Relatório de Iniciação Científica
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Relatório de Iniciação Científica Introdução de novos modelos de coleta seletiva e de upcycling para agregação de valor á resíduos poliméricos da indústria de bens de consumo(2023) Rozatti, Giovanni AugusthoObjetiva-se com esse projeto de pesquisa organizar e estabelecer uma nova supply chain visando a reciclagem de embalagens polim´ericas da ind´ustria de bens de consumo transfor mando esses res´ıduos em mat´erias primas para os procedimentos de manufatura aditiva.Relatório de Iniciação Científica Regulamentação do lobby: Uma análise comparada entre Brasil e Argentina.(2022) Pinto, Nayani MarcelinoEste artigo tem como objetivo ilustrar o panorama atual do Brasil e da Argentina quanto a regulamentação do lobby, atividades de saber técnico e pressão realizadas por lobistas em prol do interesse de um grupo ou de entes privados, perante o poder público, executivo e legislativo. Para tal, esta pesquisa irá realizar uma retomada da literatura, história e legislação das duas nações quanto ao tema, além de aplicar o CPI Index criado pelo The Center of Public Integrity, com algumas alterações, sobre os projetos de lei de lobby já apresentados nestes países. Com o panorama geral das nações e o resultado do índice é possível dizer qual nação está em melhor em cada aspecto dos critérios, sendo que os resultados já apontam que o Brasil se encontra melhor em ao menos 5 de 8 aspectos, mas a Argentina, por sua vez, possui uma quantidade superior de iniciativas quando comparado ao Brasil e um decreto relacionado ao tema.Relatório de Iniciação Científica Estudo da performance de execução de um modelo de inteligência artificial em um sistema embarcado que performa na nuvem comparado à performance em um sistema local(2023) Sanandrez, Jean Silas FerreiraSoluções hodiernas aglutinam como parte de seu escopo o uso de inteligência artificial, principalmente com o advento das redes neurais. E a utilização das redes neurais pode ser encontrado nos mais diversos ambientes e nas mais variadas formas, como é o caso do uso em sistemas embarcados que requisitam cada vez mais algoritmos rápidos, já que existem soluções de sistemas embarcados com inteligência artificial que estão em processos críticos, por exemplo. O desafio atual está na limitação de recurso encontrada nesses tipos de sistemas (baixo poder de processamento, restrição energética, limite de memória), por isso em alguns contextos o processamento de dados não ocorre localmente no sistema embarcado, mas sim na nuvem. Esse estudo objetiva comparar a performance de um algoritmo de inteligência artificial quando seu processamento ocorre na nuvem com quando ele ocorre local no computador embarcado; os algoritmos de inteligência artificial utilizados para análise são o Mobilenetv1, Mobilenetv2 e o Yolov5, o sistema embarcado escolhido foi uma placa Raspberry Pi 4 Computer Modelo B e o ambiente em nuvem utilizado foi a AWS. O estudo demonstra que a utilização das duas formas possui diferentes benefícios para diferentes contextos.Relatório de Iniciação Científica Machine Learning aplicado a locomoção na Realidade Virtual(2023) Sakabe, Fernando KenjiO objetivo deste trabalho é reconhecer a caminhada de uma pessoa para navegação em ambientes de Realidade Virtual (RV) , para isso foi desenvolvida uma nova solução de reconhecimento do andar através de Machine Learning (ML) aplicando Redes Neurais Convolucionais. Foi utilizada a infraestrutura de uma esteira de RV (KATVR) para as pessoas poderem caminhar em um mesmo ponto. O treinamento do modelo de ML foi feito com um dataset coletado a partir da posição e rotação dos pés no andar de diversos usuários, caminhando em diferentes direções e sentidos. O mecanismo que forneceu esses dados foram os rastreadores com 6 graus de liberdade (6DoF Vive trackers) junto com a game engine Unity. Nos testes realizados diretamente na rede neural, se obteve uma acurácia de 94%, com um tempo de resposta de em média 0,1 segundos. O sistema possibilita o caminhar em múltiplas direções. Assim, acredita-se que essa maneira de realizar a locomoção na RV seja promissora.Relatório de Iniciação Científica Comparação entre a estrutura de capital de empresas abertas e fechadas do Brasil: as empresas com capital fechado são mais restritas financeiramente do que as companhias abertas?(2021) Borst, Mariana PascaleA estrutura de capital das empresas é um tema bastante discutido na literatura. Desde que a discussão sobre a existência de estrutura de capital ótima (MODIGLIGANI E MILLER, 1958) foi fomentada, existiram diversos pesquisadores que alegaram ser contra ou a favor dessa ideia, como a Teoria de Pecking Order (MAYERS, 1984), a teoria de Trade-off (JENSEN e MECKLING, 1976) e a de Market Timing (BAKER e WURGLES, 2002). Com o objetivo de aumentar o valor da empresa e seu rendimento ao longo dos anos, a decisão sobre como a empresa irá se financiar é de extrema importância. Uma das principais diferenças entre as empresas de capital fechado e as abertas é a forma como se financiam. Em geral, empresas fechadas procuram recursos por meio financiamentos e empréstimos, enquanto as empresas de capital aberto, além de comumente terem a opção de se financiarem por meio de empréstimos, possuem a possibilidade de emitir títulos e ações. Esse trabalho tem como objetivo estudar se as empresas de capital fechado são mais restritas financeiramente quando comparadas com as abertas, tratando de forma econométrica, por meio de análise de regressão em painel. Como conclusão, o único fator dentre os estudados que favorecem o acesso ao crédito para as empresas, tanto abertas quanto fechadas é a sua oportunidade de crescimento.Relatório de Iniciação Científica Contagem de multidões através de redes neurais convolucionais(2021) Santos, Eiki Luis Yamashiro Batista dosA Contagem de Multidões através de Visão Computacional é uma tarefa desafiadora, visto que fatores como a oclusão devido à diferentes alturas das pessoas, ambientes não presentes no conjunto de treinamento e diferentes densidades de multidão presentes na mesma imagem, prejudicam significativamente o desempenho da maioria dos métodos de contagem. Uma possível solução para se diferenciar objetos presentes no ambiente, é se aproveitando da segregação de planos, separando o background do foreground, entretanto é necessário um conhecimento prévio do ambiente, o que afeta o desempenho em ambientes não presentes no conjunto de treinamento. Outra abordagem é através de Redes Neurais Convolucionais ou CNN (Convolutional Neural Network) que, segundo Géron[4] (2017), emergiram do estudo do córtex visual do cérebro e tem sido usadas no reconhecimento de imagens desde 1980, portanto as CNNs são inspiradas no processamento de dados visuais dos neurônios nos humanos, especializadas na análise de imagens, que podem atingir desempenho sobre-humano em algumas tarefas visuais. Assim, é proposta uma rede neural de três colunas, onde cada coluna se especializa em analisar uma determinada faixa de densidade. Um classificador é treinado para rotular um recorte da imagem com base na densidade da multidão e encaminhá-lo para a coluna mais apropriada. Um banco de dados com 1198 imagens anotadas e divididas em conjunto de teste e conjunto de treinamento é utilizado para medir a precisão da contagem, além de comparar o desempenho da CNN de várias colunas com outros métodos computacionais de contagem.Relatório de Iniciação Científica Indicadores de qualidade no investimento em ações: evidências e aplicação no mercado brasileiro(2021) Santos Netto, Augusto Alves dosEste artigo tem como objetivo central ampliar o conhecimento sobre o mercado acionário brasileiro. Isso se dará através da expansão do trabalho What is Quality? de Hsu, Kalesnik e Kose (2019) para o mercado nacional. A metodologia da referida pesquisa será aplicada aos dados – coletados na plataforma Economática – de ações da Bolsa de Valores Oficial do Brasil (B3), no período de 2009-2019. Com os resultados em mãos – que apontam para uma relação entre retorno e os indicadores ROIC, ROA, ROE e provisões contábeis – será proposta a criação de um Índice de Qualidade utilizando a estrutura sugerida pela provedora de índices MSCI (MSCI 2017). Os testes retroativos, realizados com dados das plataformas Yahoo Finance e Investing.com, apontaram para retornos superiores do Índice de Qualidade em relação ao Índice Bovespa.Relatório de Iniciação Científica Como o cenário econômico do Brasil influencia a ocorrência de fusões e aquisições?(2022) Arruda, Rubia MunizEste trabalho visa analisar a influência do cenário econômico do Brasil na ocorrência das fusões e aquisições, a fim de identificar possíveis tendências e comportamentos ao longo dos anos, e entender quais são as principais variáveis que estão presentes neste movimento, através da metodologia de estimação em dois estágios. O período a ser analisado é de 2002 a 2021, com seção específica sobre a pandemia do COVID-19, que teve início em 2020. A construção do referencial teórico do trabalho visa compreender as principais vertentes, que ajudam a abordar o tema de fusões e aquisições no Brasil. Como o país possui um sistema político complexo e com mudanças econômicas significativas ao longo dos anos, buscou-se a referência, também, de autores brasileiros e internacionais, a fim de complementar a análise que será desenvolvida. Em suma, as fusões e aquisições no Brasil ocupam um papel de desenvolvimento e aquecimento do ecossistema muito relevante à economia, portanto, a contribuição deste estudo é a de contribuir à literatura nacional sobre as variáveis econômicas que impactam o cenário de fusões e aquisições.Relatório de Iniciação Científica Requisitos para sistemas circulares: investigando a atitude dos usuários de smartphones durante as fases de consumo(2022) Campedelli, Giovanna HaagO modelo econômico atual é linear e insustentável. Compreender o comportamento dos consumidores é fundamental para migrar para sistemas mais circulares. A indústria de Equipamentos Eletroeletrônicos (EEEs) demanda atenção especial por apresentar relevantes desperdícios sistêmicos e pela sua dependência da obsolescência dos produtos. Assim, esta pesquisa busca responder à seguinte pergunta: “Como as diferentes formas de obsolescência e padrões de comportamentos dos usuários influenciam na vida útil dos EEEs?”. Para isto, buscou se detalhar o relacionamento dos usuários com seus smartphones para seis fases de consumo: aquisição, apropriação, apreciação, desvalorização, desinvestimento e descarte utilizando abordagem qualitativas e quantitativas. Uma série de dez entrevistas semi-estruturadas foi realizada com alunos do Insper, além de um questionário com 158 alunos para identificar padrões de comportamentos que possam ajudar a entender as motivações para comportamentos que sustentam a economia linear. Além de detalhar os padrões de comportamento identificados nas fases de consumo com as entrevistas, discutimos a influência dos fatores de obsolescência para sustentar comportamentos de economia linear. Os resultados e discussões desta pesquisa podem ser a base para identificar oportunidades para desenho de soluções mais circulares para smartphones, EEEs e bens duráveis em geral.Relatório de Iniciação Científica Mensuração de macronutrientes através de inteligência artificial(2021) Fincatti, Fernando Cesar Furtado BallesterosEste projeto trata do uso de redes neurais no desenvolvimento de ferramentas com o intuito de facilitar o cotidiano de pessoas com diabetes o que precisam controlar sua dieta. O objetivo específico é desenvolver um software capaz de estimar o número de macronutrientes de uma refeição através de uma imagem 2D capturada por uma câmera de smartphone, utilizando-se de princípios baseados em visão computacional. A linguagem de programação utilizada foi o Python, utilizando-se desde modelos baseados em bibliotecas como Tensorflow e Keras, até algoritmos inteiramente construídos do zero, ou seja, utilizando bibliotecas apenas para contas aritméticas básicas. Foi utilizado transfer learning para obtenção de melhores resultados. Os recursos para treinar as redes neurais foram retirados das bases Food 101 e ImageNet. Foram obtidos bons resultados. Os Melhores resultados foram obtidos com o uso de transfer learning, baseado na rede Xception, treinada previamente com a ImageNet. Para 6 classes de alimento, foi obtido uma acurácia de 86%, sendo utilizadas seis mil imagens, sendo quatro mil para treino e duas mil para teste. Os resultados demonstram que o uso de técnicas como transfer learning possuem boa precisão.