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Projetos de Pesquisa

 

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Tiago Luís Gil

Ciências Humanas

História
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  • oxossi: história pública e computacional frente a um mundo em transformação
  • O projeto Oxossi busca criar uma rede de colaboração para integrar diversos bancos de dados, ferramentas de pesquisa e repositórios de teses, dissertações, livros e artigos acadêmicos sobre diversos períodos da história do Brasil com particular destaque para os períodos colonial e imperial, de modo a favorecer a difusão e inovação no ensino e pesquisa de História. Ele será, ao mesmo tempo, um site de referência em conteúdos e uma ferramenta de buscas elaboradas em condições de permitir a identificação de informações históricas e historiográficas, por exemplo, todos os autores que pesquisam escravidão no século XIX em alguma região específica e que citaram Caio Prado Júnior. O projeto prevê a criação de uma plataforma online de pesquisa onde o público em geral poderá pesquisar por autores, temas, datas e regiões, além de vasculhar pesquisas acadêmicas e bancos de dados gerados por muitos projetos sobre a história do Brasil (do XVI ao início do XX). O sistema poderá gerar listas de obras a serem consultadas ou ainda textos primários (fontes), tabelas, mapas e gráficos que permitam avançar na pesquisa histórica sobre temas, regiões e períodos de nossa história. Servindo tanto ao público em geral, mas particularmente a professores e pesquisadores das ciências humanas, Oxossi pretende se tornar um grande repositório de pesquisa onde os documentos (tanto seriais, quanto visuais e textuais) serão disponibilizados com uma interface amigável e intuitiva de consulta e produção de material inédito de pesquisa (via o entrecruzamento de fontes). Por último, recuperar em Oxossi o guardião do conhecimento, o projeto visa inovar a forma como é produzida e recepcionada os atos de aprender, produzir e divulgar o conhecimento em História.
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Ticianne de Gois Ribeiro Darin

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • bem-estar digital: uma abordagem para reduzir o risco de vício em tecnologia
  • Desenvolvedores de software tem focado em promover o engajamento do usuário (EU), especialmente em jogos, aplicações gamificadas e redes sociais, que podem ser aplicados em diferentes domínios - como entretenimento, educação, governo digital e saúde. Em geral, o foco no EU ocorre de duas formas: uso de ferramentas Analytics para rastreamento de métricas como retenção, aquisição e progressão; e uso de padrões de design de interfaces de usuário para induzir a forma e duração da interação, com excessiva ênfase em engajar em ações específicas (Dark Patterns - DP). Porém, avaliar o EU com Analytics é limitante e não explica como os indivíduos são afetados pelos aspectos pragmáticos e hedônicos da interação a longo prazo. Além disso, o uso de DP vem em detrimento das necessidades psicológicas básicas para bem estar dos usuários (autonomia, competência e relação), induzindo-os a realizar ações que não desejam ou que não têm clareza sobre as consequências. Em aplicações como essas, usadas por mais de 5h diárias em média pelos brasileiros, surge o dilema engajamento-vício (i.e., a tensão entre a exploração de elementos para aumentar o engajamento e o desencadeamento de efeitos negativos nos usuários). Diante desse cenário, visamos investigar como a Teoria da Auto Determinação (TAD) pode reduzir esse problema, por meio da (i) criação de padrões de interação que promovam o bem-estar, com nível de engajamento comparável aos DP; (ii) abordagem de avaliação relacionando métricas de engajamento e construtos psicológicos que afetam o bem-estar. Estudos anteriores na comunidade de Interação Humano-Computador (IHC) demonstram correlações de medidas autorreportadas de engajamento e ratificam a influência positiva da TAD na interação. Assim, propomos a conceituação de padrões TAD, a condução de estudo experimental com duas condições (TAD x DP), seguido da comparação dos efeitos dos padrões sobre medidas quali-quantitativas de engajamento sobre os grupos, gerando uma abordagem prática.
  • Universidade Federal do Ceará - CE - Brasil
  • 07/12/2023-31/12/2026
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Tito Luís Maia Santos

Engenharias

Engenharia Elétrica
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  • estudo e desenvolvimento de novos algoritmos para controle de trajetória e localização inteligente de robôs
  • Robôs móveis autônomos têm sido utilizados em diversas aplicações na indústria de manufatura, mineração e na agroindústria, dentre outros motivos, por permitir avanços no contexto da segurança do trabalho e na conformidade das operações que demandam deslocamento. O problema de controle de trajetória de robôs móveis envolve um conjunto de desafios dentre os quais é possível destacar a presença de não-linearidades significativas no sistema controlado, a existência de múltiplas incertezas causadas pela interação com o meio, a demanda por um planejamento adequado de trajetória, a importância da incorporação de mecanismos de desvio de obstáculos e a necessidade de um sistema de localização adequado para o ambiente em consideração. Desta forma, a operação autônoma do robô móvel envolve a execução de um conjunto de algoritmos para realização de filtragem, localização, identificação de obstáculos, desvio de obstáculos, planejamento de trajetória, controle de trajetória, a título de exemplo. O presente projeto se propõe a desenvolver novas estratégias para realização controle de trajetória e localização inteligente de robôs móveis com o intuito de reduzir o tempo de processamento dos respectivos algoritmos, preservando o desempenho em malha fechada das estratégias existentes na literatura. Neste sentido, o erro de seguimento de trajetória, a suavização do esforço de controle, a satisfação de restrições de controle e garantia de estabilidade robusta devem ser preservadas ou até melhoradas, quando comparadas ao Estado-da-Arte. O principal objetivo é reduzir o tempo de processamento com algoritmos computacionalmente mais eficientes de localização e controle robusto de trajetória com vistas a disponibilizar mais tempo de processamento para execução de outras tarefas. Técnicas de controle preditivo simplificadas serão avaliadas no contexto da robótica móvel ao passo que novas abordagens baseadas em Inteligência Artificial serão aplicadas ao problema de localização.
  • Universidade Federal da Bahia - BA - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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Tuane Cristine Ramos Goncalves Vieira

Ciências Biológicas

Bioquímica
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  • prospecção de moduladores da agregação de proteínas em extratos de moringa oleifera lamarck para o tratamento de doenças neurodegenerativas
  • Com o aumento da expectativa de vida da população, incluindo a brasileira, diversas doenças relacionadas ao envelhecimento se tornaram sérios problemas socioeconômicos. Entre elas, destacam-se as doenças neurodegenerativas (DNs), como Alzheimer, Parkinson e doenças priônicas. Essas condições compartilham um mecanismo molecular de agregação proteica e morte celular. Até o momento, as DNs são incuráveis, tornando-se essencial o desenvolvimento de terapias capazes de modificar sua progressão. Nesse contexto, a busca por compostos bioativos em espécies vegetais se mostra relevante, visando a identificação de novas estruturas químicas capazes de modular os mecanismos moleculares nessas doenças. O presente projeto visa investigar extratos de Moringa oleifera Lamarck como potenciais fontes de moduladores do processo de agregação de proteínas relacionadas às DNs. M. oleifera possui propriedades farmacológicas notáveis, como atividades antitumoral, antiviral, anti-inflamatória e anti-úlcera. Ensaios preliminares demonstraram que o extrato hidroetanólico das folhas desta planta possui efeito inibidor no processo de agregação da proteína prion, além de capacidade em desfazer agregados já formados. Nesse estudo, serão empregadas técnicas de perfil inibitório de alta resolução e fishing de ligantes para identificação das substâncias bioativas no extrato. A espectrometria de massas de alta resolução (HRMS) será usada para anotar as estruturas químicas das substâncias identificadas, utilizando-se bibliotecas virtuais. Diferentes técnicas cromatográficas serão utilizadas para isolar e purificar as substâncias, as quais serão caracterizadas por RMN e HRMS. A interação entre os ligantes isolados e as proteínas alvo será investigada por RMN e outras técnicas espectroscópicas. Dessa forma, espera-se identificar novas substâncias capazes de modular o processo de agregação de proteínas associadas às DNs, como estratégia terapêutica inovadora para o tratamento efetivo destas doenças.
  • Universidade Federal do Rio de Janeiro - RJ - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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