Confira abaixo as pesquisas que estão sendo feito atualmente pelos 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.
ㅤㅤ
Identificação de Perfis de Comportamento de Usuários em Redes Blockchain
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.
ㅤㅤ
Indicadores de Tempo de Resolução de Conflitos em Merge de Software
O desenvolvimento colaborativo de software geralmente envolve ramos separados para funcionalidades, correções e contribuições individuais. Esses ramos precisam ser integrados por meio de merges, cujo esforço pode variar conforme tempo sem integração, quantidade de arquivos alterados e conhecimento do responsável. Este projeto propõe identificar e compreender fatores que afetam o tempo de merges em diferentes contextos, através de análises qualitativas e quantitativas de projetos de código aberto do GitHub.
ㅤㅤ
Visualização de regiões cerebrais usando LORETA
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.
ㅤㅤ
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.
ㅤㅤ
Otimização Verde para Sistemas Sustentáveis
-
Participante: Mateus
-
Coordenador: Professoras Luciana Brugiolo e Lorenza Moreno. Mestrando Rafael Freesz Resende Correa
O projeto tem como objetivo o desenvolvimento de abordagens híbridas para a solução de problemas de otimização que envolvem aspectos ambientais e de sustentabilidade. São considerados cenários diversos, como roteamento de veículos com emissão controlada, uso de frotas elétricas ou híbridas, alocação de recursos em ambientes sustentáveis, entre outros. Tais problemas frequentemente apresentam múltiplas restrições e objetivos, exigindo soluções mais sofisticadas. Nesse contexto, propõe-se o uso de métodos que combinam técnicas exatas, heurísticas, metaheurísticas e matheuristics, visando obter soluções eficientes e adaptadas a aplicações reais, com foco na redução de impactos ambientais e no apoio à tomada de decisão em contextos sustentáveis.
ㅤㅤ
Algoritmo Guloso Iterado para Problemas de Roteamento de Veículos com armários de encomendas
O avanço do e-commerce, intensificado pela pandemia, reforçou o uso de lockers como alternativa eficiente para entregas urbanas, reduzindo o contato físico e otimizando custos operacionais.Este estudo propõe um algoritmo baseado em Iterated Greedy (IG) e Random Variable Neighborhood Descent (RVND) para resolver o Vehicle Routing Problem with Parcel Lockers (VRPPL), alcançando resultados superiores com menor tempo computacional em comparação ao estado da arte.
ㅤㅤJogos Sérios para o Ensino de Cadeia de Suprimentos
Jogos sérios têm se consolidado como uma abordagem eficaz para o ensino de conceitos complexos, especialmente em áreas técnicas como engenharia de produção e ciência da computação. No contexto da cadeia de suprimentos (supply chain), conceitos como estruturação de fluxos, balanceamento de processos e identificação de gargalos são frequentemente abordados de forma abstrata, o que dificulta a assimilação por parte dos estudantes. Este projeto propõe o desenvolvimento de um jogo sério, baseado em tecnologias web modernas e modelagem gráfica interativa, com o objetivo de tornar o ensino de cadeias de produção mais acessível, visual e interativo.
ㅤㅤ
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.
ㅤㅤ
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.
ㅤㅤ
Recuperação de Informação na Era das LLM
A área de recuperação de informação tem se impactadorecentemente com os novos avanços em processamento de linguagem natural,especialmente com avanços na área de RAG. Este projeto visa explorar novasconfigurações de RAG para melhorias na recuperação de documentos poragentes inteligentes.