português, Aplicativo Web Progressivo) en- globa diversas tecnologias para criação de um website capaz de se comportar como um aplica- tivo nativo de um dispositivo móvel. Esse novo comportamento foi possibilitado graças às fun- cionalidades que os navegadores atuais estão oferecendo, como: acesso a aplicação de forma offline, recursos de geolocalização, notificações push, além da possibilidade de instalação do aplicativo na área de trabalho. O objetivo desta pesquisa é analisar e implementar aplicações que contemplem as caracterı́sticas de uma PWA, verificando e aprimorando os scripts de ser- vice workers, que são a base do funcionamento inteligente da PWA. Ademais, estão sendo investigadas as melhores práticas utilizadas pelas principais bibliotecas e frameworks Web, como: ReactJS, Angular, VueJS, Polymer e Gatsby. Essas práticas reunem a implementação de sites e sistemas Web com alto desempenho, cacheamento inteligente para os recursos utili- zados pelo aplicativo, implementação de uma metodologia para funcionamento offline e entrega de boa experiência ao usuário. Dessa forma, podem ser levantadas informações a respeito das diferenças e semelhanças entre aplicativos nativos e PWAs. Além disso, será desenvolvido o blog PrintF, como prova de conceito, bem como serão feitas análises e implementações de es- truturas de aplicações Web utilizando bibliotecas JavaScript voltadas para a construção de aplicativos e sistemas Web. Para estudo e auditoria das aplicações está sendo utilizado o soft- ware Lighthouse, ferramenta automatizada de código aberto que aprimora a qualidade de apps da Web. Ele pode ser executado como extensão do Chrome ou na linha de comando com No- dejs. Com a pesquisa, ainda em andamento, foi possı́vel observar que a comunidade que apoia as grandes bibliotecas e frameworks populares, como React, Angular, Vue, responsáveis pela construção de sistemas Web, está se adaptando às mudanças e disponibilizando o suporte a PWAs em seus códigos, contribuindo para a propagação e avanço da tecnologia em grande variedade de segmentos de desenvolvimento.

Análise da motivação dos alunos ingressantes em ciências da computação

Petiano: Felipe Ferreira de Castro

Orientador: João Henrique de Souza Pereira

Doenças mentais como depressão, estresse, ansiedade, entre outras, tem se tor- nado crescente na sociedade contemporânea. De acordo com a OMS (Organização mundial de saúde), apud G1, de 2005 a 2015, no Brasil, os casos de ansiedade cresceram 14,9%. Além disso, o paı́s é o primeiro em casos de depressão, com 5,8% da população sendo afetada pela doença. Guimarães (2014) acredita que detectar essas doenças mentais pode levar a um in- dicativo do estado de saúde de estudantes e jovens profissionais. Assim, esta pesquisa foi proposta com o objetivo de acompanhar o estado emocional dos discentes da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), ao longo de seu primeiro e segundo perı́odos na universidade, utilizando os novos recursos possibilitados pelo BCI (Brain Computer Interface) para coletar dados sobre o estado emocional deles. BCI é uma nova tecnologia que vem sendo desenvol- vida à alguns anos e possibilita converter ondas cerebrais em dados computáveis. Desta forma, sendo possı́vel coletar informações sobre as atividades cerebrais do usuário. O aparelho usado nessa pesquisa será o Epoc, desenvolvido pela Emotiv (EMOTIV, 2018), que capta e identifica algumas emoções dos usuários, dentre elas estresse, foco e entusiasmo, as quais serão im- portantes para esta pesquisa.Visando estimular reações nos participantes, foi feito um ques- tionário sobre a universidade e atividades desenvolvidas no. O discente respondeu equipado com o Epoc, para que fossem captadas suas atividades cerebrais. Desta forma, a resposta oral dada pelo participante foi de importância reduzida, sendo atribuı́da maior importância às informações coletadas pelo aparelho.Esta pesquisa possui alguns objetivos especı́ficos, os quais são:1.Coletar dados em diferentes momentos do perı́odo;2.Identificar alterações emocio- nais nos estudantes ao longo das coletas;3.Analisar e interpretar os dados coletados;4.Buscar possı́veis causas para as alterações emocionais identificadas, caso essas existam.Até o mo- mento foram realizadas quatro coletas de dados, as quais foram parcialmente analisadas. Os resultados até então obtidos são satisfatórios, tendo sido detectada algumas alterações no es- tado emocional dos voluntários. Dentre elas, aumento do estresse, redução do relaxamento e do entusiasmo.

Gerontecnologia: um estudo de caso para inclusão digital

Petiana: Giullia Menezes

Orientador: Renan Cattelan

A exclusão digital é um problema que aflige parte significativa da população, com incidência maior entre o público idoso, justamente um dos segmentos que mais cresce considerando-se o aumento da expectativa de vida. Os idosos precisam de meios adequados para manter suas habilidades funcionais, fazendo com que ações de inclusão digital especı́ficas para o público idoso sejam cada vez mais necessárias e urgentes, de modo a melhorar aspec- tos de integração social e de qualidade de vida. Com o objetivo de auxiliar o público idoso a se adaptar às novas tecnologias e poder delas usufruir, o CompPET desenvolve, já há 7 anos, diversas iniciativas para promover a inclusão digital de idosos. A metodologia adotada con- siste na oferta de cursos e oficinas voltadas ao público idoso, com as seguintes caracterı́sticas: flexibilidade parcial de conteúdo; material didático próprio, gratuito e livremente disponı́vel, complementado por conteúdo desenvolvido por especialistas do NIC.br especialmente para esse público-alvo; aulas dinâmicas, com colaboração em pares; aproveitamento de infraestru- tura dos laboratórios de informática da universidade; emprego de recursos de acessibilidade; e formação de parcerias. Um novo desafio, proposto neste projeto, tem sido o de renovar essas metodologias, de forma com que o aprendizado se torne mais interessante e de fácil entendi- mento, para que o conteúdo repassado seja realmente absorvido e que os idosos se capacitem para utilizar a tecnologia em seu cotidiano.

Estudo comparativo de técnicas do estado da arte para predição de séries temporais não-estacionárias

Petiano: Higor Emanuel Silva

Orientador: Marcelo Albertini

Séries temporais são conjuntos de observações de um fenômeno ordenados no tempo. Devido a essa ordem os dados possuem dependência, onde os dados mais próximos afetam mais o valor atual do que os outros. Uma das aplicações mais importantes do estudo de séries temporais é a predição. Predizer a probabilidade de chuva no próximo dia baseado nas condições climáticas da última semana, ou o preço de uma ação na bolsa de valores de acordo com as variações na última hora, ou até mesmo estimar os horários de pico em um hospital para alocação de mais enfermeiros para o pronto atendimento. Com esse intuito, para reali- zar esta tarefa é preciso criar modelos que tentam explicar de maneira mais precisa possı́vel como esse fenômeno comportar-se-á.As técnicas bem estabelecidas hoje em dia funcionam muito bem para séries temporais estacionárias, onde os dados permanecem em equilı́brio es- tatı́stico, de média ou variância, através do tempo. Para as séries não-estacionárias, onde os dados não possuem esse equilı́brio estatı́stico em pelo menos um dos intervalos de tempo, o trabalho se torna um pouco mais difı́cil. As soluções disponı́veis hoje em dia, são principal- mente ARIMA, Prophet e técnicas de Machine Learning.O modelo ARIMA é subdividido em três partes: AR(p) de auto-regressivo, onde é feita uma regressão linear com os p últimos termos, MA(q) de médias móveis, que faz a regressão linear com a média dos q últimos erros e I(d) que elimina a não-estacionariedade de algumas séries aplicando d diferenciações sucessivas. En- tretanto, esse modelo faz suposições muito fortes sobre a distribuição dos erros, como sendo pertencentes a uma distribuição Gaussiana, o que não é o caso para a maioria das séries do mundo real.Sobretudo, modelos lineares não criavam modelos precisos para dados comple- xos. E para isso os modelos de Machine Learning eram mais adequados. Devido a natureza dos dados, com dependência temporal, o uso das redes neurais Long Short Term Memory (LSTM) gerou bons resultados. Contudo, o processo de aprendizado supõe a estacionariedade da série e que os dados sejam independentes e identicamente distribuı́dos (I.I.D.).Com a fi- nalidade de melhorar tais resultados, Kuznetsov e Mohri (2018) propuseram um novo método onde suposições mais brandas são feitas sobre a origem dos dados e diferentemente do modelo ARIMA, que usa o método de máximo verossimilhança, esse método resulta em um problema de otimização convexa onde o máximo global pode ser eficientemente encontrado.Deste modo, nós implementaremos um algoritmo baseado em Kuznetsov e Mohri (2018), e um ambiente de testes para comparar a performance do nosso algoritmo com estes tido como estado da arte: ARIMA, Prophet e Machine Learning com LSTM. Os critérios de análise serão: complexidade computacional, erro quadrático médio e erro médio absoluto.

Experimentações em Sistemas Generativos para Produção de Terrenos

Petiano: Higor Sousa

Orientador: Daniel Duarte Abdala

Em breve.

Investigação de fraudes financeiras eletrônicas usando mineração de dados

Petiana: Laís Saloum Deghaide

Orientador: Rodrigo Sanches Miani

Visto que o crescimento dos e-commerces e a ampliação de transações financeiras online têm criado um ambiente propício para a ocorrência de fraudes financeiras eletrônicas, tornou-se necessário a criação de medidas antifraudes. O objetivo do projeto é desenvolver métodos e técnicas baseados na utilização de mineração de dados com a finalidade de procurar padrões nos dados obtidos, analisar diferentes tipos de fraudes em transações eletrônicas financeiras e também criar modelos de detecção e previsão das mesmas.

Análise de vulnerabilidades de segurança usando técnicas de mineração de dados

Petiano: Lucas Guimarães Mendes

Orientador: Rodrigo Sanches Miani

Em breve.

Classificação de Malware

Petiano: Marcelo Mendonça Borges

Orientador: Rodrigo Sanches Miani

Em breve.

Incorporação do local subcelular de proteı́nas e propensão a vacinas no software Pannotator utilizando-se do software medpipe

Petiano: Salomão Alves

Orientador: Anderson Santos

A Bioinformática é uma área interdisciplinar, envolvendo Biologia, Ciência da Computação e Estátistica. Possui o objetivo de resolver problemas relacionados à biologia, principalmente na área da biologia molecular, utilizando a informática. A Bioinformática é ba- seada no armazenamento de grande quantidade de dados biológicos utilizados, por exemplo, em métodos computacionais para localizar padrões. A pesquisa consiste na unificação dos relatórios finais do software Pannotator e do MEDPIPE, que fazem anotação genômica e lista candidatos vacinais, respectivamente. Pois, apesar de existirem programas para realizar a anotação genômica e para descoberta de alvos para vacinas, ainda não há qual faça ambas as funções. A consequência é um tempo maior gasto para descobrir possı́veis novas vacinas, bem como lidando com a integração de dados oriundos de fontes diversas.A Anotação Genômica, prediz os genes e provável função para cada proteı́na derivada do genoma. Para isso, utiliza- mos o Pannotator, um pipeline automatizado baseado na Web, o qual reduz o trabalho manual e gera relatórios e correções de várias cepas do genoma. Utilizando-se do Pannotator consegui- mos realizar uma anotação genômica de forma rápida e mais correta desde que a anotação de referência seja confiável. Já para listagem de bons genes para produzir vacinas e diagnóstico de doenças causadas por agentes infecciosos bacterianos, usamos o MEDPIPE, um servidor para prever proteı́nas alvo por intermédio da metodologia da vacinologia reversa, é um exemplo de software para elencar candidatos vacinais a partir do genoma de uma bactéria. Ao termino da pesquisa, quando você realizar uma anotação genômica via Pannotator, as informações ge- radas pelo MEDPIPE são integradas com o relatório final do Pannotator. Portanto, o relatório final do Pannotator possuirá possı́veis alvos para vacinas, informações sobre localização ce- lular e motivos transmembranares de cada proteı́na, além das informações tradicionais de provável função e nome do gene provida pelo Pannotator.

Em breve.

Petiano: Vitor Basso

Orientador:

Em breve.