Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/9399
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Definição e avaliação de estratégias de retenção de alunas do curso de Sistemas de Informação da UFPA Campus Cametá(Universidade Federal do Pará, 2025-08-15) FREITAS, Gleyciane Barroso de; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480; FARIAS, Fabricio de Souza; PALOMINO, Paula Toledo; MOTA, Marcelle Pereira; http://lattes.cnpq.br/1521079293982268; http://lattes.cnpq.br/8123777210874634; http://lattes.cnpq.br/2130563131041136; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953; https://orcid.org/0000-0002-9730-2253; https://orcid.org/0000-0001-9226-9020Apesar dos avanços na educação na última década, as mulheres ainda continuam sub-representadas em cursos da área de Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM), especialmente na Matemática e na Computação. Diante desse cenário, diversas iniciativas vêm sendo desenvolvidas para incentivar o ingresso e a permanência de meninas e mulheres nessas áreas. Entretanto, muitas dessas iniciativas são concebidas com base em motivações empíricas, sem acompanhamento sistemático de seu impacto, o que pode dificultar a identificação de práticas adequadas e reduzir sua efetividade. Esta pesquisa tem como objetivo fornecer e avaliar um conjunto de estratégias de retenção de alunas no curso de Sistemas de Informação da UFPA, Campus Cametá, fundamentadas na aplicação da abordagem do Design Thinking. O percurso metodológico foi estruturado em três etapas: (1) realização de um mapeamento sistemático da literatura; (2) aplicação do DT como metodologia para a criação, implantação e avaliação de estratégias de retenção; e (3) desenvolvimento de um guia sobre a aplicação do DT na formulação de estratégias de retenção. A aplicação do DT possibilitou a identificação das dificuldades mais recorrentes entre as alunas e o desenvolvimento de estratégias direcionadas, mostrando-se eficaz para o desenvolvimento de soluções adequadas às necessidades das estudantes e contribuindo para sua permanência no curso.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Modelagem da dinâmica hidrológica para previsão do nível de jusante da UHE Tucuruí por redes neurais artificiais(Universidade Federal do Pará, 2026-01-19) SANTOS, Wanderley Pereira dos; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928; TEIXEIRA, Raphael Barros; http://lattes.cnpq.br/4902824086591521; https://orcid.org/0000-0003-2993-802X; GOMES, Evanice Pinheiro; FARIAS, Fabricio de Souza; http://lattes.cnpq.br/2100869230103157; http://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://orcid.org/0000-0001-9703-4837; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953Este trabalho investiga a aplicação de redes neurais artificiais tipo Temporal Convoluti onal Network (TCN), recorrentes como a Long Short-Term Memory (LSTM) e a Gated Recurrent Unit (GRU) na previsão do nível de jusante da UHE de Tucuruí, cuja natureza dinâmica, não linear e multivariável demanda por formalismos de modelagem baseados em aprendizagem profunda. A necessidade do estudo está atrelada ao fato da cidade de Tucuruí estar a jusante da Usina e possuir áreas habitadas próximas às margens do Rio Tocantins e este cenário exige controle e acompanhamento dos níveis na cidade. Para que isso aconteça, é necessária a obtenção de previsões assertivas do nível de jusante em tempo hábil. Desse modo, as ações de intervenções, quando necessárias, podem ser reali zadas pelos órgãos competentes no tempo certo. Com esse intuito, neste trabalho, vários modelos foram desenvolvidos para serem treinados por redes neurais artificiais. As redes treinadas buscam modelar as complexas relações entre as vazões afluente e defluente e a variável-alvo, o nível de jusante. São utilizadas séries com amostragem horária de dados reais do período de 2010 a 2025, totalizando 140.279 amostras. Os modelos são treinados para predição de até 10 horas à frente, janela considerada apropriada para o cenário real desejado. O pré-processamento dos dados desempenhou papel fundamental na qualidade das previsões, sendo aplicada a média móvel, seguida de normalização por valor máximo, estratégia que contribuiu para a redução de ruídos de alta frequência e para a estabilização do processo de treinamento. Posteriormente, a desnormalização permitiu a análise dos resultados em unidades físicas reais, permitindo (ou proporcionando) interpretações hidrológicas consistentes. A avaliação quantitativa foi conduzida por meio das métricas Erro Médio Quadrático (MSE), Erro Quadrático Médio Normalizado (FitNRMSE) e Erro Quadrático do Ajuste (FitR²), que possibilitaram uma análise complementar entre precisão, erro absoluto e capacidade explicativa da variância do sinal real. Os resultados apresentam valores elevados de FitR² (superiores a 99%) para todas as redes, evidenciando que os modelos foram capazes de esclarecer a maior parte da variabilidade do nível de jusante. Além disso, os valores de FitNRMSE permaneceram também elevados, demonstrando que os erros de previsão são pequenos quando comparados à intercorrência natural do sistema. Após análise comparativa entre os modelos, observou-se que a Gated Recurrent Unit (GRU) apresentou o melhor desempenho global, menor degradação das previsões e leve superioridade nas métricas, sobretudo no modelo H3. A LSTM apresentou desempenho próximo ao da GRU, porém com maior sensibilidade em regiões de maior variabilidade do sinal, já a TCN demonstrou bom desempenho médio, porém com tendência à suavização das predições em transições mais abruptas. Assim, conclui-se que os modelos H1, H2 e H3, conjuntamente com as arquiteturas LSTM, GRU e TCN propostas, são capazes de representar adequadamente a dinâmica do nível de jusante, com destaque para H3 e a GRU, que juntas mostraram desempenho superior às demais combinações. Nas figuras 42 e 43, destacam-se os resultados obtidos na análise de previsão, denominada de "alertas reais", cuja simulação mostra dois eventos em sequência registrados nos horários das 11:00 e 12:00 horas do dia 10/03/2025, com janelas deslizantes para as 10 amostras futuras, incluindo os valores reais comprovados para validar o desempenho das previsões. Tais resultados constituem uma base sólida para aplicações futuras em previsão operacional, apoio à tomada de decisão e integração com estratégias de controle preditivo, como o Model Predictive Control (MPC).Dissertação Acesso aberto (Open Access) Desenvolvimento de um aplicativo offline para análise de fatores de risco de evasão em escolas públicas(Universidade Federal do Pará, 2025-11-03) NASCIMENTO, Thiago Silva do; PEREIRA, Rodrigo Lisbôa; http://lattes.cnpq.br/0961152700140103; https://orcid.org/0000-0001-5217-908X; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480; SIQUEIRA, Elton Sarmanho; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/6836143760585970; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764; https://orcid.org/0000-0002-2199-1910Este artigo apresenta o desenvolvimento e a aplicação de umasolução tecnológica voltada ao combate da evasão escolar em escolas públicas com infraestrutura limitada. A proposta consiste em um aplicativo móvel Android, capaz de digitalizar questionários impressos e operar de forma offline, garantindo a coleta e armazenamento local de dados sobre fatores de risco à evasão. Utilizando abordagem metodológica de pesquisação, o estudo foi implementado em três escolas do municíıpio de Cametá-PA, envolvendo gestores e professores na coleta de dados de 58 estudantes. Os resultados apontam viabilidade técnica e potencial impacto social da ferramenta, ao permitir intervenções pedagógicas baseadas em evidências mesmo em contextos sem conectividade.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Uma proposta a sustentabilidade de data centers baseada no paradigma DevOps(Universidade Federal do Pará, 2025-12-19) GUIMARÃES , Josiany Brito; GONZÁLEZ, Marcos Tulio Amaris; http://lattes.cnpq.br/9970287865377659; LOBATO, Fábio Manoel França; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/8320014491229434; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760; https://orcid.org/0000-0002-6282-0368Em resposta à crescente demanda por serviços computacionais e ao aumento da carga de trabalho em ambientes de tecnologia da informação, os data centers enfrentam desafios relevantes relacionados à eficiência energética e ao cumprimento de metas globais de sustentabilidade. A computação verde, ao promover o uso eficiente de recursos computacionais, apresenta-se como uma abordagem capaz de mitigar os impactos ambientais associados a essas infraestruturas. Neste contexto, esta dissertação investigou a aplicação do paradigma DevOps, com ênfase na automação de infraestrutura, como estratégia para promover a sustentabilidade operacional em data centers. Foram analisadas e comparadas duas abordagens para a execução de tarefas administrativas rotineiras de TI: a realização manual e a automatização, sendo esta última implementada por meio da ferramenta Ansible, utilizada como instância prática do paradigma adotado. O estudo compreendeu a criação do ambiente experimental, a implantação da automação e a avaliação de sua eficácia operacional. O consumo de energia elétrica foi mensurado por meio da plataforma IMAMS, enquanto as emissões de CO2 foram estimadas com base no fator médio anual de emissão de 54,5 gCO2/kWh. Os resultados indicaram que, no conjunto das tarefas avaliadas, a automação reduziu o tempo total de execução em aproximadamente 23,4% e o consumo de energia elétrica em cerca de 24,3% em comparação à execução manual, refletindo diretamente na diminuição das emissões estimadas de dióxido de carbono, que passaram de 22,72 gCO2 no cenário manual para 17,19 gCO2 no cenário automatizado. A partir dos achados, conclui-se que a adoção de práticas DevOps apoiadas por automação de infraestrutura contribui de forma mensurável para a eficiência operacional e para a redução de impactos ambientais em data centers, sendo a principal contribuição deste trabalho a proposição de uma abordagem experimental reproduzível para a avaliação integrada de tempo de execução, consumo energético e emissões de CO2 associadas a tarefas de administração de sistemas, oferecendo subsídios técnicos tanto para pesquisadores quanto para gestores de infraestrutura na tomada de decisão sobre a adoção de automação como estratégia para a sustentabilidade em ambientes de TI.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Uma abordagem integrada de segurança cibernética: integração do Wasuh e da base CVE MITRE para gestão de vulnerabilidades em ambientes computacionais(Universidade Federal do Pará, 2025-08-28) MENDONÇA, Eudes Danilo da Silva; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760; SOUSA, Marcos Paulo Alves de; ALVES, Elton Rafael; http://lattes.cnpq.br/6713232502495902; http://lattes.cnpq.br/8408339809247090; https://orcid.org/0000-0002-3379-4754; https://orcid.org/0000-0003-2148-8941Com o crescimento acelerado e a ampla adoção das tecnologias de informação e comunicação, a frequência e o impacto dos ataques cibernéticos se intensificam. Setores como saúde, finanças, tecnologia, governo, varejo e transporte enfrentam aumento constante nas ameaças à segurança cibernética. Esses ataques comprometem informações confidenciais e geram prejuízos, como perdas financeiras, redução da confiabilidade e outros impactos significativos. Diante desse cenário, o estudo investe em análises detalhadas de recursos e capacidades de segurança cibernética para identificar, prevenir e responder de forma eficaz às tentativas de ataque. Este trabalho desenvolve um script que integra um dashboard — interface gráfica voltada ao monitoramento de dados — à base CVE da MITRE, a qual disponibiliza avaliações contínuas de vulnerabilidades conhecidas para apoiar administradores de rede e profissionais de segurança da informação. O script identifica dinamicamente riscos e contribui para reduzir as ameaças à segurança dos sistemas de informação.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Previsão intervalar de geração fotovoltaica por regressão quantílica em regimes de irradiância(Universidade Federal do Pará, 2026-02-13) OLIVEIRA , Bruno Gonçalves de; PINHEIRO, Daniel da Conceição; http://lattes.cnpq.br/2970581734279237; DARDENGO, Victor Pellanda; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/2524146722843576; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0002-1197-0657; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519A crescente participação da energia solar fotovoltaica na matriz elétrica brasileira intensifica a ne- cessidade de previsões confiáveis que quantifiquem a incerteza inerente a essa fonte intermitente. Este trabalho investiga a previsão intervalar da geração fotovoltaica horária em clima tropical úmido, com foco na região de Tucuruí, no estado do Pará. Propõe-se um arcabouço metodológico que combina um modelo determinístico híbrido, baseado em Multilayer Perceptron (MLP) e XGBoost com seleção automática por limiar de irradiância, e uma extensão probabilística fundamentada em regressão quantílica estratificada por regimes de irradiância, implementada via LightGBM. Os dados meteorológicos horários, obtidos da API Open-Meteo para o período de 2018 a 2023, passaram por pré-processamento que incluiu remoção de multicolinearidade via Fator de Inflação da Variância (VIF), resultando em seis variáveis preditoras. Os intervalos de predição são avaliados por métricas de cobertura (PICP) e largura normalizada (PINAW), sendo posteriormente calibrados por um fator de escala λ para aproximar a cobertura empírica do nível nominal de 80%. Os resultados demonstram que a abordagem por regimes melhora a calibração dos intervalos, especialmente em condições de irradiância intermediária, onde a variabilidade é mais pronunciada. Este estudo contribui para o avanço da previsão probabilística fotovoltaica em regiões tropicais, onde a literatura permanece escassa.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Sistema inteligente de prevenção de fadiga em condutores de veículos na mineração(Universidade Federal do Pará, 2026-01-28) SILVA, Wherbert Gonçalves da; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760; PINHEIRO, Daniel da Conceição; https://lattes.cnpq.br/2970581734279237; FARIAS, Fabrício de Souza; SERUFFO, Marcos César da Rocha; https://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://lattes.cnpq.br/3794198610723464; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953; https://orcid.org/0000-0002-8106-0560Este trabalho apresenta um sistema inteligente de prevenção de fadiga em condutores de veículos, validado em ambiente operacional da Vale S.A., que integra Visão Computacional, Telemetria Veicular e Lógica Nebulosa. Em atividades de prospecção mineral, jornadas prolongadas e condições adversas (iluminação variável e vibração) elevam o risco de fadiga e reduzem a vigilância do motorista. O sistema combina, indicadores faciais como Eye Aspect Ratio (EAR) e ângulo de inclinação da cabeça (Head Tilt) com variáveis operacionais do veículo, incluindo variação de velocidade e tempo de condução contínua, para estimar o estado de fadiga. A inferência Nebulosa consolida evidências multimodais e permite antecipar estados críticos, emitindo alertas preventivos antes de níveis extremos de sonolência. Em testes com amostras de vídeo e telemetria veicular coletadas na Vale, o método atingiu 86% de aprovação, demonstrando melhor eficácia em comparação a métodos baseados apenas em fechamento ocular. Os resultados reforçam o potencial da Inteligência Computacional para mitigação de riscos e fortalecimento da Segurança e Saúde Ocupacional na mineração.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Aplicando inteligência artificial generativa para instanciação de gamificação narrativa no ensino de disciplinas da computação(Universidade Federal do Pará, 2025-10-24) ALMEIDA, Adrielle Veras de; PALOMINO, Paula Toledo; https://lattes.cnpq.br/8123777210874634; https://orcid.org/0000-0002-9730-2253; PORTELA, Carlos dos Santos; https://lattes.cnpq.br/7707594869367480; GARCIA, Fabrício Wickey da Silva; SANTOS, Viviane Almeida dos; https://lattes.cnpq.br/3146466793441475; https://lattes.cnpq.br/1489376127395764; https://orcid.org/0000-0001-9022-2210Esta pesquisa investiga sobre quatro abordagens gamificadas no ensino superior em Computação: a tradicional, com narrativas criadas pelo professor, e com narrativas geradas por inteligência artificial (IA) em dois ciclos distintos. A metodologia utilizada foi a pesquisa-ação com abordagem mista para a análise de dados, coletados através de questionários baseados no Player Experience Inventory (PXI). Os resultados indicam que a gamificação com narrativas criadas pelo professor foi a estratégia mais engajadora. Observou-se que a IA otimiza o planejamento pedagógico, mas ainda requer intervenção humana para ajustes didáticos. O estudo também aborda desafios da gamificação, como a necessidade de tempo e recursos dos educadores, e propõe a IA generativa como uma solução promissora para apoiar a personalização e planejamento pedagógico.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Sistema embarcado baseado em lógica fuzzy para análise da qualidade do ar em ambientes internos(Universidade Federal do Pará, 2025-08-20) SOUSA JÚNIOR, Antônio Carlos Pereira de; ALVES, Elton Rafael; https://lattes.cnpq.br/8408339809247090; https://orcid.org/0000-0003-2148-8941; SANTOS, Adam Dreyton Ferreira dos; BARROSO FILHO , Haroldo Gomes; VALENTE JÚNIOR, Warley Muricy; https://lattes.cnpq.br/2616572481839756; https://lattes.cnpq.br/5326436049008095; https://lattes.cnpq.br/3130043631888754; https://orcid.org/0000-0002-5940-4961; https://orcid.org/0000-0003-3256-302X; https://orcid.org/0000-0001-5490-3705A crescente preocupação com a qualidade do ar em ambientes internos tem impulsionado o desenvolvimento de soluções inteligentes para seu monitoramento e controle. Esta dissertação apresenta um sistema baseado em lógica fuzzy para avaliação do conforto ambiental em salas de aula, considerando variáveis como umidade, temperatura, monóxido de carbono (CO) e dióxido de carbono (CO2), cujos dados são obtidos por sensores conectados a uma plataforma embarcada. A saída do sistema fuzzy é uma variável denominada “Conforto”, inspirada nos princípios do índice de qualidade do ar (AQI), utilizada para acionar um umidificador por meio de um servomotor, ajustando automaticamente os níveis de umidade de forma proporcional às condições do ambiente. O sistema foi implementado com uso do Arduino para controle físico e Python para processamento dos dados em tempo real, sendo comparado a um controlador tradicional proporcional-integral-derivativo (PID). Os resultados mostraram que, em comparação ao controlador PID, a abordagem fuzzy apresentou menor variabilidade diante das mudanças do ambiente interno, realizando ajustes mais suaves e consistentes no controle da umidade. Esse comportamento resultou em melhor desempenho geral e maior eficiência energética. Esses achados reforçam o potencial da lógica fuzzy como alternativa eficaz e confiável para aplicações em monitoramento contínuo da qualidade do ar em ambientes indoors.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Sistema de monitoramento de temperatura em fornos de casas de farinha: uma análise técnica da qualidade do produto, tempo de produção e quantidade de lenha(Universidade Federal do Pará, 2025-08-27) RIBEIRO, Karleno dos Reis; ALVES, Elton Rafael; https://lattes.cnpq.br/8408339809247090; https://orcid.org/0000-0003-2148-8941; FARIAS, Fabrício de Souza; VALENTE JUNIOR, Warley Muricy; RIBEIRO, Carmelita de Fátima Amaral; https://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://lattes.cnpq.br/3130043631888754; https://lattes.cnpq.br/7721870218745681; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953; https://orcid.org/0000-0001-5490-3705A produção de farinha de mandioca é uma atividade essencial para a agricultura familiar brasileira, especialmente na região amazônica, onde desempenha um papel fundamental na subsistência econômica e cultural de diversas comunidades. Entretanto, a ausência de padronização no controle de temperatura durante as etapas de escaldagem e torragem nos fornos das casas de farinha pode comprometer a qualidade do produto final, aumentar o consumo de lenha e prolongar o tempo de produção. Diante desses desafios, este estudo investiga a viabilidade da implementação de um sistema de monitoramento de temperatura nesses fornos, com foco na melhoria da qualidade da farinha, na redução do tempo de produção e na economia do consumo de lenha. A pesquisa foi conduzida na comunidade quilombola de São Benedito da Ponta, localizada no município de Salvaterra, na Ilha de Marajó-PA, utilizando uma abordagem experimental com coleta de dados em campo. Para isso, foi desenvolvido um sistema de monitoramento térmico utilizando a plataforma Arduino, capaz de informar ao agricultor, em tempo real, a temperatura do forno durante o processo produtivo. Testes comparativos entre o método tradicional e a utilização do sistema permitiram avaliar os impactos do emprego da proposta. Os resultados demonstraram que a adoção do sistema possibilitou uma redução aproximada de 14,57% no consumo de lenha e de 11,67% no tempo total de produção, sem comprometer a qualidade da farinha. As análises físico-químicas realizadas indicaram que o produto obtido com o auxílio do sistema atendeu aos padrões estabelecidos pela Instrução Normativa nº 52/2011 do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), apresentando menor variação na granulometria e umidade. Esses achados reforçam o potencial da integração de tecnologias acessíveis à agricultura familiar, contribuindo para a modernização das casas de farinha sem descaracterizar as práticas tradicionais. Ademais, evidenciam a importância de investimentos em pesquisa e em políticas públicas que estimulem a adoção de sistemas de monitoramento de temperatura, visando aumentar a produtividade, promover a sustentabilidade e ampliar a competitividade do setor no mercado.