Revista Brasileira de Computação Aplicada
A Revista Brasileira de Computação Aplicada (RBCA) é editada sob a responsabilidade do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da Universidade Passo Fundo e publicada pela Editora UPF. Ela visa divulgar produções científicas nacionais e internacionais nas áreas de computação aplicada à agricultura, saúde, engenharias e demais áreas que necessitem da Computação como ferramenta para solucionar seus problemas. Próximas edições: v.18, n.1 (abril/2026), v.18, n.2 (Julho/2026) e v.18, n.3 (novembro/2026)
Todos os artigos estão licenciados com a licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional. Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos: a) Autores mantém os direitos autorais e concedem Ã revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista. b) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista. c) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).
Performance Analysis of Ethernet Networks Through Quality of Service (QoS) Metrics Using Real and Virtual Machines
Qualidade de Serviço (QoS) engloba tecnologias utilizadas em redes de computadores para garantir um desempenho confiável de aplicativos. Consequentemente, as principais métricas de desempenho de QoS são a vazão, o atraso, o jitter e a taxa de perda de pacotes. Um problema com relação Ã s redes de computadores é encontrar um ambiente ideal que garanta os requisitos mínimos de QoS, principalmente no home office. Portanto, este trabalho analisou o desempenho de uma rede de computadores em dois contextos, com e sem máquinas virtuais. Dessa forma, foi utilizado o Iperf3 para gerar tráfego de duas maneiras: originado de um cliente Iperf3 em uma máquina real; e originado de um cliente Iperf3 instalado em um SO virtualizado. Os testes utilizaram conexões UDP para dois servidores Iperf3: local (LAN) e remoto (WAN). O objetivo disso foi diferenciar serviços que requerem alta vazão dos que necessitam de atraso mínimo. As métricas de QoS utilizadas foram vazão, atraso, jitter e taxa de perda de pacotes. Os resultados destacaram a importância de minimizar a perda de pacotes para garantir uma comunicação eficiente, especialmente em serviços como entrega de \textit{e-mails} e transferência de arquivos.
Avaliação de Desempenho de Redes de Computadores
Copyright (c) 2025 Diones da Silva Rodrigues, Diógenes José http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Explaining the black-box or using the black-box to develop better interpretable solutions?
Compreender os processos de tomada de decisão por trás dos modelos de Inteligência Artificial tornou-se um aspecto crucial da IA. Este artigo descreve um estudo que compara o desempenho de modelos produzidos por algoritmos interpretáveis e de caixa-preta, avaliando se é possível utilizar modelos de caixa-preta para auxiliar no treinamento de modelos interpretáveis. Verificamos uma diferença significativa de desempenho entre os dois tipos de modelos. No entanto, o modelo interpretável foi capaz de imitar o comportamento dos modelos de caixa-preta de maneira satisfatória. Os resultados iniciais promissores obtidos ao usar modelos de caixa-preta para auxiliar no treinamento de modelos interpretáveis sugerem a potencial eficácia dessa abordagem.
Copyright (c) 2025 Vinicius Alves Matias, Julia Machado Lechi, Norton Trevisan Roman, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Comparative analysis of the Support Vector Machine and Convolutional Neural Network algorithms applied in classifying Acer Palmatum plant subspecies
Contexto: A identificação de plantas é uma tarefa essencial, pois fornece informações valiosas sobre suas características e ajuda a determinar a população e a distribuição das espécies. Este artigo apresenta uma solução de inteligência artificial desenvolvida para classificar automaticamente subespécies da espécie vegetal Acer palmatum com base em imagens. Um banco de dados contendo subespécies de Acer palmatum foi criado e algoritmos de aprendizado supervisionado, como Support Vector Machine (SVM) e Convolutional Neural Network (CNN), foram utilizados para classificá-las. Os experimentos incluíram diferentes cenários, como imagens originais, extração de características e técnicas de aumento de dados. Resultados: Os resultados mostraram que a CNN com aprendizado de transferência e aumento de dados apresentou o melhor desempenho, destacando-se como o melhor modelo testado, independentemente do conjunto de dados avaliado. Conclusões: Essas descobertas sugerem que técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina podem ser altamente eficazes na classificação de subespécies de Acer palmatum, fornecendo uma valiosa ferramenta de monitoramento e mapeamento da biodiversidade.
Copyright (c) 2025 Patrick de Souza Sagioratto, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz Ascari, Dalcimar Casanova http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: Uma revisão sistemática da literatura
A abundância de artigos disponíveis destaca a crescente relevância dos sistemas de recomendação. Este estudo realizou uma revisão sistemática da literatura com o objetivo de identificar o estado da arte dos sistemas de recomendação de artigos científicos. Foram identificadas abordagens que utilizam embeddings para capturar similaridade semântica, fatoração de matrizes probabilísticas para integrar relações entre artigos e autores. Os resultados indicam uma predominância de modelos híbridos, com utilização de LLMs e modelagem time-aware. Conclui-se que, embora haja avanços significativos, persistem lacunas relacionadas em padronização de métricas e reprodutibilidade dos experimentos, além de oportunidades para o desenvolvimento de modelos contextualmente personalizados.
Copyright (c) 2025 Bruno de Santana Braga Contreras, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Estimativa da Altura da Vegetação à Beira da Estrada para Tomada de Decisão de Manutenção
A manutenção da vegetação à beira de rodovias serve para garantir a segurança dos motoristas e pedestres. Entretanto, a detecção da necessidade dessa manutenção costuma ser demorada, custosa e sujeita a falha de anotações. Assim, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução capaz de estimar a altura da vegetação ao longo das margens de estradas de forma automatizada. Um modelo de aprendizado de máquina foi treinado e testado com um conjunto de dados anotados manualmente e emprega uma arquitetura de rede neural convolucional, adaptada para a tarefa de classificação das alturas da vegetação. Os resultados indicam que o modelo consegue detectar as diferentes classes de altura de vegetação, com baixos índices de erro, evidenciando seu potencial para automatizar o processo de tomada de decisão para roçagem da vegetação. Este estudo contribui para o aprimoramento das técnicas de monitoramento viário, proporcionando maior eficiência operacional e redução de custos para a manutenção de rodovias.
Copyright (c) 2025 Mateus Reis Santos, Bruna Rocha Aguiar, Enzo Rigazzo Oliveira , Thiago Meirelles Ventura, Raoni Florentino da Silva Teixeira http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A methodology for assessing UX dimensions in standardized questionnaires
A Experiência do Usuário (UX) abrange muitas e diversas variáveis, o que contribui para tornar sua avaliação uma tarefa complexa. A autoavaliação por meio de questionários é uma das formas mais comumente utilizadas para avaliar a UX, tanto de forma isolada quanto combinada com outros instrumentos ou técnicas, e atualmente existem muitos questionários padronizados e validados que podem ser facilmente aplicados. Nosso trabalho sugere um conjunto de dimensões para descrever diferentes aspectos da UX e, em seguida, propõe uma metodologia para quantificar e comparar o quanto diferentes questionários enfatizam cada uma dessas dimensões. Selecionamos, então, um conjunto de dez questionários para exemplificar o uso de nossa metodologia, comparando-os em um estudo de caso específico. Os resultados mostram que todos os questionários selecionados focam apenas em algumas das dimensões. Nossa pesquisa reforça a importância de conhecer diferentes instrumentos e ser capaz de compará-los, escolhendo o mais adequado ao contexto de uso.
Copyright (c) 2025 Erico Souza Veriscimo, João Luiz Bernardes Júnior, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A Systematic Review about Large Language Models (LLMs) applied to Code Generation
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) aplicados à geração de código representam um avanço significativo no desenvolvimento de software, ao aumentar a produtividade, simplificar tarefas repetitivas, possibilitar testes automatizados e promover boas práticas. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura (RSL) sobre estudos focados no uso de LLMs para geração de código. A revisão aprofunda a compreensão das capacidades e limitações desses modelos, destacando seus benefícios e desafios. O protocolo de revisão incluiu uma busca na base de dados Google Scholar, utilizando palavras-chave relacionadas a LLMs e geração de código. Foram inicialmente encontrados 112 artigos, dos quais 15 foram selecionados com base em critérios de relevância e qualidade. Destes, 8 foram analisados em profundidade para avaliar diferentes abordagens e resultados, enquanto os 7 restantes forneceram a base teórica do estudo. Este trabalho contribui para o avanço do conhecimento na área e apoia futuras pesquisas e aplicações dos LLMs na engenharia de software.
Inteligência Artificial na Engenharia de Software
Copyright (c) 2025 Fabio Alecsandro Bacin, Braulio Adriano de Mello, Giancarlo Dondoni Salton, Samuel da Silva Feitosa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Identificação Automática de Dispositivos Elétricos em Ambientes Domésticos
A Internet das Coisas (IoT) é fundamental para a automação, monitoramento e controle em ambientes modernos. No entanto, o gerenciamento eficaz de inúmeros dispositivos elétricos nesses cenários apresenta desafios significativos. Uma lacuna na compreensão do estado operacional e do consumo de energia desses dispositivos pode levar ao desperdício de energia e encurtar sua vida útil. Este artigo foca na identificação automática de dispositivos elétricos em ambientes IoT, utilizando características extraídas do domínio da frequência dos sinais de corrente elétrica. Coletamos medições de consumo de energia de eletrodomésticos e as aplicamos a algoritmos de aprendizado de máquina. Nossos resultados destacam a eficácia do classificador k-Nearest Neighbors, que alcançou um impressionante F1-score de 99% na identificação de dispositivos.
Copyright (c) 2025 Antonio D. T. Amurim, Elvis M. G. Stancanelli http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Aplicação de um código de otimização estocástica multiobjetivo na viticultura na Serra Gaúcha
Background: Na viticultura, em algumas ocasiões, o produtor tem um problema de tomada de decisão para determinar o uso da terra para produção de uvas de mesa (para produção de sucos, como a Uva Isabel) ou uvas viníferas (para produção de vinhos finos). Considerando tal situação, o objetivo do presente trabalho é desenvolver e empregar um código computacional para solucionar um problema de otimização bi-objetivo, de modo a minimizar o consumo de água de irrigação na lavoura, e maximizar o benefício econômico proveniente da viticultura. Para atingir o objetivo foi empregado um algoritmo interativo baseado na solução de problemas de programação linear estocásticos multiobjetivos. Resultados: Após aplicação da metodologia numérica para solução do problema de otimização, determina-se fração de área da produção a ser destinada para uvas para produção de sucos e uvas para produção de vinhos finos, de acordo com um parâmetro de relaxação envolvendo os diferentes objetivos e cenários do problema. Conclusões: Os resultados obtidos indicaram que a escolha do tipo de uva a ser plantada depende de diferentes variáveis, de caráter econômico (preços de venda e custos de produção de suco de uva e de vinho) e inerentes Ã própria lavoura (produtividades e coeficientes das culturas). Além disso, o código desenvolvido apresenta-se como uma ferramenta flexível para diferentes situações de tomada de decisão.
Programação Linear Estocástica Multiobjetivo
Copyright (c) 2026 Vinícius Kuczynski Nunes, Gustavo Mendes Platt http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Análise de Desempenho de Algoritmos de Roteamento com base em Topologia para V2V por Meio de Simulações no NS-3
Redes Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) têm grande potencial para fornecer aplicações de segurança e de entretenimento para Intelligent Transport System (ITS) e para melhorar a segurança do tráfego nas estradas. Comunicação do tipo Vehicle-to-Vehicle (V2V) é importante para o processo de automatização veicular e é utilizada em locais em que não há uma estrutura de Road Side Units (RSU) implementada, e também para complementar a comunicação V2X, pois ajuda a reduzir a carga de comunicação em V2X com alta densidade de veículos Dessa forma, este trabalho propõe validar o uso do protocolo de roteamento Multi-Table Ad-Hoc On-Demand Distance Vector (MT-AODV) em redes VANET/V2V para superar o obstáculo recorrente de degradação da comunicação em redes com alta densidade de veículos e falhas na comunicação.
Copyright (c) 2025 Carlos P. Alves, Natália C. Fernandes, Tadeu N. Ferreira http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Desenvolvimento de Laptop Acessível com Interface Tátil em Braille e Sistema de Comandos de Voz para Usuários com Deficiência Visual
A deficiência visual, que varia de baixa visão à cegueira total, representa um dos principais desafios para a inclusão digital e social no Brasil e no mundo. Apesar dos avanços legais no país, como a Lei Brasileira de Inclusão, ainda persistem barreiras significativas no acesso a tecnologias digitais por parte das pessoas com deficiência visual. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um laptop acessível, com interface tátil e comandos de voz, voltado à promoção da autonomia e da inclusão digital de usuários com deficiência visual. A iniciativa foi realizada em parceria entre duas empresas brasileiras, envolvendo a aplicação de metodologias como o funil de decisões, o Design Thinking e o fluxograma de desenvolvimento de produtos. O projeto contemplou a construção de um protótipo físico com carcaça em ABS, teclado com relevo em Braille, sensores de proximidade e localização, além de software com comandos de voz e integração nativa ao sistema operacional. A proposta mostrou-se eficaz na superação de obstáculos tecnológicos, contribuindo para um ambiente digital mais inclusivo e alinhado às diretrizes legais e às demandas sociais contemporâneas.
Copyright (c) 2026 Mariana Vilarim Rodrigues, Andréa Willa Rodrigues Villarim, Isabela Nascimento Cavaco, Maria Camila Barbosa da Silva, Otilio Joaquim Silva Filho, Thiago Lopes Quevedo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Avaliação de Desempenho de Modelos BERT para Classificação Automatizada de Boletins de Ocorrência na Cidade de Marabá-PA
Este trabalho aborda o desenvolvimento de um classificador para boletins de ocorrência da cidade de Marabá-PA, utilizando técnicas de mineração de dados e ajuste fino de Modelos de Linguagem de Language Models (LLMs) pré- treinados, como o Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) e sua versão adaptada ao português, o BERTimbau. A avaliação dos modelos indica que os transformadores BERT base e BERTimbau alcançaram acurácias globais de aproximadamente 90% e 92%, respectivamente, em experimentos realizados com dados de teste. Esses resultados demonstram a viabilidade do uso de LLMs para a classificação automática de boletins de ocorrência, oferecendo potencial para aprimorar a análise de dados criminais e contribuir para políticas de segurança pública mais eficientes e orientadas por dados.
Copyright (c) 2026 Marcílio Douglas Silva Marques, Reginaldo C. dos Santos Filho, Hugo Pereira Kuribayashi, Adam D. Ferreira dos Santos, Anderson da Silva Soares http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Geração eficiente de soluções iniciais de alta qualidade para o problema de minimização de trocas de ferramentas
Como problema de otimização, o problema de minimização de trocas de ferramentas retém diversos estudos no campo da pesquisa operacional sobre suas diferentes variações, enfatizado por sua relevância acadêmica e industrial. Embora os métodos atuais para solução deste problema reportem soluções de altíssima qualidade, o tempo computacional requerido tem se mostrado proibitivo frente ao aspecto prático do problema. Assim, neste trabalho, apresenta-se um método para geração de soluções válidas de alta qualidade em baixo tempo computacional, que possam ser utilizadas como soluções iniciais por métodos mais robustos, visando acelerá-los e contribuir para a qualidade final das soluções. A abordagem proposta consiste em uma nova implementação do método de descida randômica em vizinhança variável contendo buscas locais tradicionais e especializadas. Para geração do ponto inicial de exploração do método proposto, foram consideradas cinco heurísticas propostas originalmente para o problema do caixeiro viajante. Os resultados obtidos foram comparados com uma estratégia recente da literatura para geração de soluções iniciais e demonstraram melhoria significativa. Adicionalmente, o método proposto foi comparado ao atual estado da arte para o problema tratado e reportou um gap médio de apenas 5,36%, evidenciando a alta qualidade das soluções reportadas para o objetivo proposto.
Copyright (c) 2025 Clark Cerqueira Engelhardt Veronez, Leonardo Cabral da Rocha Soares http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A computational cognitive modeling framework for care pathways representation and its operational use in primary health care
Este artigo propõe um framework enxuto de modelagem cognitiva computacional para representar digitalmente Linhas de Cuidado (LC) na Atenção Primária à Saúde (APS) e seu uso operacional. O framework baseia-se em árvores de decisão lógicas que podem modelar qualquer processo de decisão booleana com fluxo unidirecional e para frente ("feed-forward"), usando tecnologias amplamente acessíveis. Uma interface de usuário e uma API permitem que os usuários definam LCs como árvores de decisão, especificando nós de decisão, regras e saídas. O framework foi implementado experimentalmente para LCs do Ministério da Saúde do Brasil e de um hospital brasileiro de grande porte. Testes de carga mostraram respostas abaixo de 40 ms para 1000 usuários simulados. A integração com um prontuário eletrônico operacional exibiu recomendações de LCs para os usuários em tempo real. A análise do tempo gasto em atendimentos antes e depois da implantação encontrou uma redução estatisticamente significativa de cerca de 2 minutos/atendimento, sugerindo maior eficiência. O framework proposto oferece uma abordagem simples, porém eficaz, para automatizar LCs usando apenas ferramentas de código aberto, com potencial para apoiar atendimentos no contexto da APS e a assertividade da tomada de decisão de profissionais de saúde em larga escala.
Copyright (c) 2026 Anderson Eduardo, Roberto Alves de Sousa Junior, Eduardo Segalla de Mello, Demian de Oliveira e Alves Brito, Natalia Tatiani Goncalves Brito, Erica Marvila Garcia, Ligia Paolinelli Bambirra, Adriana Morelli Martins, Thilara Najara Dos Santos Araújo, Antonia Michele Almeida, Renata Panseri Rodrigues, Lídia Maria Lourençön Rodrigues Agia, André Pires dos Santos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Aplicação de estratégias de aprendizado de máquina na detecção de plantas invasoras em pastagens
A presença de plantas invasoras em pastagens é um desafio enfrentado pelo pecuarista. A erva daninha, além de concorrer com a forrageira por nutrientes, pode causar mal aos animais. O combate químico é uma das opções indicadas para enfrentar esse problema. Nesse sentido, a detecção automática é uma alternativa necessária, ao aumentar a agilidade a diminuição dos custos do processo. Nesse sentido, algoritmos de aprendizado de máquina mostram-se como possíveis alternativas. Neste trabalho foram avaliados diferentes modelos para a classificação de plantas invasoras, tendo como referência imagens do gênero Rumex. Os modelos avaliados eram baseados em estratégias monolíticas e em sistemas de múltiplos classificadores. Os experimentos, realizados sobre dois conjuntos de dados com diferentes proporções entre as classes positivas e negativas, mostraram que o KNN foi o modelo individual mais competente em detectar a planta invasora, obtendo acurácia superior a 95% nos dois conjuntos e sensibilidade superior a 0,90. Já entre os modelos baseados em ensembles aquele que se destacou foi o Random Forest, com taxa de acertos acima de 0,95 e sensibilidade de aproximadamente 90% nos dois cenários.
Detecção de Plantas Invasoras em Pastagens
Copyright (c) 2025 Gabriel Tadioto Oliveira, André Luiz Brun http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
CNOPsolution Tester: a web application for result validation in constrained optimization problems
Na otimização numérica, as soluções para problemas de otimização são desenvolvidas usando métodos ou técnicas que geram resultados aproximados para problemas complexos, como as meta-heurísticas. Quando essas técnicas geram resultados, é essencial verificar se esses valores atendem aos requisitos do problema de otimização, por exemplo, valores das variáveis dentro do intervalo mínimo e máximo e a satisfação das restrições do problema. Fazer isso manualmente pode ser muito difícil, especialmente considerando que os problemas de otimização têm características diferentes. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação web chamada CNOPsolution Tester, que permite a pesquisadores e usuários finais validar os valores das variáveis de decisão com base nos seus intervalos e restrições. A aplicação foi projetada com base em diagramas criados com a Linguagem de Modelagem Unificada e desenvolvida em JavaScript. Testamos a aplicação web com múltiplos usuários e 24 problemas de otimização de referência para avaliar sua usabilidade, medindo o número de cliques necessários para resolver cada problema. Também validamos a funcionalidade usando 20\% dos problemas. Os resultados demonstram que o CNOPsolution Tester é uma ferramenta eficiente e fácil de usar para qualquer usuário final, conforme demonstrado pelo tempo de resposta e pelo número de cliques utilizados na aplicação. Aplicamos a correlação de Pearson para identificar a relação entre o número de cliques, variáveis do problema e restrições.
Copyright (c) 2025 Adrian García-López, Oscar Chávez-Bosquez, Betania Hernández Ocaña http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
AMIPDI: architecture model to identify pests in soybean defoliation images using convolutional neural networks
As pragas que atacam as culturas são uma das principais causas de baixa produção e de perdas económicas. Identificar, diagnosticar e as previsões são formas de reduzir as perdas e manter a qualidade da produção. A desfolha das culturas prejudica a produção e a qualidade da produtividade. O uso de tecnologias computacionais como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina tem possibilitado a identificação de pragas de forma mais rápida e precoce. Neste artigo, propomos uma arquitetura baseada na aprendizagem profunda destinada a identificar e diagnosticar insetos através da análise da desfoliação em imagens de culturas. Foram consideradas diferentes abordagens de Redes Neurais Convolucionais para avaliar a arquitetura proposta. O treinamento e o teste dosmodelos foram realizados utilizando imagens coletadas por drone em um ambiente natural. A abordagem que apresentou omelhor desempenho, em nosso cenário, foi a VGG16. A acuráciamédia, na fase de validação, foi de 0,95, enquanto no conjunto de teste, obtivemos 0,86.
Copyright (c) 2025 Maria Eloisa Mignoni, Aislan, Cesar, Gabriel de Oliveira Ramos, Rafael http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Benchmarking Machine Learning Algorithms in Fake Reviews Detection in Brazilian Portuguese
A proliferação de avaliações falsas tornou-se uma preocupação crescente nas plataformas de comércio eletrônico, uma vez que essas avaliações podem induzir os consumidores ao erro e prejudicar a reputação dos produtos e serviços oferecidos. A detecção automática de avaliações falsas é uma tarefa desafiadora, pois exige a análise de dados textuais e a identificação de padrões sutis que indicam a veracidade das avaliações. Dado que conjuntos de dados de avaliações falsas em português são escassos, este estudo gerou e propôs um conjunto de dados em português brasileiro para a detecção de avaliações falsas. Foram utilizados quatro algoritmos de aprendizado de máquina, combinados com três métodos de vetorização de texto, em um esquema de aprendizado por transferência para a classificação de avaliações falsas. Foi realizada uma análise comparativa utilizando acurácia, F1-score e falsos positivos. Os resultados mostram que, para o conjunto de dados proposto, a combinação de Regressão Logística e um modelo BERT pré-treinado em português brasileiro, i.e., BERTimbau, alcançou os melhores valores de acurácia, atingindo 96,61%.
Copyright (c) 2025 Cristiano Mesquita Garcia, Eduardo C. R. Borges, Samuel da S. Feitosa, Carlos H. Radavelli http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Análise de Transferência de Aprendizado e Data Augmentation para Visão Computacional no Futebol de Robôs usando Aprendizado Profundo
O futebol de robôs é um campo promissor para avanços em computação e robótica, especialmente em visão computacional com Redes Neurais Convolucionais (CNN). Novos modelos nessa área podem otimizar a inteligência e autonomia de sistemas de aprendizado de máquina. Este estudo desenvolveu bases de dados para criar modelos de Classificação de Imagens e Detecção de Objetos em futebol de robôs humanoides, analisando o impacto do Transfer Learning (TL) e Data Augmentation (DA). Utilizando a plataforma Edge Impulse, experimentos com 5 classes de imagens foram realizados para Classificação de Imagens, enquanto 4 bases de dados com diferentes tamanhos de imagens foram usadas para Detecção de Objetos. Os resultados mostraram que TL aumentou a acurácia dos modelos de Classificação entre 11,25% e 38%, e a combinação com DA resultou em variações de até 3,5% na acurácia comparado a quando foi aplicado apenas TL. Na Detecção de Objetos, o aumento do número de imagens melhorou a acurácia em 33% e o Recall em 37%. Estes achados destacam a importância dessas técnicas para o aprendizado e interação de agentes robóticos em ambientes complexos. Futuros estudos podem focar no ajuste de hiperparâmetros e em novas arquiteturas para otimizar esses modelos.
Copyright (c) 2025 Franklin Andrade de Brito, Rodrigo C. de Barros, André Luiz Carvalho Ottoni http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
QSAR Modeling of Analgesic Cannabinoids via Dual Feature Selection and Support Vector Machines: A Cheminformatics Case Study
Este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo acessível de Relação Quantitativa Estrutura–Atividade, baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina, para um conjunto de compostos canabinoides com atividade analgésica. Trata-se de uma contribuição da quimioinformática para o promissor campo da modulação do sistema endocanabinoide. Estruturas moleculares tridimensionais e dados de atividade biológica foram obtidos do banco de dados PubChem. Descritores moleculares foram calculados utilizando o software Dragon7 e submetidos Ã seleção de variáveis por meio de duas estratégias complementares: os métodos Wrapper e Filter. O modelo preditivo final foi construído com Máquinas de Vetores de Suporte e validado por meio de validação cruzada K-fold e validação leave-one-out. Obteve-se um modelo robusto e preditivo, composto por 29 descritores moleculares, capaz de prever a atividade de novos análogos da classe dos tiofenil-acetamidas. A combinação das duas técnicas de seleção de variáveis mostrou-se eficaz na captura de informações moleculares relevantes e na melhoria do desempenho do modelo. Esse modelo oferece suporte valioso para a otimização sintética e o desenho de compostos canabinoides com maior atividade analgésica.
Copyright (c) 2026 Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto, Edilson Beserra de Alencar Filho, Allysson Layr dos Santos Ferreira, Daniel Alencar Penha Carvalho http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Análise da classificação de símbolos de arte rupestre usando a Inteligência Artificial a partir da plataforma orange canvas
A classificação de símbolos de arte rupestre, a partir da semelhança entre suas variadas formas, é fundamental para a análise desses antiquíssimos símbolos, porém, o processo de classificação manual é demorado, trabalhoso e suscetível a erros. Assim, este estudo investiga o uso da plataforma Orange Canvas e a sua viabilidade para automatizar essa tarefa, utilizando modelos de Aprendizado de Máquina. Dessa forma, foram analisadas 3.137 imagens de símbolos de arte rupestre, divididas em três categorias, são elas: antropomorfos, círculos e mãos. Antes do treinamento e classificação, as imagens passaram por um pré-processamento envolvendo redimensionamento, recorte e conversão para formatos compatíveis, além do processo de data augmentation. Para a extração de características, foram testados na plataforma Orange Canvas, modelos de redes neurais convolucionais, como: Inception V3, SqueezeNet, VGG-16 e VGG-19, e a classificação foi realizada por meio dos algoritmos: Neural Network, SVM e Logistic Regression. Os resultados indicaram que o modelo Inception V3 obteve o melhor desempenho, alcançando 97\% de acurácia, F1 Score, Precisão e Recall, com Neural Network. Com essas métricas, a abordagem demonstrou ser eficiente na classificação de símbolos de arte rupestre, contribuindo para a análise automatizada desses símbolos. Conclui-se que é promissor o uso da abordagem supracitada, na classificação de símbolos de arte rupestre.
Copyright (c) 2026 Kawan Nascimento Santos, Francisco Gerson Amorim de Meneses http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Detecção de posicionamentos no nível do usuário em redes sociais online: uma revisão sistemática
As redes sociais online desempenham um papel central na comunicação contemporânea, funcionando como plataformas para a disseminação de informações, debates e expressão de opinião individual. Nesse contexto, a detecção de posicionamento surge como uma ferramenta promissora para a análise da opinião pública, permitindo a identificação de padrões e tendências em discussões sobre temas controversos. Essa detecção pode ser conduzida em dois níveis: em nível de postagem (statement level) ou em nível de usuário (user level). No entanto, a literatura tem se concentrado predominantemente na detecção de posicionamento em nível de postagem, resultando em lacunas quanto ao potencial da abordagem em nível de usuário. Diante desse cenário, este estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura com o objetivo de mapear e analisar os métodos e estratégias empregados na detecção automática do posicionamento de usuários em redes sociais online. Os resultados fornecem uma visão estruturada das principais práticas adotadas na área, assim como desafios e oportunidades para pesquisas futuras.
Copyright (c) 2026 Lucas Mendes Sales, Laís Carraro Leme Cavalheiro, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Avaliação Semiótica da Comunicabilidade de um Dicionário Colaborativo de Libras
A comunicabilidade refere-se Ã capacidade de um sistema em se comunicar de forma eficaz e compreensível com o usuário. Nesse sentido, este artigo investiga a comunicabilidade de um sistema desenvolvido para atuar como dicionário colaborativo da Língua Brasileira de Sinais (Libras). A pesquisa utiliza metodologias de inspeção semiótica para avaliar como as intenções dos desenvolvedores são percebidas e interpretadas pelos usuários. Os resultados apontam a necessidade de refinamentos significativos na ferramenta, a fim de aprimorar a comunicabilidade e a experiência do usuário - aspectos essenciais para o ensino e a inclusão social mais ampla da comunidade surda. Tais modificações visam facilitar o uso do dicionário, promovendo uma compreensão mais clara dos conteúdos e um aprendizado mais efetivo da Libras pelos seus usuários.
Copyright (c) 2025 Carla Berkenbrock http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Multi-queue Round Robin Scheduling for Enhanced Performance in Integration Platforms
Ambientes contemporâneos envolvem uma grande quantidade de informações recebidas de muitos dispositivos interconectados e integradas por muitas plataformas. A Internet das Coisas e a computação em nuvem oferecem serviços para lidar com esse big data para que as empresas possam atuar em seu núcleo de negócios terceirizando o desenvolvimento, a configuração e a manutenção desses serviços e seus recursos computacionais. Muitas empresas usam Plataformas de integração como um serviço para manter seus aplicativos e dados de forma síncrona. No entanto, os algoritmos atuais de agendamento de tarefas da plataforma de integração enfrentam algumas dificuldades ao lidar com grandes volumes de dados. Neste artigo, propomos um algoritmo de agendamento baseado na heurística round-robin por meio de múltiplas filas de tarefas que apresenta melhor desempenho do que a heurística tradicional First-in-first-out usada pelas plataformas atuais. Experimentamos nosso algoritmo na execução de um processo de integração e validamos os resultados usando técnicas estatísticas.
Copyright (c) 2025 Daniela Lopes Freire, Rafael Z. Frantz, Vitor Basto-Fernandes, Gerson Battisti, Sandro Sawicki, Fabricia Roos-Frantz http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
On the Use of Fireworks Algorithm and Particle Swarm Optimization for Watermarking in Image Vector Quantization
A ocultação de informações tem sido abordada em vários estudos. Quando a informação é ocultada em imagens digitais, pode ser realizada em três domínios: domínio espacial (espaço original dos pixels da imagem), domínio da frequência (ou domínio transformado, como o domínio da Transformada Cosseno Discreta) e domínio da imagem comprimida. No último caso, pode-se citar a inserção de dados em imagens comprimidas por quantização vetorial (QV). Este artigo aborda o problema da partição do dicionário de código no cenário de inserção de marca d'água invisível em imagens digitais comprimidas por QV. Neste artigo, duas técnicas são investigadas para fins de partição: o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) e o EFA (Enhanced Fireworks Algorithm) como alternativas ao Algoritmo Genético. O desempenho das técnicas é avaliado com relação ao tempo de execução dos algoritmos. A robustez da marca d'água contra uma variedade de ataques é avaliada para dicionários de código particionados com os algoritmos mencionados.
Copyright (c) 2025 Marcos José Canêjo Estevão de Azevêdo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Estudo comparativo entre implementações neuromórficas utilizando Redes Neurais Pulsantes conectadas por Redes-em-Chip
A implementação eficiente de redes neurais em hardware, especialmente usando redes-em-chip para interconexão de redes neurais pulsantes em chips neuromórficos, é um avanço significativo em sistemas computacionais que imitam o cérebro humano. Este estudo realiza uma revisão sistemática sobre a integração dessas tecnologias em chips neuromórficos, usando a metodologia PRISMA para analisar diversos estudos e comparar diferentes abordagens em hardware. Os resultados destacam a importância de soluções eficientes em energia e desempenho para inteligência artificial. Apesar dos desafios técnicos, a computação neuromórfica está evoluindo rapidamente, com potencial para impulsionar várias tecnologias emergentes. Os desafios incluem explorar modelos de neurônios, técnicas de aprendizagem e estratégias de interconexão e roteamento para melhorar a eficiência e desempenho.
Copyright (c) 2025 Victor Benvenutti Cavalheiro, Beatriz Oliveira Câmara, Janaina Gonçalves Guimarães http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Challenges and Success Factors in Deploying Government Information Systems in the Domain of Smart Cities
Os sistemas de informação são vistos como ferramentas estratégicas para a gestão de cidades inteligentes. No entanto, os desafios na implantação e variáveis essenciais de oportunidades são desconhecidos. O objetivo deste trabalho é apresentar os desafios e fatores de sucesso mapeados na literatura e os principais sistemas de informação governamentais no domínio das cidades inteligentes. Os procedimentos metodológicos envolveram um estudo de mapeamento sistemático da literatura e a aplicação de uma pesquisa com as partes interessadas no tema para avaliar os resultados do mapeamento sistemático diante da perspectiva brasileira. Como descobertas, foram identificados 20 sistemas de informação governamentais na literatura. Os resultados destacaram a expansão geográfica como o principal desafio e o principal fator de sucesso foi a disponibilidade de dados. De acordo com os participantes da pesquisa, no contexto brasileiro, o maior desafio foi políticas públicas/sociais e o principal fator de sucesso foi governança. As potenciais implicações ressaltam o avanço da pesquisa em sistemas de informação para dar suporte Ã gestão de cidades inteligentes e o auxilio Ã pesquisadores, gestores públicos e profissionais de tecnologia da informação para anteciparem riscos e oportunidades na implantação de sistemas de informação para cidades inteligentes.
Copyright (c) 2026 Alexandre Barbosa, Paulo Malcher, Davi Viana, Rodrigo Santos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A Coloured Petri Nets Model of the 5G Authentication and Key Agreement Protocol
Background: A segurança nas redes 5G deve proteger as funções de rede e outros componentes responsáveis pelas comunicações ponta a ponta, visando garantir confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não-repúdio. Algumas funções de segurança que protegem as redes 5G fazem parte de protocolos relevantes, como o 5G Authentication and Key Agreement (5G-AKA). No entanto, o protocolo 5G-AKA apresenta algumas limitações, tornando-se suscetível a ataques, como os de repetição e man-in-the-middle. Resultados: Com o objetivo de analisar o protocolo 5G-AKA em relação às propriedades de segurança e ajudar a identificar possíveis vulnerabilidades e ameaças, redes de Petri coloridas foram usadas para modelar os componentes do protocolo, suas interações e um exemplo de cenário de ataque. O model foi validado por meio de simulações e a técnica de verificação automática de modelos. Conclusões: O modelo pode contribuir para melhorar a segurança das redes 5G ao validar propriedades e comportamentos por meio de simulações e verificação formal. O modelo proposto do 5G-AKA pode ser uma ferramenta relevante para identificar vulnerabilidades e propor medidas de mitigação em diferentes topologias de 5G.
Copyright (c) 2025 José Sávio Gama Macêdo, Antônio Carlos de Oliveira Bezerra, Álvaro Sobrinho, Leandro Dias da Silva, Dalton C. G. Valadares, Danilo F. S. Santos, Angelo Perkusich http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Evaluation of Routing Protocols in Mobile Ad-Hoc Networks Applied to Military Scenarios: Challenges and ResearchGuidelines
As redes Ad-hoc, amplamente estudadas por instituições como o Internet Engineering Task Force, têm ganhado destaque em cenários militares devido à sua rápida implantação e ao uso de protocolos de roteamento dinâmicos e adaptativos, essenciais para operações e treinamentos ágeis. Pesquisas baseadas em simulações vêm permitindo identificar os protocolos mais adequados a diferentes condições operacionais, fornecendo subsídios valiosos para sua seleção e emprego no contexto militar. Apesar de a literatura tratar extensivamente das redes Ad-hoc, observa-se uma carência de estudos que avaliem, de forma articulada, um conjunto de protocolos capaz de sustentar uma infraestrutura completa de serviços voltada às necessidades das comunicações militares. O diferencial deste trabalho está justamente em preencher essa lacuna: em vez de analisar apenas protocolos isolados, propõe-se uma estrutura integrada que considere as especificidades das redes militares - distintas das redes civis e comerciais - contribuindo para a consolidação de um arcabouço tecnológico mais robusto e eficiente para apoio às operações militares.
Copyright (c) 2025 Cláudia Rödel Bosaipo Sales da Silva, Ronaldo Ribeiro Goldschmidt, Ronaldo Moreira Salles http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Um processo para buscas não estruturadas em código fonte
A consulta em código fonte representa um importante recurso para auxiliar desenvolvedores na compreensão de programas, bem como em atividades de refatoração, especialmente em grandes repositórios de código. Este trabalho apresenta um processo que busca facilitar a recuperação de informação, utilizando técnicas de consultas não estruturadas em código fonte. O processo apresenta arquivos classificados por ordem de importância com base nas características da linguagem de programação e nas preferências definidas pelos desenvolvedores. Foram realizadas duas instanciações do processo, nas linguagens de programação Java e AspectJ, demonstrando a aplicação do processo e como ele pode facilitar a identificação das informações recuperadas.
Copyright (c) 2025 Rodrigo de Castro Gil, Eduardo Kesser Piveta, Cristiano De Faveri, Deise de Brum Saccol, Lisandra Manzoni Fontoura http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0