O desenvolvimento de jogos eletrônicos apresenta desafios significativos na esfera educacional, onde esses jogos desempenham o papel de ferramentas imersivas de ensino. A complexidade inerente das engines de jogos impõe obstáculos à criação de jogos educacionais personalizados, especialmente para educadores sem experiência em programação. Este estudo propõe uma análise de motores de jogo que permitam modificações ou a construção de plugins, visando a simplificação de interfaces para contribuir com a democratização do desenvolvimento de jogos educacionais no contexto brasileiro. Após uma análise comparativa, a escolha do Godot Engine para a construção do protótipo foi respaldada por sua flexibilidade e ampla gama de recursos, garantindo liberdade para adaptações futuras no escopo do projeto.

“Construindo Inovação: Aprendizado de Máquina e Empreendedorismo na Resolução de Problemas com Tecnologia” é um estudo abrangente que explora a aplicação integrada de aprendizado de máquina, empreendedorismo e design thinking na concepção de um aplicativo destinado a garantir a segurança de motoristas de aplicativo. O trabalho mergulha na pesquisa de mercado para identificar demandas e personas de usuários, delineando estratégias de diferenciação em relação à concorrência existente. A metodologia adotada segue um ciclo de vida claro, desde a definição do problema até o lançamento de sua solução, com um foco muito grande no usuário.

Ao destacar funcionalidades inovadoras, como um mecanismo de pânico acionado por voz e gravação em segundo plano, o projeto busca endereçar desafios específicos enfrentados pelos motoristas. O aprendizado de máquina entra em cena na implementação dessas funcionalidades, promovendo uma abordagem avançada e adaptável. No cerne da proposta está a sinergia entre tecnologia e empreendedorismo, proporcionando uma solução completa e eficaz para as complexidades do mundo real enfrentadas pelos profissionais de transporte por aplicativo.

O objetivo deste trabalho de Monografia de Sistemas de Informação I é contribuir para a literatura oferecendo um maior entendimento sobre as diferenças e recursos das ferramentas de análise estática para Go. Isso pretende ser efetuado através da comparação de recursos disponíveis em cada uma das ferramentas, utilizando técnicas de comparação para ferramentas de análise estática de código já disponíveis na literatura.

O TikTok, com milhões de usuários em todo o mundo, emergiu como um fenômeno significativo na esfera da internet. Fundado em 2017, o aplicativo chinês agora reúne mais de um bilhão de usuários ativos diariamente em todo o mundo, com cerca de 80 milhões desses usuários situados no Brasil (Revista Exame, 2023). Este trabalho analisa o papel do TikTok como plataforma de disseminação de informações sobre o Transtorno do Espectro Autista (TEA) e examina as implicações dessa disseminação para a compreensão pública e a percepção do TEA.
O TikTok, amplamente adotado por pessoas de todas as idades, concentra discussões sobre uma variedade de tópicos relevantes para a sociedade, frequentemente trazidos à tona pelos próprios usuários da plataforma. No entanto, muitas vezes, a abordagem desses tópicos carece do cuidado técnico e validação necessários por parte dos produtores de conteúdo. Grande parte dos conteúdos consiste em opiniões e experiências pessoais de indivíduos comuns, alinhando-se com o propósito fundamental da plataforma de criar conexões interpessoais.
Dentro desse ecossistema, destacam-se as discussões sobre questões técnicas e complexas da área da saúde, incluindo o Transtorno do Espectro Autista. Observa-se a existência de uma comunidade no TikTok dedicada à disseminação de informações e experiências relacionadas ao TEA, identificada pelo uso de hashtags como #autismo, #tea, #autism, entre outras. No entanto, essa abundância de informações, frequentemente desprovidas de validação por especialistas no campo da saúde, suscita preocupações. A disseminação de informações  potencialmente imprecisas pode causar confusão entre aqueles que consomem esse conteúdo, levando a uma interpretação incorreta do TEA. Isso, por sua vez, pode fomentar a prática do autodiagnóstico com base em informações incorretas, ampliando a ilusão de compreensão profunda sobre o assunto.

O objetivo deste trabalho de Monografia de Sistemas de Informação II é contribuir para a literatura oferecendo um arcabouço, ou em inglês, framework de comparação para ferramentas de análise estática para Go, utilizando-se dos aprendizados adquiridos durante o trabalho de Monografia de Sistemas de Informação I. Isso pretende ser efetuado através de uma wiki colaborativa, baseando-se nos resultados na Monografia de Sistemas de Informação I.

Este trabalho relata o estudo e desenvolvimento de software realizados no escopo das disciplinas Monografia em Sistemas de Informação I e II. Este projeto consiste no desenvolvimento de uma ferramenta para visualização híbrida de informações, combinando dados geográficos e dados convencionais, desta maneira potencializando as possíveis analises que podem ser realizadas visualmente sobre os dados. A relevância da ferramenta desenvolvida está em oferecer alternativas para resolver dificuldades existentes na análise e visualização de dados, ao combinar informações geográficas com outras fontes possíveis de dados. Desta maneira este trabalho será dividido em três partes principais. Primeiramente é feita uma apresentação do problema, e são apresentados alguns casos de uso similares. Em seguida, é discutido o processo de desenvolvimento do trabalho, dividido nas etapas de escolha e tratamento dos dados e desenvolvimento da ferramenta. Ao final, são apresentadas algumas das visualizações viabilizadas pela ferramenta, de modo a demonstrar sua utilidade e características, assim como são apresentadas algumas analises realizadas com base em dados reais coletados.

Nessa segunda fase do projeto, visamos expandir o produto adicionando novas funcionalidades previstas na fase anterior bem como a disponibilização para os usuários. O projeto de modo geral tem por objetivo ser um instrumento didático e prático de como executar passo a passo das técnicas e boas práticas da Engenharia de Software para o desenvolvimento de software e resolução de problemas.

Este estudo tem como objetivo analisar Bad Smells em JavaScript, investigando suas características na prática por meio da avaliação de projetos reais com propósitos diversos. Empregaremos uma ferramenta especializada na análise da qualidade do código para identificar indicadores reveladores de problemas no design e na qualidade do código, buscando extrair relações específicas com as características individuais de cada projeto. Uma pesquisa prévia incluiu uma análise detalhada dos principais Bad Smells, métricas quantitativas e técnicas de visualização de software, proporcionando uma base sólida para a compreensão do tema e sua aplicação no presente trabalho.

Redes de sensores sem fio podem ser utilizadas para monitoramento de áreas ou pontos de interesse, com aplicações militares, na agricultura e sistemas de transporte, dentre outras. Estas redes devem ser construídas de forma a maximizar a qualidade da cobertura utilizando um pequeno número de sensores. Construir uma rede que otimize estas duas características constitui um problema NP-difícil. Este trabalho propõe uma heurística bi-objetivo para este problema baseada no algoritmo do Differential Evolution, uma meta-heurística evolucionária amplamente utilizada na literatura, e compara os resultados obtidos com os obtido por uma heurística Harmony Search, que é o algoritmo mais eficiente da literatura para este problema. Um pequeno conjunto de experimentos computacionais demonstra que o algoritmo proposto neste trabalho supera a heurística Harmony Search da literatura.

O problema do enovelamento de proteínas e um dos grandes desafios em aberto da biologia e consiste em determinar a estrutura molecular de uma proteína com base apenas na sua sequencia genética. Essa determinação e extremamente importante, já que a função biológica de uma proteína esta intrinsecamente ligada a sua estrutura. Em 2018, surgiu a inteligência artificial AlphaFold para a previsão de estruturas de proteínas, obtendo resultados tão bom que passou a ser amplamente utilizada pela comunidade científica. Ao que diz respeito a interação de proteínas, o AlphaFold ainda enfrenta desafios e é difícil dizer que complexos proteicos modelados por ele possuem de fato função biológica. Assim, o presente trabalho se propôs a criar um classificador para estruturas de complexos geradas pelo AlphaFold para identificar as estruturas como nativas ou não. Utilizando as assinaturas de grafos biológicos geradas pelo metodo aCSM-all como função alvo de diferentes técnicas de aprendizado de máquina, foi obtido um parâmetro AUC de 0,610 com o algoritmo kNN, um pouco melhor que um classificador aleatório. Mais estudos serão necessários para dizer se as assinaturas servem como parâmetro para a classificação em questão ou não.

O objetivo deste projeto é permitir que alunos e professores possam utilizar a carteirinha como meio de pagamento em diversos locais dentro da universidade, como restaurantes universitários e bibliotecas, por exemplo. Com isso, espera-se reduzir a necessidade de uso de dinheiro em espécie e cartões de débito e crédito,proporcionando mais praticidade e segurança nas transações realizadas na UFMG.
Essa iniciativa é importante porque, além de trazer mais comodidade para os usuários,também pode contribuir para a redução de filas e aglomerações nos locais de pagamento, otimizando o tempo e melhorando a experiência dos usuários. Além disso,essa solução pode ser um incentivo para a adoção de práticas mais sustentáveis, como a redução do uso de papel moeda e plásticos de cartões.
Dessa forma, este projeto de monografia buscou apresentar a proposta de um sistema de carregamento da carteirinha da UFMG, visando contribuir para a melhoria da rotina acadêmica dos usuários e para a construção de uma universidade mais moderna e sustentável.

O trabalho aborda a aplicação do aprendizado por reforço em ambientes industriais no contexto da indústria 4.0. O objetivo principal é investigar o impacto da latência na eficácia e viabilidade do aprendizado por reforço em cenários onde o agente e o ambiente estão em localidades diferentes.

O trabalho tem como objetivo abordar três questões de pesquisa relacionadas ao tempo de aprendizado, ao impacto de tomar ação após um limite de tempo e à viabilidade da aplicação do aprendizado por reforço em um cenário brasileiro.

Nessa primeira parte do projeto desenvolvemos um aplicativo, DCC News, ao qual pretende seguir a construção concreta de um aplicativo na visão do que a área prega em termos acadêmicos, sendo desde a idealização do produto, planejamento das funcionalidades, desenvolvimento da arquitetura, padrões de projeto, testabilidade, manutenibilidade e evolução do software.