Bacharelado em Sistemas de Informação - DCET1
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- ItemIA generativa aplicada na análise de dados do departamento de informática do Sistema Único de Saúde – Datasus(Universidade do Estado da Bahia, 2024-01-10) Santos, Gilmar Luís do Nascimento; Araújo, Daniela Barreto; Atta , Antônio Carlos Fontes Atta; Chaves, Débora Alcina RegoTer direito à informação é essencial para que organizações e cidadãos possam tomar decisões embasadas em evidências, promovendo a busca por conhecimento e autonomia. O Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil enfrenta desafios variados, incluindo a adoção lenta de tecnologias de informação em saúde. Entretanto, a política de informação em saúde desempenha um papel estratégico ao melhorar o acesso equitativo e a gestão das informações, especialmente por meio do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). Este órgão tem como objetivo reunir, processar e disseminar dados de saúde, promovendo a democratização e uma gestão eficaz dessa área. Contudo, a extração de conhecimento a partir desses dados ainda não é automática, dificultando seu uso prático. A aplicação da inteligência artificial generativa na análise de dados públicos representa uma inovação promissora para a saúde pública no Brasil. Este trabalho avaliou o potencial da inteligência artificial generativa na análise de dados públicos do DATASUS, com foco na produção ambulatorial de Salvador, cumprindo o objetivo geral de explorar a viabilidade dessa tecnologia para melhorar o acesso e a interpretação de informações de saúde. Foram analisadas três ferramentas principais: Copilot Studio, Meu GPT e Gemini Advanced, utilizando critérios como velocidade, precisão, integração de dados e confiabilidade. Os resultados mostraram que o Copilot Studio se destaca pela velocidade de resposta, embora apresente limitações na coerência e confiabilidade. O Meu GPT, apesar de ser mais lento, demonstrou maior precisão e consistência, permitindo uma base de conhecimento para múltiplas interações. O Gemini Advanced apresentou equilíbrio entre velocidade e precisão, mas possui limitações na integração de dados, restringindo sua aplicabilidade em análises prolongadas. A resposta à pergunta do projeto destaca que a inteligência artificial generativa, quando aplicada no contexto analisado, apresenta potencial para transformar a acessibilidade e a eficiência na gestão de dados de saúde pública.
- ItemInterpretação de lances realizados por engines de xadrez utilizando inteligência artificial explicável(Universidade do Estado da Bahia, 2025-01-06) Souza, Guilherme França de; Massa Neto, Ernesto de Souza; Amorim, Claúdio Alves de; Celedón, Julián Hermógenes QuezadaO presente trabalho visa utilizar técnicas de inteligência artificial explicável para explicar decisões tomadas por engines de xadrez. O objetivo é facilitar o entendimento de quais fatores são utilizados pela engine para tomar suas decisões. A abordagem adotada para alcançar esse objetivo segue a metodologia do Design Science Research (DSR), que se concentra na criação e avaliação de artefatos projetados para resolver problemas práticos. Para estudar casos onde a utilização de técnicas de explicabilidade teria relevância ou não, foram selecionadas posições com diferentes temáticas, para realizar duelos entre o Stockfish com redes neurais (NNUE) ativadas e desativadas, com diferentes profundidades, para compreender em que medida uma função de avaliação eficiente contribui para o desempenho de uma engine de xadrez e qual é o impacto relativo da profundidade de busca na vantagem estratégica obtida pela engine durante a tomada de decisões. Além disso, foi criado um modelo aproximado, treinado para aprender com o Stockfish a avaliar posições estáticas no tabuleiro. Esse modelo foi utilizado como base para a aplicação de técnicas de explicabilidade, como LRP, DeepLIFT, SmoothGrad, Saliency Maps e LIME, permitindo a análise detalhada de como as diferentes características do tabuleiro influenciam as avaliações do modelo. Os resultados apontam que as técnicas de explicabilidade podem fornecer explicações coerentes sobre os padrões que fundamentam essas avaliações.
- ItemTCFINDER: aplicação de modelagem de tópicos na extração de dados de trabalhos de conclusão de curso(UNEB, 2024-12-19) Barreiro, Yan Santana; Mascarenhas, Ana Patrícia Fontes Magalhães; Restovic, Maria Inés Valderrama; Jorge, Eduardo Manuel de FreitasEste trabalho propõe uma abordagem automatizada para a extração de informações em TCCs utilizando Inteligência Artificial, com foco em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para identificar e catalogar tópicos de resumos. Utilizando a metodologia Design Science Research (DSR), a solução visa agilizar a catalogação e facilitar a busca por temas relacionados, ajudando usuários a localizar trabalhos similares. A pesquisa incluiu análise de técnicas, construção e validação da solução, utilizando uma tabela comparativa de precisão e um questionário com estudantes da UNEB. Os resultados destacaram alta eficiência, com 100% de sucesso na extração de metadados e impacto positivo para 94,1% dos estudantes ao encontrar trabalhos relevantes.
- ItemEnvolve: inclusão digital na terceira idade através do pensamento computacional com gamificação(UNEB, 2024-12-16) Cruz, Rafael; Massa, Mônica; Chaves, Débora; Amorim, ClaudioA inclusão digital da população idosa é um desafio significativo na sociedade contemporânea, dado o aumento da dependência de tecnologias para serviços, comunicação e aprendizado. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar uma ferramenta gamificada, chamada ENVOLVE, para promover a inclusão digital na terceira idade por meio do pensamento computacional. A pesquisa utilizou a metodologia Design-Based Research (DBR), conduzindo um desenvolvimento iterativo e uma validação com usuários reais. O jogo, estruturado em três modos principais (Busca de Itens, Digitação e Puzzle com Formas Geométricas), busca melhorar habilidades cognitivas e motoras, utilizando elementos de gamificação como recompensas, níveis e feedback imediato. Os resultados dos testes indicaram uma evolução significativa nas habilidades digitais dos participantes, com aumento da confiança no uso de dispositivos tecnológicos. Apesar do sucesso, foram identificadas limitações como a restrição da amostra e a necessidade de maior suporte multiplataforma. Conclui-se que a ferramenta contribui de forma relevante para a inclusão digital de idosos, reafirmando o papel da tecnologia como instrumento de empoderamento e transformação social.
- ItemMecanismo de busca semântica baseado em Word Embeddings em dados do currículo Lattes, programas de pós-graduação e grupos de pesquisa.(Universidade do Estado da Bahia, 2024-12-19) Batista, João Vítor Café dos Reis; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Cardoso, Hugo Saba Pereira; Filho, Aloisio Santos NascimentoA busca por pesquisadores e suas publicações científicas é fundamental para o acesso ao conhecimento acadêmico. Contudo, os mecanismos de busca nas bases de dados acadêmicas frequentemente se limitam à correspondência de palavras-chave, desconsiderando a semântica e o contexto das consultas, o que pode gerar resultados insatisfatórios e pouco relevantes. A pesquisa realizada, utilizando a metodologia Design Science Research (DSR), visa à implementação e análise de abordagens de busca semântica, empregando técnicas de Inteligência Artificial (IA), como Word Embeddings e Large Language Models (LLMs), para proporcionar respostas mais relevantes aos usuários em buscas acadêmicas. A implementação foi dividida em dois ciclos: o primeiro, focado na melhoria da eficácia dos mecanismos de busca frente às limitações conhecidas, e o segundo, enfatizando a busca semântica, considerando metadados descritos em linguagem natural nas consultas, com o uso de LLMs para gerar automaticamente filtros que delimitem o escopo da busca. O estudo detalha a realização de buscas semânticas por meio da transformação e indexação de Word Embeddings. Os resultados indicam que métodos híbridos de busca podem aumentar significativamente a relevância dos resultados retornados. Além disso, a construção de uma matriz de rastreabilidade dos requisitos e a elaboração de cenários de consulta demonstraram que os artefatos atendem aos requisitos propostos, como a realização de buscas em dados e metadados de pesquisadores e suas produções bibliográficas. Portanto, os artefatos desenvolvidos podem ser utilizados como base para outras aplicações semelhantes, promovendo o avanço científico ao fortalecer a acessibilidade e democratização da informação acadêmica.