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Projetos de Pesquisa

 

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Moysés dos Santos Miranda

Ciências Agrárias

Medicina Veterinária
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  • tópicos avançados em biologia e biotecnologia da reprodução animal: consórcio sul-americano cabbio-rebran
  • Vide projeto anexo
  • Universidade Federal do Pará - PA - Brasil
  • 12/12/2023-30/06/2025
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Muniz Sodre de Araujo Cabral

Ciências Sociais Aplicadas

Comunicação
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  • no mar das smarts cities, a maré não está pra peixe: intervenções comunicacionais emancipatórias para a promoção da saúde do corpo social comunitário
  • Para além de utilizar os dispositivos tecnológicos contemporâneos para otimizar os controles sobre a eficiência das operações dos serviços das cidades, considerando o gerenciamento de ativos e recursos, a ideia de smart cities inclui intrinsecamente a ampliação da qualidade da interação entre o Estado e os cidadãos. A despeito disso, afora todos os esforços para contemplar as metrópoles brasileiras num circuito técnico de melhorias socioeconômicas e ambientais, é necessário reconhecer que diversos territórios estão historicamente excluídos de direitos básicos à urbanidade, configurando mais do que um paradoxo, mas um substantivo desafio para o progresso do manejo eficaz dos sistemas de tráfego, abastecimento, segurança, educação, saneamento e saúde – tomando-a, como deve ser, como o estado de bem-estar físico, mental e sociocultural, individual e coletivo, gerando patologias no corpo social. Apesar disso, esses mesmos territórios, de forma orgânica e criativa, produzem movimentos para potencializar a sustentabilidade possível, a partir de esforços intuitivos baseados na colaboração comunitária. Mas que esforços são esses? Como eles se organizam? O que lhes falta e o que lhes sobra? É urgente que a periferia seja investigada não só como lugar carente ou potente, mas como lugar pronto para a troca. Assim, este projeto elege como recorte o Complexo da Maré, no Rio de Janeiro, e se preocupa em capturar o que essas comunidades têm a ensinar, mas também oferecer ferramentas comunicacionais para amplificação da sua emancipação, numa lógica de benefícios mútuos. Se propõe a mobilizar conhecimentos acerca da Comunicação e da Saúde e aplicá-los com inspiração na metodologia do sombreamento, a qual direciona o pesquisador a ter uma postura expansionista e a produzir dados desde dentro do acontecimento, refletindo holisticamente sobre os fatos e os sujeitos participantes e, ao modo da pesquisa-ação, coletar informações ao mesmo tempo que atua na realidade investigada.
  • Universidade Federal do Rio de Janeiro - RJ - Brasil
  • 19/12/2023-31/12/2026
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Murillo Ferreira dos Santos

Outra

Robótica, Mecatrônica e Automação
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  • estudo da inspeção cooperativa e autônoma em plantações
  • A agricultura desempenha um papel fundamental na sustentabilidade global atual fornecendo alimentos essenciais para a população. No entanto, a eficiência de alguns métodos tradicionais de cultivo enfrenta desafios significativos, como a gestão inadequada de recursos hídricos e a aplicação excessiva de produtos químicos, resultando em desperdício e impactos negativos no meio ambiente. Este projeto tem o objetivo de desenvolver um sistema inovador de cooperação entre robôs e/ou outros entes que atuam de forma autônoma na inspeção de plantações, empregando técnicas de visão computacional, integração de sensores, cooperação interagentes, entre outros, via um software gerenciador. Esta integração pode ocorrer tanto entre robôs quanto, também, com sensores inteligentes, baseando-se nas características específicas de cada área, tipo de agricultura e condições climáticas. Esse tipo de cooperação tem sido pouco explorada em pesquisas voltadas para a agricultura de precisão, devido à dificuldade de se viabilizar a operação e a interação de robôs/entes. Dentre alguns aspectos, a otimização da utilização de água é um aspecto importante do projeto, tendo em vista que informações podem ser obtidas em decorrência da cooperação entre sensores de temperatura e de umidade do solo e ar, além de dados gerados por meio do emprego de técnicas de visão computacional com uso de veículos aéreos não tripulados. O projeto aborda alguns desafios críticos na agricultura de precisão moderna, onde ao se combinar tecnologias avançadas de sensoriamento com a robótica cooperativa, pode-se obter abordagens sustentáveis e ambientalmente conscientes para a produção. Os resultados esperados incluem o aumento da produtividade das cultivos, a conservação dos recursos naturais e a redução dos impactos negativos no ecossistema, contribuindo assim para um futuro agrícola mais equilibrado.
  • Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 19/02/2024-28/02/2026
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Murillo Guimarães Carneiro

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • arquiteturas híbridas de aprendizado em redes para problemas de classificação mono e multi sequenciais com aplicações em dados de espectroscopia no infravermelho e de eletroencefalograma
  • Em aprendizado de máquina, a classificação de dados sequenciais representa um grupo de problemas em que os dados de entrada estão na forma de sequencias, cujos valores normalmente variam em função do tempo ou espaço. Dois problemas são investigados neste projeto: a classificação de espectros obtidos via reflectância total atenuada no infravermelho com transformada de Fourier (ATR-FTIR) em amostras de saliva para detecção do Transtorno do Espectro Autista (TEA), e a classificação de sinais de Eletroencefalograma (EEG) para o Prognóstico de Pacientes em Coma (PPC). Assim, o objetivo é o aprendizado de modelos indutivos de classificação de dados sequenciais capazes de detectar eficientemente os padrões mono sequenciais relacionados à detecção do TEA a partir dos espectros ATR-FTIR, e multi sequenciais relacionados ao PPC a partir dos seus sinais EEG. Ambos os domínios são caracterizados pela alta dimensionalidade dos dados, normalmente exigindo grande esforço nas etapas de preparação e pré-processamento. Nesse sentido, os trabalhos existentes na literatura possuem várias limitações relacionadas tanto a questões de generalização desses métodos para outros problemas correlatos quanto à ausência de soluções mais sofisticadas, capazes de combinar as características salientes de duas ou mais técnicas de aprendizado em redes, para proporcionar a construção de representações de aprendizado mais robustas. Portanto, a hipótese investigada nesta pesquisa afirma que tais soluções híbridas podem contribuir em ambos os problemas por permitir um melhor desempenho preditivo em comparação com as técnicas estado-da-arte adotadas pelas literatura. Para tanto, serão realizados o desenvolvimento dos componentes de aprendizado para i) processamento recorrente (sequencial), ii) redução de dimensionalidade e processamento espacial, iii) design híbrido dos componentes das etapas anteriores, e iv) otimização da arquitetura obtida em termos de hiper-parâmetros e seleção de atributos.
  • Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
  • 06/12/2023-31/03/2027
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Murilo Cesar Lucas

Engenharias

Engenharia Civil
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  • dry in a flash (dflash): previsão de seca hidrológica repentina nas bacias dos rios piracicaba, capivari e jundiaí
  • Secas repentinas (flash droughts) têm ocorrido com maior frequência mundialmente, com um início e desenvolvimento rápido que desafia a capacidade de monitoramento e previsão. Nesse cenário, a previsão de secas repentinas é de vital importância para o alerta antecipado e, assim, melhor o gerenciamento dos sistemas de abastecimento público urbano de água. A pergunta majoritária a ser respondia é se as secas hidrológicas repentinas estão se tornando (ou têm potencial) para se tornar o novo normal no Brasil. A segunda, é quais ações antrópicas podem desencadear (e acelerar) a ocorrência frequente de secas repentinas? Por fim, índices (existentes ou novos a serem criados) são a melhor forma de detectar secas hidrológicas repentinas? Além de mirar nas perguntas científicas, este projeto foca no desenvolvimento de uma nova tecnológica, um sistema de alerta antecipado de secas hidrológicas repentinas. Para isso, um modelo hidrológico do tipo Rede Neural Recorrente (RNN) de Aprendizado Profundo (Deep Learning) forçado por dados (data-driven), será treinado, validado e testado usando dados medidos de vazão. Dados quantitativos e qualitativos medidos em terra e por sensoriamento remoto serão utilizados como entrada no modelo. A previsão de secas hidrológicas será realizada forçando o modelo treinado com dados de previsão numérica climática na escala subsazonal. O sistema de alerta será desenvolvimento com base na teoria de Sistemas de Suporte à Decisão (Decision Suport Systems, DSS). O alerta antecipado de secas hidrológicas repentinas em escalas de tempo de algumas semanas é extremamente benéfico para mitigar seus impactos e gerenciar riscos. Os resultados têm potencial para aumentar a segurança hídrica em sistemas de abastecimento de água no médio e longo prazo, e, consequentemente, aumentar a resiliência de cidades brasileiras.
  • Universidade Estadual de Campinas - SP - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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