Licenciatura em Computação (Sede)
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Item 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/9618931332191622Large 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.Item Uso da inteligência artificial para geração de imagens no contexto da comunicação alternativa: uma análise da perspectiva do usuário(2025-06-06T03:00:00Z) Marinheiro, João Victor de Sena Lemos Gomes; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319A 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.Item Predição do consumo energético de dispositivos LoRa usando aprendizagem de máquina(2024-12-10T03:00:00Z) Pimentel, Henrique Pablo Pinheiro dos Santos; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/0078523045227122A Internet das Coisas (IoT) é um conceito em constante evolução que tem conquistado destaque tanto na comunidade acadêmica quanto na indústria. Dentro dela, o consumo energético é um fator fundamental para determinar o tempo de funcionamento dos dispositivos e a frequência necessária para realizar a manutenção deles. Este artigo investiga a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para predição do consumo energético de dispositivos IoT-LoRa, permitindo estimar a duração da bateria dos dispositivos e sua autonomia. A metodologia considerou a criação de um conjunto de dados a partir de experimentos com placas de desenvolvimento Event stream processing (ESP32), capturando métricas como tempo de hibernação, tipo de conexão e consumo energético. Técnicas de Inteligência Artificial (IA) são então aplicadas para prever o consumo energético com base nessas variáveis. De acordo com os resultados obtidos, a melhor técnica para prever o consumo energético é a Decision Tree, com um coeficiente de determinação superior a 96%. O estudo contribui para processos decisórios que visam selecionar dispositivos IoT considerando a autonomia projetada para as baterias de tais dispositivos.Item Inteligência artificial no ensino fundamental com robótica lego, aprendizagem baseada em projetos e gamificação(2024) Souza, Diogo Albuquerque Dias de; Rodrigues, Rodrigo Lins; http://lattes.cnpq.br/5512849006877767; http://lattes.cnpq.br/3374743431217595A integração da Inteligência Artificial (IA) na educação básica tornou-se essencial devido à influência crescente da IA na sociedade contemporânea. No entanto, incorporar o ensino de IA nos currículos do ensino fundamental apresenta desafios significativos, especialmente em regiões com recursos limitados. Este estudo descreve o desenvolvimento e a implementação de um curso de IA para alunos da rede pública de Recife, Pernambuco. O curso foi ministrado por estudantes da Licenciatura em Computação da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), utilizando kits de robótica LEGO ROBOT INVENTOR, programação com Scratch e a plataforma Machine Learning for Kids. Foram empregadas metodologias ativas, incluindo Gamificação, Aprendizagem Baseada em Problemas e Aprendizagem Baseada em Projetos, para aprimorar o engajamento e a aprendizagem dos estudantes. Os métodos de avaliação incluíram pré-testes e pós-testes, quizzes interativos com o Kahoot, e desafios práticos. Os resultados comparativos revelaram uma evolução positiva da auto percepção das habilidades dos alunos em programação e resolução de problemas, com um aumento de 44,5% na capacidade de resolver problemas e de 33,3% no conforto ao configurar uma IA. Esses achados indicam que a introdução de conceitos de IA por meio da robótica e de metodologias ativas pode efetivamente desenvolver o pensamento computacional no ensino fundamental. O estudo também destacou a importância de fortalecer as habilidades básicas de programação para melhor apoiar o aprendizado de IA. Apesar de enfrentar alguns desafios, o curso forneceu insights valiosos e propôs melhorias para futuras implementações, contribuindo para a integração eficaz da IA na educação básica.