A expansão da Internet Das Coisas (IoT) requer, cada vez mais, enfrentar desafios relacionados ao fornecimento energético. Isso leva a um crescente interesse em estratégias de coleta de energia. Embora baterias e supercapacitores possam ajudar a mitigar as flutuações no fornecimento energético, seu uso também levanta preocupações ambientais. Sistemas Dirigidos à Energia (Energy-Driven Systems), apresenta-se como resposta a este cenário. Esta abordagem foca em adaptar-se às variações nos níveis de energia, resistindo a intervalos de escassez energética e aproveitem períodos de abundância de energia. Pesquisas anteriores propuseram abordagens para sustentar a capacidade de realizar operações mesmo em condições energéticas desfavoráveis. Este trabalho explora a implementação do padrão Throttling para melhorar a disponibilidade de dispositivos IoT dirigidos à energia. Ao restringir suas operações com base em fatores energéticos observáveis, dispositivos podem preservar ou recuperar condição energética favorável e mitigar riscos operacionais. O estudo experimental oferece evidências sobre como o padrão throttling afeta o comportamento dos dispositivos em busca de melhor disponibilidade. Os resultados apresentados sugerem que a implementação do throttling pode ser particularmente promissora para a IoT Dirigida à Energia, permitindo que os dispositivos ajustem dinamicamente sua taxa de atendimento às operações solicitadas de acordo com sua condição energética. Essa adaptação possibilita a preservação dos recursos energéticos disponíveis, proporcionando melhoria em sua disponibilidade e um consumo energético adequado ao contexto operacional. 

O transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH) é um distúrbio neurobiológico, onde o paciente sofre de um padrão persistente de desatenção e/ou hiperatividade-impulsividade, que lhe traz prejuízos em vários ambientes, na vida acadêmica, pessoal e profissional. Considera-se também como um dos transtornos mais heterogêneos, podendo ocorrer simultaneamente com outros transtornos, e ainda possui três subtipos/apresentações possíveis: predominantemente desatento, predominantemente hiperativo-impulsivo, e o subtipo combinado. Assim como acontece em outros distúrbios neuropsiquiátricos, seu diagnóstico baseia-se em métodos cujos critérios de avaliação são subjetivos, sujeitos a inconsistências, gerando questionamentos sobre sua confiabilidade. Consequentemente, esse problema se estende à pesquisa do transtorno, considerando que bases de dados cujas elaborações se basearam nesses métodos, podem estar impregnadas com ruídos na rotulação do diagnóstico. Além disso, os pacientes e suas famílias sofrem com um processo investigativo demorado para se chegar ao diagnóstico. No entanto, já existem evidências de que alterações cerebrais capturadas em imagens rs-fMRI (ressonância magnética funcional em estado de repouso) e SPECT (tomografia computadorizada de emissão de fóton único) de indivíduos com a condição, podem ajudar na busca por novos métodos diagnósticos. Em paralelo, a conectividade funcional alterada em redes funcionais tem sido frequentemente observada no TDAH. Por isso, com a premissa de traduzir achados sobre o transtorno para a prática clínica, e suscitar opções diagnósticas mais ágeis e confiáveis, o objetivo principal deste trabalho é propor um método eficiente para diagnosticar o TDAH. Um de seus diferenciais é a combinação inédita das modalidades de imagens SPECT cerebral e rs-fMRI. Para tanto, a abordagem utiliza dados de ROIs/redes do controle executivo e sistema límbico, conectividade funcional, métodos de aprendizado de máquina, e técnicas estatísticas. Logo, espera-se que o método se torne um aliado na prática clínica, complementando e embasando os diagnósticos pelos métodos tradicionais, onde os futuros laudos informarão o valor predito versus o valor de referência. Sua simplicidade, permite a adição de outras modalidades de imagens, reforçando a confiabilidade em um possível diagnóstico automatizado. Acredita-se também ser extensível à investigação de outros distúrbios neuropsiquiátricos, bastando adaptá-lo a ROIs/redes e um banco de imagens específicos. 

O conceito de tolerância a falhas pode ser entendido como a capacidade que um sistema tem de manter sua correta operação mesmo após a ocorrência de uma falha. Esta área de estudo surgiu na década de 1950, voltada para lidar com faltas em equipamentos militares e aeroespaciais que atuavam em ambientes hostis e/ou remotos, e desde então tem se mostrado um campo de estudos proeminente, em especial, com a popularização do uso de computadores e sistemas embarcados.
É neste campo de pesquisa que se encontra o objeto de estudo deste trabalho: a aplicação de técnicas de tolerância a falhas em uma Rede Neural Artificial de arquitetura Perceptron Multicamadas (MLP) embarcada em FPGA. A rede MLP em questão compõe um sistema voltado para a segurança de mulheres que tem como objetivo identificar, através da rede MLP, possíveis situações de risco para as usuárias. Para tanto, o sistema conta com sensores de sinais vitais, movimentos bruscos e geolocalização que fornecem informações sobre a situação atual da  usuária. Uma vez que a Rede MLP desempenha um papel crítico na identificação das situações de risco, faz-se necessária a aplicação de técnicas voltadas para o aumento da sua confiabilidade, visando uma maior segurança para a usuária. Assim sendo, este trabalho analisa os ganhos e impactos da aplicação de quatro técnicas de tolerância a falhas combinadas na MLP embarcada. As técnicas utilizadas incluem: o trato nos pesos e vieses dos neurônios das camadas de processamento da rede; a remoção de neurônios ocultos menos sensíveis à falhas; a duplicação de neurônios ocultos mais sensíveis a falhas (técnica conhecida como Augmentation); e a Redundância Modular Tripla dos neurônios das camadas de entrada e de saída da rede.

Este estudo apresenta o desenvolvimento e a avaliação do algoritmo "VC-Means"como uma abordagem inovadora para o agrupamento de dados. O VC-Means é baseado em um algoritmo previamente desenvolvido chamado "CK-Means"e é projetado para identificar padrões e agrupamentos específicos em conjuntos de dados. Foram realizados testes estatísticos em 20 bases de dados tradicionais, comparando e validando sua eficiência com três algoritmos conhecidos na literatura: K-Means, Fuzzy C-Means (FCM) e Gustafson-Kessel (GK). A avaliação foi feita utilizando índices de validação como o índice DB, Silhueta,
Índice de Rand Ajustado, Calinski-Harabasz, Informação Mútua Ajustada e V-measure. Os resultados mostraram que o VC-Means obteve um ótimo desempenho, sem diferença estatística significativa em relação aos outros algoritmos , e demonstrou uma eficiência notável em termos de tempo de processamento.

A noção de ordens admissíveis em lógica fuzzy intervalar surge em 2010 com o intuito de fornecer um critério mínimo que uma ordem total no conjunto dos subintervalos fechados do intervalo unitário [0,1] deveria atender para ser usada em aplicações dessa teoria fuzzy. Posteriormente, essa mesma ideia foi adaptada para outras extensões da lógica fuzzy. Nesta tese, levamos a ideia de ordens admissíveis para fora do contexto de extensões da lógica fuzzy. De fato, aqui introduzimos a noção de ordem admissível para números fuzzy equipados com uma ordem parcial, ou seja, uma ordem total que refina essa ordem parcial. Damos atenção especial à ordem parcial proposta por Ramík e Rímánek em 1985. Além disso, apresentamos um método para construir ordens admissíveis sobre números fuzzy em termos de ordens admissíveis definidas para intervalos, considerando uma sequência densa superiormente, e provamos que esta ordem é admissível para a ordem de Ramík e Rímánek. A partir destas ordens admissíveis estudamos conceitos fundamentais da Análise Matemática no contexto dos números fuzzy. O objetivo, é dar os primeiros passos para o desenvolvimento de uma análises matemática sobre números fuzzy sobre certas ordens admissíveis de forma robusta e bem fundada, preservando ao máximo propriedades da análises matemática tradicional. Dessa forma, introduzimos a noção de integral de Riemann sobre números fuzzy, chamada de integral fuzzy de Riemann, considerando ordens admissíveis, e estudamos propriedades e caracterizações dessa integral. Formalizamos os conceitos de espaço vetorial sem inversos e espaço vetorial ordenado sem inversos, um tipo de hiperestruturas, que generaliza a noção convencional de espaços vetoriais ordenados. Cabe salientar que o espaço dos números fuzzy triangulares (NFT) e dos NFT dotados de algumas ordens são exemplos de ambas hiperestruturas. Além disso, introduzimos a noção de funções crescentes de tipo média sobre números fuzzy equipados com ordens admissíveis em geral, caracterizando-as como idempotentes, e em particular, no espaço vetorial ordenado sem inversos. Finalmente, introduzimos o conceito de grafos ponderados vector-fuzzy e utilizamos ferramentas construídas a partir de funções tipo média no espaço vetorial ordenado sem inversos, para resolver tipos de problemas de caminho mais curtos em grafos ponderados.

A aprendizagem de matemática pode ser um grande desafio para estudantes ao redor do mundo. As dificuldades encontradas por estes estudantes variam, como falta de atenção, problemas metodológicos, não domínio de conteúdos prévios, dificuldades na leitura, problemas pessoais, entre outros. Mesmo sendo complexos, estas dificuldades geralmente se manifestam em erros pontuais na resolução de questões matemáticas, permitindo a especialistas identificá-los e associá-los a prováveis causas. Neste contexto, se destacam os erros comuns, como trocas de operadores, erros de arredondamento, resultados equivocados de operações, entre outros. Estes erros podem ser mapeados e generalizados, uma vez que são parte integrante das soluções realizadas pelos alunos. Assim, sistemas inteligentes, como os STI (Sistemas Tutores Inteligentes), podem ser desenvolvidos para atuar sobre essas dificuldades, identificando os erros e gerando feedbacks para professores e aos próprios estudantes. Com base no exposto, este trabalho tem por objetivo propor um modelo de generalização de erros comuns para ser aplicado a identificação passo a passo da origem dos erros e para tanto, o modelo utilizará o conceito de mutantes, a fim de gerar distratores que serviram como parâmetro para identificar a origem dos problemas. A fim de levantar os dados pertinentes para este estudo, alguns estudos procuraram levantar os dados relevantes para a modelagem dos mutantes, começando com a avaliação do estado da arte dos STI aplicados a matemática no cenário brasileiro e internacional e em seguida estudos exploratórios sobre os erros comuns que podem ser mapeados para a geração do modelo de mutações. A seguir, é realizada a apresentação da modelagem dos mutantes e também a descrição da arquitetura do STI para a matemática, bem como de estudos que procuram validá-la. As principais hipóteses de pesquisa apontam que o uso da modelagem de mutantes aplicadas a matemática através de um STI permite uma maior dinamicidade na criação de cenários de erros, além de poderem ser associados a problemas que vão além da análise da prova. Outra hipótese é que os feedbacks baseados em distratores gerados pelo modelo de mutações associado a analise passo a passo das respostas dos alunos, permitem um maior detalhe do local do erro, facilitando a geração de feedbacks a partir do STI.

A radioterapia de intensidade modulada é um tipo de tratamento contra o câncer amplamente utilizado. O planejamento deste tipo de tratamento envolve dois problemas computacionais complexos relacionados à escolha dos ângulos dos feixes para irradiar o paciente e a intensidade que cada feixe deve possuir de modo que as células cancerígenas sejam mortas e, ao mesmo tempo, evitar atingir regiões com tecidos saudáveis. Meta-heurísticas são amplamente utilizadas para lidar com problemas complexos. Muitas vezes, a hibridização de meta-heurísticas resulta em métodos ainda mais eficazes do que as meta-heurísticas usadas isoladamente. No contexto da hibridização, existem ainda as matheurísticas, que são uniões de meta-heurísticas com programação matemática. É neste contexto que a pesquisa relatada neste trabalho está inserida. É proposto um algoritmo que hibridiza as meta-heurísticas GRASP (Greedy Random Adaptive Search Procedure) e VNS (Variable Neighborhood Search) com modelos de programação matemática para lidar com os dois problemas citados. Uma terceira abordagem baseada em aprendizado de autômatos também foi explorada para determinar a ordem de execução das vizinhanças do VNS, denominada GRASP-VNS-IA. Dentre os quatro modelos utilizados, dois são propostos neste trabalho. A avaliação das soluções produzidas pelo algoritmo é realizada através de um indicador que agrega quatro indicadores, três deles propostos neste trabalho. O GRASP-VNS é comparado ao GRASP e ao GRASP-VNS-IA. Os algoritmos foram testados em um conjunto de dez instâncias de câncer de fígado conhecidas por serem desafiadoras. A avaliação dos resultados produzidos pelos algoritmos é feita por indicadores de qualidade e histogramas. Testes estatísticos foram utilizados para suportar as conclusões sobre o comportamento dos algoritmos.

O serviço de atendimento domiciliar caracteriza-se como uma modalidade de assistência à saúde composta por um conjunto de ações de prevenção, reabilitação e tratamento de doenças prestadas em domicílio. Com o surgimento da Covid-19, o atendimento domiciliar tornou-se ainda mais presente, substituindo ou complementando a internação hospitalar, oferecendo uma modalidade de atendimento mais humanizada às pessoas com quadro clínico estável que necessitam de cuidados médicos. O agendamento e roteamento dos profissionais de saúde que realizam tais atendimentos possui alguns desafios, dentre eles: atender pacientes dentro do período do horário de trabalho dos profissionais de saúde, ter uma equipe de profissionais de tamanho adequado, garantir a satisfação dos pacientes e profissionais, economizar gastos com a frota de veículos que transportam os profissionais, etc. Este trabalho apresenta uma nova variante do problema onde os pacientes são divididos em dois grupos em relação ao atendimento: prioritários e opcionais. Os pacientes prioritários devem ser atendidos obrigatoriamente no horizonte de planejamento definido. É desejável que, tanto quanto possível, os clientes opcionais também sejam atendidos. O objetivo é maximizar a receita recebida pelos atendimentos descontados os custos de transporte dos profissionais. Este trabalho apresenta um modelo de Programação Linear Inteira para o problema. O modelo é implementado e testado em um conjunto de instâncias também propostas neste trabalho. Na variante abordada aqui, cada profissional é transportado por um veículo. Este trabalho também apresenta uma revisão abrangente da literatura sobre o Problema de Roteamento e Escalonamento de Profissionais de Saúde, na qual foram implementados e comparados diversos modelos matemáticos encontrados na literatura, com o objetivo de avaliar sua eficiência e aplicabilidade no contexto do problema estudado.

Com o crescente aumento na geração de dados a cada ano, uma ampla variedade de tecnologias tem emergido com o objetivo de transformar essas informações em insights úteis. No entanto, muitas vezes, os custos financeiros e computacionais associados aos softwares utilizados nesse processo os tornam inacessíveis para a maioria das pessoas. Um exemplo notável é o requisito de hardware específico, como os processadores Graphics Processing Unit (GPU) e Tensor Processing Unit (TPU), que são altamente avançados em termos tecnológicos, mas também são notavelmente caros.

Esses desafios de acessibilidade se refletem em várias áreas da computação, incluindo a aplicação de redes neurais convolucionais (CNNs), que desempenham um papel crucial na área de visão computacional. As CNNs são altamente eficazes para extrair informações significativas de imagens e identificar objetos. No entanto, o alto custo associado a recursos de ponta, como GPUs e TPUs, pode limitar a adoção generalizada dessas redes poderosas. Isso torna imperativo explorar alternativas que permitam a construção e implantação de modelos eficazes com recursos mais acessíveis, sem comprometer a qualidade dos resultados obtidos.

Nesse contexto, apresentamos nossa pesquisa, na qual desenvolvemos um algoritmo que se diferencia dos demais modelos existentes em termos de tamanho, quantidade de parâmetros treináveis e velocidade de inferência. Apesar de ser compacto, o algoritmo mantém uma alta acurácia e capacidade de processar grandes volumes de dados.

A arquitetura proposta, chamada FiberNet em referência à palmeira do sisal, é uma CNN pequena e simples. O objetivo principal é oferecer um modelo de baixo custo viável financeiramente para classificar imagens de Agave Sisalana e suas fibras. A FiberNet possui um número reduzido de parâmetros treináveis, resultando em alta velocidade de inferência. Para alcançar esse resultado, utilizamos uma camada especializada que reduz a dimensão dos dados de entrada antes das camadas de convolução.

O objetivo principal desta pesquisa é reduzir o custo computacional sem comprometer o desempenho do algoritmo. Para avaliar a viabilidade do método proposto, realizamos uma análise empírica na qual nosso modelo alcançou uma precisão de 96,25% com a base Sisal e 74,9% com a base CIFAR10, utilizando apenas 754.345 parâmetros treináveis. Além disso, aplicamos o método proposto a um conjunto de dados de imagens amplamente reconhecido, obtendo resultados promissores. Esses resultados reforçam a eficácia e a aplicabilidade do nosso modelo na prática.

Esta pesquisa de mestrado tem como objetivo central propor um novo plano de monitoramento para ambientes NECOS, denomina DIMA (do inglês, Distributed Infrastructure & Monitoring Abstraction). O DIMA tem o fim de aprovisionar monitoramento enquanto serviço na granularidade de partes que compõe Cloud-Network Slices, pautada na motivação evidenciada pela análise de trabalhos relacionados. Atualmente, o NECOS conta com o IMA (do inglês, Infrastructure & Monitoring Abstraction), que oferece uma solução centralizada em nuvem de núcleo. O DIMA pretende avançar a solução IMA por meio de uma solução capaz de aprovisionar monitoramento enquanto serviço para o ecossistema NECOS, com total automação de orquestração do serviço de monitoramento, suporte a diferentes modelos de monitoramento (centralizado, distribuído e híbrido) e compatível com o contínuo edge-to-cloud.

Os Sistemas de Intertravamento Ferroviário (SIF) têm sido implementados há muito tempo como sistemas baseados em relés. No entanto, a verificação de segurança desses sistemas geralmente é feita manualmente a partir de uma análise de diagramas de circuitos elétricos, logo tal verificação não pode ser considerada confiável. Na literatura, abordagens com verificação formal são utilizadas para analisar tais sistemas. No entanto, esse tipo de verificação tende a consumir muitos recursos computacionais, o que dificulta o uso dessas verificações para sistemas industriais. Embora a comprovação formal do comportamento desses sistemas seja eficaz para melhorar a segurança, na literatura existente, os trabalhos geralmente focam na modelagem das transições de estado do sistema, ignorando os comportamentos concorrentes dos componentes independentes. Como consequência, não é possível verificar a existência de problemas de concorrência. Diferentemente de outras abordagens, a metodologia proposta neste trabalho permite a especificação de estados transitórios. Como resultado, é possível realizar uma verificação mais forte, incluindo uma investigação sobre a existência de estados com ciclos sucessivos (ou seja, ringbell effect), que são perigosos em tais sistemas. Uma análise formal do sistema tem potencial para garantir sua segurança. Neste trabalho é apresentada uma proposta de modelo formal de especificação dos estados dos componentes elétricos de SIF baseados em relés utilizando uma linguagem baseada em processos, CSP. Este modelo permite a verificação de tais sistemas com base no comportamento de cada componente, o que permite a análise de certas propriedades como a existência de um estado com um ciclo infinito de sucessões (ou seja, ringbell effect), curtos-circuitos, deadlocks, divergências ou componentes que não podem estar ativados ao mesmo tempo. Além disso, o modelo proposto permite automatizar a verificação formal do sistema por verificação de modelos, focando nos aspectos de concorrência de tais sistemas e fundamentando a análise de novas condições de segurança que não foram consideradas nas abordagens anteriores.

Neste trabalho, desenvolvemos uma nova arquitetura de redes-em-chip
com base nos conceitos de redes definidas por software. Esta arquitetura se
mostrou robusta e capaz de melhorar o roteamento em uma rede-em-chip. A
implementação consiste em um modelo de arquitetura rede-em-chip definida
por software, explorando o paralelismo de mecanismos de controle usando
o algoritmo de Dijkstra para encontrar o melhor caminho no roteamento de
pacotes entre switches. A abordagem propõe uma melhoria significativa na
latência de comunicação, reduzindo o tempo de espera dos pacotes na fila dos
controladores e explorando o potencial topológico da rede através do protocolo
OpenFlow. Os resultados obtidos são promissores, uma vez que o uso do
algoritmo Dijkstra e o aumento do número de núcleos permitem otimizar a
latência da comunicação em 100% dos casos em relação ao algoritmo XY.

[Contexto] Os altos índices de retenção e desistências discentes em cursos de TI e áreas
correlatas, ainda são barreiras a serem superadas, especialmente quando relacionadas a
certas disciplinas e/ou conteúdos programáticos presentes em seus currículos, a exemplo da
programação de computadores. Desse modo, olhares têm sido direcionados aos cursos de
formação tecnológica, sobretudo, na busca por soluções que possibilitem as Instituições
educacionais lidar com os desafios à essa questão. [Problemática] Ocorre que ensinar e
aprender programação em turmas do ensino superior é desafiador. Da perspectiva do trabalho
docente, questões ligadas aos desafios diários em lidar com o tempo das aulas, currículos
rígidos, desmotivação estudantil, turmas grandes e heterogêneas, entre outras coisas,
inviabilizam um acompanhamento mais individualizado do aluno ou acabam por resultar em
uma sobrecarga de atividades para o professor. Esse excesso de encargo pode prejudicar a
ação docente não apenas no sentido de assistir aos discentes, mas também na escolha e
implementação de modelos pedagógicos que sejam contrários ao modelo de ensino
tradicional, a exemplo do Aprendizado de Domínio, do inglês, Mastery Learning. Esta teoria
educacional corresponde a uma abordagem pedagógica proposta por Benjamin Bloom, que
prevê que todos os alunos de uma classe possam progressivamente atingir um mesmo nível de
compreensão do conteúdo (domínio) quando fornecidas as condições necessárias. Entretanto,
para o professor o custo de implementação desta abordagem pode ser sobremodo elevado,
ainda mais quando não subsidiada por tecnologia. [Proposta] Nesse sentido, como forma de
apoiar as disciplinas de programação introdutória é que este estudo descreve um assistente virtual de programação que integra um conjunto de funcionalidades que pode favorecer a adoção do Aprendizado de Domínio em turmas de programação à medida que contribui com os aspectos de aprendizagem dos alunos, por meio de ações automatizadas. [Objetivo] Esse assistente propõe auxiliar o trabalho docente na promoção de feedback contínuos e customizados. Portanto, este estudo tem como objetivo principal investigar como um Assistente Virtual de Programação, projetados com funcionalidades tais que viabilizem o emprego do Aprendizado de Domínio, pode apoiar o trabalho docente com seus respectivos alunos em disciplinas introdutórias de programação mediadas por plataformas educacionais de ensino e aprendizagem de programação online. [Metodologia] Como ponto de partida para alcançar este objetivo, foi realizado um mapeamento sistemático da literatura, que reuniu 40 estudos primários que tratam do emprego do Aprendizado de Domínio nas áreas de interesse. Em seguida, dois estudos foram planejados e executados com cerca de 300 alunos ingressantes de um curso superior em Tecnologia da Informação, e seus respectivos professores (cinco). O primeiro foi um estudo exploratório realizado para investigar melhor o problema e construir a proposta do assistente virtual. O segundo, um estudo de caso que teve o objetivo de validar a proposta definida. [Resultados] Os resultados apontam que o assistente virtual além de beneficiar os professores na ação de correção dos exercícios de programação propostos e emissão de feedbacks aos discentes, onde mais de 9.000 (nove mil) feedbacks foram concedidos ao longo da disciplina, pode favorecer à adesão do modelo pedagógico de Aprendizado de Domínio pelos professores em turmas introdutórias de programação.

History Matching é um processo muito importante usado no manejo de
produção de óleo e gás, já que tem como objetivo ajustar um modelo de
reservatório até que reproduza aproximadamente o comportamento prévio
de um reservatório real, podendo assim ser utilizado para prever produção
futura. Este trabalho propõe utilizar um método iterativo para otimização
com restrições de um modelo de produção de um reservatório, chamado de
superiorização, para resolver esse problema. O método de superiorização é
uma abordagem que utiliza dois critérios de otimização, sendo o primeiro o
resultado de produção e o segundo a suavidade por partes do reservatório, onde
esse segundo critério busca otimizar seu funcional sem que afete negativamente
a otimização do primeiro critério. Como abordagem comparativa ao algoritmo
de busca tabu utilizando o método de superiorização, um algoritmo genético
foi escolhido, dado que essa técnica é amplamente utilizada na literatura na
resolução de history matching, além de serem realizados teste com o algoritmo
de busca tabu tem a abordagem de superiorização. Ambas as técnicas são

iterativas e usam abordagens populacionais. Como o problema abordado é

um problema inverso que geralmente é severamente subdeterminado, várias
soluções possíveis podem existir para sua resolução. Devido a isso, nós também
propomos a utilização de dados sísmicos dos reservatórios, para através desses
dados, verificar as falhas presentes no reservatório, de modo que possamos
usar valores de suavidade por partes, para então diminuir a quantidade de
resultados possíveis através de uma regularização relevante no segundo critério
de otimização da versão superiorizada do algoritmo de busca tabu. Outro
fator crítico no processo de history matching é o tempo de simulação, que é
geralmente alto. Assim, também propomos investigar o uso de paralelismo
da solução, utilizando CPU. Os experimentos são realizados em um modelo
de reservatório 3D, buscando encontrar correspondência para os valores de
prodição de gás, óleo e água. Os resultados obtidos durante a pesquisa
mostram que a abordagem paralela diminui o tempo de execução em até
mais que 70%. Quanto a precisão do resultado, a abordagem genética obteve
valores melhores, no entanto, a busca tabu juntamente com o método de
superiorização mostraram resultados similares mas mais estáveis.

O Problema do Caixeiro Viajante com Múltiplos Passageiros e Lotação constitui uma generalização do Problema do Caixeiro Viajante que lhe adiciona características do mundo real, transformando-o em um problema de ridesharing com restrições de roteamento. Nessa modalidade, o caixeiro oferece caronas a terceiros ao longo da rota visando compartilhar os custos da viagem. As ligações entre cidades podem conter pedágios do tipo High-Occupancy, no qual há isenção da tarifa caso o veículo esteja com todos os assentos ocupados. Quando cobradas, as despesas de pedágio são inteiramente pagas pelo caixeiro. Os demais custos são divididos igualmente entre o caixeiro e todos os passageiros que ocupam assentos em seus respectivos percursos. O objetivo do PCV-MPL é encontrar o ciclo Hamiltoniano com o menor custo, calculado pela soma das despesas arcadas pelo caixeiro. Tais características promovem a eficiência no uso do espaço urbano e a redução das emissões de gases de efeito estufa, dado o incentivo para compartilhamento do meio de transporte com um número maior de pessoas. Esta tese apresenta o estudo deste novo problema de otimização combinatória, iniciando pela análise da relação existente com outros modelos na literatura. Em seguida, é abordada a formulação matemática do problema com diversas variantes para representação de suas restrições. Por fim, são criados algoritmos para encontrar soluções de boa qualidade em curto espaço de tempo. Com o intuito de realizar experimentos computacionais, é realizada a geração de um banco de instâncias artificiais e a implementação dos métodos de solução. Dez modelos matemáticos são implementados no solver Gurobi para estabelecer um padrão de referência, determinando soluções ótimas para as instâncias e comparando diferentes técnicas de formulação, incluindo restrições lazy e funções lineares piecewise. São propostos também procedimentos para manipular soluções e dez algoritmos heurísticos desenvolvidos com base nas meta-heurísticas Algoritmo Genético, Memético e Transgenética Computacional e na técnica de aprendizado por reforço Q-learning. Três experimentos computacionais são conduzidos: o primeiro controlado pelos parâmetros de iteração máxima, o segundo com limite absoluto de avaliações da função objetivo e o terceiro com limite de avaliações da função objetivo relativo à descoberta da última melhor solução. O ajuste de parâmetros é executado de modo automático pela ferramenta irace. Uma análise estatística baseada no teste Friedman Aligned Ranks indicou um desempenho superior do algoritmo híbrido unindo a Transgenética Computacional, o Algoritmo Memético e a técnica Q-learning.

Esta tese investiga a analiticidade de sistemas de prova por meio da Lógica Linear (LL). A analiticidade é a propriedade de que uma prova de uma fórmula F usa apenas subfórmulas de F. No cálculo de sequentes, essa propriedade é geralmente estabelecida mostrando que a regra de corte é admissível, o que significa que a introdução do lema auxiliar A na proposição “se A segue de B e C segue de A, então C segue de B” pode ser eliminada. No entanto, a eliminação de corte é um processo complexo que envolve múltiplas transformações de prova e requer o uso de procedimentos (semi-)automáticos para evitar erros. LL é uma ferramenta poderosa para estudar a analiticidade de sistemas de prova devido à sua natureza orientada à recursos, ao sistema focado e seu teorema de eliminação de corte. Trabalhos anteriores de Miller e Pimentel utilizaram LL como um framework lógico para estabelecer condições suficientes para a eliminação de corte de lógicas objeto. No entanto, muitos sistemas lógicos não podem ser adequadamente codificados em LL, particularmente sistemas de sequentes para lógicas modais. Nesta tese, propomos um sistema de sequentes aninhados linearmente (LNS, do inglês linear nested sequents) de uma variante de LL com subexponenciais (MMLL) e demonstramos que é possível estabelecer um critério de eliminação de corte para uma classe mais ampla de sistemas lógicos. Isso inclui sistemas de prova LNS para lógicas multimodais clássicas e subestruturais, bem como o sistema LNS para lógica intuicionista. Além disso, apresentamos um estudo detalhado do procedimento de eliminação de corte para LL. Especificamente, propomos um conjunto de regras de corte para sistemas focados em LL, uma variante de LL com subexponenciais (SELL) e MMLL. Nossa pesquisa demonstrou que essas regras de corte são suficientes para estabelecer diretamente a admissibilidade de corte nos sistemas focados. Formalizamos nossos resultados em Coq, um assistente de prova formal, fornecendo procedimentos para verificar a eliminação de corte de vários sistemas lógicos que são comumente usados em filosofia, matemática e ciência da computação.

Nos últimos anos, a utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para resolver
problemas reais tem se tornado muito comum e um padrão tecnológico adotado em uma
infinidade de domínios. Uma série desses domínios, entretanto, não possui dados rotulados
suficientes para proporcionar aos métodos de AM um bom desempenho. Para tratar
esse problema, foram desenvolvidos os métodos de aprendizado semissupervisionado, um
tipo de método capaz de utilizar as instâncias rotuladas e não-rotuladas na construção
de seu modelo. Dentre os métodos de aprendizado semissupervisionado, destacam-se os
métodos wrapper. Essa categoria de métodos utiliza um processo, muitas vezes iterativo,
que envolve: treinamento do método com os dados rotulados; seleção dos melhores dados
não-rotulados; e rotulagem dos dados selecionados. Apesar de se mostrar um processo
simples e eficiente, é muito comum que erros na seleção ou na rotulagem ocorram, o que
acaba por deteriorar o desempenho final do método. Buscando a diminuição dos erros
de seleção e rotulagem em métodos wrapper, esta pesquisa tem por objetivo estabelecer
abordagens de seleção e rotulagem mais robustas e menos suscetíveis a erros. Para tal, são
propostas uma abordagem de seleção e rotulagem de instâncias baseada em concordância
de classificação e também uma abordagem de seleção baseada na utilização de métrica
de distância como fator adicional a um critério de seleção já utilizado (e.g. confiança ou
concordância). As abordagens propostas podem ser aplicadas a qualquer método wrapper
e foram testadas sobre 42 datasets nos métodos Self-training e Co-training. Os resultados
obtidos até o momento apontam que as propostas trazem ganhos para os dois métodos em
termos de acurácia e também de F-measure.

A 5ª geração de redes móveis (5G, do inglêsFifth Generation) foi concebida para prover uma maior capacidade de conectividade em termos de cobertura e suporte à uma maior diversidade de tipos de serviço, tráfego e usuários (UE, do inglêsUser Equipment) com padrões de mobilidade diversos e requisitos críticos de Qualidade de Serviço (QoS, do inglêsQuality of Service) para melhor conformidade com a Qualidade da Experiência (QoE, do inglêsQuality of Experience) do usuário. Ao incorporar novas tecnologias como a Computação em Nuvem
(do inglêsCloud Computing) e a Computação de Borda de Acesso Múltiplo (MEC, do inglês Multi-access Edge Computing), as infraestruturas 5G aumentarão as suas capacidades de rede e de nuvem dentro das Redes de Acesso por Rádio (RAN, do inglêsRadio Access Network) para mais próximo dos usuários finais, assim permitindo maior agilidade na entrega de conteúdo e serviços. Neste contexto, novos paradigmas como o fatiamento de recursos de rede (NS, do inglêsNetwork Slicing), tem sido amplamente adotado por sua capacidade de habilitar
a infraestrutura para a implantação de serviços de forma personalizada e elástica. O network-slicing é promovido por meio de um conjunto de componentes de recursos de rede que pode ser estendido através de estratégias de virtualização de recursos físicos e softwarização. Recentemente, a abordagem deslicingde nuvem e rede (CNS, do inglêsCloud-Network Slicing) foi introduzida como uma alternativa para atender as demandas das verticais da indústria, que oferecem seus serviços através de vários domínios administrativos e tecnológicos distribuídos ao
longo de infraestruturas de nuvem e rede federados. Neste cenário, caracterizado pela inevitabilidade do handover entre as diferentes células existentes na RAN, é primordial que o sistema de gerenciamento da infraestrutura seja estendido com capacidades aprimoradas para manter a experiência do UE durante eventos de mobilidade, se beneficiando da capacidade do fatiamento para orquestrar recursos disponíveis em um ecossistema de nuvem para oferecer um serviço com conectividade contínua e de forma transparente e ágil. Diante disso, é preciso repensar as abordagens tradicionais de gerenciamento de mobilidade para que sejam capazes de dirigir seu modelo de atuação em infraestruturas definidas por CNS, na perspectiva de avançar os serviços móveis das redes 5G. Levantamento recente da literatura revelou trabalhos que promovem o gerenciamento da mobilidade em sistemas definidos por NSs, e a inexistência de mecanismos cientes e dirigidos por CNS. Ademais, os mecanismos existentes gerenciam a mobilidade de entidades associadas aos NSs considerando modelos clássicos que se baseiam em potência de sinal, por exemplo. Em sistemas definidos por CNS, os mecanismos de decisão requerem total conhecimento das instâncias CNS ativas, seus requisitos computacionais e de rede, os serviços
ativos, nós consumidores de serviços, entre outros aspectos. A pesquisa desenvolvida nesta tese de doutorado preenche essa lacuna ao pavimentar sistemas 5G definidos por CNS a partir de uma abordagem com capacidades de controle e gerenciamento de mobilidade de forma automatizada e proativa em sistemas 5G. As principais contribuições deste trabalho englobam: (i) ampla revisão e discussão sobre mecanismos de decisão dehandoverorientados para a qualidade e compatíveis com os requisitos críticos impostos pelas verticais 5G em sistemas definidos por CNS; (ii) abordagem de gerenciamento e controle de mobilidade orientado por CNS de forma automatizada e proativa e capaz de manter usuários móveis de instâncias CNS sempre bem conectadas e servidas, respeitando as definições fim-a-fim e o alto nível de isolamento requerido; (iii) controle de mobilidade dirigido por conformidade de recursos da CNS e requisitos de QoS dos UEs; (iv) predição e decisão de mobilidade inteligentes para habilitar UEs com conectividade contínua e transparente durante a seleção do melhor ponto de acesso para os serviços do CNS; (v) avaliação da solução proposta em ambiente emulado e composto por tecnologias habilitadoras de sistemas 5G. A performance da solução proposta foi comparada com os principais
trabalhos do estado da arte e demonstrou maior capacidade em realizar decisões de mobilidade orientada aos requisitos críticos da CNS em termos de cumprimento de SLA e preservação da QoE dos usuários.

Muitas estratégias de seleção de atributos foram desenvolvidas nas últimas décadas, usando diferentes critérios para selecionar as características mais relevantes. O uso da seleção dinâmica de atributos, entretanto, mostrou que o uso de múltiplos critérios simultaneamente para determinar o melhor subconjunto de atributos para instâncias similares pode fornecer resultados encorajadores. Embora o uso da seleção dinâmica tenha atenuado parte das limitações encontradas em métodos de seleção tradicionais, a utilização exclusiva de critério de avaliação supervisionados e a definição manual da quantidade de grupos a serem utilizados, conduzem a limitações de análises de problemas complexos em cenários não-supervisionados. Neste contexto, esta tese propõe três vertentes da abordagem de seleção dinâmica de atributos baseada na fronteira de pareto, no contexto de pré-processamento e uma vertente no contexto de classificação. A primeira está relacionada com a inclusão de critérios não-supervisionados na versão base do PF-DFS/M. A segunda (PF-DFS/P) e terceira (PF-DFS/A) vertentes são variações da versão base, onde incluem, respectivamente, a automatização parcial e total da definição da quantidade de grupos a serem utilizados no processo de pré-processamento através do uso de um comitê de índices de validação interno. A automatização do hiperparâmetro referente a quantidade grupos permite que, ao invés da escolha arbitrária, sejam utilizados mecanismos que possam auxiliar pesquisadores a lidar com bases de dados não-rotuladas, ou até mesmo a constituir uma análise sob bases rotuladas. A última vertente propõe a utilização de uma mecanismo de ponderação por agrupamento dinâmico para permitir que ao invés de considerar apenas um grupo de atributos para treinar classificadores e testar instâncias, cada instância possa selecionar uma porção de atributos baseada na proporção da similaridade com todos os grupos de atributos. Nas análises investigativas foram utilizados conjuntos de dados reais e artificiais. Os resultados encontrados nas análises empíricas empregadas nesta tese são promissores, demonstrando que o PF-DFS, com a automatização parcial e total da definição da quantidade de grupos a serem utilizados e a utilização da estratégias de ponderação por agrupamento dinâmico, são capazes de obter re-sultados superiores aos métodos de seleção de atributos utilizados como base comparativa, bem como quando comparado ao conjunto original de dados.

Continuous Integration (CI) is a software engineering technique usually mentioned as one of the foundations of agile methodologies. The main objective of CI is to reduce the cost and risk of code integration among development teams. For such, it preconizes frequent commits to integrate the work from developers into a source code repository and the frequent quality verification via automated builds and tests. Through CI usage, it is expected that development teams can quickly detect and correct issues, improving team productivity and software quality, among other benefits pointed out by researchers and practitioners. Previous studies regarding CI usage highlight several benefits in software development aspects. However, such associations are not mapped as a whole and are not sufficient to conclude that CI is indeed the cause of such results.

Therefore, the main goal of this work is to investigate such effects of CI adoption on software development from a causal perspective. First, we conducted a systematic literature review to catalog the findings from studies that empirically evaluated the effects of adopting CI. After exploring the existing state-of-the-art, we conducted two studies in order to deepen the comprehension regarding two aspects supposedly impacted by CI: software quality and teams’ productivity. We investigate if there is a causal relationship between CI adoption and such literature-reported effects. For this purpose, we employ causal Direct Acyclic Graphs (causal DAGs) combined with two other strategies: a literature review and a mining software repository (MSR) study. Our results show a panoramic view of CI literature-reported effects and point out that, indeed, there is a causal relationship between CI and software quality.

DevOps represents a set of practices that integrates software development an operation, now widely adopted in the software industry. It involves implementing various vital concepts, such as a culture of collaboration, continuous delivery, and infrastructure as code. The high demand for DevOps practitioners requires non-trivial adjustments in traditional software engineering courses and educational methodologies. As a new area, DevOps has brought significant challenges for the academy regarding research topics and teaching strategies. From an educational perspective, it is essential to understand how existing courses teach fundamental DevOps concepts. In this thesis, we perform empirical studies to investigate existing challenges of DevOps courses and recommendations to overcome them. Understanding those challenges and recommendations can contribute to improving the learning of DevOps concepts and practices. Our first study presents a systematic literature review to identify challenges and recommendations for teaching DevOps. Our findings show a total of 73 challenges and 85 recommendations organized into seven categories (pedagogy, curriculum, assessment, tool, DevOps concepts, class preparation, and environment setup) from 18 papers selected. We also discuss how existing recommendations address the challenges found in the study, thus contributing to the preparation and execution of DevOps courses. Finally, we investigate if challenges and recommendations are specific to teaching DevOps. Our second study involves interviews with 14 DevOps educators from different universities and countries to identify the main challenges and recommendations for DevOps teaching. It identified 83 challenges, 185 recommendations, and several association links and conflicts between them. Our findings can help educators plan, execute, and evaluate DevOps courses.They also highlight several opportunities for reviii searchers to propose new methods and tools for teaching DevOps. The last study in this thesis interviews 11 DevOps educators from different universities to evaluate the usefulness of the reported challenges and recommendations for DevOps education when preparing new courses and improving existing ones. It identified that about 22.6% of the recommendations shown are new to the educators and they are interested in using them to improve their courses. In addition, 64.6% of the challenges shown are relevant to the educators and have useful associated recommendations to overcome the challenges.

O objetivo deste estudo consiste na implementação e avaliação de sistemas inteligentes para detecção das faltas espira-espira e espira-terra em turbinas eólicas baseadas na máquina de indução com rotor em gaiola. Para tanto, é proposta a implementação de dois modelos de aprendizado de máquina, uma rede neural artificial e uma rede neural convolucional, com o propósito de aprenderem as características das correntes elétricas
do estator e diferenciar uma máquina saudável de uma danificada. Os sistemas são treinados com dados artificiais provenientes de simulações.

Neste trabalho é proposto o Problema do Caixeiro Viajante Negociante (PCV-N), uma Variante do Problema do Caixeiro Comprador, onde além de comprar, o caixeiro busca também vender uma série de produtos no decorrer da viagem, visando assim a maximização do lucro obtido pelo caixeiro. É proposta a descrição do problema, o desenvolvimento das instâncias e uma abordagem com heurística construtiva e aplicação de buscas locais para resolução do PCV-N.

 Neste trabalho é proposto o Problema do Caixeiro Viajante Negociante (PCV-N), uma variante do Problema do Caixeiro Comprador até então não descrita na literatura. Neste problema existe um conjunto de vértices, que atuam como mercados, onde o caixeiro pode comprar ou vender mercadorias. Assim, ele busca comprar um determinado produto em uma cidade e vender em uma outra, de forma que essa operação possa fornecer lucro. O objetivo geral do problema é determinar um ciclo hamiltoniano que visite todos os vértices de um subconjunto uma única vez, realizando operações de compra e venda, de modo a maximizar o lucro obtido. É proposta a descrição detalhada do problema, o desenvolvimento das instâncias para o mesmo, além de duas metaheurísticas de solução visando a obtenção de resultados competitivos, sendo uma GRASP e um algorotimo Transgenético, as quais foram testadas em instâncias que vão de 50 até 350 vértices e, por fim, a partir dos resultados obtidos foi possível concluir que a abordagem transgenética
conseguiu encontrar resultados melhores do que o GRASP, embora tenha exigido um tempo de processamento superior.
Palavras-chave: Otimização, Metaheurísticas, Problema do Caixeiro Negociante.

O Hibernate é um popular framework para Java usado para suportar a persistência de dados através do mapeamento objeto relacional. Este mapeamento é realizado através do uso de anotações Java. A forma como estas anotações são processadas, no entanto, não é fácil para entender pela a maioria dos desenvolvedores que usam este framework. Além disso, nos deparamos com ausência de documentação relacionada a comportamentos excepcionais  que ocorrem com o uso de anotações. Este trabalho busca oferecer meios para ajudar os desenvolvedores a entender melhor e corrigir bugs relacionados a exceções que podem surgir ao usar anotações do Hibernate. Na abordagem proposta, o conhecimento da multidão fornecido por StackOverflow - neste caso, perguntas e suas respostas sobre Hibernate - é utilizado por uma ferramenta, chamada Hibersafe, que visa ajudar os desenvolvedores a encontrar soluções para os problemas relacionados a exceções. A Hibersafe se baseia em um conjunto de heuristicas de busca que quando combinadas auxiliam no processo de curadoria das pertguntas disponíveis na base do StackOverflow.  Comparamos a ferramenta Hibersafe com a abordagens usuais (i.e., desenvolvestes usado o motor de busca Google, ou do StackOverflow). Nossa ferramenta se mostrou mais eficiente  nos cenários avaliados quando comparado com as abordagens usuais. Assim este estudo mostrou que a Hibersafe pode ser usado como espécie de curador para bugs relacionados a exceções do Hibernate.

Cada vez mais processos de negócio são apoiados por ferramentas de software e muitos deles necessitam de serviços que facilitem a colaboração entre as pessoas envolvidas. Colaboração é um termo amplo, um tanto subjetivo, definido pela participação e contribuição de diversas pessoas e sugerindo comprometimento delas para executar processos. Assim, a colaboração (colaborativo) pode ser entendida como um atributo de qualidade (ou RNF), que pode ser interpretado, aplicado e implementado de formas diferentes por tais ferramentas colaborativas. No entanto, quais são os requisitos de software para apoiar processos colaborativos? Para ajudar engenheiros de requisitos na elicitação e validação de requisitos de colaboração, esta dissertação tem o objetivo de desenvolver um catálogo sobre aspectos de colaboração (e seus requisitos). Esse catálogo é uma fonte de informação que organiza e mapeia 43 itens sobre colaboração. A construção do catálogo foi baseada em trabalhos da literatura que abordam aspectos de colaboração a partir de perspectivas diferentes. O catálogo foi avaliado por meio de um questionário, no qual analisou-se a utilidade e o nível de compreensão de seus itens.

A complexidade de desenvolvimento e análise é inerente a sistemas de modo geral, principalmente a sistemas concorrentes. Quando trabalhamos com sistemas críticos isso se torna bem mais evidente, pois uma inconsistência geralmente está associado a um alto custo. Assim, o quanto antes conseguimos identificar uma inconsistência no projeto de um sistema e removê-la, menor será seu custo. Por este motivo, é comum a utilização das mais variadas estratégias para diminuir a dificuldade e os problemas enfrentados neste processo. Uma dessas estratégias é a utilização de métodos formais, que podem utilizar álgebra de processos para especificação e análise de sistemas concorrentes, melhorando a compreensão do projeto e  possibilitando a identificação de possíveis inconsistências ainda nas etapas iniciais do projeto,  garantindo a precisão e correção do sistema especificado. Este trabalho apresenta uma ferramenta para tradução automática dos principais operadores da álgebra de processo csp para a linguagem de descrição de hardware vhdl. csp é uma linguagem que nos permite realizar uma descrição formal de um sistema concorrente. vhdl é uma linguagem de descrição de hardware que pode ser compilado em uma placa de fpga. Nossa ferramenta para geração automática de harware é validada por um estudo de caso de um sistema inteligente para controle de elevadores. Apresentamos sua especificação formal em csp e em seguida sua tradução para um código vhdl, gerado pela nossa ferramenta, o qual sintetizamos em uma placa de fpga.

No atual momento da humanidade trabalhar para ter ética em Sistemas Multiagente
Autônomos tornou-se obrigatório dada a evolução dessa tecnologia nos últimos anos. Os
humanos enganam-se desde que a espécie começou, nos levando a perguntar se isso já é
replicado pelos sistemas computacionais, se é possível detectar a mentira da máquina, se elas
cometem fraude e como identificar essa atitude.
Essa pesquisa foca na criação do agente Severus com o objetivo de utilizar a Inteligência
Artificial (IA) para fiscalizar a IA. Um agente que faça em sua programação uma grande
cooperação e colaboração da ética considerada em ciências exatas com todas as abordagens
das ciências humanas-sociais e que tenha na implantação e implementação uma evidente
abordagem bottom-up. Um trabalho pensado para verificar o nível ideal de autonomia dos
agentes nos sistemas observando essencialmente o respeito aos direitos humanos, o bem
público como primordial e a utilização da inteligência compartilhada a serviço do
aperfeiçoamento da boa convivência. Para atingir esse objetivo, os agentes trabalham sob o
comando humano, destacadamente tendo no Engenheiro de Requisitos o responsável pelo
controle ético dos sistemas na sua grande função de negociar o equilíbrio possível com os
stakeholders.
Falando numa linguagem simples, em direção aqueles que trabalham, vivem e amam em
sociedades das mais diversas, o primordial da ética nessa nova era pós-humana é considerar
que a IA será pilar fundamental para definir se a humanidade terá futuro. Essa pesquisa
conclui que para dar certo e termos boa ética em Sistemas Multiagente, devemos ter
participação ativa em todas as decisões, aprender e respeitar a psicologia da nova diversidade
em equipes de humanos e máquinas e contribuir para a formação de líderes habilidosos que
conduzam uma IA de fato cooperativa e trabalhando a serviço da humanidade. Essa
conclusão será sempre dinâmica, pois os agentes apresentam grandes diferenças de
comportamento nos diversos ambientes, sendo necessário um efetivo trabalho do Engenheiro
de Requisitos ao adequar a matriz de resultados das equipes para uma boa opção na estratégia
dominante evitando as ameaças que essa nova era de engenhos tecnológicos representa.

Ambiguidade na escrita de requisitos é um dos defeitos mais encontrados nos documentos de requisitos. Existe uma variedade de conceitos sobre o que é ambiguidade em requisitos e para identificar os tipos de ambiguidade deve-se entender melhor cada conceito. A ambiguidade pode comprometer a qualidade das Histórias de Usuário e pode estar presente em requisitos escritos em linguagem natural. Na literatura, há poucos estudos que investigam o potencial dos algoritmos de Aprendizagem de Máquina para classificar ambiguidade em Histórias de Usuários. Esta dissertação tem como objetivo identificar e classificar ambiguidade em Histórias de Usuários através do uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina. Dessa forma, foi elaborado um formulário baseado da literatura para ajudar na identificação da ambiguidades nas Histórias de Usuário e foi usada uma abordagem de Aprendizagem de Máquina utilizando dois algoritmos: (i) Support Vector Machine ; (ii) Random Forest. Para o estudo foram utilizadas 1.002 Histórias de Usuário e aplicadas técnicas (oversampling e undersampling) para balancear os dados desbalanceados, pois notou-se o desbalanceamento dos dados. Como resultados o tipo de ambiguidade mais identificado nas Histórias de Usuário foi adjetivos e advérbios ambíguos e o algoritmo que obteve o modelo de melhor desempenho ao classificar as Histórias de Usuário foi Random Forest.

O uso de modelos de inteligência artificial tem se tornado frequente em diversas áreas do conhecimento para resolver diferentes problemas eficientemente. Diante disso, diversas Instituições Públicas Brasileiras têm investido em soluções de IA para melhorar a qualidade e otimizar seus serviços. Contudo, essas instituições, principalmente as de segurança, utilizam dados muito sensíveis nessas soluções. Dessa forma, seu uso acaba sendo muito burocrático, principalmente para respeitar todas as exigências da Lei Geral de Proteção de Dados. Além disso, cada instituição explora um cenário limitado de exemplos que torna os modelos de IA enviesados. O compartilhamento de dados entre instituições poderia proporcionar a criação de datasets mais generalistas com uma melhor capacidade de criar modelos mais robustos. No entanto, devido a natureza dos dados, esse tipo de ação é em muitos casos inviável. Diante desse cenário, federated learning tem ganhado espaço na literatura recente como uma forma de possibilitar o compartilhamento de modelos de IA de forma segura. Nessa técnica, ao invés de compartilhar dados, apenas os modelos já treinados são agregados em um servidor para gerar um novo modelo. Com isso é possível tranferir o conhecimento de vários modelos para criar uma versão aprimorada deles. Diante disso, este trabalho propõe o uso do federated learning para criar um ambiente seguro para o compartilhamento de modelos de IA entre as Intituições Públicas Brasileiras. Além disso, o trabalho também propõe o experimento de diferentes técnicas presentes na literatura para identificar os melhores algoritmos de federated para se utilizar no cenário estudado.

The rapid expansion of Brain-Computer Interface (BCI) technology, aligned with the advancements on the fields of Physiological Computing (PC), Human-Computer Interaction (HCI) and Machine Learning (ML), allowed for the recent development of applications outside of clinical environments, such as education, arts and games. Games controlled by electroencephalography (EEG), a specific case of BCI technology, benefit from both the fields of BCI and games, since they can be played by virtually any person regardless of physical condition, can be applied in numerous contexts, and are ludic by nature. Despite these recent advancements, there is still no solid theoretical foundation to aggregate the terminology and methods of these fields, since current models and classification schemes can represent characteristics of either BCI systems or games, but not both. In this sense, this work presents a general model for representing EEG-based BCI games; a taxonomy for classifying primary studies of the field; and a methodology for conducting scientific studies using those games. The proposed model is intended to help researchers describe, compare and develop new EEG-controlled games by instantiating its components using concepts from the fields of BCI and games. The CoDIS taxonomy was constructed based on an expanded version of this model, which considers four aspects of EEG-controlled games: concept, design, implementation and study, each with different dimensions to represent a variety of characteristics of such systems. Based on both the model and the taxonomy, and guided by the principles of empirical research, the PIERSE methodology was developed for the planning, implementation, execution and reporting of scientific experiments that employ EEG-based BCI games.

Technical debt happens when teams take shortcuts on software development to gain short-term benefits at the cost of making future changes more expensive. Previous results show misalignment between the prioritization done by technical professionals and the prioritization expected by business ones. This thesis presents a business-driven approach to prioritizing technical debt. The research is organized into three phases: (i) exploratory - a survey with practitioners, to identify the business causes of technical debt interviews; (ii) concept verification - where the proposed approach was evaluated on a multi-case study; and (iii) - design and evaluation - where a design science research, with the involvement of three companies, was conducted to develop Tracy, an approach for business-driven technical debt prioritization; followed by a multiple case study on two other companies. So far, we have identified business causes and impacts of technical debt; we designed the approach for business-driven technical debt prioritization; after we developed a tool based on the approach, we finally ran a multiple case study on two companies to evaluate the solution. Results show a set of the business causes behind the creation of technical debt; and also that the business-driven prioritization of technical debt can improve the alignment and communication between the technical and business stakeholders. We also identified a set of business factors that may drive the technical debt prioritization.

Algoritmos híbridos combinam as melhores características de meta-heurísticas individuais. Eles têm se mostrado eficazes em encontrar soluções de boa qualidade para problemas de otimização multiobjetivo. Arquiteturas fornecem funcionalidades e recursos genéricos para a implementação de novos algoritmos híbridos capazes de resolver problemas arbitrários de otimização. Arquiteturas baseadas em conceitos de inteligência de agentes e sistemas multiagente, como aprendizado e cooperação, oferecem vários benefícios para a hibridização de meta-heurísticas. No entanto, a literatura carece de estudos sobre arquiteturas que exploram totalmente tais conceitos para hibridização multiobjetivo. Esta tese estuda uma arquitetura multiagente, chamada MO-MAHM, inspirada nos conceitos de Otimização por Nuvem de Partículas. Na MO-MAHM, partículas são agentes inteligentes que aprendem com suas experiências passadas e se movem no espaço de busca procurando por soluções de alta qualidade. A principal contribuição desta tese é estudar o potencial da MO-MAHM em hibridizar meta-heurísticas para resolver problemas de otimização combinatória com dois ou mais objetivos. Este trabalho investiga os benefícios de métodos de aprendizagem de máquina para suporte ao aprendizado dos agentes e propõe um novo operador de velocidade para mover os agentes no espaço de busca. O operador de velocidade proposto usa uma técnica de path-relinking e decompõe o espaço objetivo sem utilizar funções de agregação. Outra contribuição desta tese é uma extensa revisão das técnicas existentes de path-relinking multiobjetivo. Devido a uma carência com respeito a técnicas de path-relinking para múltiplos objetivos, esta tese apresenta um novo path-relinking baseado em decomposição, chamado MOPR/D. Experimentos abrangem três problemas de otimização combinatória de formulações distintas com até cinco funções objetivo: mochila binária multi-dimensional, alocação quadrática e árvore geradora. MO-MAHM é comparada com abordagens híbridas existentes, tais como algoritmos meméticos e hyper-heurísticas. Testes estatísticos mostram que a arquitetura apresenta resultados competitivos com respeito à qualidade dos conjuntos aproximativos e diversidade de soluções.

O trabalho apresenta o Problema do Caixeiro Viajante com Múltiplos Passageiros Bônus Opcionais Quota e Tempo. O problema tem o objetivo de maximizar o lucro de um caixeiro viajante que além de transportar mercadorias pode transportar passageiros para ratear as suas despesas de rota. As mercadorias e os passageiros devem ser transportados obrigatoriamente das suas origens para os seus destinos. As mercadorias transportadas requerem tempo de carregamento e descarregamento, e devem contabilizar uma quota mínima definida a priori. O caixeiro também decide se transporta ou não uma mercadoria ou um passageiro quando visita uma localidade. O trabalho descreve o problema, o relaciona com outros problemas, e o formaliza matematicamente.  São propostos um modelo de programação matemática não linear, dois algoritmos heurísticos, e treze algoritmos meta-heurísticos. As heurísticas desenvolvidas seguiram as meta-heurísticas ACO, GRASP e Transgenético. Também é proposta uma linearização do modelo de programação matemática não linear. Foram criados dois conjuntos de instâncias de teste. Um experimento computacional que compara e valida os modelos e algoritmos propostos é apresentado.

Speech is a very important part of our way to communicate as a species and combined
with the evolution of instant messaging in voice format as well as automated chatbots,
its importance has become even greater. While the majority of speech technologies have
achieved high accuracy, they fail when tested for accents that deviate from the “standard”
of a language. This becomes more concerning for languages that lack on datasets and
have scarce literature, like Brazilian Portuguese. In a parallel development, artificial
intelligence(AI)-based tools are an accepted increasingly present in people’s lives, even
if not always noticeable. This excluding behaviour combined with the advancement of
AI in speech systems and the lack of resources, have inspired the three objectives of
this work. Thus, this thesis proposes to explore news ways for Accent Conversion for
this language, adapting a light-weight model called SABr+Res, which must convert from
PaulistatoNordestino. The second is to provide an acoustic analysis of Brazilian Portuguese
accents, covering a wide area of the national territory, finding and formalising possible
differences between them. Finally, to collect and release a speech dataset for Brazilian
Portuguese. With a method that explores the availability of data and information in
video platforms, the method automatically downloads the videos from TEDx Talks. Those
short presentations are a source of reliable and clean audio with human and automatically
generated transcriptions

A evolução e o desenvolvimento de novas soluções tecnológicas para cidades inteligentes tem crescido significativamente nos últimos anos. O cenário das cidades inteligentes é constituído por uma grande quantidade de dados, dispostos de maneira decentralizada, oriundos devariados dispositivos e aplicações. Com isso, são apresentados desafios relacionados como a interoperabilidade de dados, incluindo o compartilhamento de informação, coleta de dadosde múltiplas fontes (serviços Web, arquivos, sistemas em geral, etc.), e a disponibilizaçãoem plataformas de desenvolvimento focadas em aplicações para cidades inteligentes. Tendoem vista esses desafios, o presente trabalho apresenta o Aqüeducte , um serviço queprover a coleta, filtragem e conversão de dados provenientes de fontes diversas para o protocolo de troca de dados, NGSI-LD. Além disso, permite a utilização de tais dados,por meio do processo de importação, para omiddleware Smart Geo Layers(SGeoL) quefaz uso do mesmo protocolo. O Aqüeducte também realiza o gerenciamento de arquivos de formatos diversos, bem como prover o relacionamento de dados de diferentes domínios.Todas essas funcionalidades são oferecidas através de uma aplicação web de alto nível que visa proporcionar maior facilidade ao usuário final, para realização dos processoscitados. Este trabalho descreve a arquitetura, implementação e metodologia utilizada peloAqüeducte para: (i) extrair dados de fontes de dados heterogêneas, (ii) enriquecê-los deacordo com o formato de dados NGSI-LD utilizando o conceito de Linked-data juntamente com ontologias, via modelo de dados LGeoSIM, e (iii) publicá-los em um middleware baseado em NSGI-LD, que no caso deste trabalho é o SGeoL. A utilização do Aqüeducte é também descrita em cenários de cidade inteligente do mundo real.

A evolução das Redes Elétricas Inteligentes (do inglês Smart Grid) rumo a Internet das Coisas (IoT) é entendida como uma evolução do sistema elétrico atual, além de ser uma tendência natural que prevê uma enorme importância no que diz respeito às infraestruturas críticas elétricas de todos os países. A atualização dos sistemas Smart Grid para o contexto da IoT trará potencial para as bases alcançarem benefícios futuros, permitindo com que novas oportunidades do mercado de Smart Grid surjam e agreguem valor por meio de inovações inteligentes, e também garantindo maior confiabilidade e eficiência energética, que pode levar a reduções dos custos de produção e manutenção de sistemas simultaneamente. O passo fundamental que está por trás da atualização dos sistemas Smart Grid, definidos pela IoT, está na necessidade de adaptar a infraestrutura da Smart Grid por uma camada digital, para torná-la compatível com o paradigma da IoT. Para que isso seja possível faz-se necessário o uso de tecnologias emergentes, tais como 5G, computação em nuvem e a computação na borda. Nesse contexto, a interoperabilidade entre os sistemas e os dispositivos eletrônicos inteligentes (IEDs) legados, utilizados pela Smart Grid, tornou-se uma questão importante, visto que cada fabricante pode adotar um padrão diferente, as distribuidoras de energia já possuem seus sistemas consolidados e qualquer mudança neste equilíbrio afeta diretamente a infraestrutura do sistema. Assim, a integração de IEDs legados em um ambiente Smart Grid baseados na IoT, foi realizada pelo uso dos componentes da arquitetura SG2IoT, apresentada neste trabalho, que permitiu a inclusão de múltiplos IEDs a um ambiente escalável e flexível possibilitado pelo ecossistema SG-Cloud-IoT. Uma aplicação de monitoramento de IEDs utilizando a plataforma FIWARE foi utilizada com objetivo de validar a solução proposta no referente a exibição de informações críticas,e de estado dos IEDs entre outras informações em tempo real. Por último, experimentos foram realizados com intuito de avaliar a performance da solução quando submetida a vários níveis de estresse causado pelo aumento da inclusão do número de dispositivos que utilizam protocolos Smart Grid legados, tais como o IEC 61850 e o DNP3.

Radioterapia de Intensidade Modulada (IMRT) é uma forma de tratamento de doenças cancerígenas em que o paciente é irradiado com feixes de radiação, com o objetivo de eliminar as células tumorais ao mesmo tempo em que órgãos e tecidos sadios são preservados o máximo possível. Cada feixe é dividido em sub-feixes. Um plano de tratamento é composto de: (a) um conjunto de direções para os feixes (ângulos); (b) quantidade de radiação emitida pelos sub-feixes de cada feixe; e (c), uma sequência de entrega da radiação. A elaboração de um plano pode ser modelada por problemas de otimização, em geral NP-difíceis, onde as etapas (a), (b) e (c) são denominadas de problemas da Geometria, Intensidade (ou Mapa de Fluências) e Realização, respectivamente. Este trabalho aborda as duas primeiras. É proposto um  Algoritmo Transgenético para lidar com esses dois problemas em conjunto. O algorimto proposto usará uma adaptação do método épsilon-restrito para calcular o mapa de fluências de um conjunto de feixes. São propostas funções aproximadoras lineares e quadráticas para um tipo particular de função (não-convexa) presente na otimização em radioterapia: a função de dose-volume. São realizados dois grupos de experimentos para averiguar a eficácia do algoritmo: um com a dose no tumor como restrição, e outro com ela como função objetivo. São utilizados casos reais de câncer de fígado nos experimentos. Os resultados para o primeiro grupo mostram a eficácia na otimização das funções objetivo e doses aquém das desejadas para o tumor. Os resultados para o segundo grupo mostram que a dose no tumor enquanto função objetivo do problema é de fato a opção mais apropriada.

Atualmente, os mais variados objetos estão conectados à internet e, ao mesmo tempo,
gerando quantidades massivas de dados. Ligado a esse fato, as aplicações de internet das
coisas estão cada vez mais complexas e com mais responsabilidades. Armazenar, processar,
gerenciar e analisar essa quantidade de dados são processos desafiadores. A execução
desses processos comumente é realizada em serviços externos através da computação em
nuvem, porém, um paradigma chamado de computação em névoa habilita tal execução
diretamente na borda da rede, servindo como um respaldo para o funcionamento ágil e
eficiente da internet das coisas. Entretanto, quando a computação em névoa não possui
recursos suficientes para realizar essas ações, os dados são transferidos para entidades
com maiores capacidades computacionais, que é uma prática conhecida como offloading.
A esse respeito, esta pesquisa investiga o uso de políticas que norteiam o processo de
offloading de dados no contexto de computação em névoa. Portanto, o objetivo deste
trabalho é definir e organizar estratégias para orientar o desenvolvimento de políticas para
offloading de dados em computação em névoa. Para isto, os resultados concretos do trabalho
foram: o levantamento de políticas para offloading de dados propostas pela literatura;
o desenvolvimento de uma taxonomia que organiza os principais aspectos utilizados no
processo de offloading de dados; o desenvolvimento de uma estrutura de orientação que
recomenda práticas para elaboração de políticas para offloading de dados e a demonstração
da instanciação da abordagem através de uma prova de conceito. Finalmente, esta pesquisa
identifica que o uso de tais estratégias tem muito a contribuir para aplicações baseadas
em computação em névoa, uma vez que aprimora o processo de offloading de dados.

Aplicações no domínio de fluxos contínuos de dados (do inglês, Data Streams) recebem
um grande volume de dados rapidamente e, existe a necessidade de processá-los sequencialmente.
Uma característica destas aplicações é que os dados podem sofrer mudanças
durante o processo da utilização do modelo, ademais a quantidade de instâncias cujo rótulo
é conhecido pode não ser suficiente para gerar um modelo eficaz. A fim de suprimir
a dificuldade da pouca quantidade de instâncias rotulada, pode-se utilizar o aprendizado
semissupervisionado. Além disso, o uso de comitês de classificadores pode auxiliar na
detecção da mudança de contexto. Assim, neste trabalho, é proposto um método para
realizar a classificação semissupervisionada em tarefas com fluxos contínuos de dados,
utilizando uma abordagem baseada em comitês de classificadores. Para avaliar a eficácia
da proposta, são realizados testes empíricos com onze bases de dados utilizando dois diferentes
tamanhos de batch, nove abordagens supervisionadas (três classificadores simples
e seis comitês), por meio das métricas acurácia, precisão, recall e F-Score. Ao avaliar a
quantidade de instâncias processadas, as abordagens supervisionadas obtiveram um desempenho
praticamente constantes, enquanto que a proposta apresentou uma melhora de
8,28% e 3,81% utilizando 5% e 10% de instâncias rotuladas, respectivamente. De modo
geral, os resultados apontam que aumentar a quantidade de instâncias processadas nos
batches implica, na maioria das vezes, na melhora dos resultados da abordagem semissupervisionada.

A evolução das metodologias e práticas de desenvolvimento vem possibilitando a redução no tempo de entrega de novas funcionalidades e melhorias de um software. Uma das práticas mais populares e utilizadas atualmente que pode contribuir para redução no tempo de entrega do software é a Integração Contínua (Continuous Integration - CI). Ela busca automatizar e integrar o código fonte de uma equipe com uma alta frequência durante o desenvolvimento do software. A adoção de CI ajuda aos desenvolvedores encontrar problemas de integração mais rapidamente, agilizando na sua resolução. Acredita-se também que a prática de CI contribui para a redução de bugs ao longo do ciclo de vida do software, uma vez que ela também preconiza o uso de testes automatizados para garantir a qualidade do código integrado. Uma das formas para avaliar a qualidade dos testes realizados é usando métricas de cobertura de testes. Estudos recentes buscam entender a relação que existe entre a adoção da prática de CI e os testes realizados. Este trabalho apresenta um estudo empírico que investiga a relação entre CI e cobertura dos testes no contexto de projetos open-source. O estudo compara projetos que adotaram a prática de integração contínua (CI) com projetos que não adotaram CI (NOCI), assim como projetos que adotaram CI mas são de repositórios diferentes. Os resultados do estudo sugerem que projetos CI apresentam taxas mais altas e uma maior estabilidade na cobertura de código quando comparado com projetos NOCI.

As iniciativas que promovem o desenvolvimento do pensamento computacional na educação básica ainda são insuficientes. Historicamente, os resultados das avaliações desse mesmo segmento têm mostrado deficiências na aprendizagem da matemática e da língua portuguesa. Observam-se pesquisas que apresentam soluções tecnológicas que priorizam a resolução dos problemas da matemática. Porém, em se tratando de produção textual (língua portuguesa), poucas são apresentadas. Uma das estratégias que pode contribuir para o desenvolvimento do pensamento computacional e da capacidade de produzir textos é o uso de jogos digitais. Estes cada vez mais fazem parte do nosso cotidiano e são considerados também como ferramentas de ensino e aprendizagem. No entanto, sua produção e documentação é uma tarefa muito complexa que requer habilidades de programação e conhecimento de várias áreas. Isso tem dificultado o desenvolvimento de jogos em sala de aula. Uma abordagem desplugada de criação de jogos a partir da linguagem natural, na qual os fundamentos da computação sejam aprendidos de forma lúdica e sem uso de computadores, mostra-se como uma alternativa para adoção da aprendizagem baseada em jogos. Neste contexto, este trabalho apresenta uma abordagem que propõe a especificação e criação de jogos de maneira desplugada a partir de textos produzidos pelos alunos, favorecendo o desenvolvimento das habilidades do pensamento computacional, de leitura e de escrita em sala de aula. Além disso, poderá favorecer o interesse dos alunos pela área da computação os motivando a ingressarem em algum curso superior e/ou alguma carreira nessa área. Usa o método hipotético dedutivo, caracterizando-se como de natureza aplicada. Classifica-se ainda como explicativo, já que propõe uma abordagem para especificação e criação de jogos digitais examinando sua aplicabilidade, efetividade e principais benefícios. Os resultados provenientes dos estudos exploratórios mostram que a abordagem proposta é aplicável ao seu contexto e apontam uma melhoria no desenvolvimento das habilidades de pensamento computacional, bem como motiva a produção textual, promovendo as habilidades de leitura e escrita dos alunos.

Aplicações emergentes de Internet das Coisas (IoT) baseadas em sensores distribuídos einteligência, especialmente no contexto de cidades inteligentes, apresentam muitos desafiospara a infraestrutura de rede e de processamento. Por exemplo, um único sistema comalgumas dezenas de câmeras de monitoramento é suficiente para saturar o backbonedacidade uma vez que tal sistema gera fluxos massivos de dados para aplicações baseadas em eventos que demandam um rápido processamento visando ações imediatas. A busca por uma pessoa desaparecida usando a tecnologia de reconhecimento facial é uma dessas aplicações que requer ação imediata no local onde essa pessoa se encontra, uma vez queesta localização é uma informação perecível. Uma estratégia promissora para dar suporte à demanda computacional de sistemas amplamente distribuídos geograficamente é a integração da computação de borda com inteligência de máquina visando se interpretar dados próximos aos sensores e reduzir a latência de ponta a ponta no processamento dos eventos.No entanto, devido à capacidade limitada e heterogeneidade dos dispositivos de borda,tal processamento distribuído não é trivial, especialmente quando as aplicações têm difer-entes requisitos de Qualidade de Serviço (QoS). Este trabalho apresenta um arcabouço para distribuição das tarefas de análise de vídeo na borda da rede.Tal arcabouço abrange uma arquitetura, métodos e algoritmos para (i) dividir o processamento de fluxos de vídeoem grande escala em várias tarefas de aprendizado de máquina; (ii) implantar essas tarefas como um workflow de processamento de dados em dispositivos de borda equipados com aceleradores de hardware para redes neurais; (iii) alocar um conjunto de nós com capacidade de processamento suficiente para executar oworkflow, minimizando o custo operacional relacionado à latência e energia e maximizando a disponibilidade. Também propomos a reutilização de nós executando tarefas compartilhadas por várias aplicações como, por exemplo, reconhecimento facial, otimizando assim o rendimento destes nós. Esse trabalho também apresenta simulações visando demonstrar que a distribuição do processamento em vários nós de borda reduz a latência e o consumo de energia e aindamelhora a disponibilidade em comparação ao processamento na nuvem.

Os algoritmos são parte essencial no planejamento da radioterapia, que, sob o ponto devista da otimização, pode ser dividido em três sub-problemas. A definição dos ângulosde disparo e o mapa de dosagem para cada ângulo são dois deles. Este trabalho estuda oterceiro problema, que é chamado de problema da realização. Ele consiste em definir umasequência de configurações para um dispositivo (chamado colimador multilâminas) quecorretamente entregará a radiação ao paciente. Um modelo comum para este problemaé a decomposição de uma matriz em uma soma ponderada de (0-1)-matrizes, chamadassegmentos, em que cada linha pode apenas ter 1s consecutivos. Cada segmento correspondea uma configuração do colimador. Outras restrições aos segmentos podem ser tambémconsideradas. O problema abordado neste trabalho possui três objetivos. O primeiroé minimizar a soma de coeficientes associados aos segmentos. O segundo minimiza aquantidade de segmentos. O terceiro minimiza o deslocamento das lâminas. Este trabalhoinvestiga e apresenta algoritmos para duas variantes do problema: irrestrita e restritapor colisão de lâminas. Um novo algoritmo guloso e aleatório – GRA – foi desenvolvidoinicialmente para a versão irrestrita e então estendido para a versão restrita. Seus resultadosforam comparados a outros algoritmos propostos na literatura, sob os pontos de vistamono e multiobjetivo. No problema irrestrito, os experimentos demonstram que o GRApossui desempenho superior aos demais algoritmos em todos os indicadores analisados. Nocaso restrito, o GRA apresentou resultados competitivos, sobretudo no segundo objetivo,em que teve o melhor desempenho.

A tolerância a falhas em sistemas IoT é um desafio a ser superado devido à sua com-
plexidade, dinamicidade e heterogeneidade. Os sistemas IoT são normalmente projetados

e construídos em camadas, em que cada uma delas possui seus próprios requisitos e es-
tratégias de tolerância a falhas. No entanto, erros em uma camada podem propagar-se e

causar efeitos em outras. Portanto, é impraticável considerar uma abordagem de tolerân-
cia a falhas centralizada para todo um sistema. Consequentemente, é vital considerar a

colaboração entre várias camadas de maneira a permitir a troca de informações para lidar
com as falhas. O objetivo deste estudo é propor uma abordagem de tolerância a falhas
multicamadas, garantindo a interconexão entre as camadas de um sistema IoT, permitindo
a troca de informações e colaboração para melhorar a dependabilidade desses sistemas.

Portanto, é definida uma estrutura orientada a eventos chamada FaTEMa (Fault Tole-
rance Event Manager) que cria um canal de comunicação dedicado para propagar eventos

relacionados a falhas através dos níveis do sistema. A estrutura implementada auxilia na
detecção de erros e continuação dos serviços. Além disso, o arcabouço proposto oferece
pontos de extensão para suportar protocolos de comunicação heterogêneos e permitir o
desenvolvimento de novos recursos. Os resultados da avaliação empírica demonstraram
que a introdução do FaTEMa estabeleceu melhorias nos tempos de detecção e resolução
de erros, consequentemente melhorando a disponibilidade do sistema. Além disso, o uso
do FaTEMa proporcionou uma melhoria na confiabilidade através da redução do número
de falhas produzidas.

Though handwriting might seem archaic today in comparison with typed communication, it is a long-established human activity that has survived into the 21st century. Accordingly, research interest into handwritten documents, both historical and modern, is significant. The way we write has changed significantly over the past centuries. For example, the texts of the Middle Ages were often written and copied by anonymous scribes. The writing of each scribe, known as his or her 'scribal hand' is unique, and can be differentiated using a variety of consciously and unconsciously produced features. Distinguishing between these different scribal hands is a central focus of the humanities research field known as 'palaeography'. This process may be supported and/or enhanced using digital techniques, and thus digital writer identification from historical handwritten documents has also flourished. The automation of the process of recognising individual characters within each scribal hand has also posed an interesting challenge. A number of issues make these digital processes difficult in relation to medieval handwritten documents. These include the degradation of the paper and soiling of the manuscript page, which can make automatic processes difficult. Thus, in this paper, we propose an investigation in both perspectives, character recognition and writer identification, in medieval manuscripts. Our experiments show interesting results, with good accuracy rates.

Este trabalho introduz o Problema do Passeio Lucrativo com Passageiros e Penalidades por Atrasos (PPL-PPA). O PPL-PPA é interpretado como um prestador de serviços que possui demandas de clientes a serem atendidas em diferentes localidades. Para cada demanda satisfeita, um valor de bônus é coletado e acrescido no valor total de bônus da jornada de trabalho. As demandas possuem um tempo para serem realizadas e um tempo estimado de início do serviço. A satisfação de uma demanda após seu tempo estimado de início caracteriza um atraso no serviço e, por isso, uma penalidade é imposta reduzindo o valor do bônus a ser coletado pelo serviço prestado de acordo com o tempo de atraso. Ainda, durante sua jornada de trabalho, o prestador de serviços poderá embarcar passageiros no veículo nas localidades das demandas. Cada passageiro embarcado contribuirá com uma parcela para a divisão dos custos de viagem entre todos os ocupantes do veículo em um determinado trecho. Os custos de viagem divididos entre todos não podem exceder o valor de tarifa ofertado por cada passageiro pelo trajeto entre sua origem e destino e o número de passageiros embarcados não deve exceder a capacidade do veículo. Sendo assim, o objetivo do PPL-PPA consiste em encontrar uma rota que maximize o valor de bônus coletados subtraído dos custos de viagem rateados com os passageiros e das eventuais penalidades impostas em razão dos atrasos. Como instrumento de formalização e validação do problema, um modelo de Programação Matemática é proposto e solucionado através de um solver matemático para instâncias de testes geradas para o problema em questão. Uma análise de acoplamento das instâncias é relatada mediante experimentos com métodos heurísticos ad hoc e métodos exatos ad hoc, sendo estes voltados para casos particulares do modelo. Por fim, são propostas três meta-heurísticas evolucionárias visando a eficiência na obtenção de soluções de qualidade.

O uso massivo de dispositivos interconectados por meio de esquemas de endereçamento exclusivos, capazes de interagir uns com os outros e com seus vizinhos para alcançar objetivos comuns caracterizam o paradigma da Internet das Coisas (IoT). A aplicação deste paradigma da IoT na gestão de assuntos públicos, como forma de resolver os problemas atuais das cidades como a escassez de recursos, poluição, preocupações com a saúde, congestionamentos, entre outros, realiza as chamadas Cidades Inteligentes. Entretanto, faz-se necessário enfrentar vários importantes desafios relacionados com a necessidade de integrar vários dispositivos, que usam diferentes tipos de protocolos e não seguem um padrão comum. Para enfrentar esse problema, plataformas de middleware têm surgido como solução promissoras para facilitar o desenvolvimento de aplicações, provendo interoperabilidade para possibilitar a integração de dispositivos, pessoas, sistemas e dados, e uma série de serviços adicionais necessários no contexto de cidades inteligentes. Em especial, plataformas para cidades inteligentes devem considerar  a existência de informações geográficas do espaço urbano e outros aspectos relacionados ao contexto ao qual elas estão inseridas. No entanto, grande parte das plataformas de middleware para esse cenário: (i) não dispõem de interfaces de alto nível que facilitem o desenvolvimento de aplicações para cidades inteligentes; e (ii) devem prover uma interface para organização da exibição dos dados para os usuários, tendo em vista a grande quantidade e a variedade de dados que são processadas e armazenadas em plataformas para cidades inteligentes. Este trabalho: (i) propõe uma arquitetura para a interface de plataformas para cidades inteligentes que considere dados georreferenciados; (ii)  implementa tal arquitetura no contexto do middleware SGeoL (Smart Geo Layers), incluindo interfaces de dashboards específicas para desenvolvedores de aplicações e para usuários interessados em aplicações construídas usando a plataforma. O (SGeoL) é uma plataforma que visa aliar dados georreferenciados, soluciona problemas de interoperabilidade e heterogeneidade, e é aplicado atualmente no contexto da cidade de Natal. 

A qualidade do software é um atributo essencial para o sucesso de todo projeto de software, sendo uma das principais responsáveis pela competitividade na indústria de software. Integração contínua é uma prática de desenvolvimento de software bastante disseminada na indústria e na literatura por melhorar a qualidade do software. Nesta dissertação, realizamos uma série de estudos para investigar a relação entre integração contínua e métricas de qualidade de código que não foram exploradas por estudos já realizados. Para isso, analisamos se a adoção ou a maturidade de adoção de integração contínua estão relacionadas com melhores métricas de qualidade de código. Como resultado, encontramos que não existem evidências estatísticas que a adoção e a maturidade de integração contínua se relacione com tais métricas de qualidade de código. Por outro lado, descobrimos que a cobertura dos testes é a prática de integração contínua que mais afeta parte das métricas investigadas. A integração de builds com mais frequência não está relacionada a nenhuma das métricas estudadas. Além disso, descobrimos que projetos com builds mais rápidos tendem a ter melhor estruturação entre classes e pacotes, mas tendem a ter maior acoplamento. Também observamos que projetos com correções rápidas de builds tendem a ter menores hierarquias de herança e uma melhor estruturação das classes. Em relação à cobertura de teste, os projetos com maior cobertura de teste tendem a ter uma menor complexidade intrínseca de operações, mas uma estrutura de operação pior se comparada aos projetos com uma menor cobertura de teste.

A crescente popularidade da Internet das Coisas (IoT) levou a disponibilização de uma infinidade de dispositivos altamente heterogêneos e geograficamente dispersos. Nos últimos anos, as plataformas e middleware de IoT foram integrados ao ecossistema de IoT para lidar com essa heterogeneidade, promovendo interoperabilidade e facilitando o desenvolvimento de aplicações. IoTVar e FIWARE são exemplos de soluções que fornecem serviços para atingir esses objetivos. Entretanto, desenvolver uma aplicação sobre o FIWARE requer um alto nível de conhecimento da plataforma, além de ser uma tarefa demorada e propensa a erros. Por outro lado, o IoTVar fornece um alto nível de abstração para gerenciar interações entre aplicações de IoT e plataformas de IoT subjacentes, permitindo que os desenvolvedores detectem facilmente dispositivos e atualizem dados de contexto com baixo custo de desenvolvimento em termos de linhas de código. Este trabalho apresenta a integração entre o middleware IoTVar e a plataforma FIWARE, oferecendo aos desenvolvedores de aplicações a possibilidade de declarar variáveis IoT FIWARE no lado do cliente através da IoTVar. Portanto, eles podem usar automaticamente sensores mapeados cujos valores são atualizados de forma transparente com as observações do sensor. A integração entre IoTVar e FIWARE foi avaliada através de uma avaliação de esforço de desenvolvimento comparando linhas de código usadas para declarar e gerenciar variáveis de IoT, bem como experimentos para medir a sobrecarga causada pela IoTVar em termos de CPU, memória e bateria.

Soluções inteligentes para classificação de dados que fazem uso de Machine Learning estão em um momento de ascensão. A área de análise de dados está atraindo cada vez mais desenvolvedores e pesquisadores, porém as soluções desenvolvidas precisam ser modularizadas em componentes bem definidos para ser possível paralelizar algumas etapas e obter um bom desempenho na etapa de execução. A partir dessa motivação, este trabalho propõe uma arquitetura genérica para classificação de dados, nomeada Machine Learning in Microservices Architecture (MLMA), que pode ser reproduzida em um ambiente de produção. Além disso é apresentado a utilização da arquitetura em um projeto que faz classificação multi-label de imagens para recomendar pontos turísticos ao usuário e uma validação do uso de serverless para servir modelos de Machine Learning.

As feridas crônicas são úlceras que têm um processo de cicatrização difícil ou quase
interrompido, levando a um risco aumentado de complicações de saúde, como amputações
e infecções. A medição precisa de áreas quantitativas é de grande importância em ensaios
clínicos, análise patológica de feridas e atendimento diário ao paciente. Os métodos manuais
e 2D não podem resolver os problemas causados pelas curvaturas do corpo humano e
diferentes ângulos da câmera. Este trabalho propõe o uso de uma metodologia não invasiva
para realizar a reconstrução 3D da superfície do corpo humano para mensuração de
áreas de feridas, que combina segmentação de imagem, Structure from Motion (SfM) com
diferentes descritores, SIFT, SURF, ORB e BRIEF e reconstrução de malha para obter
uma representação fidedigna da superfície da pele. Os resultados mostram que medidas
precisas de áreas de superfícies 3D podem ser obtidas a partir de imagens adquiridas com
um smartphone usando a metodologia proposta, com erros médios de 1,7% para o SIFT,
3,6% para o SURF, 6,4% para o ORB e 20,8% para o BRIEF, usando uma configuração
de 10 imagens, enquanto o erro médio para as medições 2D foi de 32,7%, claramente
demonstrando a superioridade do método 3D.

O NECOS (do inglês Novel Enablers for Cloud Slicing) é um projeto de pesquisa e desenvolvimento fomentado pela 4a chamada colaborativa entre Brasil e Europa do Horizon 2020 (EUB-01-2017: Cloud Computing}. O projeto NECOS foi proposto com a finalidade de tratar das atuais limitações existentes no âmbito da computação em nuvem, de forma a oferecer suporte às demandas de novos serviços e verticais. A solução proposta pelo NECOS é baseada em um novo conceito chamado de nuvens definidas por fatias leves (LSDC, do inglês Lightweight Slice Defined Cloud). O LSDC é uma abordagem que considera ferramentas leves capazes voltadas para o gerenciamento e orquestração de recursos que, de modo que sejam combinados e agregados para aprovisionar fatias de rede e cloud fim a fim (denominado Cloud-Network Slicing). Diante disto, este trabalho propõe um conjunto de blocos de construção na arquitetura NECOS voltados ao gerenciamento e orquestração de partes network slices que compõe instâncias cloud-network slice ativas, ou a serem ativadas, em domínios definidos pela plataforma NECOS, na perspectiva de prover conectividade fim a fim com recursos garantidos e alto nível de isolamento pela exploração do conceito de e Virtualização de Funções de Redes (NFV, do inglês Network Function Virtualization). Ademais, os blocos de construção seguem o paradigma de Redes Softwarizadas como habilitador chave para o controle dos recursos automático e em tempo de execução, visando garantir Qualidade de Serviço (QoS, do inglês Quality of Service) e resiliência ao nível dos network-slices. A solução proposta será avaliada em uma bancada de testes laboratorial desenvolvida nas premissas do Laboratório do Grupo de Pesquisa em Serviços e Aplicações de Internet do Futuro (REGINA-Lab, do inglês Research Group on Future Internet Service and Applications Lab), que hospeda toda a plataforma NECOS e os blocos de construção propostos neste trabalho de mestrado. Uma avaliação preliminar foi realizada sob experimentos que consideram um ambiente real definido por cloud-network slices NECOS, sugerindo que esta abordagem se apresenta como uma solução viável.

Atualmente, estamos constantemente preocupados em classificar coisas, pessoas e a tomar decisões, que quando nos deparamos com problemas com um alto grau de complexidade, tendemos a buscar opiniões de outras pessoas, geralmente de pessoas que tenham certo conhecimento ou até mesmo, na medida do possível, sejam especialistas no domínio do problema em questão, de forma que nos auxiliem efetivamente no nosso processo de tomada de decisão. Em uma analogia às estruturas de classificação, temos um comitê de pessoas e ou especialistas (classificadores) que toma decisões e, com base nestas respostas, uma decisão final é tomada (agregador). assim, podemos dizer que um comitê de classificadores é formado por um conjunto de classificadores (especialistas), organizados paralelamente, que recebem uma informação de entrada (padrão ou instância), e tomam uma decisão individual. Com base nestas decisões, o agregador escolhe a decisão final, única, do comitê. Uma questão importante no projeto de comitês de classificadores é a definição de sua estrutura, mais especificamente, a quantidade e o tipo de classificadores, e o método de agregação, para se obter o maior desempenho possível. Geralmente, é necessário um processo exaustivo de teste e avaliação para se definir esta estrutura, e tentando auxiliar nessa linha de pesquisa, este trabalho propõe duas novas abordagens para sistemas de recomendação automática da estrutura de comitês de classificadores, usando o meta-aprendizado para recomendar três desses parâmetros: o classificador, o número de classificadores e o agregador.

Este trabalho formula a versão Assimétrica do Problema de Roteamento de Veículo Suficientemente Próximo, utilizado para planejamento de rotas de reconhecimento aéreo. O problema é formulado com programação cônica de segunda ordem e são aplicadas técnicas de otimização heurística baseada em uma propriedade geométrica do problema pararesolve-lo. Apresentamos os resultados de experimentos computacionais extensivo cominstâncias adaptadas da literatura, os testes mostram que o método proposto produz soluções de alta qualidade rapidamente ao comparado com o Solver

A Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) vem contribuindo para uma nova revolução tecnológica, promovendo expressivo impacto social. A ideia básica de IoT é permitir conectividade, interação e integração de objetos inteligentes endereçáveis de forma única, que colaboram uns com os outros para atingir objetivos comuns. Embora IoT seja um paradigma promissor para a integração de dispositivos e tecnologias de comunicação, é necessário rever os métodos tradicionais de desenvolvimento de software, considerando as particularidades exigidas pelos sistemas de IoT. Dado o papel fundamental da arquitetura de software no desenvolvimento de sistemas intensivos de software, os desafios relacionados ao desenvolvimento de sistemas de IoT devem ser considerados desde o nível arquitetural. Arquiteturas de software permitem que os stakeholders raciocinem sobre as decisões do projeto antes da implementação, definam restrições, analisem atributos de qualidade e sejam melhor orientados em termos de manutenção e evolução do sistema. No contexto de arquitetura de software, os estilos arquiteturais têm um papel primordial uma vez que especificam os elementos arquiteturais comumente utilizados por uma determinada família de sistemas, juntamente com um conjunto de restrições sobre como estes elementos devem ser usados. Portanto, um estilo arquitetural fornece um ponto de partida para uma modelagem coerente da arquitetura de software, permitindo o reuso de elementos e de um conjunto de decisões arquiteturais previamente definidas e validadas, facilitando o processo de modelagem da arquitetura. A literatura dispõe de muita informação sobre IoT e estilos arquiteturais, porém existe uma lacuna na integração dos mesmos. As vantagens proporcionadas pelo uso de estilos arquiteturais podem beneficiar a especificação arquitetural de sistemas de IoT, porém, até o momento, não há na literatura um estilo arquitetural específico para esse tipo de sistema. No contexto de arquitetura de software para sistemas de IoT,  a norma ISO/IEC 30141 propõe um modelo de referência e uma arquitetura de referência para sistemas de IoT, e representa um consenso internacional sobre arquitetura de software para IoT. Porém, tal norma não define um estilo arquitetural. Visando preencher essa lacuna, o principal objetivo deste trabalho é propor um estilo arquitetural que ofereça diretrizes para a modelagem da arquitetura de software de sistemas de IoT, em conformidade com a norma ISO/IEC 30141. A especificação do estilo é realizada usando a linguagem SysADL, uma Linguagem de Descrição Arquitetural (ADL) voltada para a modelagem de sistemas intensivos de software. Esse trabalho também apresenta avaliações do estilo proposto, realizadas através de: (i) uma avaliação de expressividade do estilo utilizando o framework proposto por PATIG (2004), (ii) uma avaliação de usabilidade do estilo, utilizando o framework Cognitive Dimensions of Notation (CDN) (BLACKWELL; GREEN, 2003) e (iii) uma avaliação experimental por meio de dois experimentos controlados para avaliar os efeitos proporcionados pelo uso do estilo.

O Problema do Caixeiro Viajante com Cota, Múltiplos Passageiros, Transporte Incompleto e Tempo de Coleta é uma nova versão do Problema do Caixeiro Viajante com Cota em que o vendedor usa um sistema de compartilhamento de viagens flexível para minimizar os custos de viagem enquanto visita alguns vértices para satisfazer uma cota pré-estabelecida. É apresentado um modelo matemático em que se consideram restrições operacionais relacionadas à capacidade do veículo, tempo de viagem, limitações de passageiros e penalidades por viagens que não atendam aos requisitos dos passageiros. Abordagens exatas e heurísticas são propostas para resolução do problema.

Contexto: Os game jams têm atraído um público cada vez mais diversificado, com milhares de profissionais, estudantes e entusiastas se reunindo para construir protótipos de jogos todos os anos. No entanto, pouco se sabe sobre o que atrai pessoas com perfis demográficos distintos a participarem voluntariamente desses eventos, ou mesmo sobre como esses participantes colaboram durante o evento. Objetivos: Neste sentido, esta tese tem como objetivo investigar por que essas pessoas participaram voluntariamente desses eventos, ou seja, quais são as suas motivações e prioridades para a participação nesses eventos. Além disto, busca-se também verificar como as motivações e os perfis demográficos dos participantes estão relacionadas à forma pela qual eles buscam e oferecem ajuda durante o evento. Método: Um estudo multimétodo, com técnicas de análise quantitativas e qualitativas, foi conduzido para entender esses aspectos. Neste processo, foram coletados dados de mais de 3500 pessoas, de mais de 100 países, as quais participaram de três edições de um game jam anual e de escala global. Resultados: Dentre os resultados, esta tese apresenta um instrumento e um modelo conceitual de motivação que emergiram da análise dos dados, sendo este último é composto por cinco dimensões motivacionais. A partir disto, foi possível de investigar a influência relativa que o perfil de atuação dos participantes exerce sobre as motivações dos participantes. Identificou-se, por exemplo, que os estudantes e hobistas são os mais influenciados por motivações técnicas, ou seja, motivações relacionadas à prática e aquisição de conhecimentos técnicos. Já os desenvolvedores indie possui uma atração maior por conexões de negócios que os demais grupos. A motivação pessoal relacionada a ideação é a grande motivação de todos os grupos, sem diferença significativa entre eles nas médias dessa motivação. Ademais, descobriu-se também que os desenvolvedores profissionais e indie são os que fornecem ajuda com mais frequência, enquanto os estudantes formam o grupo com mais intensidade de interação com os mentores. No entanto, a frequência com que os participantes recebem ajuda dos mentores diminui com o aumento da experiência no desenvolvimento de jogos e participação prévia em game jams. Conclusão: Com base nesses resultados é disponibilizado um conjunto de implicações organizacionais para auxiliar organizadores a tornarem os eventos mais atrativos e identificar práticas que podem tornar a colaboração ainda mais presente e efetiva nestes eventos. Por fim, também são discutidas implicações ao design que podem derivar-se dos resultados desta tese

Cidades inteligentes envolvem uma miríade de sistemas interconectados, destinados a promover uma melhor gestão dos recursos urbanos e naturais das cidades, contribuindo assim para a melhoria da qualidade de vida dos cidadãos. A heterogeneidade de domínios, sistemas, dados e relacionamentos entre eles requer a definição de um modelo de dados capaz de expressar informações de maneira flexível e extensível, além de promover a interoperabilidade entre sistemas e aplicativos. Além disso, os sistemas de cidades inteligentes podem se beneficiar de informações georreferenciadas para permitir ações mais efetivas no espaço urbano do mundo real. Com o objetivo de enfrentar os desafios relacionados à heterogeneidade dos dados, considerando a informação georreferenciada sobre o território, este trabalho apresenta o LGeoSIM, um modelo de informação semântico para cidades inteligentes como meio de promover a interoperabilidade e possibilitar raciocínio automatizado sobre informações. O LGeoSIM é fundamentado em tecnologias da Web Semântica, em especial ontologias, RDF e Linked Data, que possibilitam a definição de informações semânticas vinculadas, com como consultas sobre tais informações. Sua especificação foi implementada, com suporte da especificação do  NGSI-LD, na Plataforma Smart Geo Layers (Sgeol), uma plataforma de middleware concebida sobre o FIWARE que visa facilitar a integração dados fornecidos por fontes heterogêneas em um ambiente de cidade inteligente, bem como dar suporte ao desenvolvimento de aplicações. 

Ao longo dos anos, organizações têm dedicado boa parte do tempo de desenvolvimento de software na correção de bugs. Esta é uma das razões que têm motivado a utilização de ferramentas de crash reports com objetivo de armazenar informações de falhas que ocorreram no sistema para facilitar a localização e  correção dos defeitos que ocasionaram as falhas. Contudo, podemos pensar em uma outra utilidade para tais ferramentas. As informações armazenadas ao longo do tempo poderiam ser utilizadas para prevenir que desenvolvedores cometam falhas semelhantes àquelas ocorridas no passado. Neste estudo iremos propor uma forma de transformar estas informações em conhecimentos e que sejam levados ao desenvolvedor durante a codificação do sistema. Faremos uma análise de um relatório de falhas de um sistema web real, onde serão coletados padrões de bugs (bug patterns) específicos do sistema. A partir dos dados obtidos na análise, uma ferramenta, integrada ao ambiente de desenvolvimento Eclipse, foi proposta para alertar desenvolvedores sobre trechos de código com potencial para gerar falhas. Além disso, o aplicativo será capaz de minerar stack traces de falhas ocorridas, identificar funções do sistema com grande reincidência de falhas e fornecer esta informação na IDE Eclipse, com intenção de destacar funções críticas do sistema. 

Este trabalho apresenta um estudo etnográfico realizado sobre a rotina de duas equipes de analistas de requisitos em uma fábrica de software. O objetivo é identificar os desafios na produção e manutenção da documentação para seus diversos públicos-alvo e propor práticas que melhorem a efetividade do compartilhamento e utilização das informações levantadas e documentadas. Foi desenvolvido uma adaptação de um processo etnográfico composta das etapas de: observação das equipes, entrevistas (com analistas de requisitos, líderes de equipes e direção de sistemas) e análise de material. Ao final deste processo, os resultados coletados são interpretados numa etapa chamada de triangulação - que estrutura e combina os eventos observados. Os desafios identificados foram agrupados em três grandes categorias: compartilhamento de conhecimento, documentação e metodologias ágeis. Após o levantamento desses desafios, dois surveys foram aplicados nos públicos-alvo da documentação para entender suas necessidades informacionais.  O conhecimento dos desafios e as práticas indicadas permitirão obter: ganhos de produtividade, redução do custo de comunicação entre membros das equipes, redução do custo de planejamento das sprints, redução da dependência presencial do analista de requisitos e uma documentação efetiva. Como contribuição deste trabalho são o próprio processo etnográfico - constituído especificamente para esta pesquisa - e os benefícios no uso das práticas sugeridas.

O Problema do Caixeiro Viajante com Coleta de Prêmios e Passageiros é um modelo que mescla elementos do clássico PCVCP, com características dos problemas de ridesharing. Os custos do trajeto do motorista são reduzidos através do rateio de despesas em virtude do compartilhamento de assentos no veículo usado na tarefa de coleta de prêmios. As tarefas na rota são selecionadas segundo o modelo de roteamento com coleta de prêmios, portanto considerando-se penalidades pelo eventual não atendimento de tarefas existentes e, adicionalmente, determinando o cumprimento de uma demanda mínima de tarefas. A demanda do transporte colaborativo é protegida por restrições que garantem aos passageiros seu transporte até o destino. Igualmente, os custos de rateio serão menores ou iguais aos limites de tarifa estabelecidos pelos passageiros. O presente trabalho apresenta a formulação matemática para o problema, valida o modelo em um processo de solução exata e examina o desempenho de dois algoritmos que executam passos de construção com critérios exatos e seis com critérios heurísticos. Os algoritmos construtivos com passos exatos visam principalmente criar resultados de ancoragem para a avalição do desempenho dos algoritmos com decisões heurísticas. São também propostos três grupos de instâncias de teste para o problema visando permitir futuras experimentações de novos algoritmos. Por fim, conclui-se que os algoritmos de passos heurísticos alcançam desempenho promissor para o problema examinado.

A radioterapia é um método extremamente importante no tratamento do câncer. O
principal desafio é entregar pelo menos a dose prescrita para o tumor, enquanto evita expor
os órgãos saudáveis à radiação além do permitido. Um dos principais modos de tratamento
nesta área é a teleterapia de intensidade modulada (IMRT). Ao longo dos anos, muitos
pesquisadores apresentaram algoritmos para resolver a principal difculdade da IMRT
que consiste em automatizar a seleção de ângulos de feixes para uma melhor distribuição de
dose. Nesta pesquisa é apresentado um algoritmo que busca o balanceamento ideal, entre
um conjunto de ângulos e uma distribuição de dose que respeite as prescrições médicas
inerentes ao tratamento. O algoritmo proposto utiliza dois novos modelos matemáticos e o
operador Ordered Weighted Average (OWA) como critério de preferência na escolha da melhor
solução.

Super-Resolução (SR) é uma técnica exaustivamente explorada e incorpora possibilidades
estratégicas ao processamento de imagens. À medida que os computadores quânticos
gradualmente evoluem e fornecem provas incondicionais de uma vantagem computacional
na solução de problemas intratáveis com relação aos homólogos clássicos, a computação
quântica emerge com o argumento convincente de oferecer aceleração exponencial para
processar operações computacionalmente dispendiosas. Vislumbrando o design de algo-
ritmos paralelos, quantum-ready, para dispositivos ruidosos de curto prazo e iniciando
com a Super-Resolução Rápida e Acurada de Imagem (Rapid and Accurate Image Super
Resolution – RAISR), uma implementação aplicando computação quântica variacional
é demonstrada para aprimorar imagens de vigilância degradadas. Este estudo propõe
uma abordagem que combina os benefícios de RAISR, um método não alucinante e
computacionalmente eficiente, e o Eigensolver Variacional Quântico (Variational Quantum
Eigensolver – VQE), um algoritmo híbrido clássico-quântico, para conduzir SR com o
suporte de um computador quântico, preservando o desempenho quantitativo em termos
de Avaliação da Qualidade de Imagem (Image Quality Assessment – IQA). Ele abrange a
geração de filtros adicionais baseados em hash, aprendidos com a implementação clássica
da técnica de SR, para explorar mais melhorias de desempenho, produzir imagens que
são significativamente mais nítidas e induzir o aprendizado de filtros de upscaling mais
poderosos com efeitos de aprimoramento integrados. Como resultado, amplia o potencial
de aplicação de RAISR para melhorar os ativos de baixa qualidade gerados por câmeras
de baixo custo, bem como promove a eventual implementação de métodos robustos de
aprimoramento de imagens impulsionados através do uso de computação quântica.

O mundo contemporâneo tem exigido indivíduos cada vez mais capacitados quanto ao uso das tecnologias digitais, independentemente da área de atuação. As habilidades do Pensamento Computacional (PC) representam um diferencial a quem as possui. Percebendo essa importância, vários países desenvolvidos têm implementado estratégias para o desenvolvimento de tais habilidades o mais cedo possível, ainda na educação de nível fundamental, através de propostas de reformulação de seus currículos educacionais. Ensinar a programar, que é uma das habilidades do PC mais ligadas à computação, é um desafio que tem despertado o interesse da comunidade científica mundo à fora. Várias abordagens de ensino de programação, como os jogos digitais, paradigmas de programação (visual baseada em blocos), plataformas gamificadas, robótica, entre outras, têm sido propostas. No Brasil, principalmente na rede pública de ensino, onde há diversos problemas de infraestrutura tecnológica, como a falta de computadores, laboratórios e Internet, há dificuldades em realizar intervenções voltadas ao aprendizado de programação. A proposta deste trabalho é apresentar um framework que possibilite a integração de objetos tangíveis à plataformas de ensino de programação existentes através de técnicas de Visão Computacional e abordagens baseadas em Computação Desplugada.

Teste de Software é uma importante subárea da Engenharia de Software, cuja responsabi-
lidade é garantir a qualidade do produto de software por meio de suas técnicas e práticas.

As atividades de teste se fazem presente em todo o processo de construção do software,

desde a especicação do software, transitando pelo desenvolvimento, até a sua implemen-
tação. Mesmo tendo um vital envolvimento no processo de desenvolvimento do software,

o Teste de Software tem suas técnicas subutilizadas por empresas, onde tal negligencia-
mento impacta diretamente na qualidade do produto. Alguns dos motivos apontados pela

literatura para este fato é que as atividades de teste são tidas como custosas, difíceis e até
mesmo tediosas. Este problema é evidenciado tanto na indústria quanto na academia, no
qual existe uma certa correlação, onde alguns problemas são originados na academia e se
estendem até a indústria. Como alternativa para lidar com problemáticas desta natureza
existe a gamicação, que trata-se do uso de elementos de jogos em contextos que não

sejam um jogo, objetivando aumentar o engajamento e motivação das pessoas envolvi-
das naquele contexto. Estudos recentes tem mostrado a crescente adoção de estratégias

gamicadas no ensino de Teste de Software para tratar problemas relacionados à desmo-
tivação de alunos. Dado este contexto, o presente trabalho tem como objetivo utilizar

da gamicação, unida à conceitos de Teste de Software, no atendimento da desmotivação
de estudantes inerente à realização de atividades especícas de teste de software. Para

alcançar esse objetivo, foram realizados uma pesquisa exploratória em busca de metodo-
logias de gamicação e o um mapeamento sistemático da literatura que reuniu trabalho

acerca do uso da gamicação e jogos em Teste de Software. A metodologia de gamicação
escolhida foi a Level Up, que descreve um processo iterativo e sistemático para concepção

de abordagens gamicadas voltadas para a educação. Esta metodologia provê um con-
junto de etapas que compreende a ideação, experimentação e evolução da abordagem.

A avaliação da abordagem gamicada proposta foi realizada na etapa de experimenta-
ção, onde dois grupos de alunos participaram de duas atividades, uma não gamicada

e outra gamicada, e foram submetidos a um questionário que buscou coletar aspectos
relacionados à satisfação dos alunos e aceitação da abordagem gamicada. As informações
oriundas das respostas do questionário e das obervações realizadas durante a aplicação da
atividade serão utilizadas para ajustar a abordagem proposta na etapa de evolução, que
ainda não foi executada. Os resultados da avaliação mostraram que a abordagem gami-
cada teve impacto sobre os estudantes, onde foi possível identicar aspectos relacionados
à interação dos alunos e algumas inconsistências da abordagem proposta que precisarão
ser readaptadas ou removidas.

Em um mundo globalizado e altamente exposto, a informação é um dos bens mais valiosos no mundo. Com o crescente aumento das tecnologias de informações e o grande volume de dispositivos conectados e interligados,internet das coisas (IoT), o que contribui com o crescimento da quantidade de dados transmitidos, os ataques cibernéticos passaram a pertencer ao cotidiano das empresas e das pessoas. Estes ataques podem representar riscos diretos aos usuários. Desta forma, existe uma demanda crescente em manter essas informações livres de riscos e perigos quanto sua integridade, autenticidade e confidencialidade. Neste sentido, a segurança da informação busca a proteção dessas informações implementando políticas de segurança e mecanismos de proteção de dados, que devem contemplar o adequado equilíbrio dos aspectos humanos e técnicos da segurança da informação. Sobre os mecanismos de proteção, a criptografia, um dos mais utilizados para a mantê-los seguros. Esta proteção está diretamente relacionada aos tipos de algoritmos criptográficos, que podem ser utilizados nos mais diversos contextos. Neste caso, aborda-se o uso de algoritmos criptográficos inseridos no processo de comunicação entre cliente/servidor via ferramenta OpenSSL. Com o intuito de investigar o nível de segurança oferecido pelo OpenSSL, este trabalho aborda a integração do algoritmo de criptografia Papílio Versátil ao conjunto de cifras integradas ao próprio OpenSSL. Além disso busca-se mensurar o nível de segurança inerente ao uso do Papílio Versátil, dentro do processo de proteção na transmissão de dados entre cliente e servidor. Através de uma avaliação experimental foi possível validar a implementação realizada. Pode-se observar que as requisições realizadas tiveram um pequeno acréscimo médio em termos de latência, mas esse custo é compensado através da ampliação da segurança na plataforma.