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Nome do professor / estudante
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Título do projeto
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Resumo do projeto
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Sixto Campana Bastidas
Edna Rocio Bernal Monroy
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Desenvolvimento de uma plataforma baseada em IoT para monitorar a mãe grávida em risco de pré-eclâmpsia: MotherNet
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A pré-eclâmpsia é um estado que afeta grávidas em todo o mundo. A pressão arterial alta e febre são alguns dos sintomas da doença, que podem causar a morte da mãe e da criança. Para mitigar o problema, o projeto propõe um serviço de cuidados tele-remotos, compreendendo uma pulseira inteligente e um serviço de informação centralizado. A pulseira contém uma série de sensores e conectividade que medem e transmitem variáveis fisiológicas em tempo real. O serviço de informação tem por objetivo recolher dados transmitidos pela pulseira, por meio de um software especializado para monitorar a saúde da grávida. Quando o sistema de atenção telefônica está em funcionamento, o médico avalia inicialmente as condições de saúde da mãe, mas a mãe sempre precisa estar com a pulseira para isso. Remotamente, a saúde dela é monitorada 24 horas / 7 dias da semana a partir do serviço de informação. Com essa solução, os níveis pré-eclâmpsia podem diminuir significativamente. Um protótipo funcional da pulseira está em desenvolvimento em colaboração com a Universidade de Jaén (Espanha) e a Universidad Nacional Abierta y a Distancia (Colômbia).
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Eduardo Francisco Caicedo Bravo
Andrés Alejandro Díaz Toro
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Sistema portátil para auxiliar deficiente visuais na navegação em tempo real com uma câmera RGBD, um dispositivo de processamento integrado e feedback háptico
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Este sistema, baseado em visão artificial, auxilia pessoas cegas em atividades de navegação em ambientes interiores desconhecidos, detectando obstáculos, espaços para passear e objetos como portas, cadeiras, estantes, computadores, entre outros, e, junto com um módulo de planejamento de trajetória, permite ao usuário alcançar esses objetos de forma segura (navegação objetiva). Duas restrições serão enfrentadas: as imagens devem ser processadas em um computador portátil, ou seja, em um dispositivo de computação pequeno e leve, e essas imagens devem ser processadas em tempo real para poderem funcionar em ambientes altamente dinâmicos e fornecer feedback imediato ao usuário.
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Luis Felipe Giraldo Trujillo
Gilberto Jose Diaz Garcia
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Modelos computacionais de cooperação em comunidades desprivilegiadas
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Indivíduos que têm rendimentos muito baixos e pertencem a uma comunidade vulnerável têm um grande desafio quando se trata de administrar sua vida financeira, devido a eventos imprevisíveis e limitações nos serviços financeiros e de saúde. As estratégias de cooperação tornaram-se uma opção para as comunidades vulneráveis enfrentarem esses problemas e alcançarem a estabilidade financeira. É necessário introduzir ferramentas matemáticas e computacionais que caracterizem a dinâmica das atuais estratégias de cooperação, desenhem novas estratégias mais eficazes e desenhem ferramentas portáteis que ofereçam conselhos aos membros da comunidade sobre como cooperar sob essas estratégias. O projeto aborda esses desafios.
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Mario Linares-Vásquez
Camilo Escobar-Velásquez
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Ativando tarefas automatizadas de engenharia de software para aplicativos móveis de fonte fechada
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O principal objetivo da pesquisa é fornecer, aos desenvolvedores, abordagens e ferramentas para atender diferentes tarefas de engenharia de software automatizadas que funcionam sem o código-fonte. Em particular, o objetivo é projetar e implementar abordagens para extrair automaticamente modelos de arquivos executáveis Android (ou seja, arquivos APK) e usar estes modelos para atender três tarefas específicas: geração de documentação sob demanda, casos de teste automatizados geração/execução e teste de mutação.
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Winston Spencer Percybrooks Bolivar
Pedro Juan Narvaez Rosado
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Ausculta cardíaca assistida por computador para centros remotos de saúde
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O objetivo principal desta proposta é desenvolver as bases para um sistema de diagnóstico automático de ausculta cardíaca. Tal sistema tem o potencial de afetar significativamente a atenção primária relacionada com o coração para as pessoas em áreas rurais ou, em geral, qualquer local com conexão à rede, mas com acesso limitado a cardiologistas e equipamentos caros. Com base nos resultados e experiências do ano passado, neste ano o foco é: segmentação automática dos sons cardíacos e medir o impacto de tais algoritmos na performance dos nossos modelos de classificação baseados em machine learning (ML), síntese de sons cardíacos normais e anormais para aumentar a quantidade e variedade de amostras de treinamento para a classificação ML, e continuar a compilação e o etiquetamento de amostras reais de sons cardíacos para a nossa base de dados aberta.
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Édgar Emmanuel Vallejo Clemente
Kevin Islas Abud
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Prevendo epidemias de Zika usando redes sociais e de contatos vetoriais
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As doenças transmitidas por mosquitos representam uma ameaça aos sistemas de saúde pública na maioria dos países latino-americanos. Estima-se que mais de 400.000 pessoas foram infectadas com o vírus Zika durante a epidemia de 2015-2016 no México. Atualmente, não há tratamento ou vacina eficaz disponível para o controle dessa doença, portanto a detecção oportuna das epidemias do vírus Zika é crucial para conter sua disseminação. O principal objetivo do projeto é o desenvolvimento de uma nova abordagem para a detecção precoce de epidemias de Zika. A abordagem consiste no uso de modelos preditivos de Deep Learning que são construídos a partir de dados epidemiológicos e dados do Google Trends, uma plataforma colaborativa aberta distribuída para participação da comunidade no controle da doença e modelos de simulação com base em indivíduos para caracterizar diferentes cenários epidemiológicos e de controle desta doença para estimar seu impacto. Essa nova abordagem representa uma oportunidade para melhorar a detecção e o controle do vírus Zika, proporcionando a capacidade de detectar antecipadamente epidemias potenciais dessa doença.
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Luciana Ferrer
Jazmín Vidal Domínguez
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Um professor virtual para prática de pronúncia do idioma inglês
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Os sistemas de assistência computadorizada de aprendizagem de idiomas (ACAI) se encontram disponíveis há décadas para apoiar aos estudantes na aprendizagem e consolidação de uma nova língua. Enquanto, em sua maioria, esses sistemas se encontrem focados na melhora das competências gramaticais e no vocabulário, alguns deles também permitem desenvolver as competências orais gerando retornos sobre a qualidade da pronúncia. A geração desses retornos em um nível detalhado como palavra ou fonética segue sendo um problema sem solução. A pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema de qualificação da pronúncia em nível fonético para as crianças argentinas em processo de aprendizagem do idioma inglês. Com esse propósito frases de crianças lendo em inglês serão coletadas e serão desenvolvidos novos métodos de qualificação da pronúncia em nível fonético tendo em conta as características específicas dos diferentes fonemas.
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Juan Pablo Galeotti
Ivan Arcushin
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Evolutiz: geração de casos de testes multiobjetivo para aplicações Android em evolução
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As aplicações Android evoluem ao longo do tempo. É tarefa do desenvolvedor escrever casos de teste que assegurem um mínimo de qualidade. Em especial, evitando falhas de regressão. Contudo, escrever casos de testes manualmente é uma tarefa custosa e nem sempre funciona corretamente. Nessa extensão do projeto, foi proposto a finalização da Evolutiz: uma ferramenta de geração de casos de testes para aplicações Android. Evolutiz tem como objetivo cobrir a evolução do código. A ferramenta ajudará os desenvolvedores a detectar mudanças não intencionais entre diferentes versões da mesma aplicação.
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Mirko Zimic Peralta
Jorge Coronel Herrera
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Redução da complexidade, tempo e custo do diagnóstico da tuberculose através do uso de microscopia sem lentes, internet móvel e análise de imagens de computador
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O projeto tem como objetivo facilitar o diagnóstico da tuberculose por meio do ensaio MODS, mediante uso de um leitor de imagens sem lentes, pelo qual é mais rápido e econômico em comparação com um microscópio invertido padrão. O leitor sem lentes reduz notavelmente o tempo de inspeção de cultivo MODS para o diagnóstico da tuberculose, ao permitir a simplificação, automatização e redução do tempo para a interpretação dos cultivos. Será desenvolvido um algoritmo de análise de imagens por computadores para um conjunto ad-hoc de imagens digitais, com o fim de automatizar a interpretação e o diagnóstico.
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Fernando Magno Quintão Pereira
Junio Cezar Ribeiro da Silva
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DVFS Inteligente
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O objetivo desse projeto é reduzir o consumo de energia em programas que executam em smartphones, encontrando para cada parte de um programa, a configuração de hardware que melhor se adequa àquela parte. Uma configuração de hardware é um conjunto de processadores, mais suas freqüências. No primeiro ano do projeto, foi apresentado que a escolha de boas configurações exercem papel fundamental sobre a eficiência energética de programas. Agora, o foco é aprendizagem de máquina para adaptar programas ao hardware em que eles executam.
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Nélio Alessandro Azevedo Cacho
Adelson Dias de Araújo Júnior
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Geração automática de plano de patrulhamento policial com base em dados sobre crimes e notícias
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O projeto tem o intuito de pesquisar e implementar um software interativo e realista para planejamento de patrulhas policiais. Por meio de estratégias supervisionadas para detecção de hotspots, estimando as regiões mais perigosas da cidade, essas predições serão utilizadas como indicadores para otimização do patrulhamento. A solução será implementada em um formato de serviço, para que possa ser explorado o aspecto prático da pesquisa.
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Leonardo Barbosa e Oliveira
Antonio Lemos Maia Neto
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Identificação, Autenticação e Autorização em um contexto de Internet das Coisas
Habilitando Sistemas Ciber-Físicos Inteligentes
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Inspirada pelos benefícios trazidos pela disponibilização de serviços na internet, a Internet das Coisas (IoT) é uma revolução que promete transformar ambientes tradicionalmente físicos em sistemas ciber-físicos inteligentes. O passo inicial é na direção desta transformação é que os objetos, sensores e atuadores destes ambientes tenham capacidade de processamento computacional e de comunicação segura. Neste contexto, identificação, autenticação e autorização são componentes essenciais dos mecanismos de segurança para IoT. Para endereçar esta necessidade, esta pesquisa tem como objetivo o projeto, desenvolvimento e avaliação de uma solução holística de segurança que contemple, através de protocolos criptográficos, identificação, autenticação e autorização adequados às características físicas, computacionais e de comunicação dos dispositivos de IoT.
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Sandra Eliza Fontes de Avila
Alceu Emanuel Bissoto
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Diagnóstico precoce do câncer de pele com redes generativas adversariais
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O câncer de pele é de longe o tipo mais comum de câncer. As Redes Neurais Profundas são o estado da arte na classificação automática de câncer de pele. Para avançar no treinamento das redes, uma limitação é a falta de dados anotados, o que é caro e exige muito esforço dos especialistas. Para contornar esse problema, o projeto propõe o uso de Redes Generativas Adversariais (GANs) para aumentação de dados. A pesquisa concentra seus esforços em dois aspectos: gerar imagens de lesão de pele em alta resolução e aumentar a confiança médica por meio da interpretabilidade dos resultados.
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Marcus Rolf Peter Ritt
Alex Zoch Gliesch
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Algoritmos heurísticos para a alocação justa de terras e problemas de distritamento
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A pesquisa propõe o desenvolvimento de métodos automáticos para a redistribuição de terra, no contexto de projetos de reforma agrária no Brasil. Esse problema é difícil, pois diversas restrições éticas e legais devem ser consideradas. O método usado atualmente pelo Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) é manual, demorado e muitas vezes falho, produzindo lotes retangulares de áreas similares mas que não consideram características intrínsecas do solo. O problema é NP-difícil, então a abordagem principal é heurística, com base em uma representação discreta do mapa, e está relacionado à classe mais abrangente de problemas de distritamento e planejamento de territórios, que inclui distritos eleitorais e territórios comerciais.
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Anderson de Rezende Rocha
Antônio Carlos Theóphilo Costa Júnior
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Combatendo notícias falsas através da atribuição de autoria e da análise de filogenia
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Nossa sociedade está enfrentando o desafio de lutar contra a ampla disseminação de informações falsas criadas com intenções maliciosas - o que é comumente denominado de "Fake News". A pesquisa tem como objetivo ajudar a sociedade nesse cenário por meio do endereçamento de dois problemas muito difíceis: a atribuição de autoria e a análise filogenética de pequenas mensagens de textos publicados em plataformas de mídia social. O projeto utilizará abordagens com base em dados sobre características estilísticas, explorando os recentes avanços das redes neurais profundas na área de reconhecimento de padrões.
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Rodrigo Coelho Barros
Jônatas Wehrmann
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Redes Neurais Eficientes para Alinhamento Imagem-Texto, Descrição Automática e Q&A Visual
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O projeto busca resolver de maneira efetiva e eficiente tarefas importantes de Visão Computacional (VC) e Aprendizado de Máquina (AM), como recuperação multimodal, descrição automática de imagens e Q&A Visual (raciocínio para responder perguntas com base em imagens). Durante os últimos anos de pesquisa, foram propostos vários modelos de Inteligência Artificial (IA) capazes de compreender o conteúdo semântico de textos e imagens de forma rápida e eficiente. Os próximos passos da pesquisa consistem no aprofundamento da resolução de tarefas ainda mais complexas, as quais podem trazer, aos computadores, a capacidade de raciocinar a respeito do conteúdo de imagens e responder questões elaboradas em linguagem natural sobre as mesma. Os modelos de IA ainda podem ser capazes de descrever resumidamente o conteúdo de imagens e vídeos por meio de linguagem natural.
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Renata Vieira
Henrique Dias Pereira dos Santos
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Detecção de eventos adversos em prontuário eletrônico
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O prontuário eletrônico desempenha um papel importante nos ambientes hospitalares, trazendo muitos benefícios em termos de segurança do paciente, eficácia e eficiência dos cuidados e satisfação do paciente. O projeto visa desenvolver tecnologia com base em Inteligência Artificial (IA) para auxiliar os profissionais de saúde a identificar Eventos Adversos (EA) em prontuários eletrônicos em hospitais. Os dados iniciais são provenientes do Hospital Nossa Senhora da Conceição (HNSC), são eles: anotações clínicas, prescrições de medicamentos, resultados laboratoriais e demografia do paciente, resultando em 32,5 milhões de registros. Utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e de aprendizagem profunda, o projeto visa ajudar na detecção de EA, melhorando a segurança do paciente e a eficiência dos cuidados com a saúde.
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Paulo Roberto Ferreira Júnior
William Dalmorra de Souza
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Sensoriamento de insetos praga através de uma rede sem fio de armadilhas inteligentes
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O projeto visa encontrar uma maneira de reduzir o uso de pesticidas nas culturas. Propõe-se um sistema para prever possíveis infestações de pragas antes que causem qualquer dano real. Para atingir esse objetivo, planeja-se automatizar o controle populacional de insetos pragas criando armadilhas inteligentes, que identificam e contam diferentes espécies, conectadas por meio de uma Rede de Sensores Sem Fio. Os dados obtidos das armadilhas alimentarão um modelo de predição para alertar o agricultor de uma possível infestação, permitindo uma decisão mais apropriada para o controle da população de pragas. O projeto já está em desenvolvimento e os trabalhos iniciais alcançaram resultados promissores com técnicas de processamento de imagem e aprendizado de máquina.
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Wagner Meira Júnior
Manoel Horta Ribeiro
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Moderando conteúdo falso e de ódio com contexto em redes sociais
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O projeto de pesquisa explora como o contexto que envolve discurso de ódio e notícias falsas em redes sociais on-line pode ser usado para melhorar a detecção desse tipo de conteúdo e a consistência das decisões de moderação relacionadas a esse tipo de conteúdo. A pesquisa propõe uma abordagem com base em casos de estudo para investigar esses problemas desafiadores e tão importantes para a criação de melhores sistemas de moderação.
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Carlos Hitoshi Morimoto
Candy Veronica Tenorio Gonzales
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Comunicação e controle por meio da interação pelo olhar em realidade aumentada
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Para certas pessoas com deficiências motoras, a interação por meio do olhar se tornou um importante meio de comunicação, embora limitado ao uso com computadores de mesa. Rastreadores de olhar móveis, combinados com plataformas computacionais vestíveis desenvolvidos para realidade aumentada, oferecem novas alternativas de interação e cenários de aplicação. O projeto tem como objetivo explorar algumas dessas alternativas para criar aplicações gerais que permitam a comunicação e controle de dispositivos por meio do olhar usando teclados virtuais. Entre os desafios a serem considerados no projeto está a criação de aplicativos vestíveis com base no olhar que sejam robustos a seleções não intencionais e que possam se ajustar ao próprio ritmo do usuário sem poluir a cena com excesso de objetos virtuais. A pesquisa propõe a investigação de um teclado de tamanho reduzido com alvos dinamicamente expansíveis que possam ser selecionados via troca de contexto.
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Fabrício Bevenuto de Souza
Júlio Cesar Soares dos Reis
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Uma abordagem para medir confiança de notícias
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Mídias sociais vêm mudando drasticamente a forma como as notícias são produzidas, disseminadas e consumidas, abrindo oportunidades incríveis, mas também desafios complexos. Um problema fundamental hoje é que as mídias sociais se tornaram locais para campanhas de desinformação que afetam a credibilidade de todo o ecossistema de notícias. O projeto visa mitigar esse problema propondo uma medida de confiança para notícias que operacionaliza o conceito de credibilidade nesse contexto.
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Jorge Arigony Neto
Guilherme Tomaschewski Netto
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Estações autônomas de baixo custo para medir o impacto das mudanças climáticas nas geleiras
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O projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma rede de sensores de baixo custo, customizados para a utilização em atividades de monitoramento de parâmetros meteorológicos na superfície de geleiras, bem como das taxas de derretimento dessas massas de gelo. Durante o primeiro e segundo ano do projeto, o novo conceito de estações glacio-meteorológicas foi implementado, as estações foram validadas e melhoradas a partir da experiência de uso no ambiente extremo do sul da Patagônia. O próximo passo consiste no desenvolvimento de módulos de comunicação que permitem a transmissão satelital gratuita de dados medidos em geleiras da Patagônia e Antártica.
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Denis Deratani Mauá
Heitor Reis Ribeiro
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Algoritmos anytime para encontrar configurações de máxima probabilidade em modelos probabilísticos profundos
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Muitas tarefas computacionais podem ser resolvidas pela computação de configurações de alta probabilidade de um modelo estatístico do domínio. Por exemplo, uma parte faltante de uma imagem pode ser completada especificando-se um modelo de imagens de rostos humanos e encontrando a máxima configuração dos pixels da imagem consistentes com a parte observada. Redes Soma-Produto são relativamente uma nova classe de modelos estatísticos profundos, que mostraram-se bem sucedidas para modelar domínios complexos como imagens, localização em ambientes e detecção de anomalias. Tais tarefas comumente requerem encontrar uma configuração de alta probabilidade. A pesquisa visa desenvolver algoritmos de computação de configurações de alta probabilidade que permitam ao usuário balancear qualidade e eficiência.
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Teodiano Freire Bastos Filho
Alexandre Luís Cardoso Bissoli
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Domótica Assistiva Multimodal com Comunicação Alternativa e Aumentativa (Ano 3)
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A primeira fase da pesquisa propôs o desenvolvimento de um novo sistema assistivo, denominado SMAD (System for Multimodal Assistive Domotics), para utilização por pessoas com deficiências motoras severas. Ao usar SMAD, o usuário é capaz de controlar dispositivos domésticos (lâmpada, ventilador, ar condicionado, TV, etc) e se comunicar com as pessoas ao seu redor, por meio de um smartphone, diretamente de sua cadeira de rodas, por meio de sinais biológicos captados pelos músculos (sEMG) ou olhos (EOG / VOG). Em um segundo momento, o projeto, testou o sistema em uma casa real. Para tornar isso possível, a configuração e a interface do usuário foi customizada e foi proposto GlobalBox (gBox), que é um novo módulo de controlador de dispositivo desenvolvido no projeto. Agora, os testes estão sendo feitos em residências dos usuários finais, que são monitorados on-line pelo cuidador, a fim de verificar o uso do sistema, que será avaliado com base na usabilidade, experiência do usuário e relatórios do usuário.
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Estevam Rafael Hruschka Junior
Antonio Carlos Falcão Petri
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Detecção de anomalias em rede de sensores automotivos utilizando aprendizagem profunda
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Devido ao grande volume de sensores embarcados nos veículos modernos e as funções desempenhadas por esses sensores, é necessário garantir a confiabilidade das leituras geradas por eles. Além disso, acreditamos que o desenvolvimento de um único modelo não é capaz de capturar a complexidade desse problema. O projeto tem como objetivo investigar a tarefa de detecção de anomalias em leituras de sensores automotivos utilizando um paradigma de aprendizado de máquina mais adequado. O paradigma é chamado de aprendizado sem fim e busca modelar de forma mais próxima o processo de aprendizagem humana.
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Renato Antonio Krohling
José Guilherme Mota Esgario
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E-agricultor - Um aplicativo baseado em reconhecimento de imagem para auxiliar agricultores na identificação e controle de doenças do cafeeiro
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O agricultor muitas vezes controla as doenças das plantações de maneira intuitiva e não quantitativa, às vezes levando ao uso excessivo de produtos químicos causando maior impacto ambiental e maior gasto com o aumento do custo de produção, já que aplica mais do que realmente é necessário. A proposta aborda o problema de determinar o grau de severidade das lesões em folhas por meio de técnicas de processamento de imagens e métodos de classificação utilizando aprendizado profundo. A solução será implementada em dispositivos móveis para uso do pequeno agricultor para que com uma foto tirada da folha doente, seja calculado o grau de severidade da doença e, a partir de procedimentos padronizados já estabelecidos por especialistas, possam ser recomendadas dosagens adequadas, considerando aspectos ambiental e econômico.
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