University of Pernambuco - Engineering School/ Editorial System Journals
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Estratégias de arbitragem no mercado de energia com BESS
No full textUsinas fotovoltaicas e parques eólicos têm crescido no cenário elétrico brasileiro e viabilizado uma maior geração energia elétrica sustentável. Entretanto, a inclusão dessas fontes de energia traz consigo alguns desafios operacionais, dos quais a sua natureza intermitente se destaca por impedir que tais fontes geradoras sejam despacháveis, a menos que estejam acopladas a um sistema de armazenamento de energia (NGE et al., 2018). Esses sistemas, conhecidos como BESS (Battery Energy Storage System), geralmente são a base de baterias de íon-lítio, mas apesar dos benefícios que oferecem, estão sujeitos à degradação pelo uso e pelo tempo. Além de proporcionar uma maior participação de energias limpas no sistema elétrico brasileiro, as usinas híbridas aliadas a um BESS têm se mostrado uma solução eficiente contra cortes de geração (curtailment), garantindo um despacho mais eficiente dessas usinas e beneficiando tanto o setor de operação do sistema elétrico como o setor econômico (YAGI e TAKEUCHI, 2024). Somado a esses benefícios, o BESS pode realizar serviços ancilares, aumentando a confiabilidade e robustez do Sistema Interligado Nacional (SIN). O BESS é uma tecnologia promissora, cuja viabilidade econômica ainda é um desafio, mesmo estando cada vez mais próxima. Ele traz consigo a possibilidade de armazenar energia em momentos de alta geração e baixo consumo (quando o preço de energia está baixo) e liberá-la quando a demanda cresce e geração passa a ser insuficiente para atendê-la (momento em que o preço da energia está mais caro), procedimento tal conhecido como arbitragem de energia. Assim, este trabalho busca maximizar a receita que o BESS obterá realizando arbitragem de energia nesta usina híbrida. Planeja-se: (i) modelar estocasticamente as incertezas envolvidas (geração eólica, fotovoltaica e preço do PLD [Preço de Liquidação das Diferenças]); (ii) modelar a perda de vida útil do BESS usando a curva DoD (Depth of Discharge); (iii) utilizar técnicas de Reinforcement Learning (RL) para minimizar os riscos de exposição ao Mercado de Curto Prazo (MCP); (iv) planejar a tomada de decisão do BESS com um dia de antecedência. Este trabalho segue a configuração empregada no trabalho de N. G. Rocha et al. (2023), no qual o complexo híbrido é formado por uma usina eólica e uma fotovoltaica de 15 MWinst cada e um BESS de 5 MW / 20 MWh, cuja eficiência é de 97% para carga e descarga. Adicionalmente, foi considerada a vida útil do BESS de 3000 ciclos de 20 MWh de acordo com a curva DoD. Deste modo, após modelar as incertezas envolvidas, a simulação estocástica de 5000 cenários é executada e obtém resultados para três métodos de otimização: (i) operação fixa com carregamento e descarga do BESS ocorrendo em horários específicos do dia; (ii) usando a técnica de RL Epsilon-Greedy com relação fixa de explotação-exploração 70%-30%; (iii) usando o Epsilon-Greedy com relação explotação-exploração variável via lógica Fuzzy. As simulações revelaram que a operação fixa oferece retornos melhores com um risco menor que as demais técnicas. Em contrapartida, ao se observar o despacho do BESS, constatou-se que as técnicas de RL proporcionaram um uso mais racional da bateria, o que pode permitir que o BESS opere por mais tempo. Tal evidência permite concluir que nenhuma das técnicas sobrepõe outra, pelo contrário, podem ser aplicadas a depender do perfil do proprietário do complexo híbrido. Os resultados apontam a operação fixa para um perfil mais conservador (ganhos e riscos menores), o Epsilon-Greedy fixo para um perfil mais arrojado (ganhos e riscos maiores) e o Epsilon-Greedy Fuzzy (variável) para perfis mais moderados.
Palavras-chave: Usinas híbridas; BESS; Reinforcement Learning; Fuzzy
Uso do Kahoot! como estratégia de Gamificação para motivação na disciplina Expressão Gráfica I
No full textO cenário educacional contemporâneo, demanda abordagens pedagógicas inovadoras que transcendam os métodos tradicionais, visando maximizar o engajamento e a motivação dos estudantes (FADEL et al., 2014). Nesse contexto, a gamificação surge como uma estratégia promissora, ao incorporar elementos e mecânicas de jogos em ambientes de não jogo, com o propósito de potencializar o processo de ensino-aprendizagem. Paralelamente, o avanço tecnológico tem proporcionado o surgimento de diversas ferramentas digitais que facilitam a implementação dessas novas metodologias. Entre elas, o Kahoot! destaca-se como uma plataforma interativa capaz de transformar atividades avaliativas em experiências lúdicas e dinâmicas (BARROS et al., 2021; SANDE; SANDE, 2018). Este trabalho tem como objetivo analisar a percepção dos estudantes, com foco particular no uso da plataforma Kahoot!, explorando a gamificação, seus benefícios para o engajamento, aprendizagem e avaliação, na disciplina Expressão Gráfica I da Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco. A gamificação, conforme abordado na literatura (FADEL et al., 2014), é a aplicação de características e princípios do design de jogos em contextos educacionais para aprimorar a motivação, o comportamento e a aprendizagem dos alunos. Seu sucesso reside na capacidade de aliar a motivação intrínseca (inerente ao indivíduo, como curiosidade, desafio e prazer) à motivação extrínseca (derivada de recompensas externas, como pontos, prêmios e rankings). Zichermann e Cunningham (2011) identificam que nessa realidade o envolvimento de qualquer público deve estar baseado em estruturas de recompensa, reforço e feedbacks, suportadas por mecânicas e sistemáticas que potencializam o envolvimento do indivíduo. Para Furió et al. (2013) o ato de jogar, além de proporcionar prazer, é um meio de o sujeito desenvolver habilidades de pensamentos e cognição, estimulando a atenção e memória. A aplicação desses elementos visa estimular o "estado de Flow", onde o estudante se encontra totalmente imerso e engajado na atividade, otimizando o aprendizado e a retenção do conhecimento (FADEL et al., 2014). Na abordagem metodológica utilizada, aos monitores da disciplina foi dada a função e a responsabilidade da elaboração das perguntas/questões para os jogos do Kahoot! Em seguida as questões elaboradas foram revisadas pela equipe de professores e testadas numa rodada interna pelos professores e monitores, para assegurar a validação e o funcionamento adequado das questões. Somente após esta validação, os jogos foram disponibilizados em sala de aula. Uma semana antes, são disponibilizados aos estudantes, os materiais com o próximo assunto a ser trabalhado, através de aulas expositivas, videoaulas ou outros recursos. Também é feita a divulgação do jogo e das regras para uma bonificação na nota dos 3 primeiros vencedores. Após a realização das questões ao vivo, de preferência no início da aula, é feita uma revisão com esclarecimento de dúvidas das questões aplicadas, a partir das perguntas dos alunos e do relatório fornecido pela plataforma. Foram realizados quatro jogos durante a primeira unidade da disciplina e dois jogos na segunda unidade, estrategicamente distribuídos ao longo do semestre letivo. A inserção dessas atividades visou fomentar o aprendizado ativo por meio da resolução de problemas, promovendo uma competição saudável entre os estudantes. Cada jogo foi cuidadosamente alinhado aos conteúdos trabalhados em aula, funcionando como instrumento de reforço e diagnóstico formativo. Com o encerramento do semestre, foi disponibilizado um formulário de pesquisa com o objetivo de coletar as percepções e opiniões dos estudantes acerca das atividades gamificadas implementadas na disciplina de Expressão Gráfica I. As respostas obtidas permitirão uma análise qualitativa e quantitativa do impacto dessas estratégias no engajamento, na motivação e no desempenho dos estudantes, fornecendo subsídios valiosos para o aperfeiçoamento das práticas pedagógicas adotadas. Além disso, os dados coletados servirão como base para a adaptação e aprimoramento das dinâmicas de gamificação, garantindo maior alinhamento às necessidades específicas da disciplina. Por fim, os resultados também contribuirão para a continuidade e aprofundamento deste estudo, possibilitando a proposição de novas abordagens e o fortalecimento da relação entre inovação pedagógica e aprendizagem significativa. Diante do exposto, acredita-se que a integração da gamificação por meio da plataforma Kahoot! represente mais uma estratégia pedagógica para o ensino de Expressão Gráfica I. A inserção de elementos lúdicos, alinhados ao conteúdo da ementa da disciplina, tem potencial para favorecer o desenvolvimento de competências cognitivas e socioemocionais, estimulando a participação ativa dos discentes e fortalecendo a aprendizagem significativa. Espera-se que os dados obtidos a partir da pesquisa com os estudantes confirmem uma percepção positiva quanto às dinâmicas propostas, validando a gamificação como ferramenta complementar no processo de ensino-aprendizagem. A continuidade deste trabalho permitirá não apenas o refinamento das práticas adotadas, mas também a consolidação de uma cultura educacional mais inovadora e responsiva às demandas contemporâneas do ensino superior em engenharia.
 
Aprendizado Profundo Aplicado à Modelagem Analógica Virtual de Pedais de Efeito
No full textTransportar grandes quantidades de equipamentos musicais de áudio, pesados e frágeis, é um problema que muitos músicos e produtores enfrentam. A modelagem Analógica Virtual é uma alternativa para superar esses desafios. O uso de técnicas de Aprendizado de Máquina para construir modelos que possam emular os sinais produzidos por esses equipamentos vem sendo explorado por pesquisadores na área. Este trabalho explora a arquitetura de rede neural WaveNet em dois conjuntos de dados construídos a partir de dois pedais de efeito, Ibanez TS9 Tube Screamer e Boss MD-2 Mega Distortion. Os modelos gerados são avaliados e comparados com a literatura em termos de Error-to-Signal Ratio e tempo de execução. Os resultados mostram que as abordagens propostas são competitivas, quando comparadas com artigos recentes
Abastecimento de água: Simulações hidráulicas para um melhor dimensionamento
No full textO presente trabalho apresenta o dimensionamento de uma rede de abastecimento de água por meio de simulações hidráulicas para uma área caracterizada por variações significativas na elevação do terreno e predominância de residências. O objetivo principal foi desenvolver um projeto completo de rede para a implantação de um sistema de abastecimento de água adequado à área de estudo. A metodologia adotada envolveu o estudo da área do projeto, da população e das demandas hídricas, bem como o esboço do traçado da rede e a definição dos parâmetros para a análise. Por meio de análises hidráulicas dos diferentes cenários das simulações, de acordo com as normas técnicas, identificou-se a necessidade de uma bomba do tipo booster para garantir o abastecimento de água eficiente e adequado à população local. Como resultado, foi desenvolvido um projeto que contempla o traçado das tubulações e seus respectivos diâmetros, de acordo com os parâmetros hidráulicos, a localização da bomba do tipo booster e a curva da bomba com base no modelo adequado para o sistema. O estudo demonstrou o processo desde a concepção até a solução proposta, destacando a importância do uso de ferramentas computacionais para o dimensionamento de sistemas de abastecimento de água
Uma Investigação sobre Proxies Inteligentes para redes MQTT
No full textA proliferação exponencial de dispositivos na Internet das Coisas (IoT) tem sido notável nas últimas décadas. Estimativas recentes indicam um aumento significativo, com cerca de 7 milhões de dispositivos conectados à internet em 2018, projetando-se para um número aproximado de 41,6 bilhões até 2025 (Koroniotis, Moustafa e Sitnikova, 2020; Abbas, 2021). Esses dispositivos desempenham funções vitais em uma ampla gama de setores, incluindo residências inteligentes, cidades conectadas, indústria, agricultura inteligente e saúde, evidenciando a integração crescente da IoT na sociedade e sua influência nas interações humanas, onde o protocolo de comunicação Message Query Telemetry Transport (MQTT) assume um papel de destaque nesse panorama. Entretanto, o crescimento exponencial da conectividade da IoT também trouxe consigo desafios substanciais de segurança. Relatório de 2018 da Symantec (Koroniotis, Moustafa e Sitnikova, 2020) identificou um aumento expressivo nos ataques direcionados a dispositivos IoT, com um total de 57.000 incidentes, resultando em uma média de aproximadamente 5.000 ataques por mês. Essas estatísticas evidenciam a urgência de abordar questões específicas de segurança em dispositivos IoT que utilizam o protocolo MQTT. O MQTT é um protocolo de mensagens de máquina para máquina (M2M), padronizado pela OASIS, desenvolvido para aplicações de IoT. No cerne da arquitetura MQTT está o broker, um servidor responsável por rotear mensagens de remetentes (publicadores) para clientes (assinantes) pretendidos. Para iniciar a publicação de mensagens, um dispositivo direciona a mensagem para o broker, atribuindo-a a um tópico específico que encapsula o conteúdo da mensagem (por exemplo, atualizações climáticas, leituras de temperatura, status residencial). Posteriormente, o broker distribui essa mensagem para todos os clientes inscritos no tópico correspondente. Conforme observado por Prajisha e Vasudevan (2022), o MQTT, devido à sua natureza de protocolo aberto, torna-se vulnerável a diversos tipos de ataques de Negação de Serviço (DoS – Denial of Service), incluindo sobrecarga de mensagens, envio de dados malformados e falhas na autenticação. Essas ameaças representam riscos significativos para a integridade e disponibilidade de dispositivos IoT, demandando a busca por medidas de proteção eficazes. As limitações inerentes dos sistemas IoT, como capacidade de memória restrita, ambientes de rede dinâmicos e heterogêneos e vida útil limitada da bateria, apresentam desafios consideráveis na implementação de medidas de segurança convencionais pelos desenvolvedores. Essa complexidade adicional ressalta a necessidade crítica de reavaliar minuciosamente as estratégias empregadas nesses sistemas, tornando a implementação eficaz de medidas de segurança notavelmente desafiadora diante das restrições operacionais específicas dos dispositivos IoT. Nota-se que vários trabalhos têm buscado formas de detectar e analisar vetores maliciosos em tráfego de redes entre dispositivos IoT. Algumas pesquisas visam o desenvolvimento de Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS – Intrusion Detect System) para detecção de comunicações anômalas, como é caso de Prajisha e Vasudevan (2022), ao qual apontam limitações nas soluções existentes para detecção de ataques via protocolo MQTT, especialmente em relação à seleção de recursos, desequilíbrio de classes e precisão. Para enfrentar esses desafios, propõem o ECSSA-LightGBM NIDS, um Sistema de Detecção de Intrusões que combina o Algoritmo de Enxame de Salp Aperfeiçoado (ECSSA) para seleção de recursos com o classificador de conjunto LightGBM para detecção eficiente de ataques. Avaliações nos conjuntos de dados MC-IoT, MQTT-IoT-IDS2020 e MQTTset demonstraram alta precisão, tempos de detecção rápidos e redução eficaz de recursos em comparação com métodos estabelecidos. O ECSSA-LightGBM NIDS alcançou precisões de detecção de 99,38%, 98,91% e 98,35% nos respectivos conjuntos de dados. Já há aqueles que propõe um novo protocolo, como é o caso de Shalaginov, Semeniuta e Alazab (2019), ao qual introduzem o MEML, um protocolo que propõe uma abordagem baseada em MQTT para o retreinamento de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos IoT. O protocolo busca facilitar a transferência de modelos de ML treinados de nós robustos para dispositivos Edge com recursos limitados, permitindo a detecção inteligente de ataques de rede usando Redes Neurais Artificiais (ANN) em dispositivos como o Arduino Uno. Indo de encontro a uma abordagem de detecção de ameaças em ambientes que utilizem o protocolo MQTT, este trabalho tem como objetivo identificar proxies inteligentes capazes de identificar ataques de negação de serviço. Para isso, busca-se conhecer na literatura quais brokers são comumente utilizados, identificar os principais tipos de ataques de negação de serviço e suas características, quais algoritmos de aprendizado de máquina são mais utilizados e quais conjuntos de dados são comumente utilizados para treinamento. Como resultados, é esperado que o estudo evidencie se existe alguma solução similar a um proxy especialista para redes MQTT ou que norteie arquiteturas similares ao que o trabalho investiga, além de auxiliar no mapeamento de técnicas de aprendizagem de máquina eloquentes para detecção de anomalias para tal protocolo de rede
Os benefícios e desafios na implementação de inteligência artificial em jogos sérios
No full textAs novas tecnologias desempenham um papel crucial na popularidade e na evolução dos videogames (Haryanto et al., 2019). Nesse contexto, os jogos sérios, também conhecidos como "serious games", são desenvolvidos com o propósito de educar, treinar ou sensibilizar os jogadores sobre diversos temas, utilizando tecnologias avançadas como simulações, realidade virtual (VR) e, mais recentemente, inteligência artificial (IA). Este estudo investiga os benefícios e desafios da implementação da IA em jogos sérios, com o objetivo de analisar como essa tecnologia pode ser integrada e otimizada nessa modalidade de jogos. A metodologia utilizada incluiu uma revisão exploratória da literatura no Google Acadêmico, abrangendo o período de 2019 a 2024. Foram identificados 125 artigos, dos quais 114 escritos em inglês e 11 em português. A revisão da literatura revelou múltiplos benefícios e desafios associados à implementação da IA em jogos sérios. Entre os benefícios, destacam-se a capacidade da IA de ajustar automaticamente o nível de dificuldade dos jogos, analisar preferências e estilos de aprendizagem dos jogadores, aprimorar gráficos e criar narrativas dinâmicas, o que aumenta a personalização da experiência para cada jogador (Larrabure, 2020; Φραγκιάσ, 2023; Dyulicheva, 2022; Pahlavanpour, 2022; Haryanto et al., 2021; LI et al., 2024). Adicionalmente, a IA oferece métodos inovadores para aumentar a imersão e interatividade dos jogos (Larrabure, 2020; Φραγκιάσ, 2023; Haryanto et al., 2021; LI et al., 2024; Haryanto et al., 2019) e para analisar o comportamento do jogador, identificando padrões e fornecendo insights sobre o progresso e áreas de melhoria (Larrabure, 2020; Φραγκιάσ, 2023; Dyulicheva, 2022; Haryanto et al., 2021). No entanto, a implementação da IA em jogos sérios também enfrenta diversos desafios, incluindo a necessidade de uma infraestrutura adequada (Larrabure, 2020), a complexidade técnica de implementação e a obtenção de dados suficientes para o treinamento da IA (Auxtero, 2023; Haryanto et al., 2019). Com base nos dados coletados até o momento, conclui-se que a IA é uma tecnologia em ascensão no mundo dos jogos, oferecendo significativos benefícios para os jogos sérios. Contudo, a implementação da IA ainda enfrenta obstáculos técnicos e não técnicos que precisam ser superados para alcançar seu pleno potencial
Revisão Sistemática da Literatura sobre Seleção Dinâmica de Modelos de Regressão baseado em Ensemble
No full textContextualização: Nos últimos anos, os modelos de aprendizado de máquina tornaram-se fundamentais em diversas áreas de negócios e pesquisa (GRAVINO, 2019). Para superar as limitações das técnicas individuais, as técnicas de ensemble ganharam popularidade. Essas técnicas combinam previsões de múltiplos modelos para alcançar resultados mais robustos e precisos do que qualquer modelo individual. Recentemente, a seleção dinâmica, ou agregação dinâmica dos resultados desses modelos, tem mostrado resultados superiores. Esse processo é chamado de Seleção Dinâmica de Ensemble (SDE) (SANI, et al., 2022) (PEREIRA et al., 2018). Problema: Apesar dos benefícios das técnicas de ensemble, determinar quais modelos individuais devem ser selecionados para formar um conjunto eficaz permanece um desafio significativo. Este problema é agravado quando se lida com dados de regressão, onde a diversidade e a complementaridade dos modelos são cruciais para o desempenho do ensemble. Objetivos: Esta revisão sistemática visa analisar as técnicas de regressão de três perspectivas: os métodos de Seleção Dinâmica de Ensemble, as regras usadas na construção do ensemble, e as diferentes métricas de avaliação, bancos de dados e métodos de validação. A pesquisa busca identificar tendências recentes em métodos de SDE aplicados a problemas de regressão. Metodologia: Foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) de artigos publicados entre 2013 e 2024 em cinco bibliotecas online conhecidas: ACM, IEEE, Science Direct, Scopus e Web of Science. Foram selecionados 56 estudos após um processo sistemático de busca para abordar as questões levantadas na revisão. A metodologia seguiu as diretrizes de Kitchenham e Charters (KITCHENHAM et al., 2007), incluindo a definição de perguntas de pesquisa, estratégia de busca, critérios de seleção de estudos, avaliação de qualidade e extração e síntese de dados. Resultados Preliminares: A RSL apresenta uma análise de 56 estudos primários, abordando questões de pesquisa específicas. A seleção dos estudos iniciou com uma busca automática que identificou 634 artigos de cinco bancos de dados. Após a remoção de duplicatas, artigos publicados antes de 2013 e em idiomas diferentes do inglês, 351 artigos foram considerados para pré-seleção. Desses, 98 estudos foram identificados como possivelmente relevantes com base em título, palavras-chave e resumo. Critérios de inclusão e exclusão, incluindo leitura completa e avaliação de qualidade (pontuação igual ou inferior a 5,0), resultaram na seleção de 56 artigos. Os artigos foram publicados entre 2015 e 2024, dos quais 44 (79%) publicados em periódicos e 12 (21%) em anais de conferências. A qualidade dos estudos foi considerada alta, com cerca de 70% (38 de 56) situados em nível de qualidade médio ou alto (pontuação entre 7 e 9). Conclusão: Esta revisão sistemática da literatura sintetizou e resumiu os estudos existentes sobre o processo de Seleção Dinâmica de Ensemble. Ela visa examinar os métodos de Seleção Dinâmica de Ensemble, as regras usadas na construção do ensemble, e as diferentes métricas de avaliação, bancos de dados e métodos de validação. Realizamos uma busca automatizada em cinco bibliotecas on-line para selecionar estudos para abordar a questão de pesquisa ‘‘Como a Seleção Dinâmica pode ser usada para melhorar a eficácia dos métodos de Regressão?’’ Para responder a essa questão de pesquisa, nós a dividimos em seis subquestões: RQ1: Quais modelos individuais foram usados na seleção dinâmica, composição e combinação? RQ2: Quais são os diferentes tipos de técnicas de seleção dinâmica usadas em conjunto com métodos de regressão? RQ3: Quais métricas foram usadas para medir a competência dos modelos de regressão em diferentes regiões do espaço de dados? RQ4: Quais métodos foram propostos para atingir a diversidade de conjuntos? RQ5: Quais conjuntos de dados foram usados e como eles foram aplicados na seleção dinâmica de modelos de regressão? RQ6: Quais são os critérios e métricas usados para avaliar o desempenho das técnicas de seleção dinâmica? A pesquisa cobriu estudos publicados entre janeiro de 2014 e junho de 2024. No total, identificamos 56 estudos empíricos. Como etapa final desta revisão sistemática da literatura, será realizada a consolidação dos dados extraídos dos 56 estudos selecionados para responder às questões de pesquisa propostas. Essa consolidação envolverá uma análise detalhada das técnicas de Seleção Dinâmica de Ensemble (SDE), as regras de construção dos ensembles, e as métricas de avaliação aplicadas, com o objetivo de identificar tendências recentes e lacunas no uso dessas técnicas para problemas de regressão. A partir dessa análise, espera-se oferecer contribuições significativas para a compreensão de como a SDE pode aprimorar a eficácia dos métodos de regressão, além de fornecer direções futuras para pesquisas nessa área
Aplicação de Inteligência Computacional na Análise e Prevenção de Violência Contra Mulheres em Pernambuco
No full textContexto: A violência contra as mulheres em Pernambuco é uma questão crítica de saúde pública, profundamente enraizada na desigualdade de gênero e nas normas patriarcais. A pandemia de COVID-19 exacerbou esse problema, resultando em um aumento de 22,2% nos casos de feminicídio no início de 2020 em comparação ao ano anterior. Em 2022, mais de 43.933 casos de violência contra as mulheres foram registrados em Pernambuco. Muitas vezes, essa violência não é denunciada devido ao estigma social e à desconfiança nos mecanismos de proteção, impactando gravemente a saúde física, emocional e psicológica das vítimas. O objetivo principal deste estudo é analisar dados do Ministério da Mulher (2015-2021) para identificar padrões e tendências na violência contra as mulheres em Pernambuco. Ao identificar os segmentos e locais mais afetados, o estudo visa fornecer insights acionáveis para desenvolver intervenções e sistemas de suporte eficazes e personalizados. Revisão da Literatura: Estudos anteriores, como os de Pimentel (2022) e Santos (2022), destacam as estruturas patriarcais que contribuem para os altos índices de feminicídio e violência contra mulheres jovens, respectivamente. Santos revela que mulheres jovens, de 10 a 29 anos, são particularmente vulneráveis a abusos físicos, psicológicos e sexuais, principalmente em suas residências. Esses achados reforçam a necessidade de medidas preventivas e sistemas de suporte adaptados às especificidades dessas vítimas. Metodologia: Este estudo utiliza uma abordagem quantitativa para analisar a violência contra as mulheres em Pernambuco, baseada em dados do Ministério da Mulher de 2015 a 2021. A metodologia inclui: 1. Análise de Tendências: Utilização da Análise Exploratória de Dados (EDA) para fornecer uma visão abrangente dos dados, destacando prevalências, perfis demográficos e tendências temporais. Os resultados incluem gráficos de linha e tabelas que ilustram as flutuações e mudanças demográficas ao longo do tempo, evidenciando, por exemplo, o aumento da violência psicológica durante a pandemia. 2. Análise Espacial: Identificação de hotspots geográficos e uso de métodos estatísticos avançados para explorar correlações entre variáveis demográficas e socioeconômicas e a incidência de violência. Mapas de calor e gráficos de dispersão foram utilizados para visualizar essas correlações, proporcionando uma compreensão mais profunda das áreas mais afetadas. 3. Mapas Auto-Organizáveis (SOM) e Algoritmo Apriori: Os Mapas Auto-Organizáveis (SOM) foram utilizados para a redução de dimensionalidade e clustering, revelando três clusters distintos no conjunto de dados. Cada cluster foi posteriormente analisado utilizando o algoritmo Apriori para identificar padrões de associação frequentes entre variáveis, como idade, tipo de violência e localização geográfica. A aplicação do Apriori permitiu descobrir relações significativas entre esses fatores, proporcionando insights detalhados que orientaram as recomendações de políticas públicas específicas para cada grupo identificado. Resultados e Discussões: Os resultados mostraram que a violência física e psicológica são as formas mais comuns de agressão contra mulheres em Pernambuco, com um aumento significativo durante a pandemia de COVID-19. A análise utilizando Mapas Auto-Organizáveis (SOM) identificou três clusters distintos: Cluster 1: Composto por vítimas jovens, principalmente entre 10 e 29 anos, com alta incidência de violência doméstica. Intervenções específicas são necessárias para abordar a dinâmica familiar que contribui para esses abusos. Cluster 2: Caracterizado por mulheres de meia-idade que enfrentam principalmente violência psicológica. Isso aponta para a necessidade de suporte psicológico contínuo e estratégias de saúde mental. Cluster 3: Abrange áreas urbanas densamente povoadas, onde fatores socioeconômicos como pobreza são prevalentes. Políticas públicas devem focar na melhoria das condições econômicas e sociais para reduzir a violência. A aplicação do algoritmo Apriori dentro de cada cluster revelou associações significativas entre variáveis-chave, como a idade da vítima, o tipo de violência e a localização dos incidentes. Por exemplo, foi possível identificar que mulheres mais jovens estão associadas a tipos específicos de violência em determinadas regiões, permitindo uma alocação mais eficiente de recursos e intervenções específicas para esses grupos. Esses insights são fundamentais para direcionar intervenções e fortalecer os mecanismos de denúncia e proteção, restaurando a confiança nos serviços de apoio às vítimas. Conclusão: Este estudo fornece uma análise detalhada da violência contra as mulheres em Pernambuco, utilizando Mapas Auto-Organizáveis e o algoritmo Apriori para identificar padrões e tendências significativas. Os achados revelam a necessidade urgente de intervenções específicas para diferentes grupos de vítimas e destacam a importância de estratégias que abordem tanto as causas sociais quanto as pessoais da violência. É essencial fortalecer os mecanismos de denúncia e apoio, garantir acesso a suporte psicológico e implementar políticas públicas que melhorem as condições socioeconômicas. Dessa forma, espera-se avançar na proteção das mulheres e na promoção da igualdade de gênero, contribuindo para a construção de uma sociedade mais justa e segura.
 
Análise do desempenho da seleção dinâmica em ensembles heterogêneos aplicado a previsão de séries temporais
No full textEste estudo avalia a seleção dinâmica de modelos para previsão de séries temporais, comparando abordagens baseadas em janela de histórico e KNN. Usando dados da bacia hidrográfica de Sobradinho, foram analisados modelos como ARIMA, MLP, SVR, ELM e LSTM. A metodologia envolveu normalização dos dados e divisão em etapas de treino e teste. Resultados indicam que o ensemble dinâmico por janela de histórico teve melhor desempenho, superando modelos monolíticos e KNN, destacando a importância da correta seleção da Região de Competência (ROC) para cada modelo
Modelagem e Previsão de Epidemias de Malária no Amazonas
No full textA malária, uma doença transmitida por fêmeas do mosquito Anopheles e causada por várias espécies de protozoários do gênero Plasmodium, continua sendo uma preocupação significativa de saúde pública em 91 países, apesar dos esforços para eliminar o vetor, desenvolver vacinas e implementar novas medidas terapêuticas. De acordo com o indicador de Anos de Vida Ajustados por Incapacidade (DALY), que mede a soma dos anos de vida perdidos devido à mortalidade prematura e anos vividos com incapacidade, mais de 56,2 milhões de anos de vida ajustados por incapacidade foram atribuídos à malária em 2016, indicando uma alta taxa de morbidade e uma qualidade de vida reduzida (HAY, Simon I. et al.). A Organização Mundial da Saúde (OMS), alertou sobre a necessidade urgente de ação, enfatizando a campanha "Zero Malária Começa Comigo", que visa manter a malária na agenda política e mobilizar recursos adicionais para capacitar comunidades na prevenção e cuidado da malária. No relatório anual de 2022, a OMS observou uma redução mais lenta nos casos relatados durante a pandemia de COVID-19 (WHOa, 2022). Em 2021, foram registrados 247 milhões de casos globais de malária, resultando em 619.000 mortes (WHOb, 2022). No Brasil, a eliminação da malária enfrenta desafios significativos. A alocação de recursos para controle do vetor e o treinamento de profissionais de saúde para diagnóstico preciso são pontos críticos nessa luta (FUCHS, 2019). O diagnóstico e tratamento rápidos são essenciais para o controle e erradicação da malária. Garantir acesso a medidas básicas de prevenção é uma estratégia crucial para reduzir a carga sobre os sistemas de saúde pública. Esse cenário é particularmente desafiador em áreas pobres e remotas, com recursos limitados de saúde (FERREIRA; CASTRO, 2016). Epidemias passadas mostraram o impacto disruptivo nos sistemas de saúde e as consequências para doenças como a malária. Por exemplo, o surto de Ebola de 2014-2016 na Guiné, Libéria e Serra Leoa prejudicou os esforços de controle da malária, levando a um aumento significativo de infecções e mortes relacionadas à malária nesses países. Além das abordagens rotineiras de controle, a OMS recomenda medidas especiais como o tratamento preventivo da malária e a administração massiva de medicamentos em emergências de saúde pública. O tratamento preventivo envolve tratar um caso suspeito de malária antes da confirmação diagnóstica, reservado para situações extremas onde o diagnóstico imediato não é viável, através da administração de medicamentos antimaláricos a todos os indivíduos de uma população-alvo em intervalos repetidos, independentemente de apresentarem sintomas da doença. Considerando o cenário atual de restrições orçamentárias pós-COVID-19 e limitações operacionais para diagnóstico e acesso a tratamento adequado no Brasil, o desenvolvimento de uma plataforma capaz de prever epidemias pode ser uma solução eficaz para contribuir com a eliminação da malária no país. Na epidemiologia, o canal endêmico representa um nível contínuo e esperado de ocorrência de doenças dentro de uma população ou área geográfica específica, servindo como a média histórica ou base de casos de doenças (SAÚDE, 2010). Quando a incidência de casos ultrapassa os limites do canal endêmico, indica um evento anormal, como um surto ou epidemia. Esta análise é crucial para alertar autoridades de saúde e tomar medidas para controle, prevenção e resposta. Apresenta-se como uma ferramenta importante para facilitar a tomada de decisão pelos profissionais de saúde a utilização de modelos computacionais capazes de gerar alertas de epidemias. A luta contra a malária exige um esforço contínuo e coordenado, que inclui a alocação adequada de recursos, o treinamento de profissionais de saúde, e o desenvolvimento de tecnologias inovadoras para vigilância epidemiológica. A implementação de plataformas de previsão de epidemias pode não apenas auxiliar na identificação precoce de surtos, mas também permitir uma resposta mais rápida e eficaz, minimizando o impacto da doença nas populações vulneráveis. A utilização de tais ferramentas podem ser potencializadas através de políticas públicas robustas e a mobilização comunitária são essenciais para avançar na erradicação da malária, especialmente em contextos de recursos limitados e alta vulnerabilidade