Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE PRAGAS EM FOLHAS DE TOMATE UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS EM DISPOSITIVOS MÓVEIS(2022-12-06) ALESSANDRO BIZ; ARTHUR FABRIS GATTI; ISLAN SILVA FIGUEREDO; IVAN SANCHEZ TUZITA; LUCAS DA SILVA OLIVEIRAO controle de pragas nos tomateiros é de suma importância para evitar o uso de agrotóxicos e perdas no cultivo do tomate. O desafio é contribuir com novas tecnologias para detecção de pragas em folhas de tomateiros e também, com uma agricultura sustentável, diminuindo eventuais perdas decorrentes do uso indevido de agrotóxicos. Muitos estudos abordaram a classificação de doenças, mas poucos realizaram a detecção sobre condições adversas que são realmente encontradas em uma plantação. Com isso, o objetivo do presente trabalho é criar e implementar um sistema computacional para detecção e classificação de pragas em folhas de tomateiros em tempo real. Esse sistema será implantado em um ambiente móvel sem conexão com a internet, de modo a detectar doenças no seu estágio inicial e evitar a proliferação. Para isso, além do desenvolvimento de todo o sistema de classificação, será desenvolvido um método de pré-processamento com o objetivo de segmentar a folha de tomateiro do fundo, substituindo-o por um que beneficie o classificador. Por fim, será desenvolvido uma interface para que usuário consiga tirar a foto da folha e classificar o tipo de sua doença em tempo real por um aplicativo móvelTrabalho de Conclusão de Curso SHERLOCK:(2022-12-06) KAIKE RODRIGUES ZUANETTIA agricultura de precisão tem recebido muita atenção por parte dos empresários nos últimos anos. Isso deve-se principalmente pela redução de custos e automação de tarefas frequentes, como a irrigação. A base de toda essa tecnologia está na qualidade de obtenção das informações do solo, como a leitura de sensores nos campos de cultura. Entretanto, estes valores nem sempre são confiáveis. O sensor em diversas situações pode apresentar anomalias em suas leituras, podendo até impossibilitar automações e análises de negócios. Este trabalho propõe um modelo de detecção de anomalias em sensores baseado em modelos de machine learning de classificação e otimização para que possibilite a diferenciação dos dados a serem classificados como anomalias ou não. O modelo proposto agrega parâmetros para ajustes finos de forma a aumentar a precisão da classificação. Nesse trabalho também são estudados a influência entre as próprias características dos dados para a classificação.Trabalho de Conclusão de Curso GERAÇÃO AUTOMÁTICA DE MÚSICAS A PARTIR DE TEXTOS UTILIZANDO MEMÓRIAS DE CURTO E LONGO PRAZO(2021-12-17) ANDRÉ GUIMARÃES JORGE; ELIAS PUTTINI DA CUNHA; LUCAS COSTA SAMPAIO; MATHEUS VICTOR ALVES DA SILVAA computação musical vem sendo mais estudada conforme a tecnologia e a inteligência artificial avança. Grandes bases de dados surgiram contendo diversos materiais para a criação de modelos de redes neurais como as redes LSTM, que tem apresentado resultados promissores para diversos domínios textuais, podendo ser utilizada também para a criação de modelos na área de computação musical, como por exemplo para recomendação, composição, e classificação musical. Embora existam diferentes modelos geradores de música, ainda é um desafio a composição musical com uma qualidade próxima a de um compositor humano. Aliado a isso, a computação musical ainda tem muito a se desenvolver, principalmente com relação às topologias de redes neurais. Graças aos avanços na área da tecnologia e a capacidade de computação para representação e geração de sequências, este trabalho apresentou como proposta um modelo computacional de inteligência artificial com o intuito de gerar automaticamente melodias e acordes a partir de textos que representam a letra de uma música, utilizando as redes LSTM para a geração das melodias e acordes. A metodologia proposta no trabalho foi divida em 5 etapas: Base de dados, pré-processamento, geração de melodias, geração de acordes e geração da música. Na primeira etapa foi realizada a divisão da base de dados extraindo apenas os arquivos que possuem as letras juntamente com as notas musicais. Na segunda etapa foi realizado o pré-processamento dos dados, normalizando os acordes e notas extraídas dos arquivos MIDI. Na terceira etapa foi realizado o treinamento e validação do modelo gerador de melodias, que obteve um erro quadrático médio de 0.00117. Na quarta etapa foi realizado o treinamento e validação do modelo gerador de acordes, que obteve um erro quadrático médio de 0.04015. Na quinta etapa foi realizada a junção da melodia gerada com os acordes gerados. O trabalho tem como principal contribuição resultados mostrando um forte indício de que a letra da música favorece na geração da melodia, uma vez que o resultado do experimento utilizando as notas reais juntamente com as letras musicais como informação histórica foi cerca de 45% melhor em comparação com o experimento que utilizou somente as notas reais sem a presença da letra musical. De acordo com os resultados obtidos no trabalho, foi observado que ainda há espaço para melhorar a geração de melodias e acordes. Para trabalhos futuros, um dos principais pontos de melhoria é aumentar a qualidade da base de dados, uma vez que o modelo computacional mostrou-se capaz de aprender a geração melódica e de acordes.Trabalho de Conclusão de Curso PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL PARA DETECÇÃO DE COMPORTAMENTO DEPRESSIVO(2021-06-17) GABRIEL FILIPE DA SILVA MELO; YOUSSEF ALI EL KHATIB; EDUARDO CONTE GARCIA JUNIOR; KAYKE BONAFÉ DE LUCAA depressão é um assunto que vem ganhando destaque nos últimos anos. De acordo com WHO (2020), a depressão afeta mais de 294 milhões de pessoas ao redor do mundo. Dessa forma, essa doença tem sido foco de muitas pesquisas científicas, desde seu diagnóstico até mesmo seu tratamento. Trabalhos como de Wang, Huang e Chen (2018), Paul, Jandhyala e Basu (2018) e Maupomé e Meurs (2018) indicam que o diagnóstico precoce é um importante campo de pesquisa, uma vez que, em quadros mais graves, pode levar o paciente ao suicídio. Um dos tópicos que normalmente é associado à depressão são as redes sociais e o tempo de uso dos seus usuários. Na comunidade cientifica, há uma correlação entre a utilização de redes sociais e o desenvolvimento de depressão Primack et al. (2017), dentre outros quadros clínicos. Com o avanço da tecnologia e modelos matemático-computacionais, houve um aumento sig- nificativo do uso da área processamento de linguagem natural (PLN), desde a classificação de usuários em redes sociais até análise de sentimentos em documentos. Nessa linha, muitos pes- quisadores têm utilizado PLN para classificação e diagnóstico de doenças mentais como Low et al. (2020), Mörch, Gupta e Mishara (2019) e Cook et al. (2016). Este trabalho desenvolve, im- plementa e avalia um modelo computacional baseado em processamento de linguagem natural para classificação de tendências depressivas de usuários do Twitter por meio de suas postagens no decorrer do tempo. Como resultado, foi obtido um F-Measure de 83,58% utilizando-se do conteúdo textual acrescido da análise de sentimento dos documentos.Trabalho de Conclusão de Curso ANÁLISE DE SENTIMENTOS BASEADA EM INFORMAÇÕES FACIAIS DURANTE AULA VIRTUAL(2021-06-17) ALEXANDRE CARDOSO FEITOSA; ANDRE LUIZ BARONI; EDUARDO BAPTISTA DOS SANTOS; FILIPI GUIMARÃES SILVA; LUCAS MACHADO SERAINAs aulas virtuais estão cada vez mais comuns na vida dos estudantes, especialmente durante a quarentena causada pela pandemia da doença COVID-19, em que grande parte das instituições educacionais adotaram esse sistema de ensino. Um dos principais desafios desta modalidade de educação é resolver o distanciamento entre aluno e professor, que impossibilita a percepção do docente sobre os sentimentos dos estudantes em um contexto no qual as expres- sões faciais dos alunos entregam informações não-verbais importantes frente ao que é abordado em sala. Embora existam diferentes sistemas para a avaliação da expressão facial, poucos tra- balhos entre os levantados foram criados objetivando um ambiente de ensino a distância e, por este motivo, não solucionam a ausência da expressão facial do aluno. O presente trabalho apre- senta duas metodologias para lidar com esse problema: uma baseada no Facial Action Coding System (FACS) e outra baseada em redes neurais convolucionais. Aplicando estas técnicas, foi possível unir a área de visão computacional com a área de aprendizado de máquina, quantifi- cando o sentimento do aluno enquanto visualiza uma determinada videoaula com até 79,97% de acurácia em determinadas emoções. A partir desta quantificação, o sistema foi capaz de gerar um relatório que apresenta os sentimentos predominantes em determinados intervalos de tempo.Trabalho de Conclusão de Curso UM MODELO DE DESVIO MARKOVIANO PARA VEÍCULOS AUTÔNOMOS(2020-12-10) PAULO VICTOR RANIERI SETÚBAL; PEDRO HENRIQUE NARDONI RUIZ; PIETRO MONTORO RIGETTOAo longo dos anos, e com o surgimento e popularização da computação, a automati- zação de tarefas repetitivas se tornou frequente e atrativa para a melhor qualidade de vida. À medida que novos problemas mais desafiadores do ponto de vista de implementação de siste- mas especialistas foram surgindo, a pesquisa e aplicação de modelos baseados em inteligência artificial se tornaram uma ferramenta fundamental para dar suporte a essa demanda. Por meio do uso de inteligência artificial, foi possível criar detectores de objetos mo- dernos capazes de serem aplicados a novos problemas e conceitos. Um desses problemas, desafiador e emergente, é o de condução de veículos autônomos. Discute-se tanto sobre veículos autônomos atualmente que, se estivessem consolidados, haveria algumas vantagens para a sociedade no quesito de mobilidade urbana. Algumas delas são a otimização do trânsito e a diminuição do fator humano na condução do veículo, conse- quentemente aumentando a segurança. Graças aos simuladores, atualmente é possível testar e validar diferentes modelos rela- cionados a direção autônoma. Isso torna o desenvolvimento de tais tecnologias mais baratas, uma vez que alguns deles possuem código aberto, não sendo necessário pagar pela utilização. Apesar dos veículos autônomos ainda estarem fora de alcance da maioria da população, os simuladores podem ser um ponto de conexão viável para tornar a ferramenta mais acessí- vel. Assim, o objetivo deste trabalho é criar e implementar um modelo de desvio autônomo. Espera-se que os resultados possam mostrar o quanto essa tecnologia pode ser promissora na popularização da condução autônoma.Trabalho de Conclusão de Curso RECOMENDAÇÃO AUTOMÁTICA DE ESTUDOS BASEADA EM TEORIA DOS GRAFOS E LINGUAGEM NATURAL(2020-12-10) GUILHERME BAZZO ABELLAN; LEONARDO PILATI MILOS; LUCAS DE ARRUDA CAMPOS SIMÕESDe acordo com a pesquisa realizada pela Organização das Nações Unidas (ONU, 2019), no final do ano passado, foi constatado que mais da metade da população mundial já tem acesso a internet, aproximadamente 53.6%. A tendência deste valor é continuar crescendo, assim como a quantidade de informações produzidas por todos os usuários com acesso a internet, o equivalente a 2.5 quintilhões de bytes por dia (YAHOO!FINANCE, 2020). Devido a essa grande quantidade de dados disponíveis, torna-se cada vez mais difícil filtrar e validar informações. Essa observação, por decorrência, dificulta o entendimento de fatos e a utilização deste meio para o aprendizado devido a falta de ferramentas para contingenciar este problema. Portanto, este trabalho propõe uma plataforma de planejamento de estudos, a qual realiza o trabalho de: filtrar, validar e gerar uma cronologia de assuntos coletados no site Wikipédia. O aprendizado da técnica ou conhecimento pesquisado pelo usuário é alcançado através do estudo ordenado dos assuntos fornecidos pela ferramenta. A plataforma de planejamento de estudos é competente na realização de buscas de co- nhecimentos específicos, onde o usuário restringe o escopo da sua pergunta ao fornecer dados que limitem a subjetividade da busca. O desenvolvimento desta ferramenta permitiu observar que a navegação no site Wikipédia entre assuntos enciclopédicos, sejam eles semelhantes ou não, pode ser transposta através do uso de um mesmo número médio de hyperlinks.