https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/267357 2026-04-30T14:34:10Z 2026-04-30T14:34:10Z Trajano, Guilherme da Silva https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/268356 2025-09-09T12:42:25Z 2025-09-08T00:00:00Z

Enthymemes na comunicação entre agentes Trajano, Guilherme da Silva O objetivo desse projeto de pesquisa está centrado na investigação de técnicas de comunicação sofisticadas entre agentes, em especial, técnicas de comunicação baseadas em argumentação. Embora já exista uma ampla linha de pesquisa na utilização de técnicas de argumentação em sistemas multiagentes que possibilitam agentes trocarem argumentos e, consequentemente, gerarem um melhor entendimento durante processos de comunicação, esses processos ainda são voltados para comunicação entre entidades computacionais. Essa pesquisa tem como objetivo estender trabalhos anteriores, com foco na comunicação entre agentes de software e agentes humanos (na composição de sistemas de inteligência hibrida). Para que a comunicação de argumentos entre software e humanos ocorra de maneira natural, pretende-se explorar o uso de enthymemes, que caracterizam argumentos mais curtos, onde o conhecimento comum entre as partes que estão se comunicando é omitido, tornando a comunicação mais objetiva, e ao mesmo tempo gerando entendimento entre as partes. Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde. Departamento de Computação.

2025-09-08T00:00:00Z Schemes, Lucas Saft https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/268175 2025-09-08T17:34:21Z 2025-01-01T00:00:00Z

Técnicas computacionais e suas aplicações para a holografia digital inline microscópica Schemes, Lucas Saft A Microscopia Digital Holográfica Inline (DHI) é um método óptico que utiliza a interferência da luz para capturar hologramas digitais, os quais podem codificar tanto a intensidade quanto as informações de fase do feixe luminoso. Essa propriedade possibilita a reconstrução numérica de imagens em variados planos de foco, permitindo análises tridimensionais sem precisar de lentes convencionais. O objetivo deste projeto foi investigar e implementar técnicas computacionais direcionadas à reconstrução de fase e ao autofoco em DHI, examinando tanto métodos tradicionais quanto contemporâneos, incluindo aqueles fundamentados em inteligência artificial. A metodologia empregada começou com uma revisão bibliográfica detalhada, seguida da análise e categorização dos principais métodos de recuperação de fase em três grupos: métodos diretos, iterativos e técnicas fundamentadas em deep learning.Embora os métodos diretos, como a Transformada de Fresnel, o Método do Espectro Angular e o Método da Convolução de Huygens, ofereçam reconstruções rápidas, eles apresentam limitações em condições de ruído. Os métodos iterativos, como Gerchberg–Saxton e variações propostas por Fienup, permitem refinamento progressivo da fase, com maior robustez, embora demandem mais processamento. Já os métodos de deep learning, utilizando redes neurais convolutivas, representam uma abordagem emergente, capaz de acelerar a reconstrução após treinamento, ainda que dependam de grandes conjuntos de dados. Simultaneamente, foram investigadas técnicas de autofoco digital, tanto fundamentadas em métricas convencionais de nitidez quanto em métodos com aprendizado de máquina, com o objetivo de aprofundar mais o conhecimento nessa prática também. Como síntese dos resultados alcançados até agora, foram aplicados e avaliados algoritmos de reconstrução por meio do Método do Espectro Angular e Double Propagation, o que possibilitou notar avanços na clareza e diminuição de ruídos em hologramas experimentais. A execução prática também envolveu a construção de um protótipo experimental com uma câmera adaptada de baixo custo para a captura de hologramas, enfatizando a natureza acessível e replicável da proposta. Conclui-se que os avanços alcançados até aqui fornecem uma base sólida para a continuidade do trabalho no grupo de pesquisa, tanto na direção de validar métodos de autofoco mais robustos quanto na integração de técnicas de inteligência artificial. Ressalta-se ainda a relevância da DHI como alternativa de baixo custo e alto potencial de impacto em áreas multidisciplinares, indicando que o projeto contribui não apenas para a consolidação teórica, mas também para aplicações práticas e futuras investigações. Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. CTS. Departamento de Engenharia de Computação

2025-01-01T00:00:00Z Rosa, Igor de Matos da https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/267857 2025-09-02T19:27:57Z 2025-09-01T00:00:00Z

Avaliação de perdas de potência em inversores de tração EV: uma ferramenta de modelagem estocástica para avaliação de desempenho Rosa, Igor de Matos da Este artigo propõe uma ferramenta de modelagem estocástica projetada para avaliar o desempenho de inversores de tração em veículos elétricos (VEs). Os componentes do trem de força do VE são modelados da seguinte forma: a bateria é representada como um circuito elétrico equivalente, o inversor de tração é caracterizado por sua curva de eficiência, enquanto o motor elétrico é representado pela demanda de potência estocástica. A ferramenta pode ser simulada para verificar diferentes aspectos da operação do EV, como a autonomia da bateria e a demanda total de energia. Com base nos resultados obtidos, uma eficiência média ponderada do VE é definida para ser usada como uma métrica de referência para avaliações simples e rápidas de desempenho dos inversores de tração. Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde Departamento de Computação.

2025-09-01T00:00:00Z