01.1 - Graduação (Sede)

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Data inicial: 2020Assunto: search.filters.subject.Inteligência artificial

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    Tutoria: Plataforma para suporte à correção de atividades e envio de feedback personalizado
    (2023-04-19) Lima Neto, José Rodrigues de; Mello, Rafael Ferreira Leite de; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/7813436627139390
    O feedback dado por professores a estudantes sobre atividades avaliativas é fundamental para a construção do conhecimento e compreensão acerca de sua trajetória de aprendizagem. Entretanto, frequentemente professores não conseguem fornecer feedback de qualidade e em tempo hábil, devido à sobrecarga de trabalho e à falta de tempo, gerando frustração para todos os envolvidos. Neste contexto, a plataforma Tutoria tem o objetivo de apoiar professores na correção de atividades avaliativas de maneira mais rápida, mantendo a qualidade e a personalização. Para isso, Tutoria utiliza técnicas de inteligência artificial para dar suporte na correção de questões discursivas, priorizando a usabilidade.
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    Comparação de modelos de ia para extração de dados em glicosímetros
    (2024-09-25) Carmo, Genivaldo Braynner Teixeira do; Correia, Julyanne Maria dos Santos; Silva Filho, Ronaldo Rodrigues da; Sampaio, Pablo Azevedo; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de
    A diabetes é uma condição crônica que requer monitoramento constante dos níveis de glicose no sangue, sendo essencial o uso de glicosímetros para a obtenção dessas informações. Este trabalho tem como objetivo comparar três modelos de Inteligência Artificial, Gemini, GPT-4o e Llava 1.5, para identificar qual deles extrai, de forma mais eficaz, os dados de glicose, data e hora dos glicos´ımetros. Utilizando técnicas de engenharia de prompt, busca-se aprimorar a precisão e eficiência na extração desses dados, otimizando o monitoramento e contribuindo para a melhor gestão da saúde de pacientes diabéticos.
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    The digital behavior of voters in interactions with the social media posts of candidates running for elections
    (2022-10-06) Silva Filho, Heriberto Alexandre da; Brito, Kellyton dos Santos; http://lattes.cnpq.br/8750956715158540; http://lattes.cnpq.br/6181814500468590
    The extensive use of digital tools and digital marketing strategies over the last few years has become increasingly more frequent and characteristic in political campaigns Within this scenario, this study aims to investigate the use of SM in contemporary political communication, seeking to understand the features that influence the engagement of voters in posts by politicians on their social media profiles. As a case study, we have focused on the Brazilian presidential election in 2018. The investigation was based on an analysis of politicians’ posts on Instagram, Twitter, and Facebook (N = 1319) in the last two weeks before the elections, which investigated features such as functional approach, the Aristotelian rhetoric adopted, and the type of content, among others, and established relationships between these features and user engagement. This study also proposes to investigate the feasibility of using machine learning models to predict the level of engagement of the candidate's posts. Finally, another objective of this paper is to find similarities or differences between the digital campaign strategies, and their impacts on the level of engagement, of the two candidates with the best electoral results. Our main results indicate that the platform with the highest level of engagement was Instagram, together with polarized discourses that presented speeches of attack and defense or emotionally charged topics tended to engage more. Regarding the predictions, the Gradient Boosting model proved to be efficient, R² =0.77, to make the predictions. Regarding the digital campaign strategies, although the two candidates are from opposite political sides, it was possible to find more similarities, such as: functional approach, content structure, and content type, and others...than differences. However the few differences found also represent a valuable result for the understanding of the political landscape, there were divergences for example in Aristotelian rhetoric, content type, and rhetorical device. All these results helped to understand how the electorate interacts with the candidates' speeches in a new era of digital campaigning.
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    Desenvolvimento de aplicação em Outsystems para área de saúde utilizando práticas do HIPAA compliance
    (2025-03-26) Carvalho, Udney Epaminondas; Bocanegra, Silvana; Marques, Paulo César Florentino; http://lattes.cnpq.br/1264573844331881; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/3835096844800301
    A iminente necessidade das empresas de adotarem o processo de transformação digital induziu muitas a buscarem recursos que possam fornecer entregas ágeis e robustas para a digitalização dos seus processos. Esta transformação digital também atinge o setor de saúde, que atrelado aos desafios inerentes a própria natureza destas mudanças, também precisa lidar com cautela ao tratar das informações sensíveis dos pacientes e o compartilhamento destes dados. Para atender a demandas como estas, onde é necessário agilidade e segurança para a elaboração de projetos, tem se popularizado o uso de plataformas low-code, que por usar os benefícios da computação em nuvem e a possibilidade de criar código utilizando recursos visuais, vai facilitar o aprendizado técnico e permitir a criação de aplicações robustas em um tempo reduzido. O presente trabalho tem como objetivo apresentar o uso de uma plataforma low-code (OutSystems) no desenvolvimento de uma aplicação web para gerenciamento e realização de consultas médicas. Como estudo de caso, será utilizado um produto da start up ZophIA.tech, que faz uso de inteligência artificial aprimorada por análise geométrica para auxiliar no diagnóstico de esquizofrenia e outras doenças mentais através da fala e gestos de pacientes. Serão implementadas as regras de segurança de dados do padrão americano HIPAA para tratar com informações sensíveis dos pacientes.
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    Detecção de fake news: uma abordagem baseada em Large Language Models e Prompt Engineering
    (2025-03-20) Fonseca, Pablo Weslley Silva da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/6258598537884813
    Este trabalho aborda o uso de Large Language Models (LLMs) para a detecção de fake news ou notícias falsas no idioma inglês e português. As notícias falsas têm gerado impactos negativos, como desinformação e conflitos sociais, sendo amplamente disseminadas pelas redes sociais. Embora métodos tradicionais de verificação sejam eficazes, como checagem manual e agências de verificação de fatos, a aplicação de algoritmos de machine learning e deep learning trouxe avanços importantes. No entanto, esses modelos apresentam limitações, como perda de contexto semântico e custos de treinamento. A introdução da arquitetura Transformers possibilitou avanços significativos com LLMs, como BERT, GPT e T5, devido à sua capacidade de compreender padrões linguísticos complexos. Este trabalho propõe uma abordagem de detecção de notícias falsas a partir recuperações de informações pela Web e o modelo Qwen2.5-7B-Instruct, comparando o desempenho com propostas que combina recuperação de informações com modelos tradicionais e LLMs. Os resultados destacam vantagens e desvantagens, contribuindo para futuras melhorias em sistemas automatizados de detecção de notícias falsas.
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    Geração aumentada para recuperação de dados urbanos integrados: consolidando dados do IBGE, Censo, CNEFE e OSM para a otimização do planejamento urbano
    (2025-03-21) Conceição, Keyson Raphael Acioli da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/3198610477751043
    Nos últimos anos, os campos da Inteligência Artificial (IA) e do aprendizado de máquina (AM) revolucionaram o domínio do planejamento urbano, pois permitem que volumes substanciais de dados sejam analisados de forma eficaz, incentivando melhor alocação de recursos e entregas de serviços públicos. Para atingir este objetivo, o agente inteligente proposto neste trabalho reúne dados de várias fontes, incluindo Censo Demográfico, Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos - CNEFE, e OpenStreetMap (OSM) para oferecer respostas baseadas em contexto relacionadas à distribuição da população e acesso a diferentes serviços urbanos. A abordagem proposta inclui um pipeline de processamento que implementa normalização, indexação vetorial das informações e representação semântica para tornar as consultas mais eficazes. Para avaliar o sistema proposto, foi conduzido um experimento com especialistas em planejamento urbano e analisamos a relevância, clareza e utilidade das respostas geradas pelo sistema. Tais resultados mostram que o agente é capaz de detectar áreas com pouca cobertura de serviços necessários, indicando uma alocação adequada. No entanto, outros desafios, tais como a necessidade de melhor clarificação das respostas e ampliação da cobertura espacial, foram reconhecidos como oportunidades para trabalho futuro.
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    Implementação de um agente inteligente para atendimento automatizado de dúvidas acadêmicas na UFRPE
    (2025-03-31) Silva, Evelyn Mylena Bezerra e; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/5200293461568988
    Este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e validar um agente inteligente baseado em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Recuperação de Informação, voltado ao suporte acadêmico no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). O sistema foi projetado para oferecer respostas rápidas, relevantes e contextualizadas a perguntas frequentes relacionadas à vida acadêmica dos estudantes, como carga horária, disciplinas, matrículas e procedimentos administrativos. A implementação envolveu a coleta e estruturação de documentos institucionais, a construção de um modelo vetorial para recuperação semântica de respostas e a integração com um módulo de memória conversacional. Para a validação, as respostas do agente inteligente foram comparadas com um FAQ do curso de BSI, utilizando como métrica a similaridade do cosseno, aplicada ao conteúdo semântico das respostas. Os resultados indicaram uma média de similaridade de aproximadamente 0,6396, com mediana de 0,6548 e baixa dispersão. A maioria das respostas apresentou alto ou médio grau de alinhamento semântico com o conteúdo oficial, sendo classificadas como semanticamente adequadas. Casos de baixa similaridade representaram uma minoria e estiveram, em geral, relacionados a perguntas de cunho prático-operacional não abordadas na base de dados do sistema. Em contrapartida, observou-se que, em alguns contextos, o agente inteligente forneceu respostas mais completas e fundamentadas do que aquelas presentes no próprio FAQ. Conclui-se que o sistema desenvolvido apresenta desempenho satisfatório e demonstra potencial para expansão como ferramenta institucional de apoio ao estudante, promovendo maior autonomia, agilidade e acessibilidade no acesso a informação acadêmica.
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    A comprehensive software aging analysis in LLMs-based systems
    (2025) Santos, César Henrique Araújo dos; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/9618931332191622
    Large language models (LLMs) are increasingly popular in academia and industry due to their wide applicability across various domains. With their rising use in daily tasks, ensuring their reliability is crucial for both specific tasks and broader societal impact. Failures in LLMs can lead to serious consequences such as interruptions in services, disruptions in workflow, and delays in task completion. Despite significant efforts to understand LLMs from different perspectives, there has been a lack of focus on their continuous execution over long periods to identify signs of software aging. In this study, we experimentally investigate software aging in LLM-based systems using Pythia, OPT, and GPT Neo as the LLM models. Through statistical analysis of measurement data, we identify suspicious trends of software aging associated with memory usage under various workloads. These trends are further confirmed by the Mann-Kendall test. Additionally, our process analysis reveals potential suspicious processes that may contribute to memory degradation.
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    Percepções dos alunos sobre o impacto do ChatGPT na educação: um estudo de caso na Região Metropolitana do Recife
    (2025-03-13) Miranda, Augusto Cezar de Souza; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319
    O ChatGPT, ferramenta baseada em inteligência artificial, tem revolucionado o ambiente educacional ao oferecer suporte personalizado, feedback imediato e auxílio no entendimento de conceitos complexos. Apesar de suas vantagens, como aumento da produtividade e agilidade na resolução de tarefas, a tecnologia também levanta preocupações, incluindo o risco de dependência, impacto na autonomia intelectual e possíveis práticas antiéticas, como a trapaça acadêmica. Este estudo investiga as percepções de alunos do Ensino Médio sobre o uso do ChatGPT, explorando como a ferramenta influencia o aprendizado, o desenvolvimento crítico e a autonomia. O estudo revela que a maioria dos alunos já utiliza o ChatGPT, principalmente para pesquisas e explicações de conceitos complexos. No entanto, as percepções sobre seu impacto na aprendizagem e no desenvolvimento crítico são ambíguas, com alguns alunos vendo benefícios e outros não observando mudanças significativas. Esses resultados destacam a necessidade de uma integração cuidadosa da ferramenta, com foco no estímulo ao pensamento crítico e à autonomia dos estudantes.
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    Uso da inteligência artificial para geração de imagens no contexto da comunicação alternativa: uma análise da perspectiva do usuário
    (2025-06-06) Marinheiro, João Victor de Sena Lemos Gomes; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319
    A Comunicação Alternativa Aumentada (CAA) possui um papel fundamental na inclusão e na promoção da autonomia de pessoas com deficiências, ampliando suas possibilidades de comunicação em diversos contextos, como educação, trabalho e atividades cotidianas. A capacidade de gerar imagens, sons e textos personalizados permite uma comunicação mais expressiva, reduzindo as limitações impostas pelas deficiências. Nesse cenário, a Inteligência Artificial surge como uma aliada importante, ao possibilitar a criação automatizada de conteúdos comunicacionais com maior agilidade e adaptação às necessidades individuais dos usuários, potencializando os efeitos positivos da CAA. Este estudo teve como objetivo avaliar a eficiência e a percepção dos usuários sobre a criação de cartões de comunicação em um software de CAA, comparando o método manual com o método automatizado por Inteligência Artificial. A criação automatizada se mostrou mais rápida e prática, enquanto o método manual se destacou em temas que exigem maior personalização.