Trabalho de Conclusão de Curso

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Um agente baseado em aprendizado por reforço para ajuste de parâmetros de um MAC CSMA/CA
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-12-22) Sousa, Camilla Barreto; Sobral, Marcelo Maia; http://lattes.cnpq.br/7354062579977371; Valle, Odilson Tadeu; https://orcid.org/0000-0002-4968-5077; http://lattes.cnpq.br/8054433579343358; Hoeller Junior, Arliones Stevert; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862
A tecnologia IEEE 802.11, popularmente conhecida por Wi-Fi, é uma tecnologia fundamental para redes locais sem-fio, proporcionando aceesso ubíquo a Internet. Todavia, aparelhos conectados a uma rede sem-fio precisam dividir o mesmo meio de comunicação para transmitir quadros de dados, o que ocasionalmente causa disputa pelo canal e possivelmente colisões de quadros. O protocolo MAC CSMA/CA usado no Wi-Fi impõe tempos de espera aleatórios antes da transmissão de quadros, para reduzir a chance de sobreposição de transmissões de diferentes dispositivos. No entanto, as durações desses tempos aleatórios podem não resultar num bom desempenho em dado cenário, onde uma certa quantidade de dispositivos disputam o canal para suas transmissões. A proposta desse trabalho é desenvolver um agente que ajuste dinamicamente os parâmetros do protocolo MAC, tais como janela de disputa e AIFS, de acordo com o estado do canal, buscando o melhor desempenho em diferentes cenários. Devido à complexidade da tarefa, uma técnica de aprendizado por reforço será utilizada, capacitando o agente de realizar sua função com a experiência de resultados anteriores.
Implementação do algoritmo de Viterbi para GNU Octave
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-02-11) Correa, Daniel Cabral; Nóbrega, Roberto Wanderley da; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Lobato, Elen Macedo; http://lattes.cnpq.br/2875038744046350
O presente trabalho tem como objetivo desenvolver a função vitdec para o software GNU Octave, com o intuito de disponibilizar a função em uma ferramenta gratuita ampliando o acesso ao ensino e à pesquisa. Essa função é a implementação do algoritmo de Viterbi, um método de programação dinâmica que resolve o problema de estimação de sequências em modelos ocultos de Markov. Uma de suas aplicações em comunicação digital é a decodificação de códigos convolucionais, possibilitando a correção de erros de dados após serem transmitidos. Neste documento será contextualizado o estudo realizado sobre códigos convolucionais e o algoritmo de Viterbi. Além disso, será apresentado o desenvolvimento do projeto. Por fim, analisamos os resultados obtidos e traçamos as conclusões do trabalho.
Desenvolvimento de uma fresadora CNC para confecção de antenas planares
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-12-19) Cardoso, Felipe dos Passos; Nogueira, Evanaska Maria Barbosa; http://lattes.cnpq.br/7462596070881991; http://lattes.cnpq.br/2127113258967275; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627
Os dispositivos de comunicação sem fio exercem um papel fundamental na troca de informações e utilizam antenas como elementos essenciais para a transmissão e recepção de ondas eletromagnéticas. Com a crescente demanda por equipamentos mais compactos e eficientes, intensificam-se as pesquisas envolvendo antenas planares, que se destacam pela facilidade de integração e baixo perfil. Entretanto, o desenvolvimento desse tipo de antena apresenta desafios na etapa de fabricação, especialmente no que se refere à precisão e ao custo dos equipamentos necessários, o que pode limitar sua aplicação em ambientes acadêmicos. Uma alternativa para essa problemática é a utilização de máquinas de Comando Numérico Computadorizado (CNC) para a confecção das antenas por meio do processo de fresamento. Nesse contexto, estetrabalho teve como objetivo o desenvolvimento de uma fresadora CNC de pequeno porte, utilizando componentes acessíveis, visando sua aplicação no ensino e na pesquisa. O projeto contemplou as etapas de concepção mecânica, integração eletrônica e implementação do sistema de controle. Os testes realizados permitiram validar o funcionamento do sistema de movimentação e do controle da máquina, bem como a execução de simulações completas de usinagem. Embora não tenha sido possível a fabricação física de uma antena planar devido a limitações no sistema de usinagem, os resultados obtidos demonstram a viabilidade da fresadora desenvolvida como uma plataforma funcional e passível de aprimoramentos futuros para aplicações acadêmicas.
Detecção de nódulos em imagens mamográficas utilizando aprendizado profundo e transformada Wavelet
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-12-11) Carrico, Jéssica Gomes; Martins, Ramon Mayor; Lobato, Elen Macedo; http://lattes.cnpq.br/2875038744046350; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; http://lattes.cnpq.br/0583741303849719; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Arndt, Deise Monquelate; https://orcid.org/0009-0002-4754-6097; http://lattes.cnpq.br/0158054222657821
O câncer de mama permanece como uma das principais causas de mortalidade entre mu- lheres no mundo, sendo a detecção precoce essencial para aumentar as chances de trata- mento eficaz. Nesse contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento e a comparação de algoritmos para detecção automática de nódulos mamários em mamografias, integrando técnicas de pré-processamento baseadas na Transformada Wavelet e redes neurais con- volucionais (CNNs), treinadas tanto do zero quanto com Transfer Learning. As imagens utilizadas provêm da base pública Mini-MIAS. O desempenho dos modelos é avaliado em diferentes cenários, com e sem a aplicação da Wavelet e com o uso de data augmentation, utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. Os resultados mostram que o pré-processamento baseado na família Coiflet exerce maior impacto no desempenho do que a data augmentation isolada, reduzindo o desequilíbrio entre as classes e melhorando a identificação de padrões relevantes. Entre as arquiteturas avaliadas, os modelos ResNet apresentaram desempenho mais consistente, com destaque para a ResNet34 combinada com o pré-processamento Coiflet, que obteve os melhores resultados gerais.
Análise de degradação de módulos fotovoltaicos utilizando combinação de técnicas de inteligência artificial
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-02-10) Silva, Leonardo Ludvig; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Nogueira, Evanaska Maria Barbosa; http://lattes.cnpq.br/7462596070881991
O trabalho investiga a degradação de módulos fotovoltaicos por meio de técnicas de Inteligência Artificial, com foco na classificação do estado de funcionamento em diferentes níveis de desempenho. A partir de parâmetros técnicos de módulos comerciais, foi construída uma base de dados sintética que contempla variáveis como irradiância, temperatura do módulo, tensão de circuito aberto, corrente de curto-circuito e eficiência ajustada, representando cenários de bom funcionamento, mau funcionamento e não funcionamento. Foram avaliados quatro algoritmos supervisionados baseados em árvores de decisão, Random Forest, XGBoost, LightGBM e CatBoost, em uma tarefa de classificação multiclasse. Os resultados mostraram acurácia, precisão e F1-Score superiores a 0,997 para todos os modelos, com destaque para o LightGBM, que apresentou os melhores indicadores médios. A abordagem proposta demonstra potencial para automatizar o diagnóstico de módulos fotovoltaicos, permitindo identificar precocemente degradações e contribuir para a otimização da eficiência de sistemas de geração de energia solar.
Controle e localização de robô móvel via aplicativo Android: uso de OpenCV e KNN
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-02-27) Silva, Lucas da; Silva, Eraldo Silveira e; http://lattes.cnpq.br/0916545233469122; Casagrande, Jorge Henrique Busatto; http://lattes.cnpq.br/0802033836082544; Caetano, Saul Silva; http://lattes.cnpq.br/4506162871034243
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel para a plataforma Android destinado ao controle manual de um robô e ao reconhecimento de ambientes internos por meio de técnicas de visão computacional. O aplicativo permite a comunicação com o robô por comandos de rede, o controle de suas funções principais via socket TCP e a exibição do streaming de vídeo no smartphone via requisição HTTP. Também foi implementado um subsistema de reconhecimento de ambientes utilizando a biblioteca OpenCV em conjunto com os algoritmos LBP e KNN. Nesse subsistema, os ambientes são previamente mapeados a partir de quatro imagens correspondentes às direções norte, leste, sul e oeste, sendo posteriormente comparados com novas imagens para estimar o ambiente atual. Na versão validada neste trabalho, as imagens utilizadas no reconhecimento foram obtidas a partir da galeria do smartphone, embora a implementação tenha sido organizada para permitir, futuramente, a substituição dessa fonte por frames do vídeo do robô. Os resultados indicaram que a solução foi funcional no escopo avaliado, demonstrando potencial para aplicação de uma abordagem de baixo custo no reconhecimento de ambientes internos.
Estrutura de autenticação e organização de dados para o sistema de gerenciamento da plataforma de laboratório remoto eLab
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-02-05) Bitencourt, João Pedro Menegali Salvan.; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; http://lattes.cnpq.br/7763175606369774; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584; Sobral, Marcelo Maia; http://lattes.cnpq.br/7354062579977371
O acesso a laboratórios físicos enfrenta limitações de horário, necessidade de deslocamento e custos de manutenção de equipamentos. Neste contexto, laboratórios remotos constituem uma alternativa para superar tais barreiras, permitindo que estudantes acessem recursos através da Internet. Este trabalho apresenta a modelagem do sistema de autenticação e autorização para a plataforma de laboratórios remotos eLab. A arquitetura proposta adota um modelo híbrido de persistência, combinando um banco de dados relacional para entidades estruturadas com um banco de dados não relacional orientado a documentos para sessões e registros de auditoria. O sistema implementa autenticação local e federada, utilizando a infraestrutura CAFe (Comunidade Acadêmica Federada) com protocolo SAML (Security Assertion Markup Language) 2.0, permitindo que usuários de instituições participantes acessem recursos compartilhados com credenciais de suas respectivas organizações. A estrutura incorpora o modelo RBAC (Role-Based Access Control), no qual permissões são gerenciadas através de grupos associados a papeis. O gerenciamento de sessões utiliza índices TTL (Time To Live) para expiração automática, eliminando a necessidade de processos externos para limpeza de dados.
Aplicativo móvel integrado a sistema de monitoramento da qualidade do ar em ambientes internos
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-02-13) Marques, Daniel Valdeley; Cardoso, Adilson Jair; https://orcid.org/0000-0002-7835-8163; http://lattes.cnpq.br/2642750182440852; Boabaid Neto, Carlos; https://orcid.org/0009-0001-3722-9592; http://lattes.cnpq.br/1514581902218281; Pereira, Marcelo Luiz; https://orcid.org/0000-0002-0168-5027; http://lattes.cnpq.br/0076827807426177
A grande maioria das pessoas passa a maior parte das horas do dia dentro de ambientes internos. Assim, a qualidade do ar respirado nestes ambientes é um fator crucial para a saúde e o bem-estar das pessoas. Porém, grande parte dos contaminantes físicos, químicos e biológicos presentes no ar são furtivos, ou seja, não são detectados pelo ser humano. Desta forma, monitorar a qualidade do ar nesses locais é essencial, para identificar e mitigar riscos, reduzindo ou eliminando possíveis efeitos negativos sobre a saúde dos ocupantes, garantindo assim um ambiente mais seguro e confortável. Isto é especialmente importante em ambientes onde a qualidade do ar pode flutuar rapidamente, como em salas de aula, escritórios e outros espaços internos. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação que forneceu informações em tempo real sobre a qualidade do ar em ambientes internos. Para isso, o aplicativo foi integrado a um sistema de medição, composto por microcontrolador, sensores e dispositivos de comunicação sem fio. O aplicativo foi capaz de exibir dados como temperatura, umidade relativa do ar, e concentrações de gás carbônico, de material particulado e de compostos orgânicos voláteis, monitorando continuamente a qualidade do ar, fornecendo dados precisos que ajudaram os usuários a compreender os riscos e adotar medidas para um ambiente mais saudável e seguro.
Estudo e implantação do algorítmo de compressão LZ77 na biblioteca Komm
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-12-11) Kajikawa, Rhenzo Hideki Silva; Nóbrega, Roberto Wanderley da; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Lobato, Elen Macedo; http://lattes.cnpq.br/2875038744046350
A biblioteca de compressão de dados Komm foi estendida com a integração de um algoritmo sem perdas adicional: LZ77. O cenário de redes de telecomunicações, marcado pelo aumento exponencial de dados, exige técnicas eficientes de compressão para otimização de largura de banda e armazenamento. Os objetivos englobam o estudo teórica dos algoritmos, projeto e implementação de módulos na arquitetura existente em Python, documentação e validação por meio de testes automatizados do correto funcionamento e desempenho. A metodologia inclui revisão bibliográfica, desenvolvimento de software e análise comparativa, visando quantificar ganhos em taxa de compressão, tempo de execução e uso de memória. Esperou-se comprovar a viabilidade prática dos algoritmos e oferecer subsídios para futuras ampliações da biblioteca.
Análise comparativa de protocolos de transmissão em tempo real: um estudo sobre RTMP e SRT em condições de mobilidade
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-30) Hoog, Ana Paula; Silva, Eraldo Silveira e; http://lattes.cnpq.br/0916545233469122; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; Sobral, Marcelo Maia; http://lattes.cnpq.br/7354062579977371
O presente trabalho tem como objetivo realizar uma análise comparativa entre os proto- colos de transmissão de vídeo em tempo real Real-Time Messaging Protocol (RTMP) e Secure Reliable Transport (SRT). O estudo foca em avaliar o desempenho desses proto- colos em termos de confiabilidade, abordando aspectos como taxa de perda de pacotes, frequência e duração de interrupções na transmissão (buffering), e erros na entrega de pacotes, considerando a mobilidade dos usuários. A metodologia do estudo envolve a simulação de cenários no software Objective Modular Network Testbed in C++ (OM-NeT++), com coleta de dados sobre o comportamento dos protocolos em cenário híbrido de aplicação real com uma rede simulada. Com essa análise, espera-se evidenciar a eficiên- cia do protocolo SRT, destacando seu potencial em aplicações de transmissão de vídeo em tempo real, especialmente para sugerir melhorias em câmeras de vigilância. A utilização desse protocolo pode proporcionar maior estabilidade, qualidade de imagem e menor la- tência em cenários críticos, como monitoramento remoto e vigilância de perímetros, além de otimizar o uso da largura de banda e garantir a integridade das transmissões, mesmo em condições de rede adversas.
Reconhecimento por imagem de lances de xadrez com visão computacional e redes neurais convolucionais
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-28) Rosa, Andrey Adriano da; Nóbrega, Roberto Wanderley da; Moecke, Marcos; http://lattes.cnpq.br/6542999344939585; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075; http://lattes.cnpq.br/9729907081974293; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação de visão computacional, baseada em processamento digital de imagens e redes neurais convolucionais, para o reconhecimento de lances de xadrez a partir de uma sequência de imagens capturadas durante uma partida, lance a lance. A solução foi implementada em Python, utilizando a biblioteca OpenCV e um modelo YOLOv11 treinado na plataforma Roboflow com um conjunto de imagens de partidas de xadrez criado pelo autor. O modelo alcançou uma precisão de 97,3% na identificação das peças no tabuleiro. A aplicação é capaz de reconhecer todos os lances realizados ao longo da partida e gerar, ao final, um relatório detalhado em notação algébrica de xadrez.
Simulação de transmissor e receptor PTT-A3 para aplicações no sistema de satélites ARGOS-3
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-11-18) Barcella, Arthur Cadore Matuella; Nóbrega, Roberto Wanderley da; Souza, Richard Demo; https://orcid.org/0000-0002-7389-6245; http://lattes.cnpq.br/6825512654223870; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075; http://lattes.cnpq.br/2107432747219920; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991
O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e simulação de um sistema de modulação e demodulação, utilizando os padrões da terceira geração do sistema de satélites ARGOS-3. Este padrão é utilizado em Plataformas de Coleta de Dados (PCDs) voltadas ao monitoramento ambiental, e emprega técnicas de comunicação digital, como modulação QPSK, codificação convolucional e embaralhamento de dados, com o objetivo de aumentar a confiabilidade do enlace de satélite. A metodologia adotada envolve o estudo de especificações do padrão de comunicação, a estrutura dos datagramas transmitidos pelas PCDs e a implementação, em ambiente simulado, dos blocos responsáveis pela transmissão e recepção digital. O conjunto de simulações vai desde a geração da portadora pura, passando pela palavra de sincronismo e codificação da mensagem do usuário, até ademodulação e recuperação dos dados transmitidos, incluindo a sincronização de tempo, frequência e fase.
Sistema autossuficiente de monitoramento remoto de qualidade da água em açudes para piscicultura
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-26) Cristiano, Fausto; Boabaid Neto, Carlos; https://orcid.org/0009-0001-3722-9592; http://lattes.cnpq.br/1514581902218281; http://lattes.cnpq.br/4294601313509775; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; Valle, Odilson Tadeu; https://orcid.org/0000-0002-4968-5077; http://lattes.cnpq.br/8054433579343358
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema autossuficiente para o monitoramento contínuo da qualidade da água em piscicultura, utilizando tecnologia para transmissão dos dados NB-IoT. O objetivo principal é otimizar a piscicultura em ambientes controlados, garantindo condições ideais para o crescimento saudável dos peixes e aumentando a eficiência produtiva. Foram implementados sensores para monitorar parâmetros críticos (pH e temperatura), sendo os dados coletados transmitidos para uma plataforma de análise visual Dashboard Blynk. A arquitetura do sistema foi projetada para operar com bateria com recarregamento por energia solar, assegurando autonomia energética mesmo em dias de baixa irradiação solar. Os resultados demonstraram a efetividade do sistema, com a transmissão bem sucedida dos dados para a plataforma e avisualização em tempo real pelo usuário. O sistema permite ao produtor tomar decisões informadas com base nos insights fornecidos pela análise dos dados coletados. A combinação de sensores precisos, conectividade remota e energia sustentável qualifica o sistema desenvolvido como uma solução viável.
Avaliação de bancos de dados para séries temporais: um estudo comparativo entre MariaDB e InfluxDB
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-25) Virgilio, Filipi; Hoeller Junior, Arliones Stevert; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; http://lattes.cnpq.br/3385909273182668; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; Souza, Ramon Hugo de; http://lattes.cnpq.br/8393219100771939
O avanço da inteligência artificial e o aumento dos dispositivos da Internet das Coisas (IoT) geram a necessidade de armazenar grandes volumes de dados temporais. No entanto, bancos de dados relacionais tradicionais, como o MariaDB, enfrentam desafios ao lidar com séries temporais devido à sua estrutura, que pode impactar o desempenho em operações de inserção e consulta quando o volume de dados cresce significativamente. Este trabalho compara os tempos de inserção e recuperação de dados, e o espaço de armazena mento entre bancos de dados relacionais tradicionais e soluções especializadas em séries temporais, focando no MariaDB e InfluxDB. Definimos métricas para comparar tempo de resposta e eficiência de armazenamento, visando fornecer uma análise comparativa que destaque vantagens e desvantagens de cada solução para projetos que dependem de dados temporais. A análise mostra que o MariaDB tem limitações na gestão de grandes volumesde dados, especialmente quando o banco e seus índices não estão bem estruturados, enquanto o InfluxDB, projetado para séries temporais, oferece melhor gestão e otimização de espaço.
Detecção de alvos escondidos em florestas utilizando imagens SAR de baixa frequência
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-06-24) Pedro, Gabriel Luiz Espindola; Medeiros, Diego da Silva de; Alves, Dimas Irion; https://orcid.org/0000-0002-5443-6446; http://lattes.cnpq.br/2169963993021819; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; http://lattes.cnpq.br/2688790745026668; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Nóbrega, Roberto Wanderley da; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075
A detecção de alvos ocultos sob a vegetação continua sendo um dos principais desafios enfrentados por sistemas de radar de abertura sintética (SAR) operando em bandas de frequência com resolução compatível ao comprimento de onda. A presença de vegetação densa dificulta a distinção entre o retorno do alvo e o ruído de fundo, exigindo modelagens estatísticas mais precisas para o clutter. Neste contexto, este artigo propõe a utilização da distribuição Gamma bivariada como modelo estatístico do clutter, demonstrando que ela se apresenta como um modelo mais adequado para imagens de intensidade diferença obtidas por sistemas SAR VHF UWB. A abordagem foi implementada em algoritmos de detecção de mudança (CD), tanto na forma iterativa quanto na não iterativa, ambos fundamentados no Teorema de Bayes. A eficácia do modelofoi avaliada por meio de curvas ROC, obtendo-se probabilidades de detecção de 98.94% para o método não iterativo e 98.99% para o método iterativo, ambos com uma taxa de falso alarme fixada em um falso alarme por quilômetro quadrado. Os resultados mostram que o modelo proposto oferece desempenho superior às distribuições tradicionalmente adotadas na literatura, com destaque para a aplicação no algoritmo não iterativo.
Desenvolvimento de uma API RESTful e integração com blockchain Ethereum para aplicação de Smart Grid
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-28) Medeiros, Guilherme da Silva de; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Nogueira, Evanaska Maria Barbosa; http://lattes.cnpq.br/7462596070881991
Este trabalho propõe uma solução tecnológica para facilitar transações de energia elétrica no mercado livre brasileiro por meio da integração entre redes inteligentes (smart grids) e tecnologia blockchain. ntando com um levantamento bibliográfico e análise do setor energético nacional, abordando o crescimento da demanda elétrica e a expansão do mercado livre de energia. Foi explorado o conceito de smart grids como ecossistemas tecnológicos capazes de suportar a geração, distribuição, monitoramento e comercialização de energia com maior eficiência e segurança. Na sequência, investigou-se o papel da blockchain como ferramenta capaz de garantir integridade, rastreabilidade e imutabilidade nas transações energéticas peer-to-peer. Como aplicação prática, foi desenvolvida uma API RESTful conectada a uma instância Ethereum local, executada em contêiner Docker, capaz de criar contas, consultar saldos e realizar transações simuladas de energia. A arquiteturaempregada foi modular e em microsserviços, utilizando autenticação criptográfica e validação por consenso. Os resultados demonstraram ganhos em auditabilidade, eliminação de intermediários, segurança dos dados e flexibilidade para expansão futura da solução. Apesar de desafios como latência e custos de armazenamento, estratégias foram adotadas para otimizar desempenho. Como proposta de continuidade, recomenda-se o desenvolvimento de contratos inteligentes específicos e interfaces web para facilitar o uso por usuários comuns. A conclusão aponta que a integração entre smart grids e blockchain representa um avanço significativo rumo à modernização e descentralização do setor energético brasileiro.
Aplicação de modelos fundacionais de séries temporais para a previsão em diferentes domínios
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-12-08) Paulo, Gustavo; Hoeller Junior, Arliones Stevert; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; http://lattes.cnpq.br/6468389406092003; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584; Valle, Odilson Tadeu; https://orcid.org/0000-0002-4968-5077; http://lattes.cnpq.br/8054433579343358
Diante da evolução dos Time Series Foundation Models (TSFM) e de sua capacidade de capturar dependências temporais complexas sem ajustes específicos, esses modelos vêm transformando pipelines de previsão em diversos domínios. A predição zero-shot dos TSFM elimina a etapa de coleta massiva de dados rotulados para treinamento, o que é especialmente vantajoso em aplicações onde os dados são escassos ou custosos de obter. Além disso, esses modelos podem ser re-treinados para especialização em um domínio específico. Este trabalho realiza um levantamento do estado da arte e uma avaliação experimental de TSFM de código aberto em séries temporais provenientes de múltiplos domínios do Monash Time Series Forecasting Repository, um repositório de séries temporais públicas. O desempenho dos modelos é quantificado por métricas como Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) e Mean AbsoluteScaled Error (MASE). Os resultados são comparados considerando a previsão de séries temporais em diferentes setores, avaliando sua viabilidade e seu potencial estratégico.
Especificação de sistema modular para redução da evasão e retenção acadêmica
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-25) Ribeiro, Jeneffer Farias Bora; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; https://lattes.cnpq.br/9328341406178662; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584
A missão do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) é promover a inclusão e formar cidadãos por meio da educação profissional, científica e tecnológica, gerando, difundindo e aplicando conhecimento e inovação para contribuir com o desenvolvimento socioeconômico e cultural. No entanto, a evasão e a retenção de alunos comprometem essa missão, dificultando a formação de profissionais. Para apoiar o principal objetivo da instituição, é essencial adotar métodos que incentivem a conclusão da formação dos estudantes. Este trabalho tem como objetivo especificar a implementação de um sistema composto por serviços modulares, projetados para coletar, processar e disponibilizar dados acadêmicos de forma estruturada. Esses serviços viabilizam a extração de informações sobre os alunos, permitindo seu tratamento e distribuição para interfaces que possam alertar os responsáveis pelo processo educacional sobre possíveis casos de evasão ou retenção. A especificação abrange a definição de pipelines de dados, algoritmos de classificação e serviços de troca de mensagens, proporcionando uma abordagem proativa para o acompanhamento dos estudantes e a tomada de decisões estratégicas ao longo de sua trajetória acadêmica.
Desenvolvimento de uma metodologia utilizando aprendizado de máquina para estimativa de perdas energéticas em usinas fotovoltaicas por falhas em trackers
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-28) Raupp, Lucas Coelho; Noronha Neto, Mário de; Souza, Richard Demo; https://orcid.org/0000-0002-7389-6245; http://lattes.cnpq.br/6825512654223870; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; Hoeller Junior, Arliones Stevert; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; Nóbrega, Roberto Wanderley da; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075
Diante da crescente demanda por fontes de energia renováveis, a energia solar tem ganhado destaque global por sua eficiência e sustentabilidade. Para maximizar a sua geração, usinas de grande porte utilizam trackers, dispositivos que ajustam a inclinação dos painéis solares conforme a posição do sol. No entanto, anomalias como o travamento desses dispositivos comprometem o desempenho das usinas, reduzindo a geração e demandando ações corretivas por parte dos operadores. Este trabalho propõe uma metodologia para estimar o percentual de perdas energéticas causadas por esse problema em uma usina solar de grande porte localizada no Brasil. O método foi desenvolvido em quatro etapas: tratamento e geração de dados, construção de uma tabela de perdas, criação de um modelo de Machine Learning, e aplicação em cenários reais. Como resultado, obteve-se uma regressão polinomial de segundo grau capaz de estimar perdas passadas e futuras de maneira simples e rápida, com precisão média de 86% quando comparada com a tabela de perdas gerada previamente, demonstrando o potencial do método tanto em aplicações acadêmicas quanto corporativas.
Guarda-volumes inteligentes com auditoria
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-21) Silva, Luiza Alves da; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584; Henrique, Clayrton Monteiro; https://orcid.org/0009-0000-7663-960X; http://lattes.cnpq.br/9740188834034485; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678
Este projeto desenvolve um guarda-volumes que integra um microcontrolador e um servidor para monitorar e registrar suas interações, como a identificação do usuário, compartimento ocupado e o tempo de uso. Utilizando tecnologia RFID, o sistema controla automaticamente a abertura e o fechamento das portas, melhorando a segurança e a eficiência na identificação dos usuários. O projeto engloba também uma adaptação mecânica para a abertura automatizada dos compartimentos por meio de sistemas eletrônicos. O microcontrolador integrado com uma interface de rede permite o acesso controlado ao armário, efetuando a autorização de usuários no sistema, enquanto o servidor visa simplificar a gestão com auditoria no sistema. Espera-se que o projeto facilite a operação tanto para os administradores do local quanto para os usuários dos guarda-volumes, reduzindo os inconvenientes associados à abertura e à segurança dos compartimentos.

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