TCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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Item Learning global optimization by deep reinforcement learning(2026-06-29) Silva Filho, Moesio Wenceslau da; Miranda, Péricles Barbosa Cunha de; http://lattes.cnpq.br/8649204954287770; http://lattes.cnpq.br/2052605083076286Item Avaliação da segurança de sistemas de Aquicultura 4.0 através de testes de penetração(2026-06-15) Portela, Dayanne Carolina e Silva; Lins, Fernando Antonio Aires; http://lattes.cnpq.br/2475965771605110; http://lattes.cnpq.br/7064523438097093Com a crescente demanda por alimentos, a aquicultura destaca-se como uma importante fonte de suprimento a nível mundial. Neste contexto, a adoção de sistemas baseados na Internet das Coisas (IoT) otimiza o processo produtivo, trazendo novas oportunidades de automação, de coleta de dados e de auxílio à tomada de decisões. Contudo, essa modernização também introduz novos vetores de ataques cibernéticos, que podem comprometer a integridade de sistemas e de dados sensíveis. Diante desse cenário, este trabalho propõe a proposição e a execução de testes de segurança em sistemas da Aquicultura 4.0, com o objetivo de avaliar e divulgar o nível de segurança atualmente oferecido neste domínio.Item MN-CRCN: a new benchmark for automatic micronucleus detection in lymphocytes(2026-07-01) Barbosa, Camile Alheiro; Cordeiro, Filipe Rolim; http://lattes.cnpq.br/4807739914511076; http://lattes.cnpq.br/2179460860850369A detecção de micronúcleos (MN) em linfócitos binucleados é um importante biomarcador para a avaliação da instabilidade cromossômica e dos efeitos genotóxicos, desempenhando um papel fundamental em diagnósticos relacionados ao câncer e em estudos toxicológicos. No entanto, a análise manual é um processo demorado, subjetivo e suscetível a erros humanos. Os trabalhos encontrados na literatura para detecção de micronúcleos utilizam bases de dados privadas, o que limita a avaliação e a reprodutibilidade dos modelos propostos. Neste trabalho, apresentamos o MN-CRCN, um novo conjunto de dados público composto por 889 imagens de alta resolução de linfócitos binucleados, anotadas por especialistas, contendo a localização tanto das células binucleadas quanto dos micronúcleos. Avaliamos modelos de detecção de objetos do estado da arte, incluindo Faster R-CNN, RetinaNet, FCOS, YOLOv11 e YOLOv12, utilizando as métricas mAP@50, precisão e revocação. Os experimentos realizados no MN-CRCN demonstraram que o YOLOv12 obteve o melhor desempenho, alcançando 93% de precisão, 93% de revocação e 96% de mAP@50. Os resultados evidenciam o potencial dos métodos de aprendizado profundo como ferramenta de apoio à análise citogenética e ressaltam a importância da disponibilização de bases de dados abertas para a avaliação comparativa de métodos automáticos de detecção de micronúcleos.Item Uma abordagem prática de produção de jogos utilizando ferramentas de IA generativa em cima da plataforma Unity(2026-02-10) Saraiva, Antonio Marcos; Nascimento, Leandro Marques; http://lattes.cnpq.br/9163931285515006O setor de jogos digitais evoluiu de forma exponencial desde 1959, transformando-se na maior indústria de entretenimento global. As Inteligências Artificiais (lAs) generativas representam um marco capaz de reduzir drasticamente o tempo e o custo de produção. Ao tornarem a criação de ativos visuais, sonoros e narrativos mais acessível, elas democratizam o desenvolvimento e validam sua eficácia, inclusive em eventos de criação rápida como as Game Jams. O nosso estudo demonstrou a viabilidade e eficácia da Inteligência Artificial (IA) generativa como ferramenta fundamental no ciclo de desenvolvimento de jogos digitais, mesmo em prazos extremamente curtos (Game Jams de 15 a 30 dias). O estudo analisou três projetos distintos — "Saci Pererê: o chamado da Iara" (Ação/Aventura 2.5D, folclore), "Ecos de Aethelgard" (Metroidvania 3D, fantasia medieval) e "Intermediate Dimension" (Ação 2D, corrida contra o tempo, terror). Em todos os casos, a IA, especificamente o Gemini e ferramentas associadas (Tripo3d.Al, Meshy.Al, Poly.cam, Veo3.Gemini, Sora.ChatGPT), foi extensivamente utilizada para cumprir os objetivos centrais. A produção de narrativa e a identificação de personagens foram prontamente atendidas pela IA, fornecendo sinopses coesas e perfis detalhados a partir de prompts específicos. A geração de itens gráficos (assets) foi o ponto de maior colaboração: a IA produziu imagens de conceito (T-Pose/A-pose) que, subsequentemente, foram transformadas em modelos 3D usando outras ferramentas de IA. Embora a criação de modelos 3D e itens interativos tenha sido bem-sucedida, o estudo destacou desafios técnicos. A geração direta de spritesheets 2D por IA para personagens complexos provou ser inviável devido à falta de consistência entre frames no curto prazo, levando ao uso de um pipeline híbrido: Imagem IA -> Modelo 3D -> Mixamo (Animação) -> FbxToPNG-sprite-sheet-creator (Spritesheets). Esse método, embora exigindo intervenção manual (como a edição do Saci Pererê para manter uma perna só ou otimização de modelos 3D no MeshLab para "Ecos de Aethelgard"), permitiu a criação rápida de animações e a conversão para formatos 2D e 2.5D. A produção de efeitos audiovisuais foi parcialmente atendida. A IA foi eficaz na geração de trilhas sonoras (producer.ai), mas a maioria dos efeitos sonoros de personagens e ambiência foi obtida de repositórios da web devido à restrição de tempo. A escrita de scripts demonstrou ser uma área de forte colaboração, com a IA fornecendo o esqueleto do código C# e auxiliando na depuração, permitindo a implementação de mecãnicas complexas, como salvar e carregar os atributos do jogador, repositório e recompensas entre cenas. Em síntese, a IA funcionou como uma aceleradora de produção de conteúdo (narrativa, visual e esqueleto de código), transformando o desenvolvimento de jogos em um processo mais rápido e eficiente, apesar das limitações na geração de imagens específicas (Saci e Curupira) e na necessidade de otimização de modelos.Item Modelagem computacional de rotas de deslocamento pré-coloniais: explorações a partir de otimização por enxame de partículas(2026-02-11) Rodrigues, Gabriela Maia; Nascimento, André Câmara Alves do; Souza, Lucas Bonald Pedrosa de; http://lattes.cnpq.br/7986880612118252; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/8995856929625184A modelagem de caminhos antigos tem se destacado como uma abordagem relevante na arqueologia, permitindo inferir padrões de mobilidade e interação humana a partir da análise espacial. Simulações mais fiéis às condições locais podem fomentar novas descobertas e ações de preservação do patrimônio. Este trabalho investiga métodos sistemáticos para modelar a mobilidade antiga em terrenos complexos, apresentando um estudo aplicado ao Parque Nacional do Catimbau, Pernambuco. O objetivo é comparar conceitualmente o método tradicional de Caminho de Menor Custo (Least-Cost Path - LCP) com o uso de meta-heurísticas de otimização, com ênfase no Particle Swarm Optimization (PSO), para a estimativa de trajetos eficientes entre pontos de interesse arqueológico. A pesquisa utiliza três variáveis ambientais determinantes para a locomoção em relevo acidentado: declividade, visibilidade e insolação, integradas à superfície de custo. Enquanto o LCP tradicional se baseia em algoritmos determinísticos sobre matrizes de fricção, condicionados à discretização direcional da vizinhança, o PSO emprega uma busca estocástica realizada por um enxame de partículas, oferecendo maior flexibilidade para explorar soluções e potencial para evitar mínimos locais. Os experimentos indicaram comportamento convergente e estável do algoritmo PSO, com calibração consistente dos pesos associados às variáveis ambientais, evidenciando a influência persistente da insolação na definição das rotas e a maior relevância da declividade em trajetos de maior extensão, refletindo prováveis estratégias de economia de esforço em escala regional. A comparação com o método tradicional de LCP evidenciou diferenças qualitativas nos traçados, com a abordagem multicritério produzindo rotas mais equilibradas frente às restrições topográficas e ambientais da paisagem semiárida. A proposta não busca substituir os métodos consolidados de LCP em Sistemas de Informação Geográfica, mas ampliar o campo de experimentação metodológica, considerando cenários nos quais o custo do movimento pode ser inferido ou ajustado a partir de evidências arqueológicas. Espera-se que o desenvolvimento dessas abordagens contribua para os debates sobre mobilidade em paisagens do passado, indicando direções para aplicações futuras em estudos arqueológicos e históricos.Item Small language models for augmentative and alternative communication(2026-02-03) Silva, Lenon Anthony de Souza da; Nascimento, André Câmara Alves do; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/1791007035243091A Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) é fundamental para milhões de pessoas com necessidades complexas de comunicação. Ferramentas tradicionais de CAA enfrentam um trade-off entre expressividade e eficiência, enquanto soluções baseadas em Large Language Models (LLMs) exigem conectividade e levantam preocupações de privacidade. Este trabalho investiga a especialização de Small Language Models (SLMs) para geração de cartões de comunicação em português brasileiro, em que cada cartão é composto por uma frase curta, uma frase longa e um símbolo visual (emoji Unicode). Foi desenvolvido um pipeline de construção de dataset combinando curadoria manual, aumento sintético via GPT-4o-mini e integração com a base ARASAAC, resultando em aproximadamente 17.800 exemplos anotados. Uma contribuição central é o framework de classificação baseado na distinção entre vocabulário Core (gramatical) e Fringe (tópico), fundamentado na literatura clínica de CAA. Sete modelos de três famílias de SLMs (Qwen, Llama, Gemma) foram avaliados no conjunto de teste com configuração padronizada de PEFT/LoRA e quantização 4-bit, utilizando BLEU, ROUGE e similaridade semântica sobre a string completa gerada em comparação com a referência do dataset. Os resultados indicam que o Qwen3-1.7B apresenta o melhor equilíbrio entre qualidade (BLEU: 0.1453, ROUGE-L F1: 0.3142, similaridade semântica: 0.77) e eficiência, viabilizando inferência local em GPUs de médio-alto desempenho com VRAM de 12GB. Foi também desenvolvida uma infraestrutura de avaliação com usuários reais, cujo piloto está planejado como próxima fase da pesquisa. Os resultados indicam a viabilidade de assistentes de CAA privados e offline baseados em SLMs especializados.Item O impacto da imagem no engajamento político: uma análise multimodal baseada em dados sobre a campanha presidencial de 2022(2026-02-12) Costa, Elvison Victor Ferreira da; Sampaio, Pablo Azevedo; http://lattes.cnpq.br/8865836949700771As redes sociais digitais tornaram-se centrais na comunicação política contemporânea, especialmente no uso estratégico de imagens para mobilização, construção de imagem e engajamento eleitoral. Nesse contexto, este trabalho investiga como elementos visuais são empregados nas campanhas presidenciais brasileiras de 2022, por meio de uma análise comparativa das postagens de Jair Bolsonaro e Luiz Inácio Lula da Silva no Facebook e no Instagram. A pesquisa utiliza técnicas de visão computacional, métodos de agrupamento não supervisionado e testes estatísticos para identificar padrões visuais recorrentes (clusters) e avaliar sua associação com métricas de engajamento normalizadas. Os resultados indicam que os padrões visuais variam conforme a plataforma, embora apresentem estruturas semelhantes entre os candidatos. No Facebook, observa-se uma organização mais concentrada e binária, associada à mobilização recorrente e à comunicação informativa, enquanto o Instagram favorece estratégias visuais mais fragmentadas e simbólicas, com maior potencial de engajamento. Os testes estatísticos demonstram associações significativas entre determinados clusters visuais e níveis de engajamento, especialmente em conteúdos que envolvem interações humanas diretas, como multidões e close-ups do candidato, sem permitir inferências causais. A análise comparativa revela ainda que, embora ambos adaptem suas estratégias à lógica das plataformas, emergem diferenças no plano simbólico, refletindo narrativas visuais distintas. Ao integrar visão computacional e métodos quantitativos, o estudo contribui para a literatura sobre comunicação política digital ao oferecer abordagem replicável para análise de estratégias visuais em diferentes ecossistemas de mídia social.Item Análise comparativa de técnicas de engenharia de prompt aplicadas a tarefas de recomendação via LLMs(2026-02-13) Silva, Cleyton José Rodrigues da; Lima, Lucas Albertins de; http://lattes.cnpq.br/0465071050875729Sistemas de recomendação são produzidos para sugerir itens a serem consumidos por usuários clientes de uma determinada plataforma digital, seja em e-commerce ou em aplicativos de streaming de conteúdo, tendo o intuito de se adequar cada vez mais às preferências dos usuários-alvos, buscando um teor de personalização que contribua para o sucesso da plataforma. As abordagens mais utilizadas atualmente se apresentam numa combinação de técnicas tradicionais de recomendação com o poder dos LLMs para alavancar a qualidade e precisão das recomendações. Os LLMs são modelos que possuem altas capacidades de compreensão de linguagem e de inferência de linguagem natural e, desde a apresentação do modelo GPT-3, foi evidenciado que o resultado de tarefas executadas por modelos deste tipo podem ter sua qualidade alavancada ao estruturar as prompts de interação sob pretextos que melhor extraiam sua capacidade in-context-learning. Técnicas de engenharia de prompt como as zero-shot, onde se descreve a tarefa em linguagem natural, foram desde então integradas no funcionamento de sistemas de recomendação, e este trabalho analisa uma abordagem onde se usa o LLM como recomendador, propondo uma análise comparativa dos impactos de aplicar quatro variantes de estratégias representativas a técnicas de engenharia de prompt distintas, em substituição a uma estratégia definida como baseline de comparação. Experimentos são feitos para diferentes combinações entre três LLMs em duas bases de dados distintas, apresentando resultados experimentais variados dentre as combinações modelo-estratégia, encontrando ganhos de até 17.76% em taxa de acerto de recomendação entre diferentes combinações, com métricas que em parte mostram superação em taxa de acerto contra o baseline, e que, por outro lado, mostram o baseline mantendo superioridade na qualidade da recomendação gerada.Item Análise de um sistema web sob o olhar de segurança da LGPD: estudo de caso(2026-02-12) Souza, Gabriel Ramos de; Mota, Rafael Perazzo Barbosa; http://lattes.cnpq.br/3078288668202994; http://lattes.cnpq.br/7531008499488471Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a aplicação de um instrumento de auditoria técnica voltado à conformidade de sistemas web com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A principal contribuição da pesquisa consiste na criação de um checklist replicável, fundamentado no mapeamento sistemático entre os requisitos normativos da LGPD e os controles técnicos do Open Web Application Security Project (OWASP) Application Security Verification Standard (ASVS). O instrumento é composto por 40 requisitos distribuídos em 10 categorias temáticas, visando traduzir princípios jurídicos em critérios técnicos verificáveis. Para validar a ferramenta, realizou-se um estudo de caso no sistema de gestão do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC)/Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (PIBITI) da Universidade Federal do Cariri (UFCA), empregando análise estática de código-fonte, observação funcional e entrevistas técnicas com o desenvolvedor do sistema. Os resultados revelam que 27,5% dos itens atingiram conformidade total e 12,5% atingiram parcialmente, enquanto 60% foram classificados como não conforme. Observou-se, entretanto, que diversos controles de segurança já se encontram implementados, com destaque para aqueles relacionados à segurança no transporte de dados e à proteção de senhas. Com base na análise realizada, este trabalho apresenta recomendações técnicas e organizacionais voltadas ao fortalecimento da conformidade legal, à melhoria da governança e ao aumento da segurança da informação. Conclui-se que o checklist desenvolvido constitui um recurso de verificação em conformidade com as diretrizes da LGPD, fundamentado no padrão OWASP ASVS como suporte técnico, o que fornece um roteiro estruturado para que outras instituições e equipes de desenvolvimento possam avaliar e fortalecer a proteção de dados em seus sistemas de forma sistemática e replicável.Item Engenharia de software assistida por IA: motivações, ameaças, incentivos e impacto(2026-02-06) Silva Filho, Ronaldo Rodrigues da; Souza, Ricardo André Cavalcante de; http://lattes.cnpq.br/7101881357139219; http://lattes.cnpq.br/3935801424898796A Engenharia de Software assistida por Inteligência Artificial (IA) transcende a geração e a otimização de código fonte, impactando também a dinâmica cognitiva e social dos profissionais envolvidos. Neste sentido, este estudo apresenta quatro dimensões (Motivação, Ameaças, Incentivos e Impacto), de natureza humana e organizacional, que podem direcionar um diagnóstico mais amplo da percepção e maturidade das equipes em adotar a IA nas atividades de engenharia de software. Como produto de trabalho, foi desenvolvido um instrumento de coleta de dados, estruturado por meio das dimensões supracitadas, com questões específicas elaboradas a partir de achados na literatura científica. O instrumento desenvolvido foi aplicado em um survey piloto no ecossistema local, o qual contou com a participação de 46 profissionais que atuam em atividades de engenharia de software. O feedback obtido aponta para a adoção da IA impulsionada pela facilidade de aprendizado e resolução de problemas. Contudo, também revelou algumas tensões críticas na experiência profissional, tais como, o receio da perda de habilidades analíticas (deskilling), a insegurança gerada pela ausência de governança de dados nas empresas, e um paradoxo na eficiência, onde o ganho de tempo proporcionado com o uso da IA é redirecionado para o aumento do volume de entregas previstas no backlog ao invés da busca pela inovação ou do bem-estar pessoal. O instrumento de coleta de dados proposto mostra-se como uma ferramenta útil que pode ser (re)usada por organizações interessadas em avaliar percepções sobre a maturidade do uso da IA na Engenharia de Software visando o direcionamento de estratégias que equilibrem produtividade técnica com segurança psicológica e desenvolvimento profissional.