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Projetos de Pesquisa

 

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Rodrigo Lassarote Lavall

Ciências Exatas e da Terra

Química
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  • novas supercapaterias de alta densidade de potência baseadas em eletrodos de grafeno (2d/3d) incorporados com fases eletroativas hierárquicas
  • Nos últimos anos, as Supercapaterias figuram como sistemas de armazenamento de energia estratégicos para o setor de mobilidade que necessita expandir e aumentar a competitividade dos sistemas de propulsão eletrificados. As Supercapaterias são construídas através da combinação de eletrodos faradáicos (oriundos de baterias) com eletrodos de dupla camada elétrica (oriundos de supercapacitores) para atender altas demandas de densidade de energia e de potência. Entretanto, a viabilidade desses dispositivos depende da capacidade dos eletrodos faradáicos de transferir elétrons com velocidade similar à de eletrodos capacitivos. Atualmente, mesmo as supercapaterias disponíveis comercialmente, com elevadas capacidades de acúmulo de carga, tem densidades de potência, eficiência e ciclabilidade consideravelmente inferiores à dos supercapacitores. Para superar tais limitações é necessário o desenvolvimento e produção de eletrodos faradáicos avançados capazes de operar com altas densidades de corrente. Nesse contexto, esse projeto propõe o desenvolvimento de novas supercapaterias baseadas em eletrodos de grafeno (2D/3D) incorporados com fases eletroativas hierárquicas. Óxidos de grafeno reduzidos com diferentes graus de funcionalização e com morfologias tridimensionais (3D) e lamelares (2D), sintetizados no CTNano/UFMG, serão utilizados como moldes para a co-precipitação e crescimento orientado de óxidos, hidróxidos e MXenes de diferentes metais de transição (Nb, Co, Ni, Mn). Empregando essas nanoarquiteturas espera-se a otimização da difusão iônica em estado sólido e da condutividade elétrica em eletrodos de alta área superficial, características necessárias para o acoplamento com eletrodos capacitivos. Com esses novos materiais, essa proposta também prevê a construção de células protótipo capazes de operar com densidades de energia superiores a 50 Wh/kg e densidades de potência entre 1,000 e 10,000 W/kg.
  • Universidade Federal de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 13/12/2022-31/12/2026
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Rodrigo Lins Rodrigues

Ciências Humanas

Educação
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  • uma abordagem de multimodal learning analytics para avaliação de habilidades de pensamento computacional na educação básica
  • Embora o Brasil tenha avançado na adoção de tecnologias nas escolas públicas, ainda é incipiente as pesquisas que buscam desenvolver abordagens que promovam o monitoramento e a avaliação de habilidades em STEM+C (science, technology, engineering, mathematics and computing), e mais específico envolvendo o pensamento computacional (PC). É importante destacar que, embora o desenvolvimento do pensamento computacional no nível da educação básica esteja se tornando cada vez mais presente, a sua efetiva implementação depende da formação de professores e do desenvolvimento de abordagens avaliativas que possam subsidiar os processos educacionais. Dentre os instrumentos de avaliação mais utilizados na literatura os questionários são os mais comuns, embora não seja possível capturar aspectos comportamentais dos estudantes durante os processos avaliativos. Partindo deste pressuposto, como desenvolver uma abordagem avaliativa do pensamento computacional ampla, que leve em consideração aspectos, afetivos e comportamentais dos estudantes? Diante desta questão, existe uma área de pesquisa que vem ganhando destaque na comunidade internacional intitulada de Multimodal Learning Analytics (MMLA). Essa abordagem utiliza-se de múltiplos sensores com foco na captura de elementos, muitas vezes despercebidos por professores, tais como a emoção, movimentos oculares, dentre outros sentidos humanos. Nesta perspectiva esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um método avaliativo que utiliza MMLA para capturar e interpretar dados de estudantes durante atividades de aprendizagem. A partir da captura dos dados multimodais serão aplicadas técnicas de aprendizagem de máquina que podem fornecer importantes compreensões, acerca das ações comportamentais e do nível de engajamento dos estudantes. Por fim técnicas de aprendizagem de máquina serão utilizadas para a construção de modelos e inferências sobre ações dos alunos e possíveis implementações em sistemas avaliativos.
  • Universidade Federal Rural de Pernambuco - PE - Brasil
  • 03/12/2023-31/12/2026
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