Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Centro de Informática (CIn)
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, e Sistemas de
Informação
Trabalhos de Graduação - 2022.1
Ciência da Computação
Responsável: Prof. Juliano Manabu Iyoda (jmi@cin.ufpe.br)
Código da disciplina no Google Classroom:
ledcxms
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Título: Fractais no Plano Projetivo: Um estudo de caso utilizando o Conjunto de Mandelbrot
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Adson Paulo da Silva Ramos
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Silvio de Barros Melo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Nivan Roberto Ferreira Júnior, Tsang Ing Ren, George Darmingon da Cunha Cavalcanti
Resumo da Proposta:
Desde o ensino fundamental, uma asserção nos foi dada como verdade ab-
soluta que levamos até os dias de hoje: “Retas paralelas nunca se encontram”.
De fato, se restringimos a definição de paralelismo à Geometria Euclidiana, a
afirmação dada se mantém verídica invariavelmente. No entanto, ao elevarmos
o conceito de paralelismo à Geometria Projetiva, os paradigmas antes apresen-
tados começam a se ressignificar. Nessa perspectiva, imagens formadas antes
pelo Plano Euclidiano exibem configurações diferentes no Plano Projetivo, in-
clusive os Fractais, que são, essencialmente, figuras que repetem seus padrões
geométricos, ou que “suas partes separadas repetem os traços do todo completo”. O presente trabalho se propõe a estudar o comportamento dos
fractais ao combiná-los com a Geometria Projetiva. Uma atenção especial é
dada ao Conjunto de Mandelbrot.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 16h00, local: Google Meet
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Título: Maximizando a Captura de Pacotes no Monitoramento de Redes IoT
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Anderson Carneiro da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Andre da Silva Goncalves
Coorientador(a): José Augusto Suruagy Monteiro
Possíveis Avaliadores(as): Kiev Santos da Gama e Juliano Manabu Iyoda
Resumo da Proposta:
Devido às novas tecnologias de WiFi, é necessário evoluirmos a maneira de
monitoramento da rede, principalmente com técnicas de MIMO e Beamforming[4]
que fazem o sinal agir de uma maneira bem diferente do tradicional. Então este
trabalho irá realizar avaliações de desempenho através de simuladores para
analisar e entender como essas técnicas podem afetar no desempenho do
monitoramento de uma rede wireless IoT[2]. Baseado nesses resultados,
pretendemos propor uma metodologia de posicionamento de monitores na área de
cobertura da rede IoT para maximizar a eficiência do monitoramento, minimizando a
chance de ter algum ponto cego na rede que impeça a captura e análise de tráfego
dessa região, o que poderia impactar na não percepção de ataques sendo
realizados ou na não percepção de tráfegos suspeitos na rede.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Potencial democrático da Web 3.0
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Arthur de Castro Ribeiro Cabeça
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ruy José Guerra Barretto de Queiroz
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Carlos Andre Guimaraes Ferraz e Hermano Perrelli de Moura
Resumo da Proposta:
Em outro momento, mudanças fundamentais na maneira que utilizamos a rede
mundial de computadores cunharam os conceitos de Web 1.0 e Web 2.0. Em vista de
tecnologias e ideais que podem impactar a estrutura de funcionamento da web, surge o
questionamento se o que está sendo desenvolvido hoje representa de fato a nova
iteração da internet. Neste trabalho será realizado um estudo não empírico do estado da
arte da Web 3.0. Nele serão apresentados os conceitos e tecnologias que fundamentam
esta ideia, o potencial que ela tem de impactar problemas da sociedade atual, os desafios
para atingir esse potencial, bem como a elaboração de princípios que podem
possivelmente combater estes desafios.
Apresentação: dia: 24/10/2022, hora: 10h00, local: Google Meet
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Título: STATIC SEMANTIC MERGE: UMA FERRAMENTA PARA INTEGRAÇÃO DE ANÁLISE ESTÁTICA AO PROCESSO DE MERGE
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Christian Davi Borges de Moura
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Henrique Monteiro Borba
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Rodrigo Bonifácio (UNB) e Prof. Henrique Rebelo (CIn)
Resumo da Proposta:
Durante o desenvolvimento de um software, é comum adicionar mudanças em
branches separadas para paralelizar o desenvolvimento, e no determinado momento
essas mudanças são mescladas através do processo de merge. Durante o merge é
checado se houve mudanças que geram conflitos textuais no código, ou seja, se as
branches A e B alteram os mesmos elementos de texto (linhas, caracteres, etc.).
O que as ferramentas de merge tradicionais, como o git, não detectam são os
chamados conflitos semânticos, que não ocorrem quando há mudança no mesmo
texto e sim quando as mudanças feitas por A e B interagem com os mesmos dados na
execução, por exemplo, A lê uma variável e B escreve nesta mesma variável. Esses
conflitos se levados a produção podem trazer bugs e mudanças inesperadas de
comportamento.
Conflitos semânticos podem ser detectados através de uma análise de código
detalhada por parte dos desenvolvedores ou então através de algoritmos de análise,
porém essa checagem não é feita por diversos motivos. Com isso em mente, surge a
ideia de trazer ferramentas para detecção desses conflitos que podem ser acopladas
ao processo de desenvolvimento.
Esse trabalho propõe a criação do Static Semantic Merge (SSM), uma
ferramenta que acopla algoritmos de análise estática de conflitos semânticos ao fluxo
de merge de desenvolvimento a partir do hook de post merge do git, fazendo com que
a cada chamada de git merge pelo desenvolvedor, a análise seja feita.
A ferramenta proposta será implementada utilizando a linguagem de
programação Java, e será executada em diversos cenários de merge para avaliação
da viabilidade. A partir dos resultados obtidos serão feitas análises levando em conta a
assertividade, viabilidade de tempo, e facilidade de uso.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 09h30, local: Google Meet
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Título: Contribuições em projetos: uma análise na construção de portfólio, comunidade e networking
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Daniel de Moraes Rêgo Bastos
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a):
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Giordano Ribeiro Eulálio Cabral e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
Torna-se cada vez mais latente a necessidade de um alto grau de empatia entre desenvolvedor e objetivos de um determinado projeto, esses dois fatores estão fortemente ligados para validar o sucesso de ambos os lados, o alto nível de felicidade de um engenheiro implica diretamente na melhor qualidade do trabalho entregue e de sua motivação. Em paralelo, há uma crescente busca da comunidade pela diminuição das barreiras etárias e desenvolvimento de mais e melhores conexões entre indivíduos com diferentes níveis de experiência, visando a troca de conhecimento de forma mais fluída e também colaborando para que a iniciação no mercado de trabalho aconteça de forma suave e alinhada com os objetivos das empresas e dos engenheiros. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é realizar um estudo do impacto de uma nova plataforma desenvolvida para compartilhamento de projetos e ideias que já participam desta comunidade e criação de portfólios.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 09h00, local: Google Meet
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Título: Uma análise da percepção dos usuários em relação a segurança da informação e privacidade dos dados no trabalho remoto
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Diogo Wellyngton de Souza Barbosa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Jessyka Flavyanne Ferreira Vilela
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Carla Taciana Lima Lourenco Silva e Vinicius Cardoso Garcia
Resumo da Proposta:
A pandemia de COVID-19 contribuiu para a expansão do regime de
trabalho remoto nas empresas de diversos setores. Nesse contexto, essa nova
forma de trabalho possui vulnerabilidades de segurança que precisam ser
mitigadas pelas empresas. O objetivo deste trabalho é compreender a
percepção dos profissionais em relação às práticas de segurança dos dados
nas empresas onde eles trabalham e em relação à sua privacidade no regime
de trabalho remoto. Para alcançar esse objetivo será aplicado um survey com
finalidade de coletar dados de pessoas que trabalham em regime de
teletrabalho ou home office. A análise busca compreender as medidas de
proteção adotadas pelas empresas assim como os mecanismos utilizados para
difundir aos funcionários as melhores práticas e deixá-los cientes das políticas
de segurança a serem seguidas.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: A Eficácia de Painel de Visualização de Dados Acadêmicos para Gestão por Coordenadores de Cursos Superiores
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Douglas Felipe Cândido dos Santos
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alex Sandro Gomes
Coorientador(a): Thiago de Sousa Araujo
Avaliador: Nivan Roberto Ferreira Junior
Resumo da Proposta:
Diante da imensidão de dados educacionais que observamos recentemente, muitas pesquisas têm se dedicado a construir e avaliar painéis de visualização de dados educacionais, porém é importante que os processos de design desses sistemas possam revelar os problemas encontrados nessa área, que abrange diversas frentes de estudo. O objetivo de pesquisa é verificar a eficiência de uma abordagem situada em painéis de visualização de dados acadêmicos utilizando um sistema de informação de visualização de dados como artefato para apoiar os coordenadores de cursos superiores nas atividades de gerenciamento dos cursos. Realizando uma pesquisa qualitativa com coordenadores de cursos universtários combinada com processos de design centrado no usuário, com o intuito de revelar possíveis problemas na gestão que possam ser solucionados com ferramentas de learning anaytics, com o conhecimento do problema em mãos, conseguimos analisar e propor soluções focadas nesses problemas.
Apresentação: dia: 17/10/2022, hora: 08h00, local: Google Meet
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Título: Investigando o Processo de Onboarding em startups de tecnologia: uma pesquisa
exploratória
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Éden Ernandes Almeida de Santana
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Carina Frota Alves
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Profa. Simone Santos
Resumo da Proposta:
Onboarding é o processo que ajuda novos funcionários a obter o conhecimento,
habilidades e os comportamentos necessários para ter sucesso em suas novas
organizações. Uma miríade de desafios estão diretamente relacionados ao processo
de onboarding, sobretudo em circunstâncias de trabalho remoto instaurado como norma
durante a pandemia de COVID-19.
Um processo de onboarding efetivo é fundamental para o sucesso de um novo
funcionário, já que os primeiros 90 dias dele na companhia são cruciais para tal.
Além disso, uma consulta com 800 empresas nos Estados Unidos identificou que 90%
dos funcionários tomam a decisão se irão continuar na organização nos primeiros 6
meses da contratação.
Neste contexto, é notória a importância de um processo que garanta que novos
funcionários sejam adequadamente integrados a fim de retê-los na organização. Neste
ínterim, este trabalho visa estudar como é realizado o processo de onboarding de novos
desenvolvedores em uma empresa de software buscando entender os objetivos e
desafios envolvidos em cada etapa do processo.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 10h00, local: Google Meet
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Título: Alocação Inteligente de Veículos utilizando Algoritmos de Otimização Multi-Objetivo
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Eduardo Luiz Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Abel Guilhermino da Silva Filho
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): George Darmiton da Cunha Cavalcanti e Divanilson Rodrigo de Sousa Campelo
Resumo da Proposta:
A alocação, ou roteamento, de veículos de uma frota é um processo im-
portante que pode causar grandes impactos financeiros às empresas. Em um
contexto de transporte de passageiros onde existem horários agendados para
saída ou chegada, distribuir de forma eficiente os veículos para os grupos de
passageiros é uma tarefa crucial. O emprego de Algoritmos de Otimização
Multi-Objetivo na resolução de tarefas comuns de roteamento é uma aborda-
gem promissora para se encontrar uma solução eficiente. Neste trabalho, será
avaliado o desempenho das principais técnicas de Otimização Multi-Objetivo em
um contexto de alocação de veículos a grupos de passageiros que possuem horá-
rios agendados de partida ou de chegada ao destino informado. Desta forma será
possível determinar qual das técnicas avaliadas é mais satisfatória na resolução
deste tipo de problema.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Mimir - Sistema de árbitro online para estudos de compreensao de código
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Eidson Jacques Almeida de Sá
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Fernando Castor
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Leopoldo Motta Teixeira e Kiev Santos da Gama
Resumo da Proposta:
Estudos para analisar compreensão de código são frequentemente difundidos
pela academia. O termo code comprehension retorna 3.630 resultados pelo Go-
ogle Scholar. Grande maioria desses estudos tem na sua metodologia pesquisas
com usuários que devem ler algum trecho de código e prover informação sobre
ele, realizar alguma ação sobre ele e / ou dar alguma opinião. Atualmente, es-
ses estudos usam ferramentas improvisadas, como o Google Forms e até mesmo
papéis impressos.
Existem inúmeras plataformas onde dada uma entrada e uma descrição, o
usuário deve escrever um trecho de código que gere uma saída esperada, como
o The Huxley e o Dikastis. Todavia, não existe uma plataforma eficiente que
auxilie a realização dessas pesquisas. Esses sistemas seguem o padrão onde
o usuário escreve um código, e não responder perguntar para demonstrar seu
entendimento sobre determinado trecho de código, mesmo que isso seja um fluxo
comum em estudos na área da computação.
Apresentação: dia: 27/10/2022, hora: 10h30, local: Google Meet
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Título: DESENVOLVIMENTO PARA MEGA DRIVE NA ERA 4K: CONHECIMENTO E NOSTALGIA
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Elai Cris Motta de Assis Corrêa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Santos da Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Giordano Ribeiro Eulalio Cabral e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
A área de jogos eletrônicos é uma das aplicações mais importantes da
computação. Ela impulsiona os avanços de hardware, software e design. Apenas em
2020, a indústria de videogames obteve uma receita global de 179.7 bilhões de dólares,
dentre computadores, consoles e dispositivos móveis. Apesar desse mercado lucrativo e
do atual poder computacional, ainda há uma comunidade de entusiastas dos jogos
antigos, desenvolvidos para hardware agora obsoleto. Algumas dessas pessoas não
apenas jogam, elas também produzem novos conteúdos para consoles como Sega Mega
Drive e Super Nintendo. Portando, o objetivo deste trabalho é compreender as
motivações e os desafios envolvidos no desenvolmento desses jogos retrô, assim como
analisar o impacto das ferramentas e tecnologias atuais no processo de
desenvolvimento.
Apresentação: dia: 27/10/2022, hora: 16h00, local: Google Meet
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Título: Avaliação comparativa do OpenTelemetry versus Istio para monitoramento de microsserviços
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Emmanuel Felipe Nery
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Nelson Souto Rosa
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Kiev Gama e Vinícius Garcia
Resumo da Proposta:
O objetivo deste trabalho é fazer uma avaliação comparativa de
desempenho entre mecanismos de monitoramento aplicado à sistemas
baseados na arquitetura de microsserviços. A partir dos resultados obtidos
neste trabalho, será possível incorporar a ferramenta de monitoramento ao
MAPE-K para que assim, o mesmo seja utilizado na adaptação de aplicações
baseadas em microsserviços.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 11h00, local: Google Meet
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Título: Como garantir que um cluster kubernetes possui cobertura de falhas continuamente na cloud? O uso de Chaos Engineering na esteira de entrega contínua.
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Gabriel Amancio da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Vinícius Cardoso Garcia
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Sergio Soares e Kiev Gama
Resumo da Proposta:
Como criar um software resiliente é uma pergunta chave no mundo de
desenvolvimento atual. É cada vez mais comum casos de vazamento de dados, sistemas
fora do ar por horas, bugs e crashs inesperados. Uma das possíveis soluções a serem
exploradas na prevenção desses problemas é o Chaos Engineering, área que tem
crescido nos últimos anos e que possui o claro objetivo de melhorar a qualidade e
resiliência dos serviços ao qual é integrado. Com uma metodologia focada na criação de
hipóteses e experimentos para validar as mesmas, ele funciona como uma ótima
ferramenta de design preventivo de software.
Sendo assim, o problema a ser explorado neste trabalho será: Como garantir que
um cluster kubernetes possui cobertura de falhas continuamente na cloud? O uso de
Chaos Engineering na esteira de entrega contínua.
Apresentação: dia: 18/10/2022, hora: 14h30, local: Google Meet
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Título: Adaptação do RabbitMQ utilizando Teoria de Controle
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Gabriel Teixeira Soares de Almeida
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Nelson Souto Rosa
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Carlos André Guimarães Ferraz e Kiev Santos da Gama
Resumo da Proposta:
O surgimento de sistemas distribuídos que não podem parar ou cuja parada
tem grande impacto financeiro para as empresas têm motivado o contínuo
desenvolvimento de técnicas de adaptação dinâmica. Ao mesmo tempo, o
desenvolvimento destes sistemas dependem da utilização de softwares conhecidos
como serviços de mensageria. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é explorar a
utilização de Teoria de Controle para gerenciar a adaptação de um serviço de
mensageria comercial, conhecido como RabbitMQ.
Apresentação: dia: 19/10/2022, hora: 09h00, local: Google Meet
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Título: ANÁLISE DE ESTRATÉGIAS PARA REDUÇÃO DE CUSTOS OCIOSOS EM CLUSTERS KUBERNETES
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Hitallo Cavalcanti da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Vinícius Cardoso Garcia
Coorientador:
Possíveis Avaliadores: Prof. Kiev Gama e Prof. Nelson Souto Rosa
Resumo da Proposta:
A utilização de computação em nuvem em plataformas de nuvens públicas, como a Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud Plataform trouxe diversas vantagens para as organizações, sendo a principal destas pagar apenas pelos recursos que são utilizados, mais conhecida como pay-as-you-go. Com a necessidade de entrega de software de maneira acelerada, as equipes responsáveis pela definição de infraestrutura geralmente preferem superestimar a quantidade de recursos computacionais necessários para o funcionamento das
aplicações, gerando custos ociosos para a empresa e, em alguns casos, até tornando a utilização de nuvens públicas desvantajosa. Este trabalho visa propor um estudo para avaliação comparativa das estratégias
de otimização do provisionamento de recursos em clusters Kubernetes para redução de custos ociosos.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Conformidade da biblioteca Material UI para React com a Web Accessibility Content Guidelines
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Italo Ribeiro Soares
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Santos da Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as):
Resumo da Proposta:
Existem cerca de 1,63 bilhões de pessoas com deficiência no planeta e 5 bilhões de usuários de internet. O uso de internet e tecnologias conectadas em geral é indispensável em sociedades industrializadas modernas e um pilar central de inclusão e acessibilidade para PCDs. Grande parte dos serviços e produtos digitais são estruturados como Progressive Web Apps (PWAs), aplicativos web que rodam como se fossem locais, incluindo acesso aos recursos de hardware e de mídia. Uma das tecnologias mais populares para a construção desses serviços é React, um framework open source desenvolvido pela Meta que rapidamente se tornou o mais usado para o desenvolvimento de aplicações web modernas, especialmene com a assistência de UI libraries que ajudam desenvovedores a construírem intrerfaces visualmente agradáveis e responsivas rapidamente.
Apresentação: dia: 18/10/2022, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Low Code: Um estudo bibliográfico acerca dos seus benefícios e desafios
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Italo Roberto Santos Lima
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ricardo Massa Ferreira Lima
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Simone C. dos Santos e Filipe Calegário
Resumo da Proposta:
Nos últimos anos, o desenvolvimento low-code está ganhando espaço no
mercado devido a sua facilidade de desenvolvimento, assim como agilidade no processo
de entrega de tarefas e requisitos. No entanto, estudos empíricos mostram alguns
desafios fazem com que modo tradicional no desenvolvimento do software nesses
casos. Aproveitando o contexto de dificuldades do paradigma citado, este trabalho visa
trazer um mapeamento da literatura dos desafios já relatados quanto ao low-code.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Análise de Instrumento Musical Digital: O FEEL IT
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Ivson de Assis Cavalcanti
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Giordano Ribeiro Eulálio Cabral
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Filipe Carlos de Albuquerque Calegário e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
A tecnologia ao longo dos anos tem otimizado o aprendizado musical. Diversas ferramentas
tem ajudado no aprendizado. Como editores de áudio, editores de partitura, programas de
percepção rítmica e melódica, softwares de composição e execução de música e instrumentos
como teclados e sintetizadores.
Juntamente com esses avanços tecnológicos estão os dispositivos móveis. Que já estão con-
solidados na sociedade e também já veem sendo usados como recurso pedagógico. Sendo uma
alternativa para os educadores musicais. Dispondo de aplicativos para o estudo de percepção e
teoria musicais e outros para diversas situações como metrônomos, afinadores e instrumentos
virtuais.
O trabalho proposto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta capaz de simular um
instrumento usando smarthphonee fazendo o uso das suas potencialidades como o giroscópio,
acelerômetro para tornar a experiência mais interativa e imersiva. Onde será possivel trabalhar
conceitos musicais como harmonia, melodia, timbre e outros conceitos.
Apresentação: dia: 15/10/2022, hora: 08h00, local: Google Meet
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Título: Filtrando Grafos de Chamada a partir da Seleção de Cenários de Testes
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Jaçã Vinicius Silva Reis
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alexandre Cabral Mota
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Juliano Manabu Iyoda
Resumo da Proposta:
Este trabalho tem como objetivo implementar uma solução que possibilita a
filtragem dos grafos de chamadas exibidos na ferramenta HotPath, com base nos
cenários de testes gerados na ferramenta ArcWizard. Essa integração tende a
facilitar a exploração dos grafos de chamadas a partir de um documento textual
(cenário de teste exploratório) derivado do código-fonte da aplicação, que são
usados para alcançar os trechos de código recentemente modificados.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Classificação de Sentimento Utilizando Aprendizagem Profunda
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Jeffson Carneiro Silva Simoes
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Tsang Ing Ren
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Prof. Cleber Zanchettin, Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti e Prof. Luciano Barbosa (luciano@cin.ufpe.br)
Resumo da Proposta:
Atualmente as plataformas de mídia social estão em alta, com milhares de usuários gerando grandes quantidades de dados a todo instante e grande parte desses dados se da de forma textual expressando suas opiniões sobre os mais variados temas. Com isso as empresas estão buscando formas de poderem usar esses dados para melhorarem seus serviços e é aqui que entra a questão da análise de sentimentos, área a qual esse projeto tem como intuito
desenvolver uma abordagem utilizando inteligência artificial mais precisamente aprendizagem profunda acoplada com processamento de linguagem natural para gerar valor desses dados.
Apresentação: dia: 17/10/2022, hora: 15h45, local: Google Meet
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Título: Avaliação do Impacto de Balanceadores de Carga sobre o gRPC
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): João Filipe da Matta Ribeiro Moura
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Nelson Souto Rosa
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Vinicius Cardoso Garcia
Resumo da Proposta:
Orquestradores de contêineres têm sido amplamente utilizados para gerenciar os sistemas
distribuídos, bem como os recursos utilizados por eles, e.g., memória, processamento.
Além disso, os orquestradores são essenciais para melhorar a confiabilidade, desempenho
e escalabilidade dos sistemas. A exemplo do Kubernetes, que se tornou o padrão "de facto" entre os orquestradores de contêineres utilizados pela indústria.
Para realizar a comunicação entre aplicações executadas em diferentes containers, configurando uma arquitetura de microsserviços, costuma-se utilizar o gRPC, que é um
middleware que facilita o uso de RPC (Remote Procedure Call). Ele é normalmente utilizado em aplicações que têm um requisito de latência muito rigoroso, já que apresenta
considerável vantagem nesse quesito em relação a HTTP REST. Essa vantagem vem do
fato de sua implementação ser baseada no protocolo de aplicação HTTP 2.0, que mantém
conexões TCP (Transmission Control Protocol) abertas durante todo o período de vida
da aplicação, eliminando o overhead da abertura de conexões durante a execução da
aplicação.
Portanto, este trabalho busca determinar o impacto de latência de um balanceador de
carga da camada de aplicação na comunicação entre serviços através do gRPC, cujo
objetivo é gerar dados sólidos para auxiliar engenheiros de software no planejamento do
design ou otimização dos seus sistemas levando em consideração a latência. Para isso, os
experimentos serão executados em um cluster de Kubernetes em diferentes cenários de
carga.
Apresentação: dia: 14/10/2022, hora: 14h00, local: Google Meet
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Título: Reestruturação e aperfeiçoamento de uma ferramenta para detecção de conflitos semânticos de código
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): João Pedro Henrique Santos Duarte
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Henrique Monteiro Borba
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Breno Alexandro Ferreira de Miranda (CIn - UFPE) e Prof. Léuson Mário Pedro da Silva (UNICAP)
Resumo da Proposta:
No desenvolvimento de software, a fim de maximizar a colaboração e o desenvolvimento
em paralelo, é comum a utilização de branches que são posteriormente integradas através
de merges. Um dos principais problemas nesta integração são os conflitos de merge, que
afetam o projeto negativamente pelo custo envolvido em sua resolução. Embora existam
ferramentas capazes de detectar conflitos textuais, conflitos semânticos - onde ocorrem
mudanças no comportamento do software - ainda carecem de ferramentas eficientes de
detecção. O presente trabalho propõe introduzir uma generalização em uma ferramenta de
detecção de conflitos semânticos baseada em testes automatizados, objetivando
incrementar a detecção de conflitos semânticos.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 15h00, local: Google Meet
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Título: Catalogação de modelos de Divergência Ativa para Aprendizado Profundo Gerativo
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): João Vitor Oliveira de Araújo
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Filipe Carlos de Albuquerque Calegario
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Giordano Ribeiro Eulálio Cabral e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
A geração de artefatos de arte por algoritmos de Deep Learning, em especial no que se refere à
produção de imagens, vem recebendo bastante atenção nos últimos tempos por pesquisadores
e artistas entusiastas no geral. Considerando o uso das Redes Neurais Artificiais e métodos
de modelagem, como Autoencoders e Generative Adversarial Networks (GANs), é conhecido
que o conjunto de artefatos gerados tende a convergir para se adequar ao conjunto de dados
de treinamento, como já é esperado dada a própria natureza das redes neurais. No contexto de
Criatividade Computacional, as técnicas de Active Divergence representam métodos de gerar
novos conjuntos que divirjam do(s) conjunto(s) de treinamento de maneira ativa e associativa,
permitindo que os artefatos gerados tendam a ser mais originais e únicos, e de uma maneira
mais conceitual, mais criativos. Dado o estado atual de pesquisa sobre a área, que carece de
documentações centralizadas de exemplos de tais possíveis métodos, o objetivo desse trabalho
é suprir tal falta com uma catalogação de projetos que usem desse conceito para a divergência
criativa dos artefatos gerados, permitindo a execução dos códigos para testes usando o Google
Colab.
Apresentação: dia: 15/10/2022, hora: 10h00, local: Google Meet
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Título: Sobre a correlação entre a alocação de memória e o consumo de energia da
memória RAM em Haskell
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Leonardo Chaves Galdino de Moraes
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Marcio Lopes Cornélio
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Juliano Iyoda e Alexandre Mota
Resumo da Proposta:
A medição e redução do consumo de energia vindo da execução de software é um
problema cada vez mais relevante para a sociedade e vem sendo estudado há décadas.
Estudos recentes demonstraram o nível de consumo de energia de operações sob as
principais estruturas de dados implementadas em um pacote central de Haskell. Além
disso, demonstraram, também, que as operações da implementação estrita são mais
eficientes e energeticamente econômicas do que as operações da contraparte preguiçosa.
Esse trabalho visa reproduzir os experimentos que levaram às recentes conclusões de
consumo de energia, além de analisar como o consumo de memória, ainda não
estudado, influencia os dados obtidos.
Apresentação: dia: 26/10/2022, hora: 10h30, local: Google Meet
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Título: Análise sobre dados de desempenho acadêmico da graduação de Ciência da Computação
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Leonardo do Rêgo Espíndola
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Leandro Maciel Almeida
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Edna Natividade da Silva Barros
Resumo da Proposta:
Este trabalho de graduação se propõe a fornecer às gerências de
graduações uma forma de analisar o desempenho acadêmico dos alunos. Em
particular, a ferramenta tem como fim analisar as principais
métricas/indicadores como rendimento, evasão, retenção e titulação. A partir
dos dados coletados do SIG@, estes serão tratados e será construído um data
warehouse para assim serem consumidos por uma ferramenta de visualização
de dados. Com esta ferramenta poderá se diagnosticar o status da graduação
e assim facilitar a tomada de decisão.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: UM MAPA DA ÉTICA EM IA: riscos, princípios e práticas, cibercultura e
regulação
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Luan Antunes de Brito
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Patricia Tedesco
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Verônica Teichrieb e Geber Ramalho
Resumo da Proposta:
Esse trabalho de graduação visa apresentar o panorama geral do impacto ético das
aplicações de inteligência artificial nas sociedades, fazendo uma análise não superficial
do contexto cultural, ideológico e sociológico em que elas surgem, de forma a
evidenciar os pressupostos implícitos de sua construção.
Além disso, esse trabalho vai apresentar as principais técnicas e guias de
desenvolvimento que promovem a construção de aplicações mais éticas e seguras,
analisar a utilização dessas técnicas nos diferentes contextos de desenvolvimento, e
propor ferramentas para promover uma maior aplicabilidade para esses princípios e
técnicas na prática.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 11h00, local: Google Meet
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Título: Proposta de tema de trabalho de conclusão: Identificação de vulnerabilidades de segurança de dados pessoais em softwares voltados para Cidades Inteligentes
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Luan Silva de Sena Advincula
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Sérgio Castelo Branco Soares
Coorientador(a): Juliana de Albuquerque Gonçalves Saraiva
Possíveis Avaliadores(as): Profa. Dra. Carla Taciana Lima Lourenço Silva Schuenemann, Profa. Dra. Jessyka Flavyanne Ferreira Vilela, Prof. Dr. Kelvin Lopes Dias e Prof. Dr. Paulo André da Silva Gonçalves
Resumo da Proposta:
Dado o contexto atual das cidades inteligentes, este estudo tem como uma das metas
analisar a literatura existente sobre os softwares usados em cidades inteligentes e seus efeitos
colaterais quando não há um cumprimento das normas exigidas pela LGPD e outras
legislações em relação à segurança de dados pessoais dos usuários.
Além disso, ao ter as informações descritas acima, serão identificadas as principais
vulnerabilidades causadas por estes softwares, catalogando-as seguindo um padrão a ser
decidido posteriormente, dependendo da forma como essas vulnerabilidades estão
relacionadas aos softwares que as causam. Anterior a este processo também será trabalhada
uma hipótese prévia da ocorrência das vulnerabilidades para posterior análise comprobatória
da mesma ao se ter estudado a bibliografia mencionada acima.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Estudo e Implementação de uma Aplicação para Elaboração de
Inventário de Dados Pessoais
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Biagini Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Jéssyka Flavyanne Ferreira Vilela
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Carla Taciana Lima Lourenço Silva Schuenemann e Carina Frota Alves
Resumo da Proposta:
As leis de proteção de dados como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
(LGPD) e General Data Protection Regulation (GDPR) foram criadas com o
intuito de regulamentar o uso de dados pessoais. Uma parte importante para
atingir conformidade com essas leis é a proposição de medidas, salvaguardas
e mecanismos de mitigação dos riscos associados aos processos de negócio das
organizações. Atualmente, a realização de inventário de dados pessoais é um
processo manual realizado por meio de planilha de dados, o que dificulta a
manutenção e aumenta a chance de erros. Este trabalho propõe a implementação
de uma aplicação web para a gestão de processos de negócio e a elaboração de
inventários de dados pessoais.
Apresentação: dia: 11/10/2022, hora: 09h00, local: Google Meet
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Título: Comparative study of techniques for detecting emulators on
Android devices
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Cardoso Coelho Alves de Oliveira
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Leopoldo Motta Teixeira
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Prof. Breno Miranda e Prof. Kiev Gama
Resumo da Proposta:
Com o aumento do uso de aparelhos mobile para atividades cotidianas da sociedade, a
segurança de aplicativos torna-se um fator de extrema importância para o
funcionamento correto de nossa sociedade. A determinação da validade do que é feito
no aplicativo faz-se um problema importante. Uma maneira de mitigar esse problema é
coletar mais informações em tempo de execução e fazer asserções sobre o tipo de
ambiente de execução, sendo a detecção de emulador um exemplo potencialmente
problemático. Por isso, o objetivo desse projeto é avaliar a eficácia e eficiência de
diversos métodos para detecção de emuladores em tempo de execução para aparelhos
Android. Será feita uma análise comparativa de diversas heurísticas definidas pela
literatura.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 08h30, local: Google Meet
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Título: Identificação de Vocalistas em Covers Musicais
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Thierry Chaves Muniz
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Cleber Zanchettin
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Adriano Lorena, Carlos Alexandre Mello e Filipe Calegário
Resumo da Proposta:
Com o compartilhamento de obras musicais se tornando cada vez mais popular e acessível,
muito devido as facilidades oferecidas pela Internet, muitas pessoas se mostraram dispostas a
compartilhar suas habilidades musicais fazendo versões próprias de músicas já lançadas previ-
amente e as disponibilizando de forma gratuita na rede.
Desta forma, uma vasta quantidade de dados se encontra disponível sobre estes Covers
e vários trabalhos já foram publicados tratando da identificação da obra original através dos
dados de uma versão alternativa. Estes trabalhos utilizam técnicas de Aprendizado de Máquina
treinados com milhares de faixas identificadas pela música original e através da semelhança
entre faixas alternativas e sua versão original. Com base nesse treinamento, estes modelos
conseguem identificar se uma música é um cover ou uma composição original.
O objetivo deste trabalho é investigar métodos para identificar quem é o vocalista respon-
sável por tal versão alternativa (cover) utilizando técnicas similares às utilizadas nos trabalhos
relacionados de identificação de originalidade de uma música. Iremos investigar ainda se a
aplicação de novas técnicas como modelos de Transformer para separação da parte vocal, do
canal de som dos instrumentos podem causar um efeito positivo neste reconhecimento.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: FAST-GRADLE-PLUGIN: Um plugin para priorização de casos de teste utilizando o FAST
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Luiz André de Jesus Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Breno Alexandro Ferreira de Miranda
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Prof. Leopoldo Motta Teixeira, Prof. Vinícius Cardoso Garcia e
Prof. Henrique Emanuel Mostaert Rebêlo
Resumo da Proposta:
O processo de testes de software é essencial para o desenvolvimento de software
com qualidade. Entretanto as atividades de teste são bastantes custosas, tomando boa
parte do ciclo completo de desenvolvimento. Uma das estratégias para otimizar o tempo
gasto com a execução dos testes é a de priorização de casos de testes, para as falhas sejam
identificadas o mais breve possível. O FAST Approaches to Scalable Similarity- based
Test Case Prioritization é uma aplicação que faz a priorização dos casos de teste com
base em similaridade. Este trabalho visa a implementação de um plugin para o Gradle
que possibilite a aplicação da priorização dos casos de teste no ciclo de vida do software.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Arte gerativa: um panorama desde sistemas baseados em regras à aprendizagem profunda gerativa
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Magnon Paulino Ramos de Souza
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Filipe Carlos de Albuquerque Calegario
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Giordano Ribeiro Eulálio Cabral e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
A arte é uma forma de expressão humana talvez tão antiga quanto a própria linguagem em
si. E da mesma forma que a linguagem vem se desenvolvendo ao longo dos séculos, a arte
também tem evoluído e se expandindo nas suas formas de expressão. Dentro dessa evolução,
pode-se citar o surgimento da computação e junto com ela, o advento da manifestação artística
por meios digitais. Juntamente a isso, pode-se mencionar também o boom do deep learning, em
que diversos sistemas começaram a trabalhar em torno dessas redes neurais profundas, que ano
após ano vem mostrando um crescimento em performance, em particular, as redes generativas
adversariais (GANs), que já vem sendo superadas pelos modelos de guided diffusion [1], atual
state of the art para criação de peças artísticas.
Considerando esse cenário, este trabalho visa a construção de um catálogo geral sobre o que
se trata a arte gerativa (ou generativa) e como ela vem evoluindo ao longo do tempo. Desde os
sistemas baseados em regras até os sistemas mais contemporâneos baseados em deep learning,
esse catálogo será composto por uma estruturação de exemplos e aplicação desses diversos
sistemas. Além disso, este trabalho procura também trazer uma discussão sobre as questões
éticas que giram em torno dos vieses do processo de criação artística.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Um Estudo do Uso da framework Combine em Projetos de Código Aberto em Swift
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Marina Oliveira de Barros
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Gama
Coorientador:
Possíveis Avaliadores: Fernando José Castor de Lima Filho e Leopoldo Motta Teixeira
Resumo da Proposta:
Devido ao recente desenvolvimento da ferramenta Combine, suas capacidades ainda são pouco exploradas, o que deixa uma grande lacuna em relação à experimentação e provas de conceitos. Esse trabalho visa dar continuidade a trabalhos dedicados ao estudo do uso de programação reativa através de mineração de dados de repositórios abertos, tendo como maior propósito entender como a framework é utilizada e orientar desenvolvedores sobre seu uso com base nos dados obtidos.
Apresentação: dia: 27/10/2022, hora: 09h00, local: Google Meet
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Título: Análise de soluções de rastreamento open source no contexto de aplicações
baseadas em microsserviços
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Matheus de Andrade Lima
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Vinícius Cardoso Garcia
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Leopoldo Teixeira e Henrique Rebelo
Resumo da Proposta:
O principal objetivo deste projeto é facilitar a escolha de ferramentas de
rastreamento open source disponíveis para a plataforma JVM. Além disso, deixar disponível
um repositório com um projeto exemplo de forma que sirva de referência para que
desenvolvedores possam consultar e comparar os benefícios de cada ferramenta, fazendo
assim a melhor escolha pro seu contexto.
Apresentação: dia: 18/10/2022, hora: 08h30, local: Google Meet
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Título: Análise e Desenvolvimento de Funções de Ativação Arbitrárias para Redes Neurais Quânticas
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Matheus Hopper Jansen Costa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Fernando Maciano de Paula Neto
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Prof. Adenilton José da Silva, Prof. Cleber Zanchettin e Prof. Leandro Maciel Almeida
Resumo da Proposta:
Atualmente, é esperado que o campo das redes neurais artificiais se beneficie
fortemente graças aos avanços na computação quântica. Em particular, aprendizagem de
máquina quântica, uma classe de algoritmos que utilizam de conceitos da mecânica
quântica para criar algoritmos inteligentes, vai proporcionar um aumento na velocidade
de processamento para realizar tarefas como reconhecimento de padrões, clusterização e
no aprendizado de máquina em geral. Perceptrons quânticos com funções de ativações
específicas já existem, e apesar de já se ter algumas alternativas para fazer funções de
ativações arbitrárias no processador quântico, elas ainda possuem suas limitações de
implementação. Neste trabalho, objetiva-se replicar os experimentos de uma rede neural
‘Quantum activation functions for quantum neural networks’ utilizando a biblioteca
Qiskit para gerar funções de ativação arbitrárias. A rede será testada nas bases utilizadas
pelo artigo e em outras bases da biblioteca UCI Machine Learning Repository.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: A vida privada dos conflitos de merge: replicação e análise qualitativa
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Matheus Luiz Borba Alves da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Henrique Monteiro Borba
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Prof. Paola Accioly e Profa. Klissiomara Dias
Resumo da Proposta:
Quando falamos em desenvolvimento de software, é impossível não falar sobre
versionamento, principalmente em empresas e projetos que envolvem mais de um
desenvolvedor.
Github é definitivamente uma das principais ferramentas escolhidas para lidar
com esse gerenciamento de versão. Aleḿ das funcionalidades básicas, como code review,
o desenvolvedor tem poder de reescrever o histórico remoto, isso faz com que a maioria
dos estudos na área analisam o que os desenvolvedores querem que eles vejam, e não
necessariamente como é de fato o fluxo de desenvolvimento.
Neste trabalho será realizado um estudo sobre a frequência e o por que que
desenvolvedores utilizam desses mecanismos e entender, dado o histórico real de
desenvolvimento, dificuldades encontradas por eles.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Análise de Abordagens para Testes de Aplicações Web Desenvolvidas em Angular
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Moabe Renato de Oliveira Veloso
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Juliano Manabu Iyoda
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Prof. Breno Alexandro Ferreira de Miranda
Resumo da Proposta:
As aplicações webs estão em constante crescimento no mercado de software ao redor do mundo, provendo desde serviços de entretenimento a serviços essenciais para a sociedade. Com isso, são necessárias abordagens para garantir a qualidade do software e evitar comportamentos indevidos das aplicações. Porém, a depender do nível de complexidade do sistema, torna-se muito custoso testar a aplicação inteira manualmente toda vez que tiver uma nova versão do sistema. Então, é necessário automatizar os testes destas aplicações para ter um padrão qualidade. A proposta deste trabalho é analisar duas abordagens de testes automatizados para aplicações web: automação via script e automação via Capture and Replay. Neste trabalho, fizemos comparações e levantamos pontos de interesse sobre as mesmas. E as testamos em um projeto real feito em Angular para ver os pontos positivos e negativos de cada abordagem de uma forma prática.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 16h30, local: Google Meet
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Título: Interpretabilidade de modelos de aprendizagem de máquina no mercado de seguros
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Nicola Rocco de Luna Pedulla
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Germano Crispim Vasconcelos
Coorientador(a):
Avaliador: Prof. Paulo Maciel
Resumo da Proposta:
Com o surgimento de técnicas mais sofisticadas de aprendizagem de máquina, os
algoritmos foram se distanciando cada vez mais do entendimento humano. Em alguns
setores do mercado, como por exemplo o mercado securitário, essas abordagens, muitas
vezes caracterizadas como black box (caixa preta), acabam não sendo empregadas nas
decisões de negócio por falta de compreensão do algoritmo, o que inviabilizaria a sua
auditoria. Em busca de solucionar esse problema, novas técnicas de interpretação
agnósticas de modelo, que independem da estrutura dos modelos de aprendizagem de
máquina, vêm sendo criadas. O intuito deste trabalho é mostrar o quanto essas técnicas
possibilitam interpretar os modelos black box em relação às técnicas tradicionais.
Apresentação: dia: 31/10/2022, hora: 11h00, local: Google Meet
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Título: Geração de Testes para Componentes React Utilizando o React Testing Library
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Paula Crislaine de Oliveira Souza Vaz
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Henrique Monteiro Borba
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Breno Miranda (CIn) e Thaís Burity (UFAPE)
Resumo da Proposta:
De acordo com pesquisas realizadas em 2019, desenvolvedores de software gastam em
torno de metade ou menos da metade de seu tempo disponível de trabalho em atividades que
envolvem escrever código, e o tempo dedicado a gerenciar ou escrever novo código de testes
representa parte considerável deste tempo, a depender de que estratégias utilizam para
desenvolvimento de seus testes e/ou como gerenciam métricas como a cobertura de testes.
Esta realidade se extende ao contexto do desenvolvimento Web, onde testes unitários e de
integração trazem grande valor ao produto mas levam os desenvolvedores a dedicarem boa
parcela de seu dia escrevendo testes para verificar comportamento de componentes e assim
evitar regressões no futuro.
Este trabalho visa desenvolver ferramentas que auxiliem desenvolvedores de aplicações Web
em React a criarem mais rapidamente seus testes a nível unitário e/ou de integração.
Apresentação: dia: 19/10/2022, hora: 17h00, local: Google Meet
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Título: Usando Deep Learning para análise e aprendizado de jogos
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Paulo Henrique Muniz Barbosa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Cleber Zanchettin
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as):
Resumo da Proposta:
O jogo de xadrez é o domínio mais amplamente estudado na história da
inteligência artificial. Os programas mais fortes baseiam-se em uma combinação de
sofisticadas técnicas de busca, adaptações específicas de domínio e funções de
avaliação artesanais que foram refinadas por especialistas humanos ao longo de várias
décadas. Em contraste, o programa AlphaGo Zero recentemente alcançou desempenho
sobre-humano no jogo de Go, através do aprendizado de reforço de tabula rasa a partir
de jogos de auto-jogo. A partir de jogadas aleatórias, e sem conhecimento de domínio,
exceto as regras do jogo, AlphaZero alcançou em 24 horas um nível sobre-humano de
jogo nos jogos de xadrez e shogi (xadrez japonês), bem como em Go,
Muitos sistemas de pôquer, criados com heurística ou aprendizado de máquina,
contam com a probabilidade de ganhar como uma entrada chave. No entanto, calcular a
probabilidade precisa usando a combinatória é um problema intratável, então, ao invés
disso, a aproximamos. A simulação de Monte Carlo é uma técnica eficaz que pode ser
usada para aproximar a probabilidade de um jogador ganhar e / ou empatar uma mão.
No entanto, sem o uso de uma tabela de pesquisa intensiva de memória ou de um
supercomputador, torna-se inviável rodar milhões de vezes ao treinar um agente com
auto-reprodução. Usando o aprendizado profundo para aproximar as probabilidades
obtidas da simulação de Monte Carlo com alta precisão, o modelo aprendido mostra-se
uma alternativa leve à simulação de Monte Carlo, o que, em última análise, nos permite
usar as probabilidades como entradas durante a auto-reprodução de forma eficiente.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Uma ferramenta de Cloud FinOps para gestão de custos em ambientes multicloud
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Paulo Victor da Silva Aragão
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Carlos André Guimarães Ferraz
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Adiel Teixeira de Almeida Filho e Nivan Roberto Ferreira Júnior
Resumo da Proposta:
Com a crescente adoção de plataformas de computação em nuvem, muitas
empresas encontram-se num dilema de reduzir os custos com a cloud ao mesmo
tempo em que seus times de desenvolvimento continuam a entregar novos am-
bientes e funcionalidades para seus produtos, o que requer o provisionamento
de novos recursos ou a escalada da infraestrutura existente.
Devido a fácil escalabilidade de infraestrutura proporcionada pela compu-
tação em nuvem, são comuns cenários de provisionamento em excesso, princi-
palmente de infraestrutura como serviço, ou Infrastructure as a Service (IaaS).
Desta forma, o objetivo deste trabalho é realizar a implantação de uma ferra-
menta para a gestão de custos de serviços em nuvem baseada na cultura FinOps.
Apresentação: dia: 18/10/2022, hora: 10h00, local: Google Meet
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Título: Implementando um Sistema de Conteinerização com Kubertnetes Usando GitOps
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro Gonçalves Rossi Rodrigues
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Vinícius Cardoso Garcia
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Nelso Rosa e Leopoldo Teixeira
Resumo da Proposta:
Kubernetes é o sistema de gerenciamento de contâiners mais popular da atualizdade e, por ele ser open source, há vários serviços que fonecem ele de forma paga (Amazon Web Services e Azure Microsoft são exemplos), mas também é possível usar o mesmo em servidores proprietário e até computadores pessoais. Apesar do Kubernetes sozinho já ser uma ferramenta bastante completa, ainda é preciso definir processos para organizar como as aplicações são levadas até a produção, e esses processos podem ser manuais ou automatizados, e o GitOps entra justamente aqui, com a ideia de ter descrições declarativas do estado desejado no ambiente de produção.
Apresentação: dia: 21/10/2022, hora: 09h30, local: Google Meet
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Título: Interceptador gRPC para coleta de métricas de desempenho
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro Henrique Lopes da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Nelson Souto Rosa
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Kiev Santos da Gama e Carlos André Guimarães Ferraz
Resumo da Proposta:
Esta pesquisa procura ilustrar como a utilização de interceptadores gRPC pode ser uma
alternativa muito conveniente para obter métricas de desempenho de uma aplicação. O
objetivo é implementar um interceptador no gRPC para obter e calcular informações
úteis sobre a aplicação distribuída. Alguns cenários serão apresentados para
contextualizar onde a implementação dos interceptadores serão eficazes e por que
implementá-lo pode ser a melhor solução para o problema. Em seguida, discutiremos
quais parâmetros seriam utilizados para obter tais métricas e onde elas seriam bem
aproveitadas. Por fim, vamos analisar o custo da implementação em termos de
performance comparando aplicações com e sem a implementação de interceptadores.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: EmotiRam-FAU: Leveraging Facial Action Units Activation Knowledge for
Emotion Recognition on Faces
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pietro Bernardo Santos Masur
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Veronica Teichrieb
Coorientador(a): Lucas Silva Figueiredo e Willams de Lima Costa
Possíveis Avaliadores(as): Hansenclever Bassani e Prof. Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta:
O reconhecimento de emoções é essencial na interação entre seres humanos. Em
particular, para um psicólogo, para autoridades ou mesmo para um sistema de interação
homem-máquina pode ser muito útil possuir uma ferramenta que identifique emoções
com eficiência Para esse fim, técnicas de computação podem ser utilizadas. Expressões
faciais podem ser muito úteis para técnicas de reconhecimento de emoções, dado que
essas são as maiores transmissoras de dicas não verbais capazes de serem
correlacionadas com emoções. Diversas técnicas utilizam como base redes neurais
convolucionais (CNNs) para extrair informações em um processo de aprendizado
comum, mas nem sempre suficiente para localizar os pontos de interesse no rosto que
podem ser correlacionados com as emoções. Nesse trabalho propomos expandir a
capacidade dessas técnicas ao propor o uso de reconhecimento de unidades de ação
faciais (AUs) para fazer a correlação entre expressões faciais e emoções. Esse
reconhecimento será feito com base no sistema Facial Action Coding System¹ (FACS) e
computado por um sistema de aprendizagem de máquina.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 09h00, local: Google Meet
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Título: Construção e análise de um repositório de recursos educacionais na plataforma Inovaula
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Rafael Luiz da Silva Machado Albuquerque
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alex Sandro Gomes
Coorientadores: Carlos José Pereira da Silva e Leandro Marques Queirós
Possíveis Avaliadores(as): Filipe Carlos de Albuquerque Calegário
Resumo da Proposta:
O distanciamento social imposto pela pandemia do coronavírus causou
uma aceleração na adoção da tecnologia nas escolas. Apesar disso, ainda há
diversas configurações de ensino que não se beneficiam da cultura
disponibilizada pela internet e amplamente debatida na academia, como os
Recursos Educacionais Abertos (REA). Diante desse contexto, a proposta
deste trabalho é criar um repositório de Recursos Educacionais Abertos na
plataforma Inovaula (plataforma de planejamentos de aula colaborativo), a fim
de fomentar a criação, a utilização e a reutilização desses recursos em sala de
aula, por alunos e professores.
Apresentação: dia: 11/10/2022, hora: 15h00, local: Google Meet
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Título: Utilizando processamento de linguagem natural para avaliar Políticas de Privacidade
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Rodrigo Ferreira Oliveira de Paula
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Jéssyka Vilela
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Carla Silva,
Mariana Peixoto, Fernando Marciano e Luciano Barbosa
Resumo da Proposta:
Contexto: Nos tempos atuais, com vários escândalos de empresas vazando dados de usuários em massa existe uma insegurança dos usuários em relação ao tratamento dos seus dados. Uma forma de estabelecer confiança entre empresa e usuário é a política de privacidade. Uma política bem escrita e obedecendo a critérios de qualidade gera um sentimento de segurança entre cliente e empresa. Essa segurança é importante uma vez que além de contribuir para a confiança dos usuários, atendem ao direito de livre acesso já que as políticas de privacidade devem descrever, de forma clara e acessível, as operações executadas sobre os dados pessoais conforme requisitado pelas leis de privacidade. Problema: No entanto, uma política de privacidade longa e com palavras complexas, torna difícil o
leitor manter o foco e verificar se a política de privacidade atende os critérios importantes para ele. Objetivo: Realizar a avaliação automatizada de políticas de privacidade de acordo com critérios propostos pela literatura. Método: Serão utilizadas técnicas de inteligência artificial e processamento de linguagem natural. Resultado: espera-se desenvolver um sistema que receba como entrada o texto de uma política de privacidade
que será avaliada de acordo com critérios pré-definidos e obter como saída um relatório com os critérios atendidos ou não pela política de privacidade. Para validar o sistema desenvolvido, os resultados de avaliações manuais e
automatizadas serão comparados. Conclusão: os resultados das avaliações podem ser utilizados por usuários dos serviços para compreender como seus dados estão sendo utilizados pelas empresas.
Apresentação: dia: 13/10/2022, hora: 16h00, local: Google Meet
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Título: Um Estudo Empírico Sobre o Uso de Banco de Dados Orientados a Grafos em Repositórios Open Source
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Rodrigo Queiroz de Freitas
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Leopoldo Motta Teixeira
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Breno Miranda e Kiev Gama
Resumo da Proposta:
O objetivo do presente trabalho é apresentar uma análise de repositórios de
software livre, para explorar a distribuição do uso de linguagens que fazem uso de
Banco de Dados orientado a grafos, usando Neo4j como base de uma das
principais ferramentas de banco em grafos, e descobrir quais linguagens de
programação tem interagido com a nova tecnologia. A escolha de Neo4J como base
empírica para este estudo, se dá por ser a tecnologia de banco de dados mais
largamente utilizada, e que adota alto padrões reconhecidos de flexibilidade e
escalabilidade no tratamento dos dados.[6]
Dentre os obstáculos de adesão a uma nova tecnologia existem os limites de
capacidade computacional.[5] Os limites de uso de uma tecnologia de uso novo,
também podem estar associados a como ela se encaixa no panorama de
reusabilidade de quais recursos de conhecimento se tem na cultura e na equipe da
empresa. Por isto, um estudo sobre quais linguagens que já tem pleno suporte a
uma tecnologia são um caminho para a adesão dela por equipes de trabalho.
Levantar não somente um estado atual do suporte a linguagens que usam
Neo4j como ferramenta de Banco de Dados orientado a grafos, mas revelando o
estado de adesão por linguagens de programação que tem algum tipo de suporte.
Como resultado, o trabalho pretende levantar quais são as principais linguagens que
têm feito uso de Neo4j, e qual atividade e impacto destes projetos para as
comunidades de desenvolvimento. Isto promove uma visão de custo de
transformação tecnológica para empresas que pensam em iniciar o desenvolvimento
em cima desta tecnologia, e aponta para quais as perspectivas de utilização em
campos específicos de desenvolvimento no estado atual, e amplitude de uso
também.
Visa-se também, traçar um panorama atual do uso de a que linguagens de
programação estão mais associadas aos usos de banco de dados em grafo(Neo4j).
Ao fim, uma das possíveis checagens, é inferir também o universo de aplicação do
uso em grafos a partir de estudos do uso das próprias linguagens.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Utilização de OSQuery para Detecção de Comportamentos Maliciosos em
Servidores Linux
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Saulo Guilhermino Ferreira Lima
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Gama
Coorientador:
Possíveis Avaliadores: Prof. Carlos Ferraz, Prof. Vinícius Cardoso Garcia, Profa. Carla Taciana Lima
Resumo da Proposta:
Este trabalho realiza uma revisão bibliográfica em busca da construção de um background a respeito de comportamentos maliciosos em dispositivos Linux. São enumeradas as principais ameaças cibernéticas a servidores em ambientes corporativos,
seus comportamentos mais evidentes e técnicas utilizadas na detecção e classificação destes comportamentos. Esta revisão é posteriormente utilizada em um experimento prático, no qual será utilizada, principalmente, a ferramenta OSQuery para a criação de artefatos de software que repliquem as técnicas coletadas anteriormente. Em conjunto com a execução destes artefatos, são realizadas medições de performance em busca da avaliação do uso da ferramenta citada nos ambientes em exploração.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 16h00, local: Google Meet
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Título: Proposta de melhoria de um processo de solicitação de mudanças em um produto de
software
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Sheyla Lima Leal de Souza
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alexandre Marcos Lins de Vasconcelos
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Carina Frota Alves e Hermano Perrelli de Moura
Resumo da Proposta:
Este trabalho tem como objetivo otimizar o processo de solicitações e
validações de melhorias ao desenvolvedor de uma determinada empresa, tendo em
vista que o processo atual é custoso e não automatizado. Faremos a modelagem da
situação atual AS-IS acerca de tal processo na empresa. Em seguida, faremos um
estudo do cenário futuro TO-BE, no qual agregaremos valores à organização que
será beneficiada através da execução deste projeto.
Por fim, esta atividade contém um estudo baseado no ITIL V4 que foca em
boas práticas de gerenciamento de serviços de TI com foco na criação de valor
ligado ao serviço. Portanto, este trabalho tem como finalidade desenvolver serviços
de otimização que promovam a organização como um todo possibilitando, assim, a
entrega de um produto de qualidade para os stakeholders envolvidos.
Apresentação: dia: 20/10/2022, hora: 10h00, local: Google Meet
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Título: Suporte Ferramental para Avaliação de Conformidade de Soluções IoT à LGPD
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Thárcio Marcilio Araújo Melo da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Sergio Soares
Coorientador(a): Waldemar Ferreira Neto
Possíveis Avaliadores(as): Kiev Gama
Resumo da Proposta:
A LGPD é a principal lei brasileira que define como deve ser o tratamento de
dados pessoais por organizações e estabelece a uma estrutura legal de direitos dos
titulares de dados pessoais. Apesar de sua importância, a lei é pouco conhecida, e,
portanto, muitos não conhecem como avaliar se uma solução está em conformidade com
a mesma. Este trabalho desenvolverá apresentar uma aplicação web que, baseada em um
checklist definido em uma outra pesquisa, fornecerá suporte para inspecionar a
conformidade de soluções IoT com a legislação de segurança de dados brasileira LGPD.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
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Título: Um estudo da correlação entre parâmetros de configuração no Kafka
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Vinícius de Sousa Vilela
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Nelson Souto Rosa
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Kiev Gama e Vinícius Garcia
Resumo da Proposta:
O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos amplamente utilizada para construção de sistemas distribuídos. Além da sua robustez e desempenho, o Kafka é altamente configurável, com dezenas de parâmetros que podem ter os seus valores modificados, tanto nos clientes conectados quanto nos
brokers do cluster. As configurações dos clientes, produtores e consumidores, recebem maior atenção durante o desenvolvimento de sistemas que utilizam Kafka, não havendo o mesmo foco nas configurações relacionadas ao broker. Dessa forma, o objeto deste trabalho é realizar um estudo sobre o impacto que diferentes parâmetros de configuração do broker do Kafka podem causar em um
sistema.
Apresentação: dia: 25/10/2022, hora: 09h00, local: Google Meet
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Título: Ferramenta para criação de conteúdo de salas para jogos de dungeon geradas proceduralmente
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Wellington Barbosa de Almeida
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Geber Lisboa Ramalho
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores(as): Giordano Ribeiro Eulalio Cabral e Filipe C. A. Calegário
Resumo da Proposta:
Geração de Conteúdo Procedural (PCG) é a criação algorítmica de conteúdo.
Ela é comumente utilizada na indústria de jogos para criação dos mais variados
tipos de conteúdo, como fases, artefatos, mapas, dentre outros. Todavia é ina-
cessível para um desenvolvedor de jogos não programador criar um PCG devido
a necessidade de codificar o algoritmo gerador. Este trabalho propõe uma alter-
nativa para contornar tal dificuldade por meio de uma ferramenta de interface
gráfica que permite a criação de níveis para um jogo de exploração de dungeons
com salas geradas proceduralmente. Nessa ferramenta o usuário poderá escolher
por meio de linguagem natural os tipos de elementos de jogabilidade que cada
sala deve possuir. Por fim, as definições podem ser exportadas e passadas como
entrada a um algoritmo de PCG que cria uma fase pronta para jogar.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: HHhMM, local: LLLL
Engenharia da Computação
Responsável: Divanilson Campelo (dcampelo@cin.ufpe.br)
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Título: Escalonamento em aplicações na plataforma Kubernetes utilizando algoritmos de previsão temporal
TG: aqui
Autor(a): ANDRE LUIS DAMAZIO DE SALES JUNIOR
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Adriano Augusto de Moraes Sarmento
Avaliador: Vinicius Cardoso Garcia
Resumo da Proposta: Em pouco mais de uma década, a nuvem consolidou-se como uma das plataformas mais importantes da computação moderna, sendo a escalabilidade de serviços uma das características fundamentais para essa consolidação. A capacidade de escalabilidade permite o crescimento sob demanda em diferentes estágios de desenvolvimento e níveis de maturidade de uma solução de software. Porém, para obter-se escalabilidade, faz-se necessário entender o momento certo de escalar recursos computacionais. Para tal, ferramentas como Docker e Kubernetes vem sendo extensivamente utilizadas para resolver esse problema de maneira performática. Uma das ferramentas de auto escalonamento presentes no Kubernetes é o horizontal pod autoscaler (HPA). Foi observado em outros estudos, que na abordagem padrão do HPA, em situações especificas de aumento repentino de carga, muitas requisições podem vir a se acumular durante uma fase de escalonamento, o que leva a um fenômeno de enfileiramento de requisições em espera. Esse enfileiramento aumenta o tempo de resposta do usuário, degradando a qualidade do serviço. Nesse trabalho, uma solução alternativa ao HPA é proposta utilizando redes neurais recorrentes para a previsão de carga, e baseado nessas previsões, um sistema de auto escalonamento é proposto. Além disso, um comparativo é feito com a solução nativa do Kubernetes. Os resultados deste comparativo mostram que a solução proposta apresenta resultados superiores, tanto em performance quanto em custos de processamento.
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Título: Entendendo a Percepção dos Estudantes de Computação sobre a Experiência no Estágio e Trabalho Remoto
TG: aqui
Autor(a): ANDREZA DANTAS LAYME PIFANO DE MOURA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Carina Frota Alves
Avaliador: João Araujo
Resumo da Proposta: Due to the pandemic caused by COVID-19 in early 2020, it was necessary to implement remote teaching in universities and in information technology companies the home office format, in order to maintain social distance. Given these circumstances, many university students found themselves in the situation of performing supervised internship activities working remotely in these companies, both in the internship regime and as a CLT. The objective of this work is to analyze the impacts caused by this change in the format of students' entry into the labor market, to understand the advantages and disadvantages provided by this change, in addition to analyzing possible points for improvement. This study conducted a survey to understand the point of view of computer students from higher education institutions in Pernambuco, who are interns or work remotely in Brazilian and international systems development companies. The survey was answered by 117 people, and from the results obtained it was identified that the experience of computing students in remote work is generally positive, where they have frequent and clear communication with their respective teammates, have access to resources and tools needed to work remotely and have positive feelings when carrying out their activities in this work format. In addition, the advantages and disadvantages of the home office were also defined from the perspective of the computer student, thus elaborating, based on these results, recommendations for improvement that may optimize the experience of these new professionals in remote work
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Título: Robotic Process Automation: um Estudo de Caso Comparativo entre Automação Customizada e Genérico
TG: aqui
Autor(a): BRUNO JORGE NOGUEIRA BATISTA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Juliano Manabu Iyoda
Avaliador: Marcio Cornelio
Resumo da Proposta: Em nosso cotidiano, temos atividades que se repetem. E isso gera dois problemas: a baixa produtividade e a propensão a erros. Este último pode ter implicações, desde um simples problema até uma repercussão legal. Em escritórios de advocacia, os processos jurídicos contêm vários passos de execução e lidam com muitas informações extremamente sensíveis de contratos, onde erros são muito custosos. Para um ser humano evitar tais erros, leva-se mais tempo na revisão das informações que foram preenchidas do que no preenchimento em si, o que invariavelmente afeta a produtividade. Dentre essas atividades, estão algumas como o cadastro de contratos, a geração de minutas, o envio de emails, a geração de andamentos, etc. A automação de processos robóticos (Robotic Process Automation ou RPA) é um software, conhecido também como bot, que interage com interfaces gráficas de softwares de escritório como, por exemplo, um navegador ou uma planilha. O RPA cria uma automação do mesmo comportamento humano em termos de ações como cliques, leituras de informações, cópia, cola, etc. RPAs podem ser criados de forma customizada ou utilizando softwares genéricos de prateleira. Dado este contexto, o objetivo deste trabalho é comparar o conceito de RPA desenvolvido de forma customizada com um RPA de prateleira no contexto da área jurídica. No primeiro momento, será tratada a forma manual de uma atividade de cadastro de contratos, analisando-se como é custoso este processo. No passo seguinte, mostramos uma solução de RPA customizado, onde é tratado desde os levantamentos de requisitos, a arquitetura do sistema até o passo-a-passo da execução do bot fazendo a mesma atividade apresentada no passo manual. Por fim, comparamos como essas mesmas ações podem ser feitas em um RPA genérico (de prateleira) e mostramos uma análise comparativa dos critérios levantados com seus prós e contras de cada solução. Por fim, mostramos as conclusões e trabalhos futuros de todo este estudo.
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Título: Extensão de segurança para gRPC
TG: aqui
Autor(a): CAIO CESAR LUCENA DO MONTE
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Nelson Souto Rosa
Avaliador: Carlos Andre Guimaraes Ferraz
Resumo da Proposta: O modelo cliente-servidor tem sido o modelo tradicional para o desenvolvimento de sistemas distribuídos. Em particular, o gRPC é um middleware amplamente utilizado na implementação de aplicações cliente-servidor. No entanto, gRPC possui poucas extensões de segurança. As soluções existentes não permitem a autenticação na interação dos componentes da aplicação distribuída. Neste contexto, este trabalho apresenta uma extensão do gRPC para autenticação. A solução proposta será avaliada através de experimetos de desempenho. Esta extensão permitirá a criação de aplicações distribuídas mais seguras.
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Título: BaiaBeat: Music Generation System
TG: aqui
Autor(a): CAIO MOREIRA GOMES
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Giordano Ribeiro Eulalio Cabral
Avaliador: Filipe Calegário
Resumo da Proposta: Multimedia generation is a topic that has been explored by multiple approaches over computer science history. Currently one of the main topics is the multimedia generation with AI tools, because they unlock a whole new level of experimentation, providing easy ideas validation but also a new creative process. For newcomers, those tools reduce the entry curve and for professionals they bring new ways of experiment, reproduce and validate their work. This project proposes a tool for users to use a symbolic representation of a piano performance as input to generate new symbolic performances that users can later convert to raw audio new songs similar to the input and iterate with such a performance to create a new song. This project also performs subjective validations with users to understand how such tool fits their needs.
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Título: Desmistificando o desenvolvimento de aplicações descentralizadas
TG: aqui
Autor(a): DANIEL PACHECO CAVALCANTI
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Sergio Castelo Branco Soares
Avaliador: Vinicius Cardoso Garcia
Resumo da Proposta: Aplicações descentralizadas, também chamadas de DApp’s, são aplicações digitais que existem e rodam em uma blockchain e, por conta disso, não possuem intermediários para mediar as suas operações, favorecendo a segurança e rastreabilidade delas. A plataforma Ethereum tem sido a mais procurada para construir esses tipos de aplicações, que por meio de contratos inteligentes (smart contracts) podem ser desenvolvidas para diversos propósitos, como jogos, finanças, mídias sociais, votações, entre outras. Apesar das DApp’s estarem ganhando cada vez mais força, não ha tantos trabalhos científicos mostrando na prática como seria o jeito mais simples de se implementar. Em paralelo, um outro assunto que é debatido com certa frequência na atualidade é a situação da segurança e transparência de eleições e se existe alguma forma de torná-la segura e sem risco de fraudes. Neste trabalho será apresentado uma maneira de desenvolver uma aplicação descentralizada de votação utilizando a linguagem Solidity e a plataforma Ethereum com o objetivo de apresentar alternativas para tornar um sistema de votação mais seguro e confiável e também explanar todo o processo de desenvolvimento, para que possa servir como referência para ajudar quem estiver dando os primeiros passos na área de desenvolvimento de DApp’s. Por fim, será relatado as dificuldades, conclusões e melhorias a serem feitas.
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Título: Um estudo sobre o uso da ferramenta Shaker para detecção de testes flaky no contexto de Python
TG: aqui
Autor(a): GABRIELA MEDEIROS FLORENCIO LEAL
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Leopoldo Motta Teixeira
Avaliador: Breno Miranda
Resumo da Proposta: "Flaky tests são testes de comportamento não-determinístico, que, sem nenhuma alteração na base de código, podem alternar entre sucesso e falha, sem necessariamente haver falhas na aplicação. Eles são custosos, pois são difíceis de reproduzir e, consequentemente, difíceis de corrigir. Para projetos onde testes de regressão são executados a cada commit, flaky tests podem ser gargalos, interrompendo todo o processo de execução, além de reduzirem a confiabilidade na suíte de testes.
Shaker é uma ferramenta que foi desenvolvida com o objetivo detectar flakiness em bases de código, partindo do princípio de que concorrência é uma das suas causas mais relevantes. Shaker introduz ruído ao ambiente de execução dos testes, adicionando tarefas estressantes para competir pela CPU e memória. Atualmente, a ferramenta dá suporte à Java, para projetos que utilizam Maven e à Python, para projetos que utilizam Pytest.
Em trabalhos anteriores, Shaker já foi avaliado em projetos Android e Java. Este trabalho se propõe a estudar a ferramenta Shaker para projetos desenvolvidos em Python, analisando sua eficácia nesse contexto. Para tanto, foi utilizado um dataset previamente publicado de testes flaky em Python.
De forma geral, Shaker teve um desempenho não tão satisfatório, detectando flakiness em 39,8% dos testes válidos. Sendo 29,7% deles detectados com 20 execuções com estresse e 10 sem estresse."
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Título: Uma revisão Sistemática da Literatura sobre IA na Educação em Computação: Como a IA pode apoiar a avaliação do aluno?
TG: aqui
Autor(a): GILBERTO ANDRADE SOUSA JUNIOR
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Simone Cristiane dos Santos
Avaliador: Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta: A Inteligência Artificial (IA) consiste em uma tecnologia que foi concebida com o objetivo de emular e entender a inteligência humana. Para a humanidade, proporcionou diversos avanços nos mais variados campos do conhecimento, inclusive na área de Educação. Existe uma grande diversidade de pesquisas que procuraram aprimorar a educação fazendo uso de IA, desde a forma de ensino até a avaliação do aluno. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi realizar uma revisão sistemática da literatura acerca da IA na Educação em Computação, a fim de responder como a IA pode apoiar a avaliação do aluno. Para isso, foi utilizado o método de Revisão Sistemática da Literatura (RSL) de Kitchenham, selecionando artigos presentes em quatro bases de conhecimento de grande relevância para a área de Educação em Computação: IEEE Transaction on Education (ToE), ACM Transactions on Computing Education (ToCE), Wiley Computer Applications in Engineering Education e ERIC Education Resources Information Center. A partir das buscas nessas bases, foram selecionados 20 artigos entre os anos de 2012 e 2022, observando um maior número de publicações nos anos de 2019 e 2020. A maior parte dos estudos se concentrou dentro do ambiente universitário e de ensino presencial. Foi possível identificar que IA pode suportar a educação de diversas formas, tornando possível um ensino personalizado ao avaliar as habilidades dos alunos. Cabe destacar também o uso da IA para prever a performance do aluno, identificando, mais cedo que os métodos tradicionais, possíveis reprovações a tempo de prevení-las. Além disso, a IA pode auxiliar os professores durante a avaliação do aluno com qualidade equivalente à de um especialista e, desta forma, reduzir a carga de trabalho mecânico de correções dos professores, proporcionando que os mesmos possam ter um maior foco no processo de ensino e aprendizagem. Quanto aos desafios enfrentados, o mais comum entre os trabalhos foi o desafio técnico relacionado a problemas com os bancos de dados, devido à presença de dados faltosos ou dados erroneamente classificados. No geral, os trabalhos encontrados defenderam a aplicação da IA no suporte à avaliação e ensino, apresentando evidências de sucesso dessa aplicação e apoiando o professor no desempenho de suas avaliações.
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Título: Uma Ferramenta para Criação de Narrativa em Jogos Eletrônicos
TG: aqui
Autor(a): HIAGO ALMEIDA DIAS
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Vinicius Cardoso Garcia
Avaliador: Filipe Calegário
Resumo da Proposta: "Desenvolvimento de jogos eletrônicos é uma área intrinsecamente multidisciplinar, em que na sua forma mais simples é composta por 3 áreas: Game Design, que vai definir as regras e mecânicas principais na qual o jogo funciona; Arte, que vai definir e criar a apresentação do jogo ao jogador; Programação, que dá vida à arte, seguindo as regras e mecânicas definidas pelo game design. Jogos mais complexos acabam pedindo mais especializações dessas 3 áreas, como por exemplo a parte de Design de Narrativa, uma especialização de Game Design focada não apenas em criar as histórias do jogo, mas também suas ramificações e deixá-las engajantes.
No processo tradicional, a parte criativa do time (arte e design) acaba não conseguindo colocar ideias em prática de uma forma rápida, pois acabam esbarrando na barreira técnica (programação) e precisam de alguém dessa área para materializar suas criações. Isso gera frustração por não conseguir ver as ideias funcionando de maneira rápida, assim como atrasos, transformando em um gargalo, no qual tudo tem que ser implementado pelo programador antes de ser testado.
Uma solução para este problema é a criação de frameworks que dêem a liberdade para os times de arte e design poderem criar com o mínimo de conhecimento técnico, apelando para interações mais comuns como grafos e fluxogramas, arrastar e soltar elementos, planilhas eletrônicas, dentre outros. Neste trabalho seguiremos esse caminho, criando uma ferramenta baseada em Unity, que processa as informações necessárias para criar uma história em um jogo baseado em narrativa, convertendo uma planilha para uma árvore de decisão gráfica, baseada em conceitos de engenharia de software baseada em componentes, que por fim tem seu conteúdo distribuído para os usuários finais tomando como vantagem processos usando Git (GitOps).
Para validar o novo processo, entrevistas foram realizadas com integrantes de um time de desenvolvimento de um jogo de narrativa, para avaliar a nova ferramenta em relação à ausência da mesma, e contra outras ferramentas já estabelecidas no mercado, visando identificar se houve ganhos no nível de satisfação da liberdade criativa do time de Narrative Design, assim como diminuição do grau de dependência do time de programação, e economia de tempo de projeto."
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Título: Recuperação Automática de Desastres Utilizando Arquitetura de Micro-Serviços e Infraestrutura como Código
TG: aqui
Autor(a): HUMBERTO ALVES WANDERLEY NETO
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Carlos André Guimarães Ferraz
Avaliador: Vinicius Cardoso Garcia
Resumo da Proposta: Os sistemas computacionais modernos estão cada vez mais se integrando a arquiteturas em nuvem com o objetivo de oferecer uma alta disponibilidade e robustez dos serviços oferecidos para seus usuários ao mesmo tempo em que diminuem os custos relacionados a infraestruturas próprias. Para garantir o funcionamento do sistema, mesmo após um acontecimento inesperado que afete significavelmente sua infraestrutura, é esperado que o mesmo se recupere rapidamente permitindo a continuidade dos serviços oferecidos aos usuários. Para isso, faz-se necessário a existência de um bom plano de recuperação de desastres (PRD). Este trabalho consiste no de- senvolvimento e avaliação de um sistema de monitoramento automático de desastres aplicado a um modelo de sistema baseado em microsserviços e altamente escalável, hospedado na nuvem.
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Título: Modelo de aceitação de tecnologia (TAM) para traçar o perfil dos adotantes de novas tecnologias 5G na região metropolitana do Recife
TG: aqui
Autor(a): HYWRE CÉSAR DE BRITO PINTO
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Andson Marreiros Balieiro
Avaliador: Alex Sandro Gomes
Resumo da Proposta: O crescimento de serviços e demais tecnologias aumenta as demandas de redes de comunicação que possam atender esses casos de uso. Inovações nas gerações das redes móveis propiciam meios para que novas tecnologias como, por exemplo, os veículos autônomos possam trafegar de modo satisfatório ao usuário. Um grande desafio na adoção de novas tecnologias é a definição de quais fatores, internos e externos, o público irá contrapor a adoção daquela tecnologia. Essa satisfação é difícil de mensurar e que faz com que muito das inovações percam a janela de oportunidade para o seu lançamento. Esse trabalho analisa questões impactantes na popularização de um tipo de tecnologia recente, utilizando como caso de uso tecnologias que um carro autônomo deve possuir, riscos de adoção de inteligência artificial (IA) e dificuldades de implantação de redes 5G e dispositivos IoT em um país continental como o Brasil. Toda essa problemática ficou embasada sob a ótica da experiência do usuário, onde a aplicação de um questionário foi conduzida para observar os impactos, anseios e pontos de melhorias que essas tecnologias devem trazer para o sucesso da adoção de um novo padrão tecnológico. Os resultados encontrados demonstram que características como a percepção de utilidade, praticidade e confiança, tiveram uma relação muito mais forte na intenção de uso, com a confiança tendo o maior nível de concordância entre grupos. Portanto, ações como garantia de qualidade do produto, bem como a utilização de testes que detecte defeitos antes, aumentariam a confiança naquela solução e o valor daquele produto para o usuário.
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Título: Hydra: Crop Disease Classification with Multi-task Learning
TG: aqui
Autor(a): IGOR DE MOURA PHILIPPINI
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Stefan Michael Blawid
Avaliador: Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta: Pragas e doenças são um dos maiores problemas da agricultura, representando uma perda econômica significante. Pesticidas são comumente mal utilizados, acarretando em um con- trole de pragas ineficiente. Para pequenos agricultores, a falta de informação é ainda mais danosa dado ao parco suporte oferecido por agências governamentais. Atualmente existem vários sistemas para detecção de doenças em plantas através de imagens, ajudando especialis- tas na área de fitopatologia a prover um diagnóstico para as plantações. Tais sistemas fazem uso de visão computacional e aprendizagem de máquina para classificar as doenças através de fotos das folhas e frutos. No entanto, prover um diagnóstico adequado envolve uma série de passos intermediários, como detecção do agente causador da doença e reconhecimento de sintomas. Nesse trabalho é proposta a construção de um sistema com as seguintes partes: um único modelo capaz de lidar com diferentes tarefas a partir de uma única entrada, sendo elas a detecção se está doente ou não, indicação de sintomas e detecção se a doença acometida é um fungo; um aplicativo móvel que fará uso das saídas do nosso modelo em produção.
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Título: A Review on How Machine Learning Operations (MLOps) are Changing the Landscape of Machine Learning Development for Production
TG: aqui
Autor(a): LADSON GOMES SILVA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Stefan Michael Blawid
Avaliador: Paulo Salgado
Resumo da Proposta: Sistemas de Aprendizagem de Maquina (AM) têm sido um tema muito popular nos últimos anos e muito foi discutido e pesquisado sobre como criar os melhores modelos de AM. Mas, apenas recentemente se inciaram as dicussões sobre os desafios de colocar um sistema de AM em produção. As Operações em Aprendizado de Máquina, do inglês, Machine Learning Op- erations (MLOps), surgiram como um meio de estender o DevOps para atender às necessi- dades de juntar as atividades de operação e desenvolvimento de modelos de Aprendizagem de Máquina. O presente trabalho discute como o MLOps emergiu para preencher as necessi- dades de automação no desenvolvimento de aprendizado de máquina e como ela pavimentou o caminho para que as empresas e os desenvolvedores pudessem criar soluções com AM para seus produtos em pouco tempo. Este trabalho examina as ferramentas e plataformas que foram desenvolvidas e como elas tornaram possível reduzir o tempo de desenvolvimento usual para sistemas de AM e ferramentas alimentadas por IA para serem desenvolvidos e colocadas online em produção. Além disso, foram discutidos possíveis caminhos a serem traçados para o futuro.
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Título: Metodologia para Avaliação de Desempenho de Redes SDN Centradas em Conteúdo
TG: aqui
Autor(a): LUCAS DE SA CAVALCANTI
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Paulo Romero Martins Maciel
Avaliador: Jamilson Ramalho Dantas
Resumo da Proposta: "A arquitetura de Redes Centradas em Conteúdo (CCN, Content Centric Networking) descentraliza a distribuição de conteúdo ao disponibilizar caches na rede que armazenam dados de acordo com uma estratégia de cacheamento. Em uma CCN, os caches encurtam o caminho percorrido por requisições de conteúdo na rede, resultando na melhoria de seu desempenho. Já o paradigma de Redes Definidas por Software (SDN, Software Defined Networking) provê flexibilidade e programabilidade à rede ao centralizar a lógica de encaminhamento de pacotes em um controlador SDN. Este trabalho elabora uma metodologia baseada em simulação para avaliar o desempenho de redes que utilizam a combinação de arquiteturas SDN e CCN. O trabalho descreve o processo de desenvolvimento da metodologia, seguido de sua validação através dos estudos de caso de dois cenários de utilização de rede, referentes a situações onde os limites da rede são testados através de ataques de negação de serviço.
Os estudos de caso foram capazes de identificar a faixa de frequências de ataque DDoS que causa degradação de desempenho na rede e observar o efeito desproporcional de ataques de substituição de cache leves no desempenho do sistema avaliado."
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Título: Funções de Hash e Gerenciamento de Senhas
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Autor(a): LUCAS GRISI OLIVEIRA DE QUEIROZ
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Ruy José Guerra Barretto de Queiroz
Avaliador: Divanilson Campelo
Resumo da Proposta: O surgimento da internet proporcionou muitos avanços à sociedade, principalmente nos meios de comunicação ao criar um ambiente virtual para armazenamento e troca de informações. Esse ambiente, também chamado de ciberespaço, cresce rapidamente num mundo incentivado por interações através de redes sociais, transações online e a digitalização da maior parte dos dados pessoais. Esse crescimento impulsiona também o aumento e complexidade de ataques cibernéticos que têm o intuito de acessar informações sigilosas, roubar dados e dinheiro de pessoas. Nesse contexto, se um sistema que possui informações sensíveis não garantir a autenticidade das transações, então toda a segurança do sistema estará sob risco. Dessa forma, esse trabalho oferece uma análise sobre a segurança do protocolo de autenticação por senhas, por ser o mecanismo mais popular no meio cibernético. Além disso, são estudadas as melhores formas de proteger as senhas contra diferentes tipos de ataques modernos e uma análise sobre as melhores funções de hash utilizadas para encriptar senhas nos bancos de dados.
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Título: Sistema automático para operações de day trade baseado em previsão de valores máximos e mínimos com Random Forest
TG: aqui
Autor(a): LUIZ ANTONIO DE ALBUQUERQUE JUNIOR
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Adriano Lorena Inacio de Oliveira
Avaliador: Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta: Prever corretamente o valor das ações listadas na bolsa permite que qualquer investidor mul- tiplique seu patrimônio em um curto intervalo de tempo. Este trabalho tem como objetivo analisar e propor um sistema de operações de day trade baseado em previsões sobre o valor máximo e mínimo alcançado por uma ação utilizando o regressor Random Forest. Em nossa análise, observamos a influência de diversos indicadores técnicos para a previsão de ativos, além de testar variações no sistema responsável pelo controle de compra e venda de ações. Propõe-se, portanto, apresentar reflexões e analisar a influência deste sistema em 6 ações bra- sileiras em um intervalo anual utilizando como principais métricas o erro MAPE sobre o valor máximo/mínimo previsto pelo sistema, o retorno anual (lucro) e o indicador drawdown para expressar sua volatilidade. Por fim, comparamos os resultados com modelos já existentes na literatura e que serviram como base para esse trabalho.
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Título: Análise de Métodos para Detecção de Bordas em Dutos Submersos
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Autor(a): MARCO ANTONIO GONCALVES MAIA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Judith Kelner
Avaliador: Silvio Melo
Resumo da Proposta: "Através da exploração de petróleo do pré-sal, a indústria petroleira se deparou com um novo problema nos dutos flexíveis submarinos: o SCC-CO2 (Stress Corrosion Cracking CO2). O problema se dá ́ por conta da alta concentração de gás carbônico contida nas reservas de petróleo do pré-sal, que em contato com a malha metálica interna dos dutos flexíveis, em conjunto com a água e tensões estruturais elevadas, pode levar ao surgimento de corrosões agregados a de trincas, podendo levar ao colapso do duto em um curto espaço de tempo.
Esse problema causa o rompimento da armadura do duto, gerando um padrão helicoidal. Como forma de reparar essas falhas, torna-se necessário ocorrer uma detecção fidedigna das bordas para que se possa ter uma melhor visualização do padrão. Portanto, o presente trabalho tem como objetivo explorar diferentes métodos para a detecção das bordas dos dutos, por meio de vídeos de inspeção desses dutos submarinos, para que seja possível a identificação prévia das falhas causadas pelo SCC-CO2."
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Título: Os Efeitos de Classificar e Agrupar por Emoção as Menções Feitas a uma Empresa no Twitter
TG: aqui
Autor(a): MARCOS GABRIEL PEREIRA DA PAZ
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Tsang Ing Ren
Avaliador: Luciano Barbosa
Resumo da Proposta: O atendimento ao cliente em redes sociais vem se tornando uma prática comum no mercado. Empresas e pesquisadores monitoram e analisam essas interações com o objetivo de observar comportamentos e tendências. Esse tipo de atividade é conhecido como social media listening. Quando os usuários mencionam uma empresa nas redes sociais, esse evento fica aberto ao público, abrindo a possibilidade de engajamento de outros usuários com a questão. Isso pode ser um problema no cenário de avaliações negativas, onde o engajamento e o aumento da exposição do tema podem afetar a reputação da marca e até mesmo na queda do preço das ações na bolsa de valores. Em outros contextos, as mensagens associadas a uma emoção negativa apresentaram uma maior tendência de serem compartilhadas no Twitter. Por ser um campo novo de pesquisa, ainda não existe uma metodologia consolidada para o social media listening. Além disso, existem poucos estudos que focam no contexto do Brasil. Diante disso, o objetivo deste trabalho é mensurar as mudanças que ocorrem nos tópicos mais comentados e no engajamento de tuítes, quando esses tuítes são classificados e agrupados por emoção. Os tuítes são de clientes do varejo brasileiro que mencionam uma determinada empresa do ramo. Para atingir o objetivo, foi desenvolvida uma ferramenta capaz de extrair os tuítes do Twitter e classificá-los com uma determinada emoção a partir de um modelo multilíngue pré-treinado. Em seguida, os tuítes foram agrupados de acordo com a emoção atribuída e os tópicos mais comentados e o engajamento foram calculados. Essas informações calculadas foram comparadas com as que foram obtidas com os tuítes sem agrupamento por emoção. Os experimentos mostraram que existe uma diferença nos tópicos mais comentados após o agrupamento por emoção. Tuítes classificados com a emoção negativa raiva, tristeza e medo, apresentaram um aumento na taxa de engajamento de, respectivamente, +8,30%, +9,20% e +44,00% em relação aos 22,52% da taxa geral. Os que foram classificados com a emoção positiva alegria tiveram uma redução de -10,40% na taxa de engajamento em relação à taxa geral.
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Título: Quantile Quadtree: Uma Estrutura de Dados para Análise Interativa de Big Data de Dados Espaciais no Modelo Streaming
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Autor(a): MARCOS HEITOR CARVALHO DE OLIVEIRA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Nivan Roberto Ferreira Junior
Avaliador: Silvio Melo
Resumo da Proposta: Neste trabalho, desenvolvemos uma nova estrutura de dados hierárquica capaz de realizar consultas sobre dados espaciais. Esta estrutura de dados faz uso de técnicas de data sketching, para responder consultas relacionadas a estatística de ordem sobre os elementos inseridos. Denominamos a nova estrutura Quantile Quadtree. Apresentamos uma análise experimental utilizando 4 sketches propostos na literatura para avaliar a eficácia da estrutura de dados proposta em termos de memória utilizada e tempo de execução das consultas. Os experimentos propostos simulam um cenário streaming de streams de dados em um ambiente Big Data. Além disso, comparamos a nossa proposta com softwares amplamente usados no setor corporativo. Finalmente, demons- tramos o uso da nossa estrutura de dados em uma interface visual para exploração de dados espaciais utilizando dados reais.
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Título: Low-Code para Banco de dados: Um estudo da plataforma Outsystems
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Autor(a): MARCOS WILLIAM ALMEIDA CAVALCANTI
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Robson do Nascimento Fidalgo
Avaliador: Kiev Gama
Resumo da Proposta: No que se refere ao contexto de transformação digital, sabe-se que este âmbito sofreu uma aceleração durante a pandemia, resultando em uma maior busca por soluções de qualidade com curtos prazos de entrega. Nesses casos essa busca é dificultada pelo deficit de mão de obra qualificada. Além disso, na era da informação os dados das empresas são muito valiosos, podendo ser utilizados na compreensão dos clientes, do mercado, dos funcionários, dos produtos, etc. Em resposta a essa necessidade surgiram as Plataformas de Desenvolvimento Low-Code que se utilizam de camadas de abstração e instrumentos visuais para reduzir a complexidade de desenvolvimento, entrega e manutenção das aplicações. Nesse sentido, esse estudo buscou avaliar o suporte oferecido pela plataforma Outsystems as etapas de projeto e consulta ao banco de dados. Neste texto, são apresentados conceitos teóricos necessários para alicerçar o conhecimento do leitor sobre serviços de dados e LCPDs, posteriormente é feita a simulação do projeto de um banco de dados na plataforma Outsystems. Por fim, ao analisar os resultados obtidos, foi possível identificar que a plataforma em análise fornece subsídios suficientes para atender grande parte do ambiente empresarial, que não necessariamente precisa de uma base de dados extremamente complexa e robusta.
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Título: Análise do Impacto no Gerenciamento de Projetos de Software em Decorrência da Pandemia de COVID-19: Desafios Causados pelo Trabalho Remoto
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Autor(a): PAULO RENATO BARBOSA DA SILVA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Hermano Perrelli de Moura
Avaliador: Alexandre Vasconcelos
Resumo da Proposta: Desde o início da pandemia de COVID-19 em Março de 2020, o gerenciamento dos times que atuavam no mesmo ambiente físico passou a adotar princípios do desenvolvimento distribuído de software (DDS), incorporando seus benefícios e problemas. O gerenciamento de projetos DDS possui mais dificuldades e desafios do que o desenvolvimento tradicional. Dentre eles a comunicação efetiva, confiança e resolução de conflitos. O objetivo deste estudo é analisar os impactos causados em times que passaram a trabalhar remotamente em decorrência da pandemia de COVID-19 e entender como sua administração é realizada, identificar nos dados coletados as maiores dores, a fim de propor possíveis estratégias que possam mitigá-las e analisar como o contexto remoto impactou no andamento das atividades gerenciais.
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Título: Smart contracts: A study about its challenges from a developer experience point of view
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Autor(a): RAFAEL JESUS DE ARAUJO VASCONCELOS
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Filipe Carlos de Albuquerque Calegario
Avaliador: Vinicius Cardoso Garcia
Resumo da Proposta: O advento do Bitcoin em 2009 foi responsável pela mudança em como enxergamos dinheiro nos dias atuais. Posteriormente e influenciada pela mudança que o Bitcoin trouxe, veio a rede Ethereum, que viabilizou a criação e o uso de Smart Contracts. A partir disso, nasceu um novo cenário focado em aplicações descentralizadas que eram processadas dentro da Blockchain. Uma tecnologia que atualmente está em constante crescimento mas que como qualquer outra tecnologia tem suas características particulares e suas barreiras de entrada. Esse estudo é focado principalmente em entender essas barreiras, através de conversas com profissionais da área e análise da Developer Experience acerca da implementação de smart contracts conduzida de maneira prática durante a criação desse estudo, além introduzir novos desenvolvedores nesse ambiente por meio de uma revisão teórica sobre a área de desenvolvimento em Blockchain.
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Título: Análise de latência e consumo de energia de redes 5G baseadas em UAV considerando offload computacional e definição de trajetória
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Autor(a): RAFAEL SUTIL PEREIRA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Andson Marreiros Balieiro
Avaliador: Jamilson Ramalho Dantas
Resumo da Proposta: A diversificação dos perfis de consumo das redes sem fio, aplicadas atualmente a comu- nicação, streamings de vídeo, conexão de IoTs, M2M e D2D etc, exige o aumento da capacidade de transmissão de dados das redes móveis, atualmente em transição do 4G para o 5G, com mudanças esperadas principalmente em parâmetros como taxa de transmissão de dados, latência e eficiência energética. A arquitetura de rede MEC aplicada em UAVs (Veículos Aéreos Não Tripulados) é uma das técnicas desenvolvidas para potencializar a qualidade de conexão entre o usuário e a rede, porém é restringido pela capacidade energética do equipamento ao percorrer grandes distâncias. Este trabalho analisa o problema de offloading computacional e otimização de trajetória em redes 5G baseadas em UAV-MEC sob a ótica de tempo de resposta e consumo de energia, considerando tanto o upload quanto o download de dados de offloading e a possi- bilidade de falha no processamento dos dados em nó UAV-MEC e na transmissão entre o UE e o UAV-MEC. Resultados mostram que é necessário levar em consideração tanto o downlink quanto a probabilidade de falha ao otimizar a trajetória, pois algumas aplicações podem se tornar inviáveis em um cenário de implementação real.
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Título: Um sistema inteligente para classificação do resultado de uma partida de futebol
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Autor(a): SERGIO DE SOUZA LEAO PESSOA
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Avaliador: Tsang Ing Ren
Resumo da Proposta: A análise de eventos esportivos por meio de estatísticas é um tópico de grande interesse, tanto pela popularidade dos esportes quanto pela imprevisibilidade deles, ainda podendo ser útil em um mercado que move bilhões, como o de apostas esportivas. Os registros de partidas passadas podem ser utilizados na tarefa de prever resultados ou eventos de uma partida, como gols, pontuação das equipes ou até escanteios. Esse trabalho desenvolveu um sistema de classificação do resultado de uma partida de futebol. O sistema é baseado na construção de um modelo de Aprendizagem de Máquina, que tem como entrada uma base dados com variáveis como aproveitamento, gols, e comparação das equipes envolvidas na partida, para prever se o jogo terminará com vitória da equipe mandante ou não, usando os dados de jogos de temporadas passadas da Premier League, o campeonato inglês. Os modelos foram testados na previsão de jogos da temporada 2020-2021, simulando a aposta para o resultado previsto, e, com isso, é observado que o sistema é capaz de prever o resultado com acurácia próxima ao de outros trabalhos, e pode ser utilizado como um apoio à decisão da aposta, trazendo lucro e diminuindo o risco da operação.
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Título: Desenvolvimento de Ferramenta de Otimização de Configuração de Dutos em Operações de Instalações Submarinas
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Autor(a): SERGIO MACHADO DE ARRUDA FILHO
Curso: Engenharia da Computação
Orientador(a): Judith Kelner
Avaliador: Aluizio Araujo
Resumo da Proposta: A extração de óleo e gás offshore no Brasil tem recebido elevada demanda, levando a necessidade de desenvolvimento de soluções mais rápidas e eficientes para o planejamento de operações de instalação de equipamentos para produção submarina. O atual projeto visa o desenvolvimento de um algoritmo para representar acuradamente e auxiliar no planejamento dos diversos momentos de verticalização de um Módulo de Conexão Vertical em uma operação de Conexão Vertical Direta. No que diz respeito ao tempo computacional, a metodologia desenvolvida se mostrou satisfatória. Entretanto, a ferramenta apenas considera casos em que o duto está suspenso por uma extremidade ou que está suspenso nas duas extremidades, porém não tocando o solo marinho. Dessa forma, como trabalho futuro, considera-se a extensão do algoritmo para consideração de tais casos.