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Maycon Leone Maciel Peixoto

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • borda quântica para análise de dados de veículos autônomos conectados
  • O aumento exponencial no volume de dados produzidos pelos veículos autônomos conectados apresenta desafios em termos de comunicação, processamento e tomada de decisão na nuvem. Dessa forma, este projeto proposto visa explorar a aplicação da computação quântica na borda da rede para análise de dados de veículos autônomos conectados (CAVs), nomeada neste projeto de Borda Quântica. A hipótese adotada neste projeto é que a utilização da Borda Quântica para os veículos autônomos conectados possibilita a resolução de problemas complexos de análise de dados com maior eficiência em relação aos algoritmos clássicos. O objetivo geral do projeto é desenvolver uma framework que aplique a computação quântica para análise de dados de veículos autônomos conectados na borda de forma otimizada. Para atingir esse objetivo, o projeto investigará algoritmos quânticos para análise de dados, com enfoque em desafios específicos de sistemas de transporte inteligentes, tais como detecção de congestionamentos, recomendação de rotas alternativas e previsão de demanda. Será dada especial atenção à análise do fluxo de dados de tráfego em tempo real, considerando informações como posição do veículo, velocidade, aceleração e estados dos semáforos, além dos dados produzidos pelos sensores presentes nos veículos autônomos, como câmeras, LiDAR (Light Detection and Ranging) e RADAR (Radio Detection and Ranging). Também serão explorados dados contextuais, como condições meteorológicas, acidentes e eventos especiais. A partir disso, serão implementados os algoritmos quânticos investigados e realizados experimentos em ambientes de simulação, utilizando simuladores compatíveis com a computação quântica que serão integrados a ambiente de simulação de redes veiculares. Os resultados serão analisados para permitir identificar a viabilidade e a eficácia da computação quântica na borda para análise de dados de veículos autônomos conectados.
  • Universidade Federal da Bahia - BA - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Maycon Sousa Pegorari

Ciências da Saúde

Fisioterapia e Terapia Ocupacional
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  • prevalência e fatores associados aos distúrbios ventilatórios e à fraqueza muscular respiratória em pessoas idosas da atenção primária à saúde
  • O processo de envelhecimento promove diversas mudanças no organismo de pessoas idosas e o sistema respiratório é um dos mais afetados, fato que traz como consequências altos índices de morbidade e mortalidade. A força muscular respiratória sofre decréscimo ao longo dos anos, assim como os volumes e capacidades pulmonares podem apresentar-se comprometidas. Estudos nacionais e internacionais tem sugerido que a fraqueza muscular respiratória, assim como redução da função pulmonar podem trazer diversas complicações, como prejuízo do mecanismo de tosse (defesa), dispneia e intolerância ao exercício, o que repercute na capacidade física e funcional; e podem estar associados a síndromes geriátricas, como a sarcopenia e a fragilidade dessa população. Apesar disso, pouco se discute sobre os fatores desencadeantes dessas alterações em amostras representativas no Brasil. O estudo tem por objetivo analisar a prevalência e os fatores associados aos distúrbios ventilatórios e à fraqueza muscular respiratória em pessoas idosas da atenção primária à saúde. Trata-se de um estudo transversal que será desenvolvido entre pessoas idosas, cadastradas em Estratégias Saúde da Família (ESFs) em Uberaba-MG. O cálculo do tamanho amostral considerará uma prevalência de agravos à saúde em 50% da população de idosos, precisão de 3% e um intervalo de confiança de 95%, para uma população finita de 49833 idosos, chegando-se a uma amostra de 1045 sujeitos. Os dados serão coletados nas residências das pessoas idosas por meio de um formulário estruturado, contendo informações socioeconômicas, clínicas e de saúde, bem como testes de desempenho físico e a avaliação da função pulmonar e da força muscular respiratória. A análise dos dados empregará estatística descritiva e inferencial por meio das regressões logística binária, multinomial e linear (p=0,05 e IC de 95%), a partir do programa Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 21.0.
  • Universidade Federal do Triângulo Mineiro - MG - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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