University of Pernambuco - Engineering School/ Editorial System Journals
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Avaliação do Impacto de Estratégias de Pré-Processamento de Sequências de Eventos de Aprendizagem em Algoritmos de Mineração de Padrões Sequenciais
No full textEste trabalho é aplicado ao contexto de cursos técnicos a distância da rede pública de ensino, com base em dados reais extraídos da plataforma Moodle. A motivação central do estudo é apoiar educadores e gestores na tomada de decisões pedagógicas baseadas em dados de logs de interação dos usuários, indo além das tradicionais métricas de desempenho. A pesquisa tem como objetivo analisar como a Mineração de Padrões Sequenciais (SPM) pode contribuir para a compreensão dos comportamentos de aprendizagem de estudantes em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs). Por meio do uso do algoritmo PrefixSpan, buscou-se identificar sequências frequentes de eventos relacionadas às interações dos alunos com os recursos da plataforma, de modo a avaliar que combinações de estratégias de pré-processamento eram mais eficazes na identificação de padrões significativos que pudessem ser associados ao desempenho acadêmico. A metodologia adotada segue o modelo CRoss Industry Process for Data Mining (CRISP-DM), contemplando as etapas de entendimento do negócio, entendimento e preparação dos dados, modelagem e avaliação. A base de dados utilizada contém dados de interação de 2.085 estudantes da disciplina “Cargos e Salários”, de um curso técnico de Recursos Humanos ofertado na modalidade EaD, com eventos registrados referentes a acessos a materiais, submissões de atividades e participações em fóruns, dentre outros. Durante o pré-processamento, foram aplicadas diferentes estratégias, já definidas na literatura, para refinar os dados: categorização temporal dos eventos, remoção de eventos repetidos em sequência, fusão de eventos complexos previsíveis em eventos únicos e a divisão dos acessos em sessões com base na distância temporal entre os eventos, buscando-se assim avaliar o impacto dessas diferentes estratégias para a identificação de padrões relevantes e a redução de padrões ruidosos. A combinação dessas técnicas resultou em vinte e quatro bases distintas para a primeira e quarta atividades avaliativas da disciplina, cada uma representando um cenário com uma ou mais combinações de estratégias aplicadas. Os experimentos revelaram que o uso dessas técnicas de pré-processamento impacta diretamente tanto a quantidade quanto a qualidade dos padrões identificados. As bases processadas com múltiplas estratégias apresentaram padrões mais concisos, semanticamente ricos e com maior potencial interpretativo. Também foi realizada uma segmentação dos estudantes com base no desempenho acadêmico, separando-os em grupos com boas e más notas, de modo a identificar padrões comportamentais específicos para cada perfil. A análise revelou que a SPM pode captar nuances relevantes que distinguem as práticas dos diferentes grupos. Em conclusão, este estudo evidencia que a SPM, quando associada a um pré-processamento criterioso dos dados educacionais, pode revelar informações valiosas sobre os processos de aprendizagem em cursos online. Os padrões identificados fornecem subsídios relevantes para intervenções pedagógicas personalizadas, promovendo uma educação mais responsiva e baseada em evidências. Como trabalhos futuros, recomenda-se a ampliação da abordagem para outras instituições, o desenvolvimento de ferramentas que integrem esse tipo de análise aos sistemas de gestão de aprendizagem, possibilitando um acompanhamento mais eficaz dos estudantes ao longo do tempo, a generalização da abordagem com a aplicação dos métodos a diferentes disciplinas e contextos educacionais, buscando reforçar o potencial da técnica para uso em larga escala, a implementação de novas métricas da literatura para avaliação dos padrões resultantes, assim como a criação de novas métricas mais específicas para este trabalho, realizar uma melhor discussão das características de cada grupo de alunos que fazem parte de cada um dos padrões, buscando uma forma de expressar os resultados graficamente e realizar uma análise qualitativa envolvendo professores experientes em ensino a distância e buscar estratégias que considerem o tempo que o aluno permaneceu em cada evento na sequência
Otimização Energética e Térmica de Fornos de Vidro Float por Meio de CFD
No full textIntrodução
A indústria de vidro plano, especialmente a que opera pelo processo float, enfrenta desafios críticos relacionados à eficiência térmica, controle de emissões e sustentabilidade energética. Com o crescente custo energético e exigências ambientais mais rigorosas, torna-se essencial otimizar o desempenho dos fornos industriais.
Neste contexto, esta pesquisa utiliza a Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD, do inglês Computational Fluid Dynamics) para modelar, analisar e propor melhorias no desempenho térmico de fornos de vidro plano, combinando modelagem de transferência de calor, escoamento turbulento e combustão. A metodologia empregada visa contribuir para processos mais eficientes, com menor consumo energético e emissão de poluentes.
Objetivos
O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um modelo computacional de um forno industrial de vidro plano, com foco na análise dos perfis de temperatura, velocidade e campos de concentração de espécies químicas, além de propor estratégias de otimização. Os objetivos específicos incluem:
Modelar a geometria tridimensional representativa de um forno float glass;
Simular o comportamento térmico e fluidodinâmico com diferentes condições de operação;
Avaliar o impacto de alterações geométricas e operacionais sobre a eficiência energética;
Propor melhorias baseadas em inteligência computacional e validação experimental.
Metodologia
A modelagem é realizada utilizando a ferramenta CFD integrada ao software Star-CCM+, com a seguinte abordagem:
Geometria: Representação tridimensional simplificada baseada em dados industriais típicos.
Malha computacional: Refinamento progressivo nas regiões críticas (zona de combustão, interface vidro-ar).
Modelos físicos: Uso de modelos como RANS para turbulência, radiação térmica (DOM – Discrete Ordinates Model), transferência de calor conjugada, combustão etc.
Condições de contorno: Baseadas em operação real (potência térmica, operação contínua, entradas e saídas de material etc).
Simulações paramétricas: Variação de parâmetros como diferentes taxas de extração, variação do padrão térmico, variações de fluxo, taxa de recirculação de gases etc.
Resultados e Discussão
Os primeiros resultados indicam que pequenos desvios nos parâmetros operacionais do forno podem impactar fortemente sua eficiência térmica e estrutural. Aspectos como a distribuição da chama, a taxa de extração de material fundido e a velocidade dos arejadores responsáveis pelo resfriamento requerem monitoramento contínuo e ajustes finos. A simulação mostra que variações mesmo modestas a partir das condições ótimas causam:
Desbalanceamento energético, elevando o consumo de combustível;
Desgaste acelerado de componentes refratários, exigindo paradas para manutenção com menor período;
Modificação do padrão de circulação interna, o que afeta diretamente a qualidade do vidro produzido, seja pela formação de bolhas, vórtices indesejados ou gradientes térmicos excessivos;
Além disso, os modelos computacionais permitem visualizar com precisão os padrões internos de escoamento e troca de calor, fornecendo subsídios para decisões de engenharia mais assertivas.
Importante destacar que a pesquisa encontra-se em fase inicial. Os resultados aqui discutidos referem-se às simulações preliminares e à calibração do modelo. As próximas etapas incluirão uma análise paramétrica mais ampla, acoplamento com modelos de otimização e possível integração com dados industriais reais para validação completa.
Conclusão
O estudo demonstra que o uso de CFD é uma ferramenta robusta e indispensável na análise e otimização de fornos de vidro plano. Além de permitir um entendimento detalhado dos mecanismos físicos envolvidos, as simulações orientam decisões que resultam em economia energética significativa, redução de emissões, melhoria da qualidade do produto final e, quando aplicadas mesmo em pequena escala, uma expressiva economia anual (1 % de ganho em otimização pode gerar mais de R$: 1 milhão de economia anualmente).
Este trabalho abre caminho para estudos futuros integrando inteligência artificial (como algoritmos genéticos ou machine learning) e gêmeos digitais industriais (digital twins) para controle em tempo real.
Palavras-chave: Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD); Eficiência Energética; Transferência de Calor; Fornos de Vidro Plano.
Referências
LI, Luyao et al. Three-dimensional glass furnace model of combustion space and glass tank with electric boosting. International Journal of Applied Glass Science, v. 12, n. 4, p. 550–566, 2021.
SIEMENS AG. Float glass industry: energy-efficient automation solutions. [S.l.], 2017. Disponível em:https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/api/uuid:3c1237c2-4767-4eab-856f-c2405ae3809c/float-glass-industry-brochure.pdf. Acesso em: 15 jul. 2025.
SIEMENS AG. Energy-efficient automation solutions for the glass industry. Siemens Support. [S.l.], 2018. Disponível em: https://support.industry.siemens.com/cs/document/109479443/. Acesso em: 15 jul. 2025.
 
Evidências estatísticas da correlação entre idade e manifestações patológicas em edifícios públicos
No full textA durabilidade e desempenho das edificações públicas está relacionada com a eficiência das estratégias de manutenção aplicadas ao longo da sua vida útil (Piaia, Costa e Quinello, 2022; Silva; Lordsleem Júnior; Cabral, 2025). Baseado nas normas NBR 5.674 (ABNT, 2012) e NBR 17.170 (ABNT, 2022), a eficiência da gestão predial, dentre outras coisas, deve ser apta a controlar a ocorrência de falhas recorrentes dos sistemas construtivos em função de ações programadas. No entanto, esta prática não é amplamente observada no trato dos edifícios públicos, sendo comum observar que, mesmo em face de um enquadramento legal adequado, no ambiente das instituições públicas brasileiras, as manutenções preventiva e preditiva são desprezadas em função da prática de ações corretivas (Viana et al., 2022). Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo analisar estatisticamente a relação entre a idade das edificações públicas e a incidência de manifestações patológicas. Para isso, a pesquisa foi efetuada com base na quantificação de representações de manutenções corretivas abertas no ano de 2022 relativas a 134 edificações, majoritariamente térreas, de uma instituição federal, divididas em 5 faixas etárias: 0-5, 6-10, 11-20, 21-49 e superior a 50 anos. O tratamento desses dados foi efetuado através de planilhas eletrônicas e organização destas por sistemas e subsistemas construtivos, segundo preceitos da NBR 15.575, NBR 16.858, NBR 16.401 e NBR 15.848. A metodologia adotou abordagem quantitativa, aplicada e experimental, com análise estatística descritiva e inferencial, especialmente por meio do Teste dos Sinais Relativos à Mediana Populacional. Desta forma, foi testada a Hipótese Nula (H0) de que a idade das edificações influencia diretamente a quantidade de manifestações patológicas apresentadas pelas edificações. Como procedimentos, foram adotados Hipótese Nula igual à Mediana Populacional (H0 = µ0) e Hipótese Alternativa maior que a Mediana Populacional (Ha > µ0). Após, determinou-se o valor ‘p’. Se o valor de ‘p’ encontrado for inferior ao α, rejeita-se H0. Os resultados revelaram que os sistemas e subsistemas com maior incidência de manifestações patológicas foram: a cobertura (com danos em calhas e rufos), os sistemas estruturais e de vedação vertical (através de infiltrações), piso (desplacamentos) e o sistema de climatização (por meio de vazamentos de gás). No que tange às faixas etárias, as edificações entre 6 e 10 anos obtiveram um aumento considerável de ocorrências em relação as que se encontram na faixa de 0 a 5 anos, onde a garantia concedida ao adquirente pelo Código de Defesa do Consumidor (BRASIL, 1990), Código Civil Brasileiro (BRASIL, 2002) e NBR 17.170 (ABNT, 2022) ainda vigora. Contudo, após os 11 anos a tendência é que a quantidade de manifestações patológicas estabilize, como também indicado por Novaes e Poznyakov (2021) e Pinheiro Jr. e Oliveira (2020). A análise estatística confirmou a hipótese de que a idade das edificações influencia diretamente na quantidade de manifestações patológicas, pois o valor-p calculado foi superior ao nível de significância adotado (α = 0,5), o que impediu a rejeição da hipótese nula. O comportamento observado enfatiza que a sistematização de práticas de manutenção em sistemas prediais com base em indicadores técnicos é um fator importante, uma vez que é possível realizar ações preventivas mais eficientes, conforme observado por Gressler et al. (2020). Além disso, a pesquisa também revelou que, apesar de sistemas informatizados de controle de manutenção e a existência de regulamentação por normas técnicas, o desempenho da manutenção em Natureza corretiva enquanto alcança a eficiência da gestão gera uma redução da vida útil de projeto (VUP), maior custo de operação e repetição de falhas passíveis de serem evitadas por planejamento e qualificação técnica, conforme também observado por Silva et al. (2022) e Amorim (2023). Conclui-se, portanto, que o estudo da relação entre a idade e a incidência de manifestações patológicas em edificações públicas fornece subsídios importantes para a tomada de decisões técnicas e estratégicas para a gestão desses ativos públicos, contribuindo para a melhoria da destinação dos recursos e conservações desses edifícios
Serenamente: Inovação no apoio à saúde mental no trabalho, diante das novas exigências da NR-1
No full textO Brasil enfrenta uma grave crise de saúde mental no ambiente de trabalho, evidenciada pelo maior número de afastamentos por transtornos mentais em pelo menos uma década. Em 2024, foram registradas 472.328 licenças médicas relacionadas a condições como ansiedade, depressão e estresse, um aumento de 68% em relação ao ano anterior, refletindo fatores como mudanças no mercado de trabalho, pressão por produtividade e insegurança econômica, esse cenário é uma cicatriz da pandemia. Esses problemas impactam diretamente a saúde mental dos trabalhadores e geram altos custos humanos e econômicos para empresas e a Previdência Social. Como resposta do governo para esse cenário de crise, o Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), fez uma alteração na Norma Regulamentadora 1 (NR-1), atualizada pela Portaria nº 1.419/2024, entrando em vigor em maio de 2025 com prorrogação para 2026, e passou a exigir das empresas o gerenciamento formal dos riscos psicossociais no ambiente de trabalho, como estresse, assédio e sobrecarga. A NR-1 impõe às organizações a responsabilidade legal de identificar, avaliar, controlar e monitorar esses riscos, com a implementação obrigatória do Programa de Gerenciamento de Riscos (PGR), sob pena de penalidades. Essa atualização representa um avanço importante para promoção de ambientes laborais saudáveis e seguros. Nesse contexto, a Serenamente ou Serena apresenta-se como uma solução tecnológica integrada e inovadora para apoiar as empresas no cumprimento das exigências da NR-1 e no enfrentamento da crise de saúde mental. A assistente virtual Serena é uma ferramenta que utiliza inteligência artificial para realizar avaliações psicossociais baseadas na metodologia FMEA (Failure Mode and Effects Analysis), entregando relatórios estruturados que orientam ações preventivas e corretivas. Oferece atendimento emocional preventivo e encaminhamento qualificado para psicólogos quando necessário, além de promover o desenvolvimento de habilidades socioemocionais por meio de cursos direcionados. Tudo isso é integrado às planilhas do Google Sheets para gestão contínua de dados, facilitando a tomada de decisão, monitoramento e interação simples via chat, WhatsApp ou Telegram. A construção do agente de inteligência artificial da Serenamente foi realizada utilizando a plataforma N8N, uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho que permite a criação de agentes inteligentes sem necessidade de codificação complexa. Através do N8N, foram implementados fluxos de trabalho dinâmicos e customizáveis, utilizando lógica condicional para que o agente possa tomar decisões autônomas e interagir de forma personalizada com os colaboradores. A integração com a extensão da OpenAI possibilita a inclusão de recursos avançados de linguagem natural, tornando a comunicação com o usuário mais fluida e eficaz. Além disso, o uso do Google Sheets como base de dados centralizada permite o armazenamento e atualização contínua das informações, proporcionando escalabilidade e flexibilidade no monitoramento e geração de relatórios. Essa arquitetura tecnológica assegura uma solução eficiente, ágil e escalável para apoiar as empresas no cumprimento das diretrizes da NR-1. O objetivo do agente de inteligência artificial Serenamente, nesse panorama, é justamente ser uma ferramenta estratégica que ajuda as empresas a cumprirem as alterações da NR-1 de forma eficaz, dinâmica e escalável. Ele facilita a identificação, o monitoramento e o gerenciamento dos riscos psicossociais, garantindo que as organizações adotem práticas preventivas e intervenções adequadas, alinhadas à legislação e à melhor ciência do cuidado à saúde mental no trabalho. Dessa forma, o agente atua como um facilitador da conformidade legal, apoio emocional imediato, direcionamento profissional qualificado e geração de dados para auditorias e planos de ação, tornando a gestão do bem-estar corporativo mais eficiente e humanizada. Alinhada aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU (ODS 3 e ODS 8), a Serenamente contribui para assegurar vidas saudáveis e promover o bem-estar dos trabalhadores, além de incentivar ambientes de trabalho decentes, inclusivos e produtivos. Assim, a plataforma fortalece a capacidade das empresas de responder à crise crescente da saúde mental, cumprindo suas obrigações legais e promovendo sustentabilidade e qualidade de vida no trabalho
Ciência de Dados em pré-diagnóstico para auxílio na tomada de decisões em teleconsultas no CISAM
No full textEste projeto de extensão é fundamentado em tendências atuais de mercado comercial, no desenvolvimento tecnológico e no avanço rumo à saúde digital, destacando a necessidade urgente de soluções de saúde mais acessíveis, eficientes e adaptativas. Além disso, a sobrecarga dos sistemas de saúde tradicionais é uma preocupação global, exacerbada por situações emergenciais como pandemias. A integração de Inteligência Artificial como predecessor (pré-diagnóstico) de teleconsultas pode aliviar a pressão sobre as instituições de saúde de forma que o médico tenha maior assertividade na orientação e encaminhamento do paciente, permitindo que um número maior de pessoas receba atendimento sem a necessidade de deslocamento físico. Portanto, percebe-se que as tecnologias emergentes têm desempenhado um papel crucial na evolução dos serviços médicos, proporcionando maior acessibilidade, personalização e eficiência no atendimento. A telessaúde, em especial, vem ganhando relevância, tornando-se essencial em áreas remotas e para pacientes com dificuldades de deslocamento, e destacando-se principalmente em um contexto pós-pandêmico, onde teve um crescimento exponencial de sua demanda. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo propor uma solução integrada baseada em Mineração de Dados e Inteligência Artificial (IA) para o Centro Universitário Integrado de Saúde Amaury de Medeiros (CISAM), unidade hospitalar referência no atendimento a mulheres, crianças e adolescentes em situação de violência sexual e doméstica no estado de Pernambuco. A iniciativa, que possui ênfase na área de Ciência de Dados, visa apoiar a tomada de decisões estratégicas por parte de médicos e gestores do CISAM, especialmente no contexto das teleconsultas, a partir da análise automatizada de dados clínicos. A metodologia adotada inclui a coleta, organização, tratamento e análise de dados clínicos, priorizando informações fornecidas pela Secretaria Estadual de Saúde de Pernambuco (SES-PE) e provenientes da plataforma Clinic, utilizada pelo CISAM. Através da mineração de dados, pretende-se identificar padrões relevantes e extrair informações capazes de gerar pré-diagnósticos e facilitar o encaminhamento de pacientes às especialidades médicas adequadas, otimizando o tempo de atendimento e a eficácia das ações clínicas. Apesar da ausência inicial de bases de dados consolidadas, foi realizada uma avaliação situacional com a equipe do Núcleo de Telessaúde (NUTES), responsável pela Central de Teleagendamento e Teleconsulta do CISAM, que evidenciou a necessidade de evolução tecnológica das ferramentas utilizadas. O uso de técnicas de IA, como, algoritmos de classificação, agrupamento e processamento de linguagem natural, serão fundamentais para a construção de modelos preditivos que ofereçam suporte à decisão médica, considerando as queixas apresentadas pelos pacientes no momento da solicitação de consulta. Como resultado secundário, a proposta contempla o desenvolvimento de um sistema seguro e centralizado para armazenamento de documentos médicos com criptografia de dados em trânsito e em repouso, garantindo o acesso seguro por parte dos pacientes. A aplicação de tecnologias emergentes no ambiente hospitalar, em especial no atendimento remoto, revela-se essencial para ampliar o acesso aos serviços de saúde, reduzir desigualdades regionais e qualificar a assistência médica prestada pelo CISAM. Conclui-se que a adoção de uma ferramenta baseada em IA, alimentada por dados clínicos tratados e interpretados por meio de técnicas de mineração, tem potencial significativo para transformar os processos de teleatendimento, contribuindo diretamente para a eficiência e a humanização do serviço de saúde prestado. Finalmente, é importante destacar que este trabalho está inserido no projeto de extensão tecnológica “Inteligência Artificial de Pré-diagnóstico para Auxiliar na Tomada de Decisões em Teleconsultas no CISAM” aprovado no EDITAL Nº 33/2024-FACEPE COMPET Superior, tendo iniciado em abril/2025 com uma capacitação em tecnologias 4.0, com carga horária de 32h, para aproximadamente 50 alunos da Universidade de Pernambuco. Dentre esses alunos, os 15 que tiveram melhor desempenho na capacitação foram selecionados para a fase de execução do projeto iniciada em maio de 2025 com previsão de término em setembro de 2025.
Palavras-chave: Mineração de Dados, Inteligência Artificial, Teleconsulta, Tomada de Decisão Médica.
Referências
ANDREADIS, K.; RODRIGUEZ, D. V.; ZAKREUSKAYA, A.; et al. Bridging gaps with generative AI: enhancing hypertension monitoring through patient and provider insights. In: Digital Health and Informatics Innovations for Sustainable Health Care Systems. Studies in Health Technology and Informatics, v. 316, p. 939-943, 2024. DOI: https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI240565
CAETANO, R.; SILVA, A. B.; GUEDES, A. C. C. M.; et al. Desafios e oportunidades para telessaúde em tempos da pandemia pela COVID-19: uma reflexão sobre os espaços e iniciativas no contexto brasileiro. Cadernos De Saúde Pública, v.36, n.5, 2020. DOI: https://doi.org/10.1590/0102-311X00088920
FUNDAÇÃO DE AMPARO À CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO ESTADO DE PERNAMBUCO (FACEPE). Divulgado Resultado Final do Compet Superior. Disponível em: https://www.facepe.br/divulgado-resultado-final-do-compet-superior/. Acesso em: 20 jul. 2025.
SECRETARIA ESTADUAL DE SAÚDE DE PERNAMBUCO (SES-PE). Sistema de Teleconsultas e Prontuário Eletrônico – Plataforma Clinic (MV). Recife: SES-PE, 2024.
UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. [Alunos da Poli concluem capacitação no Programa de Formação Tecnologias 4.0: IA Soluções CISAM]. Recife. 20 mai. 2025. Instagram. Disponível em: www.instagram.com/p/DJ4YATHNiHa/. Acesso em: 29 jul. 2025.
UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. [IA NA TELESSAÚDE: INOVAÇÃO NO CISAM]. Recife. 04 jul. 2025. Instagram. Disponível em: https://www.instagram.com/reel/DLsgeXUR3-a/. Acesso em: 20 jul. 2025
Análise da incidência e padrões de manifestações patológicas em função da altura de fachadas com revestimento cerâmico
No full textAs fachadas revestidas com cerâmica desempenham papel crucial no desempenho funcional e estético das edificações. Contudo, são elementos suscetíveis ao surgimento de manifestações patológicas devido a falhas construtivas, ausência de manutenção e exposição a intempéries. O estudo tem como objetivo analisar a incidência e a distribuição das manifestações patológicas em fachadas cerâmicas de edifícios residenciais na cidade do Recife, com foco na variável grupo de altura conforme a classificação por número de pisos realizadas por Yang et al.(2019), considerando pequena altura os edifícios que possuem até 3 pisos, média altura os edifícios que possuem entre 4 e 9 pisos, grande altura os edifício que possuem entre 10 e 39 pisos e super alta edifícios com 40 pisos ou mais. A amostra contemplou 16 edifícios com dados provenientes de registros técnicos de assistência durante o período de garantia. Foram aplicadas técnicas estatísticas descritivas para sumarizar os dados, apresentando a distribuição das incidências de manifestação patológica por tipo e por conjuntos de pavimentos, e inferenciais com o teste de aderência de Shapiro-Wilk utilizado para verificar se o conjunto de dados segue uma distribuição normal, teste de Kruskal-Wallis para analisar se existiram diferenças estatisticamente significativas entre os três conjuntos de pavimentos e o post hoc de Dunn para realizar comparações pareadas entre todos os grupos, identificando quais pares específicos de conjuntos de pavimentos diferiram significativamente em termos de incidências, sendo todos os métodos calculados a partir do software de análise de dados RStudio. Os resultados indicaram maior prevalência de manifestações patológicas em pavimentos com grande altura (iniciados a partir do 10º pavimento), sendo a degradação das juntas o tipo mais recorrente. A aplicação de testes estatísticos inferenciais não paramétricos, justificados pela ausência de normalidade na distribuição dos dados (Shapiro-Wilk), revelou diferenças estatisticamente significativas entre os grupos analisados por meio do teste de Kruskal-Wallis. O teste post hoc de Dunn indicou que os pavimentos de grande altura apresentaram uma incidência significativamente maior de manifestações patológicas em comparação aos grupos de baixa e média altura. Como principal contribuição, a pesquisa evidencia a necessidade de estratégias específicas de manutenção, detalhamento construtivo e monitoramento de execução para fachadas de grandes alturas, visto que a maior incidência de manifestações patológicas foi evidenciada nesse grupo de altura.
 
Diagnóstico Automatizado de Câncer de Mama por Imagens Mamográficas usando Classificação BI-RADS com Segmentação e IA Generativa
No full textO diagnóstico do câncer de mama é um fator para o tratamento (WORLD HEALTH ORGANIZATION, 2024), tendo-se a mamografia como uma das abordagens clínicas mais usadas e acessíveis no mercado. Entretanto, a interpretabilidade das imagens apresenta desafios significativos (CALAS; GUTFILEN; PEREIRA, 2012), especialmente no que diz respeito ao consenso entre especialistas. Com o uso de sistemas de inteligência artificial e visão computacional, torna-se possível explorar a aplicação de modelos de classificação automatizada com base no padrão BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System)(JIANG et al., 2024), e em particular nas categorias 3, 4 e 5, com o apoio de técnicas de segmentação morfológica e filtros de realce como CLAHE e Sharpen(ALPAN; ARMAN; DIMILILER, 2025). Este trabalho propõe uma análise quantitativa e qualitativa do empenho de um classificador baseado em imagens segmentadas(HASSAN; HAMAD; MAHAR, 2024) de mamografias por meio de inteligência artificial generativa (KUZAN et al., 2025) para interpretação e validação diagnóstica. A metodologia adotada utiliza uma base de 120 imagens(DEHDAB et al., 2024), cada uma com uma classe de valor verdadeiro e três abordagens distintas. A primeira abordagem não utiliza imagens segmentadas para o diagnóstico. A segunda aplica segmentação(LANZAFAME et al., 2025), mas sem qualquer tratamento adicional das imagens. Já a terceira integra a segmentação com uma série de comandos estruturados e descrições detalhadas das imagens, além da aplicação de filtros — principalmente CLAHE e Sharpen — com o objetivo de realçar as bordas das massas e facilitar a distinção entre margens espiculadas e regiões de coloração homogênea. Realiza-se uma comparação direta entre o desempenho do classificador com segmentação com os testes anteriores. Os resultados indicam um desempenho superior para o classificador com segmentação. Como critério de comparação, observou-se que a abordagem alternativa — que não emprega técnicas para aumentar a acurácia, baseando-se apenas em diagnóstico direto, sem qualquer processamento da imagem, embora útil em contextos mais simples, apresentou resultados inferiores em termos de precisão e consistência diagnóstica. Essa abordagem demonstrou dificuldades na diferenciação entre categorias intermediárias (BI-RADS 3 e 4), além de falhas significativas na identificação de massas suspeitas classificadas como BI-RADS 5. A análise dos resultados também evidenciou que a precisão do BI-RADS 5 permaneceu limitada elevada taxa de confusão com as demais categorias. Sugere a necessidade de aprimoramentos no modelo de classificação, especialmente para os casos de maior suspeição. Como conclusão, o trabalho que a classificação automatizada via segmentação morfológica unida a outros métodos mostram ser viável para análise de mamografias, podendo atingir bons níveis de acurácia em cenários reais. A comparação com métodos manuais reforça a importância da segmentação precisa e da utilização de critérios quantitativos para a redução da subjetividade diagnóstica. Por outro lado, a necessidade de aprimoramento nos filtros morfológicos, balanceamento da base de dados e ajuste fino nos pesos de decisão entre classes para uma melhor identificação de BI-RADS 5, cuja precisão ainda é limitada
Desenvolvimento e avaliação de nanocompósitos híbridos baseados em grafeno e óxidos metálicos para conversão de energia solar
No full textA crescente demanda por fontes de energia sustentáveis tem impulsionado o avanço de tecnologias baseadas em recursos limpos e renováveis. Nesse cenário, a energia solar se destaca por ser abundante, de baixo impacto ambiental e viável em diversas regiões. Em Pernambuco, especialmente no Sertão, a alta incidência solar ao longo do ano confere ao estado um grande potencial para o uso de tecnologias fotovoltaicas em larga escala.
Dentre as abordagens emergentes nesse campo, as células solares sensibilizadas por corantes (DSSCs, do inglês, Dye-Sensitized Solar Cells) representam uma alternativa promissora às células solares tradicionais, destacando-se pela simplicidade de fabricação, menor custo e pela possibilidade de utilizar materiais ambientalmente amigáveis, nesses dispositivos, os corantes atuam como absorvedores de luz, especialmente na região do ultravioleta, substituindo os semicondutores convencionai. Além da viabilidade de produção de painéis flexíveis, destaca-se o uso de corantes naturais extraídos de fontes renováveis, como frutas e cascas de árvores, o que contribui para a sustentabilidade ambiental e redução do custo do produto final.
Neste contexto, o presente trabalho tem como objetivo a construção de um protótipo de meia célula DSSC utilizando nanomateriais híbridos à base de grafeno, ainda pouco explorados na literatura, com o intuito de avaliar suas propriedades fotovoltaicas. Além de suas excelentes características eletrônicas, o uso de materiais à base de grafeno também está alinhado às diretrizes de sustentabilidade, pois permite substituir elementos escassos ou tóxicos, minimizando os impactos ambientais associados tanto à produção quanto ao descarte de dispositivos solares.
Inicialmente, foi realizado um levantamento bibliográfico aprofundado para compreender o funcionamento das DSSCs e a função de cada um de seus componentes, com foco na seleção criteriosa dos materiais ativos. Entre os semicondutores avaliados, o óxido de zinco (ZnO) foi selecionado por reunir propriedades relevantes para aplicações fotovoltaicas, como boa estabilidade térmica, elevada área superficial específica, baixo custo e banda de energia em torno de 3,3 eV.
Nanopartículas de ZnO foram obtidas por síntese química, a partir do método de coprecipitação. A caracterização estrutural foi realizada por difração de raios X (DRX), que confirmou a formação da fase cristalina desejada, de estrutura hexagonal. A morfologia e a distribuição de tamanho das partículas foram analisadas por microscopia eletrônica de varredura (MEV), que evidenciou partículas com morfologia regular de nanobastões, de dimensão média de 160 nm. O óxido de grafeno (GO) foi sintetizado pelo método de Hummers modificado, que está em processo de ser reduzido via química para obtenção do óxido de grafeno reduzido (rGO), visando à melhoria da condutividade elétrica. O nanocompósito rGO/ZnO a ser formado será incorporado como camada ativa na célula, desempenhando a função de transporte de elétrons entre o corante e o substrato condutor.
Para viabilizar economicamente o projeto, foram utilizadas lâminas de vidro como substrato, revestidas com o polímero condutor PEDOT:PSS, depositado por spin coating e gotejamento. A condutividade do filme está sendo otimizada por tratamento DMSO(dimetilsulfóxido) para a remoção do PSS(poli(estirenossulfonato)). Parâmetros como velocidade e tempo de rotação, número de camadas e tratamento da superfície, estão sendo avaliados para garantir uniformidade, adesão e eficiência da camada condutora.
Na etapa de sensibilização, o extrato de barbatimão (Stryphnodendron adstringens) foi inicialmente selecionado, apresentando alta absorção na região ultravioleta(UVA, UVB e UVC) do espectro, conforme análise por espectroscopia UV-Vis. Com o objetivo de estender a faixa de absorção para o visível, serão testadas misturas com outros corantes naturais, amplamente descritos na literatura, como o extrato de beterraba, permitindo análises comparativas de desempenho.
As etapas subsequentes envolverão a montagem do protótipo da meia célula DSSC e a investigação da interação entre suas camadas. Pretende-se também analisar a influência de diferentes morfologias do ZnO na eficiência do dispositivo, bem como a arquitetura das camadas do compósito. A avaliação do desempenho fotovoltaico será realizada por meio de testes eletroquímicos sob iluminação controlada, correlacionando as propriedades estruturais e morfológicas dos materiais com sua capacidade de conversão energética
Estudo do potencial de economia de água de uma edificação do tipo escolar
No full textO crescimento populacional acelerado e as mudanças climáticas têm intensificado a pressão sobre os recursos hídricos, contribuindo para o aumento do estresse hídrico em diversas regiões do planeta. Estima-se que cerca de 4 bilhões de pessoas vivem em áreas com escassez de água durante pelo menos um mês por ano (UNESCO, 2022). O uso da água pluvial surge como uma alternativa viável para reduzir o consumo de água potável em atividades que não exigem qualidade potável, como irrigação de jardins e lavagem de pisos (THOMAZ, 2003). o presente estudo tem como objetivo avaliar a viabilidade técnica e econômica da implantação de um sistema de aproveitamento de águas pluviais na Escola Técnica do SENAC, localizada no município de Arapiraca, estado de Alagoas. A edificação foi escolhida por apresentar características favoráveis à captação de água da chuva, como ampla área de cobertura, por situar-se em uma região de escassez hídrica e perfil institucional estratégico para as práticas sustentáveis. Para realizar o estudo, foi utilizado o software Netuno, desenvolvido pelo LabEEE/UFSC, que realiza simulações com dados inseridos pelo usuário, estimando o volume de água potável que pode ser substituído por água pluvial em usos que não demandam qualidade potável, como irrigação de jardins, limpeza de pisos e lavagens em geral (GHISI; CORDOVA, 2014). A partir da análise das faturas da Companhia de Saneamento de Alagoas (CASAL) entre 2022 até 2025, verificou-se um consumo médio mensal de água na edificação de 147,6 m³. Entretando, estimou-se que as atividades de irrigação de jardins e lavagem de pisos representam um consumo mensal de 37,66 m³, correspondente a 447,22 m³ anualmente. Esses dados evidenciam o significativo potencial de economia hídrica por meio da substituição da água potável por água pluvial para essas finalidades. A simulação do software Netuno demonstrou que a adoção de um sistema de captação de águas pluviais com um reservatório de 3.000 litros representa a alternativa mais eficiente para a edificação analisada, pois atende a aproximadamente 93,89% da demanda hídrica para usos não potáveis, como irrigação de jardins e lavagem de pisos, resultando em uma economia de 24,30% no consumo total de água potável. O custo total estimado para a implementação do sistema de captação de água pluvial foi de R 12.149,82 no período analisado de 20 anos, evidenciando sua viabilidade econômica e um retorno financeiro expressivo. Além disso, o tempo de retorno do investimento foi estimado em 36 meses, ou seja, apenas 3 anos após a instalação. Sendo assim, além do retorno financeiro direto, o sistema contribui significativamente para a redução do consumo de água potável, promovendo o uso consciente dos recursos hídricos, especialmente em contextos urbanos, onde o desperdício ainda é elevado. Ao aliar sustentabilidade ambiental com eficiência econômica, o projeto representa uma ação prática e acessível para incentivar a gestão integrada da água, em consonância com os princípios do desenvolvimento sustentável e os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS), em especial o ODS 6: Água potável e saneamento para todos. A importância de ações como essa é reforçada por estudos que apontam a necessidade de ampliar a conscientização e o conhecimento da população, principalmente de jovens estudantes, sobre o papel da água no contexto urbano e a urgência de uma mudança de comportamento frente ao cenário de escassez hídrica (Monteiro et al., 2024)
Modelagem preditiva do armazenamento adsortivo de gás natural utilizando aprendizado de máquina
No full textO presente trabalho propõe um modelo preditivo baseado em aprendizado de máquina para o processo de armazenamento adsortivo de gás natural (ANG), uma técnica promissora por operar em pressões moderadas e com maior segurança em relação aos métodos tradicionais. Utilizou-se regressão linear e polinomial, ajustadas a dados experimentais obtidos em ensaios com metano e carvões ativados (CAQ1 e CAQ2), considerando como variáveis de interesse a pressão, temperatura e capacidade adsortiva ao longo do tempo. A metodologia adotou segmentação temporal, com regressão linear nos regimes iniciais e polinomial nos trechos não lineares, além de validação cruzada e avaliação por métricas estatísticas (MAE, RMSE, R², MAPE). Para a análise comparativa, o modelo foi confrontado exclusivamente com o modelo fenomenológico de Wakao-Smith, considerado referência pela literatura (SALES, 2009). Os resultados indicaram que o modelo proposto apresenta menor erro médio e melhor capacidade de previsão em comparação ao modelo clássico, especialmente nas variáveis pressão e adsorvidade. Tais resultados evidenciam a viabilidade do uso de técnicas de aprendizado de máquina como ferramenta robusta para a modelagem de sistemas adsortivos, com potencial para superar modelos tradicionais em precisão e adaptabilidade