https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/257055 2026-05-01T00:34:52Z 2026-05-01T00:34:52Z Reis, Thiago de Luca https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/258738 2024-09-06T11:36:15Z 2024-09-05T00:00:00Z

Sistemas Inteligentes Afetivos aplicados à Saúde Reis, Thiago de Luca A computação afetiva, que envolve o desenvolvimento de sistemas capazes de detectar e responder às emoções humanas, está ganhando espaço em diversas áreas, como saúde e educação. O objetivo central das pesquisas nessa área é explorar as aplicações dos sistemas inteligentes afetivos e seus impactos sociais, com foco na detecção emocional e em como essas tecnologias podem ser aplicadas para beneficiar a sociedade. Seguindo as diretrizes do protocolo PRISMA, foi realizada uma revisão sistemática, utilizando bases de dados como PubMed, IEEE Xplore, Scopus e Web of Science para selecionar estudos que respondam às perguntas de pesquisa estabelecidas. Foram selecionados 108 artigos sobre o tema, apresentando diversas aplicações práticas, como por exemplo, a personalização de entretenimento através da escolha de músicas baseadas no estado emocional do usuário, diários emocionais que auxiliam na saúde mental e assistentes virtuais voltados para o manejo de estresse, depressão e PTSD. Apesar desses avanços, ainda existe uma lacuna entre a capacidade de detectar emoções e a aplicação prática dessas tecnologias para melhorar a vida das pessoas, destacando a necessidade de mais pesquisas que explorem o potencial social da computação afetiva. Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. CTS – Centro De Ciências, Tecnologias E Saúde DEC – Departamento de Computação

2024-09-05T00:00:00Z Trajano, Guilherme da Silva https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/258651 2024-09-04T10:21:46Z 2024-09-03T00:00:00Z

Aplicação de Técnicas de Argumentação para uma Inteligência Artificial mais Transparente e Humanitária Trajano, Guilherme da Silva Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) se tornaram um marco significativo na história da inteligência artificial, representando uma tecnologia poderosa que impulsiona avanços na compreensão e geração de linguagem natural. Neste trabalho, propomos uma abordagem em que LLMs são utilizados para apoiar a tarefa de traduzir argumentos em linguagem natural para representações computacionais. Nossa abordagem está baseada no uso de esquemas de argumentação para classificar argumentos, fornecendo contexto aos LLMs para realizar a tarefa proposta. Nossos resultados demonstram que os LLMs, mesmo com um contexto curto, podem lidar com estruturas argumentativas simples. Além disso, nossas descobertas sugerem que um contexto maior provavelmente melhoraria o desempenho, especialmente ao lidar com estruturas argumentativas mais complexas. Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde (CTS). Departamente de Computação (DEC).

2024-09-03T00:00:00Z Rosa, Igor de Matos da https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/258476 2024-08-30T11:40:43Z 2024-08-29T00:00:00Z

Métodos de rastreamento de máxima potência para inversores string fotovoltaicos Rosa, Igor de Matos da Este estudo investiga a otimização da captação de energia em sistemas fotovoltaicos, com foco no rastreamento do ponto de máxima potência (MPPT) e na integração de inteligência artificial (IA) para superar desafios como o sombreamento parcial. A pesquisa aborda a importância do MPPT para maximizar a eficiência energética, e consequentemente a viabilidade econômica dos sistemas solares, destacando métodos convencionais como Perturb and Observe (P&O) e Incremental Conductance (INC). Além disso, explora o uso de técnicas avançadas, como o algoritmos de otimização por enxame de partículas (PSO), para melhorar a precisão na identificação do ponto de máxima potência global (GMPPT). A implementação e os testes foram realizados utilizando o software PLECS, simulando diversas condições ambientais para avaliar a eficácia dos métodos propostos. Os resultados indicam que a integração de IA com MPPT pode fornecer uma solução robusta e adaptável, potencializando a eficiência dos sistemas fotovoltaicos mesmo em condições adversas. A pesquisa conclui que o avanço nos métodos de rastreamento do MPPT é crucial para a sustentabilidade e a viabilidade econômica da energia solar. Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Departamento de Computação(DEC).

2024-08-29T00:00:00Z