Graduações em Engenharias e Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso Aplicação web para monitoramento de feedbacks de usuários, integrada a um aplicativo voltado à democratização de línguas indígenas(2025) Farias, Ana Laiz Novais de; Andrade, Giovana Cassoni; Amorim, Isabella dos Santos deEstima-se que cerca de 46% dos idiomas do mundo estejam ameaçados ou em risco de extinção (Veiga, 2017). Visando contribuir com a perpetuação do Nheengatu – uma das línguas ameaçadas – a IBM (...). No semestre passado, um grupo de alunos do Insper desenvolveu um protótipo de um aplicativo Android, integrando ao sistema um modelo de linguagem criado pela IBM em parceria com a USP. Esse modelo já permite traduzir, corrigir a ortografia e sugerir palavras baseadas no contexto de sentenças. Atualmente, o modelo de linguagem conta com uma base limitada de cerca de 8 mil sentenças, devido à falta de registros escritos e à tradição oral da língua. O objetivo deste projeto é implementar um mecanismo de coleta de feedbacks no protótipo e desenvolver uma aplicação de monitoramento, integrada ao protótipo desenvolvido no semestre passado, que permitirá a visualização dos dados por período e funcionalidade (tradução, correção ortográfica e sugestão de próximas palavras). A plataforma de monitoramento será utilizada por linguistas e especialistas para analisar os feedbacks recebidos, avaliar o desempenho das funcionalidades e propor melhorias no modelo de linguagem. A partir dessas análises, será possível aprimorar a base de dados utilizada no treinamento da inteligência artificial, contribuindo para a evolução do modelo. Os principais usuários do aplicativo Android são falantes e aprendizes da língua indígena Nheengatu, incluindo crianças indígenas em processo de alfabetização. Este projeto visa ajudar a melhorar o modelo de linguagem e apoiar a preservação da cultura indígena e o fortalecimento da língua, auxiliando as novas gerações no uso da tecnologia como ferramenta de ensino e aprendizado da escrita para manter viva a sua língua nativa.Trabalho de Conclusão de Curso Implementação de Navegação Autônoma em Veículo Terrestre: Aprimoramento e Testes(2025) Meinberg, Bruna Lima; Pinheiro, Guilherme Garrido Klingelfus; Barros, Matheus Ribeiro; Paolino, Rafael PachecoEste projeto tem como objetivo aprimorar o sistema de navegação autônoma de um robô de monitoramento de silvicultura e pomares, desenvolvido na iteração anterior deste Capstone. O foco desta fase será a otimização tanto da estrutura mecânica quanto do software do robô, buscando melhorar sua eficiência, precisão e adaptabilidade ao ambiente de operação. Para isso, serão analisadas e implementadas melhorias físicas do robô, como o sistema de locomotão e sensores, além de refinamentos nos algoritmos de navegação e tomada de decisão. A escolha das soluções será guiada por estudos comparativos de diferentes abordagens, garantindo que as melhorias atendam aos requisitos do projeto e contribuam para a automação eficaz do monitoramento agrícola.Trabalho de Conclusão de Curso Guardrails em IA Generativa(2025) Pereira, Fernanda de Oliveira; Hermida, Gabriel Mendonça de Mello; Medeiros, Rodrigo Paoliello deA inteligência artificial (IA) generativa, quando aplicada no desenvolvimento de assistentes virtuais, pode, em muitos casos, retornar respostas inadequadas ou incorretas, confundindo usuários e gerando desinformação. Atualmente, são desenvolvidas guardrails que analisam tanto as entradas fornecidas pelos usuários quanto as saídas geradas pelos modelos, garantindo que as respostas devolvidas sejam adequadas. Nesse contexto, a solução deste projeto consistiu na implementação de diferentes tipos de guardrails (escopo, competidores, toxicidade, alucinação, dados sensíveis e técnicas de jailbreak), na definição de métricas específicas para avaliar seu funcionamento e na construção de uma arquitetura suficientemente modular para ser adaptável a diversos contextos. As guardrails implementadas alcançaram resultados satisfatórios conforme as métricas estabelecidas, indicando viabilidade técnica para utilização inicial pela empresa parceira em consultorias de assistência virtual com IA. Apesar disso, o projeto identificou oportunidades de melhoria, especialmente relacionadas à ampliação das bases de treinamento e avaliação, à adoção de mecanismos adaptativos e ao aprimoramento da mitigação de alucinações, visando ampliar sua eficácia em aplicações práticas futuras.Trabalho de Conclusão de Curso Desenvolvimento de um kit de acoplamento para unir um patinete elétrico a uma cadeira de rodas(2025) Paiva, Bruno Conte; Escobar, Guilherme; Souza, Matheus de Freitas; Vilar, Matheus LopesO grupo participa da execução do Projeto Final Capstone em parceria com a empresa Cicloway, com foco no desenvolvimento de uma solução que permita o acoplamento de um patinete elétrico a uma cadeira de rodas. A proposta visa ampliar a mobilidade e a autonomia de usuários no cotidiano, reduzindo o esforço físico. O trabalho detalha a concepção de um dispositivo de acoplamento composto por dois módulos principais: um fixado à cadeira de rodas e outro adaptado ao patinete elétrico. Foram analisadas diferentes configurações nos ambientes CAD e CAE para garantir a viabilidade estrutural da solução, seguidas da prototipagem e testes de usabilidade. Como resultado, obteve-se um conjunto funcional com montagem simplificada e ergonomia aprimorada, capaz de subir rampas de 15,3° com um usuário de 95 kg. O relatório também apresenta o processo de desenvolvimento mecânico, simulações computacionais e iterações de projeto, incluindo melhorias como uma abraçadeira de guidão com ajuste de altura. Além disso, são feitas comparações com soluções similares disponíveis no mercado, destacando os diferenciais de cada proposta. A iniciativa busca garantir praticidade no uso e estabilidade para o usuário da cadeira de rodas.Trabalho de Conclusão de Curso Solução Full-Stack de machine learning para Visão Computacional em Ambientes Industriais: Classificação, Versionamento e Treinamento Local de Modelos(2025) Machado, Diego Baptista Daurea; Celestino, Douglas Pablo Braçal; Silva, Gustavo Mendes da; Rizzo, Pedro Ivo deEste projeto dedica-se a estabelecer uma solução full-stack de machine learning para algoritmos de visão computacional, com versionamento, reclassificação e retreinamento de modelos, operando integralmente via Intranet para facilitar seu uso em plantas industriais. Tal abordagem visa atender qualquer processo, permitindo ao usuário realizar o upload de mídias, escolher as Labels que deseja classificar e anotar manualmente bounding boxes para rotulagem supervisionada e depois treinamento e retreinamento de modelos de visão computacional com as mídias rotuladas. Para isso, empregou-se Python e o modelo de detecção de objetos YOLO, associadas a um fluxo de versionamento (DVC/Git) que permite realimentar o modelo conforme surgem correções manuais de classificação. O frontend foi desenvolvido utilizando Next.js e Node.js, proporcionando uma interface interativa e eficiente para interação com os modelos. Além disso, toda a arquitetura foi dockerizada utilizando Docker, garantindo portabilidade, escalabilidade e facilidade de implantação em ambientes industriais. O resultado é um sistema robusto que permite evolução dos modelos e datasets sem depender de soluções em nuvem, garantindo escalabilidade e adequação às necessidades industriais locais.Trabalho de Conclusão de Curso Negociação entre agentes de IA Generativa para comunicação em Spatial Web(2025) Bôa, Caio Ortega; Oliveira, Gustavo Eliziario Stevenson de; Santos, João Pedro Rodrigues dos; Castellucci, Matheus Raffaelle NeryAgentes de IA Generativa autônomos capazes de tomar decisões concretas têm potencial para transformar diversas áreas, como: interação digital em ambientes imersivos, automação de processos e negociação de bens e serviços. Esses agentes são sistemas computacionais com capacidade de percepção, inferência e ação, desenvolvidos para operar com autonomia em tarefas complexas. Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema composto por agentes de IA generativa, capazes de reter informações, realizar inferências e tomar decisões de forma independente. Dessa forma, os agentes aplicarão esses conceitos na realização de tarefas orientadas pelo usuário dentro de um ambiente virtual. No sistema desenvolvido, os agentes de IA generativa, representados por avatares no ambiente virtual, navegam, coletam informações, interagem com outros agentes para obter dados complementares e realizam negociações para concluir a tarefa atribuída. Para possibilitar esse comportamento, foi implementado um método baseado em grandes modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), permitindo que os agentes resumam e armazenem os conhecimentos adquiridos ao longo da tarefa, simulando uma memória ativa. Como caso de estudo, o sistema foi testado em um ambiente virtual 3D, simulando um centro comercial, onde serão divididos em dois grupos: vendedores e compradores, e serão livres para interagir. Durante os testes, esses agentes demonstraram comportamentos coerentes com os objetivos definidos. Por exemplo, um agente comprador foi capaz de localizar uma loja correspondente ao produto desejado por meio da interação com um agente intermediário. Ao chegar à loja, ele iniciou uma conversa com o agente vendedor e concluiu a compra seguindo os parâmetros definidos pelo usuário. Este trabalho apresenta uma arquitetura funcional que combina IA generativa e memória computacional para permitir interações autônomas realistas, validando que sistemas de agentes com IA generativa são capazes de operar em ambientes virtuais de forma independente.Trabalho de Conclusão de Curso Utilização de compósitos no mercado automotivo pesado e agrícola(2025) Zetone , Eduardo Antoniazzi; Del Manto, Enzo Martins Barroso; Rosa, Guido Lacerda Soares do Couto; Peretto, Pedro Henrique CardosoEste projeto tem como objetivo analisar a viabilidade da aplicação de materiais compósitos no mercado automotivo pesado e agrícola, com foco principal em componentes estruturais. A pesquisa foi conduzida em parceria com a empresa Maxion Structural Components, que pretende iniciar nesse mercado. A partir de análises de mercado e estudos sobre materiais e processos, o projeto buscou identificar as principais empresas desse setor, quais peças elas fabricam em compósito, estimar o tamanho do mercado por meio das métricas TAM, SAM e SOM, e entender os fatores que impulsionam a substituição de materiais tradicionais por compósitos, assim como as desvantagens do uso de compósitos. Por fim, foram estudados os processos de fabricação de peças em compósito e suas características, como vantagens, limitações e parâmetros de fabricação. O estudo resultou no desenvolvimento de uma ferramenta de auxílio à decisão, capaz de definir qual o melhor processo de fabricação para peças em compósitos.Trabalho de Conclusão de Curso Automatização do controle de movimentação de localização de obras do acervo do MASP - Museu de Artes de São Paulo Assis Chateaubriand(2025) Santarossa, Alexandre Rodrigues; Lewi, Natan Kron Goldenberg; Drumond, Pedro Gomes de SáFundado em 1947, o MASP — Museu de Artes de São Paulo Assis Chateaubriand - tornou-se um marco da cultura brasileira, sendo referência para museus nacionais e internacionais, seja por suas coleções, seja pelo seu acervo, que conta com mais de 12.000 itens. Em março de 2025, com a inauguração de um novo prédio e o consequente aumento das áreas expositivas e de armazenamento, surgiu a necessidade de aprimorar o rastreamento das obras, reduzindo erros gerados pelos registros manuais e aumentando a confiabilidade na identificação dos itens. Assim, este projeto desenvolveu uma solução de automação para o controle e registro de movimentações das obras do acervo do MASP, envolvendo a utilização de QR Codes para vincular cada obra às movimentações realizadas. Além disso, foi realizada uma integração parcial com o sistema de gestão do acervo do museu, garantindo a consolidação dos dados na mesma base. Os resultados apontaram maior precisão na localização das obras, redução de erros no preenchimento dos dados, economia de tempo para os colaboradores e mais transparência nos processos, contribuindo para a segurança e o controle do patrimônio do museu.Trabalho de Conclusão de Curso Inteligência artificial para escalar vendas e resultados(2024) Fonteyne, Enzo; Tanaka, Livia; Costa, Lucca Hiratsuca; Lazzaron, Luiz FelipeEste artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em IA projetada para aumentar a produtividade de equipes de vendas B2B, auxiliando na criação e avaliação de propostas comerciais. A solução, desenvolvida como parte de uma colaboração entre estudantes do Insper e uma empresa de tecnologia brasileira, utiliza IA para automatizar e otimizar diversos aspectos do processo de vendas. A ferramenta proposta integra-se com apresentações já estabelecidas e utiliza modelos de IA generativa para fornecer insights e sugestões, aprimorando a estrutura, clareza e relevância das propostas comerciais. A arquitetura da ferramenta é construída usando o framework LangChain, permitindo a integração de múltiplos modelos de linguagem e a implementação de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural, incluindo RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e ReACT (Framework de Raciocínio e Ação). A eficácia da solução foi validada por meio de protótipos e entrevistas com partes interessadas, confirmando seu potencial para impactar significativamente a qualidade das propostas e os resultados de vendas.Trabalho de Conclusão de Curso Monitoramento e análise de recursos multicloud com controles de custo, KPIS e segurança cibernética(2024) Barbosa, Alan Matheus Alves; Martins, Antônio Amaral Egydio; Gemha, Enricco; Carvalho, Esdras GomesEste trabalho visa melhorar o sistema de monitoramento da infraestrutura, em múltiplos provedores de nuvem, da PinPag, uma empresa brasileira especializada em soluções de pagamento, que atualmente utiliza Amazon Web Services e Azure. Aprimorar-seão os Key Performance Indicators, além de se restaurar os fluxos de monitoramento de infraestrutura, adicionar cobertura de Web Application Firewall a mais aplicações, implementar o monitoramento de vulnerabilidades em código com SemGrep, configurar alertas em tempo real para comunicação de falhas e simplificar a apresentação dos dados em painéis no Grafana. Espera-se, com essas melhorias, ampliar a visibilidade e o controle da infraestrutura, favorecer a tomada de decisão interna, aumentar a segurança das aplicações e agilizar a resposta a incidentes.