Confira abaixo as pesquisas que foram realizadas por ex-getianos.
Funções Autorregressivas como Método de Extração de Características em Interfaces Cérebro-Máquina com Imagens Motoras
O eletroencefalograma (EEG) é um dos métodos de aquisição mais utilizados em Interfaces Cérebro-Máquina (BCI), principalmente por ser não invasivo, possuir alta resolução temporal, baixo custo e outras vantagens. No entanto, uma de suas principais limitações é a elevada sensibilidade a artefatos, o que resulta em uma baixa razão sinal-ruído e dificulta a análise direta do sinal bruto. Esta pesquisa tem como objetivo principal investigar o uso de funções autorregressivas como método de extração de características, com a finalidade de melhorar o desempenho de sistemas BCI. Também são analisados os efeitos da aplicação do filtro Common Spatial Pattern (CSP) em conjunto com funções autorregressivas, bem como o impacto da diferenciação temporal no desempenho geral do modelo proposto. A intenção é contribuir para a construção de sistemas BCI mais robustos e eficazes frente à variabilidade e ao ruído dos sinais EEG.
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Produção de itens avaliativos para avaliações em larga escala
A criação, correção, padronização e implementação de itens avaliativos é um processo bastante rígido, exigindo muita mão de obra extremamente qualificada para poucas questões. Entretanto, com o avanço das tecnologias de LLM, surge a possibilidade de simplificar o processo, otimizando o trabalho desses profissionais para produções em larga escala. Essa pesquisa está dentro de um projeto maior com essa motivação, trabalhando especificamente com a produção de itens, desenvolvendo novas tecnologias e estudando seus benefícios e limitações.
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Modelos de Otimização Aplicados à Logística do PISM/UFJF
O projeto visa aplicar técnicas de otimização para apoiar o processode planejamento e execução do PISM/UFJF, em parceria com a COPESE. Oobjetivo é desenvolver modelos e ferramentas que auxiliem na alocação eficientede candidatos aos locais de prova, distribuição de provas e designação defiscais, buscando minimizar deslocamentos, reduzir impactos logísticos emelhorar a experiência de todos os envolvidos no processo. A proposta tambémconsidera a mitigação dos transtornos causados à população da cidade durantea realização do exame, promovendo uma organização mais sustentável eeficiente do processo seletivo.
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Explorando Jogos Educacionais no Ensino de Circuitos Digitais
O projeto tem como objetivo desenvolver um jogo educacional digital, chamado Flip n’ Flop, para auxiliar no ensino de Circuitos Digitais, especialmente nos conteúdos de flip-flops e diagramas de tempo. A iniciativa busca oferecer uma abordagem interativa e motivadora, facilitando a compreensão de conceitos abstratos por meio de atividades práticas e lúdicas, contribuindo assim para um aprendizado mais eficiente e engajador.
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Visualização de regiões cerebrais usando LORETA
- Participante: João Pedro Salim
- Coordenador: Heder Soares Bernardino
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A eletroencefalografia (EEG) é um método recorrente para coleta de dados do cérebro, por não serem invasivos e mais baratos em relação às outras formas de observação cerebral. Nele, a variação de potencial elétrico é coletada por cada eletrodo posicionado no couro cabeludo, mas isso os torna difíceis de serem interpretados. Assim, surge o LORETA (Low Resolution Brain Electromagnetic Tomography), utilizado em EEG com maior número de eletrodos para melhor visualização em pesquisas e estudos do comportamento cerebral.Nesse contexto, com o objetivo de melhorar a visualização por LORETA, propõe-se a implementação de uma aplicação que permita a percepção visual dos dados de EEGs e uma sugestão para LORETA com EEGs com menos eletrodos.
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Identificação de Perfis de Comportamento de Usuários em Redes Blockchain
- Participante: Emmanuel
- Coordenador: Saulo Moraes Vilela
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A tecnologia blockchain tem sido reconhecida como uma das mais transformadoras da última década, por sua capacidade de garantir registros públicos, seguros e descentralizados, sem a necessidade de intermediários. Além das criptomoedas, o uso de blockchain foi expandido por plataformas como Ethereum. Com a crescente adoção dessas aplicações, tornou-se evidente a necessidade de métodos para identificar perfis de usuários anonimizados, pois essa funcionalidade pode fomentar a segurança, ampliar o escopo de serviços oferecidos e gerar valor em ecossistemas descentralizados.
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Analisando o comportamento evolutivo de dados Web em grandes grafos de conhecimento
- Participante: Dayane Guimarães Gomes Godoy
- Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
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Aplicações fazem uso de dados disponibilizados na Web para diversas finalidades, como o processamento de notícias para prever preços futuros no mercado de ações, processamento de comentários em sites para entender a recepção de novos produtos no mercado, uso de posts em redes sociais para identificação de grupos terroristas ou discurso de ódio. Saber processar de forma adequada os dados dispostos na Web é fundamental para criar aplicações inteligentes em diversos cenários. Neste projeto, o discente conhecerá as tecnologias utilizadas neste cenário e investigará o comportamento dos dados ao longo do tempo em grandes grafos de conhecimento para identificação de violações de qualidade dos dados e predição de violações. Esta pesquisa é uma parceria com a WU Vienna University of Economics and Business e será coorientada por um aluno de doutorado da WU, o que pode gerar oportunidades para estudo fora do país.
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Arquitetura de Referência para Jogos Educacionais Digitais
- Participante: Nikolas Oliver Sales Genesio
- Coordenador: Profa. Alessandreia Marta de Oliveira
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A utilização crescente de Jogos Educacionais Digitais (JEDs) para apoiar o ensino de Computação tem sido observada ao longo dos anos, visando melhorar o engajamento e a motivação dos estudantes. No entanto, muitos desses JEDs enfrentam desafios em captar o interesse dos estudantes, resultando em desmotivação e desinteresse. Nesse contexto, este projeto de pesquisa visa conduzir estudos para a obtenção de evidência empírica que permita apoiar o desenvolvimento de JEDs para o ensino de Computação, analisando critérios de qualidade, perfil dos estudantes dessa área e também elementos que possam contribuir para a sustentabilidade dessas ferramentas. Dentre as soluções existentes, destacam-se as Arquiteturas de Referências. Com isso, o principal objetivo deste projeto de pesquisa é definir uma Arquitetura de Referência para apoiar o desenvolvimento de JEDs para o ensino de Computação.
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Reconstrução tridimensional de folhas de feijão a partir de múltiplas imagens
- Participante: Artur Welerson Sott Meyer
- Coordenador: Profs. Saulo Moraes e Marcelo Bernardes
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A integração da tecnologia no âmbito da agricultura e da biologia tem se ampliado com o passar dos anos e, com isso, trouxe grandes benefícios aos profissionais desses seguimentos. Pesquisas sobre novos métodos para auxiliar essas áreas são de grande importância econômica. Nesse contexto, esta monografia pretende aplicar métodos da área de visão computacional para reconstruir folhas de feijão. Mais especificamente, são usadas as abordagens SfM e estereoscopia monocular para promover uma análise não destrutiva dessas plantas. Busca-se complementar a base de dados de folhas utilizado neste trabalho com a adição da geometria dessas folhas. Essa base de dados é utilizada para treinar redes neurais profundas para estimar a área das folhas. Portanto, espera-se que o resultado deste trabalho reduza os erros de medição dessas redes ao considerar a própria geometria das folhas no treinamento.
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Um framework para experimentações sobre vieses cognitivos durante o processo de busca por aprendizagem (search as learning)
- Participante: Leonardo Pereira de Faria Prata
- Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
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O projeto explora o comportamento de usuários em buscas na web através de uma plataforma de coleta de dados de interação com a máquina de busca.