Bacharelado em Sistemas de Informação - DCET1
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- ItemGuia para Observação de Cogumelos: Parque Nacional da Chapada Diamantina e Parque Estadual da Serra do Conduru - Série Micotrilhas da Bahia; Volume 1(Alexandre Rafael Lenz, 0024-12-09) Villani, Mariana Pelin; Coutinho, Nara Lina Oliveira; Drewinski, Mariana de Paula; Lenz, Alexandre Rafael; Uetanabaro, Ana Paula TrovattiEste livro apresenta os resultados do levantamento de espécies de macrofungos realizado nos Parques Nacional da Chapada Diamantina (PNCD) e Estadual da Serra do Conduru (PESC), no âmbito de um projeto dedicado à valorização e conservação da Funga — o reino dos fungos, frequentemente negligenciado em relação à Flora e Fauna. O projeto mapeou quatro trilhas micológicas distribuídas entre o PNCD e o PESC, escolhidas por sua riqueza ecológica, diversidade de habitats e potencial para observação de macrofungos em diferentes épocas do ano. Cada trilha foi selecionada com base em critérios de acessibilidade, segurança, relevância científica e potencial educativo, permitindo a identificação e o monitoramento contínuo da Funga local. Esses roteiros micológicos oferecem uma nova perspectiva ao turismo de natureza, ao integrar educação ambiental, ciência cidadã e conservação. Ao envolver guias locais, turistas e comunidades em experiências de observação e interpretação da diversidade fúngica, as trilhas se tornam importantes ferramentas de sensibilização sobre o papel dos fungos na manutenção dos ecossistemas e na sustentabilidade ambiental, promovendo uma relação mais consciente e responsável com a natureza. Embora existam cerca de 70.000 espécies conhecidas de fungos, sua importância ecológica é fundamental, especialmente frente às mudanças climáticas globais. A publicação reúne registros biogeográficos das espécies encontradas, além de abordar aspectos ecológicos e socioculturais do projeto, que teve como principais objetivos: aprofundar o conhecimento sobre os macrofungos das duas regiões; produzir um guia digital ilustrado para a identificação das espécies; capacitar guias e comunidades locais; elaborar um Plano de Conservação de Macrofungos; e implementar ações de conservação com base nos dados coletados. Este livro é, portanto, não apenas um registro científico, mas também uma ferramenta educativa e de mobilização para a proteção dos macrofungos brasileiros.
- ItemLAERF: um assistente virtual para elicitação de requisitos funcionais com ajuda de LLMS(Universidade do Estado da Bahia, 2025-07-24) Neves, Gleidson Jonas Souza das; Mascarenhas, Ana Patrícia Fontes Magalhães; Jorge, Eduardo Manoel de Freitas; Massa, Mônica de SouzaO levantamento de requisitos é uma etapa no desenvolvimento de sistemas de software, realizado de forma predominantemente manual, o que demanda tempo e esforço signifi- cativos. Este trabalho propõe mostrar o potencial das Large Language Models LLMs na elicitação de requisitos funcionais. O objetivo é auxiliar a elicitação de requisitos usando LLM. A solução proposta foi desenvolvida usando AI SDK para orquestrar dois modelos de linguagem, o Google Gemini e Mistral AI, com uma interface gráfica de chatbot. Visa facilitar a compreensão de problemas de negócio, diminuir a distância entre desenvolvedor e cliente, reduzir o tempo e os custos associados ao processo de elicitação de requisitos. A relevância do trabalho está na exploração dos modelos de linguagem, que combina inteligência artificial e solução de problemas de negócio auxiliado pela engenharia de requisitos, contribuindo para a evolução das práticas no campo de desenvolvimento de software. Foi utilizado o método Design Science Research (DSR) para a elaboração da ferramenta por se encaixar como um artefato aprimorado em dois ciclos. A ferramenta foi avaliada por estudantes de computação que validaram a precisão das sugestões de requisitos por meio de um questionário. Os resultados demonstraram que a solução é eficaz para pequenos sistemas e é capaz de auxiliar na elicitação de requisitos com percentual de aceitação média de 88%.
- ItemExploração de algoritmos de aprendizado de máquina para a previsão de topologias filogenéticas em dados de sequenciamento genético(Universidade do Estado da Bahia, 2025-07-23) Santos, Deivisson Gomes dos; Fonseca, Vagner de Souza; Lenz, Alexandre Rafael; Suarez, Diego Gervásio FriasO avanço das tecnologias de sequenciamento genético proporcionou um crescimento exponencial na disponibilidade de dados biológicos, impondo novos desafios à inferência filogenética tradicional, especialmente quanto à escalabilidade e à precisão dos modelos evolutivos. Esta monografia investiga o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina como alternativa inovadora aos métodos clássicos, como Máxima Verossimilhança e Inferência Bayesiana, na reconstrução de topologias filogenéticas. O objetivo principal do estudo é desenvolver e validar um modelo preditivo baseado em Aprendizado de Máquina capaz de inferir topologias filogenéticas a partir de sequências genéticas. A pesquisa segue a metodologia Design Science Research e compreende etapas como preparação dos dados, alinhamento múltiplo de sequências, extração de atributos e desenvolvimento do modelo com Redes Neurais. O desempenho do modelo foi comparado a abordagens tradicionais, avaliando sua eficácia em termos de precisão e eficiência computacional. Os resultados demonstram que técnicas de Aprendizado de Máquina podem oferecer uma solução escalável, robusta e adaptável para análise filogenética, principalmente em cenários que exigem respostas rápidas, como em estudos genômicos de doenças emergentes. Assim, esta pesquisa contribui para a bioinformática e biologia evolutiva ao propor uma abordagem complementar e promissora para a inferência filogenética moderna
- ItemIntegração entre o Reconhecimento de Objetos e OCR para Melhorar a Visão Computacional no Contexto da Robótica de Serviços(Universidade do Estado da Bahia, 2025-07-23) Barbosa, Davi Miguel Brito; Mascarenhas, Ana Patrícia Fontes Magalhães; Simões, Marco Antônio Costa; Silva Filho, José Grimaldo daCompetições de robótica incentivam a criação de soluções inovadoras para problemas complexos, promovendo avanços tecnológicos que podem ser aplicados em vários setores. Uma dessas aplicações é a robótica de serviço, que é um ramo na área da robótica e IA que se concentra no desenvolvimento e implementação de robôs que realizam atividades úteis para dar suporte aos seres humanos. Para que esse suporte seja possível, os robôs são desenvolvidos com algumas habilidades; uma delas é a visão computacional por meio do reconhecimento de objetos, que possibilita que uma máquina enxergue de forma análoga aos seres humanos e classifique objetos em imagens e vídeos. Para garantir o funcionamento eficaz e eficiente do robô de serviço, o nível de desempenho do reconhecimento de objetos é imprescindível para que ele possa realizar as suas tarefas. Baseando-se nisso, este estudo propôs uma solução de integração entre o reconhecimento de objetos com a técnica de reconhecimento óptico de caracteres, visando melhorar a taxa de reconhecimento da visão computacional dos robôs de serviços. A pesquisa foi conduzida com base na metodologia Design Science Research DSR, que orientou as etapas de identificação do problema, definição dos objetivos, desenvolvimento do artefato, demonstração e avaliação. O artefato proposto integrou o algoritmo YOLOv8 com o Tesseract OCR, complementado por técnicas de pré-processamento de imagem e análise de similaridade textual utilizando distância de Levenshtein, além de validação com um modelo de linguagem (LLM). Para isto, foi analisado o resultado atual do reconhecimento de objetos, logo após realizada a integração com a técnica OCR e analisado se a combinação das duas técnicas melhorou os resultados. Este trabalho foi realizado no ACSO, localizado em Salvador - Bahia. Especificamente, o objeto de estudo foi o BILL. Os experimentos demonstraram que a solução integrada apresentou melhor desempenho em relação à confiança, especialmente em cenários com múltiplos objetos ou em condições visuais desfavoráveis. Os resultados obtidos demonstraram que a integração entre o reconhecimento de objetos e o OCR contribuiu para o aumento do desempenho da visão computacional, também na correção de falsos positivos e em casos que não houve identificação do objeto, evidenciando o potencial da solução em contextos reais de robótica de serviço. Conclui-se que a abordagem proposta é eficaz, robusta e viável para robôs autônomos em ambientes dinâmicos. A solução proposta será validada na CBR 2025.
- ItemSADH - Sistema de Apoio à Decisão Vírus Linfotrópico de Células T Humanas (HTLV) na Bahia(Universidade do Estado da Bahia, 2024-12-19) Gomes, Jeversander Calixto Dias; Cardoso, Hugo Saba Pereira , Cardoso; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas, Eduardo; Chaves, Débora Alcina RegoEste projeto de pesquisa apresentado nesta monografia consiste no desenvolvimento do sistema SADH - Sistema de Apoio à Decisão Vírus Linfotrópico de Células T Humanas (HTLV), integrando Modelagem Computacional e Business Intelligence (BI) para o monitoramento epidemiológico do HTLV na Bahia. Foi realizada uma investigação sobre o HTLV no Estado da Bahia e o uso de BI para apoiar a tomada de decisões. O projeto foi construído utilizando técnicas de Mineração de Dados e Data Warehouse (DW), o Data Science Research (DSR) foi utilizado para guiar o desenvolvimento do sistema implementado no Power BI (PBI) para analisar dados fornecidos pela Secretaria da Saúde do Estado da Bahia (SESAB). A partir de dashboards interativos, são realizadas análises detalhadas sobre a distribuição geográfica, demográfica e temporal do vírus, permitindo uma visão aprofundada por faixa etária, gênero e região. Os resultados concluíram que o uso do PBI para a análise de dados na área da saúde é viável, podendo auxiliar na tomada de decisões devido à eficiência na apresentação dos dados, possibilitando um melhor entendimento sobre o impacto do HTLV na população da Bahia.