Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação

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  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Identification of Flooding Incident Impacts Using Neural Networks
    (2024) Santos, Alexandre Magno Maciel dos; Vaz, Eduardo Mendes; Cadorniga, João Lucas de Moraes Barros; Pertusi, Pedro Vaz de Moraes
    In a world where flooding impacts are becoming increasingly common, such as the disaster in the Brazilian state of Rio Grande do Sul in 2024, the goal of this project is to develop an open-source flooding impact assessment pipeline. Preliminary technical evaluation by NVIDIA indicates that this tool could be integrated with technologies such as a flood simulation system, allowing for predictions in susceptible regions. The pipeline utilizes Convolutional Neural Networks (CNN), public population, and geographic data to process images extracted from the Sentinel-1 and Sentinel-2 satellites and generate metrics. This project classifies flooded regions prior to and after a crisis, providing, for example, estimations of the affected population by area to showcase the impact to assist urban planning professionals. The developed tool integrates a satellite data collection system from these satellites, as they are also open-source and include periodical data, and the CNNs in an intuitive and easily utilizable pipeline, inspired by UNOSAT’s Emergency Mapping which analyzed the impact of floodings in Nepal in 2021. Keywords:
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Exploring RISC-V CPU for Aerospace Applications
    (2024) Barreto, Arthur Martins de Souza; Barros, Eduardo Schneider Monteiro de; Patelli, Rodrigo Anciães; Assis, Victor Luis Gama de
    This paper explores the potential of RISC-V CPUs for aerospace applications, focusing on the specific use case of Brushless Direct Current Motor (BLDC) control. The project aims to contribute to Brazil’s technological sovereignty by reducing reliance on foreign semiconductor technology. An initial implementation of a basic Six-Step algorithm demonstrated the feasibility of RISC-V for motor control. However, the limitations of this approach led to the investigation of more advanced Field- Oriented Control (FOC). While FOC offers superior performance, its implementation presented challenges related to timing constraints, current measurement accuracy, and rotor position feedback. The project successfully identified hardware requirements and constraints associated with BLDC motor control.
  • 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 Gomes
    Este 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.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    PEIXE-ROBÔ: Veículo Submergível Semiautônomo (Fase 2)
    (2024) Melo, Lincoln Rodrigo Pereira de; Paula, Lourenço Azevedo de; Moura, Quézia Pereira da Silva; Santos, Thiago Teixeira dos
    A Embrapa Agricultura Digital, localizada em Campinas – SP, é um centro de pesquisa e desenvolvimento especializado no agronegócio, que busca fomentar o crescimento da piscicultura brasileira. Para isso, planeja utilizar veículos submergíveis semiautônomos. O projeto tem como objetivo aprimorar o projeto inicial de um Peixe-Robô, desenvolvido no Projeto Capstone em 2024.1, voltado para o monitoramento de tilápias. Fez-se uso da metodologia de Processo de Desenvolvimento de Produto, incluindo lista de requisitos, função global, estrutura de funções, matriz de soluções, variantes de solução, diagrama de blocos, Work Breakdown Structure e cronograma. Foi projetado uma estrutura física atualizada a fim de melhorar a vedação e manutenção do sistema. Além disso, a fim de atender o requisito de controle remoto sem fio, foram desenvolvidos subsistemas de comunicação UART entre um Arduino Nano responsável pela leitura dos sensores de qualidade da água e uma ESP acoplada a um módulo LoRa. O módulo LoRa transmite dados por ondas de rádio para um módulo LoRa externo para profundidades de até 1 m. Para alimentar o sistema, foi projetando também a alimentação por bateria interna, eliminando a necessidade de fonte de alimentação externa. Para a submersão, o robô controla a entrada e saída de água por um lastro e tem um controlador proposto por realimentação de estados utilizando um controlador de ação integral projetado por LQR juntamente com um filtro de kalman. A malha de controle é fechada por um sensor de pressão absoluta.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Prova de conceito de um chatbot em WhatsApp para atendimento ao cliente
    (2024) Paula, Caio Ribeiro de; Campos, Enzo Quental Vieira de; Leventhal, Rafael Coca
    O objetivo deste projeto é desenvolver uma prova de conceito para um chatbot (chat robot) de atendimento ao cliente no WhatsApp, aplicando metodologias ágeis. Durante o processo, utilizaram-se princípios de design thinking para identificar e ter uma visão mais refinada das necessidades da empresa, com um foco especial em melhorar a experiência do usuário. Foi empregada a metodologia 5W2H para garantir um planejamento detalhado e estruturado das atividades, complementando as práticas ágeis e proporcionando clareza em cada etapa do projeto. O alinhamento entre requisitos técnicos e objetivos empresariais foi alcançado através de contato frequente com a Syngenta. Com base nesse entendimento, foi implementado um sistema que oferece uma interface alternativa de chat para os clientes da empresa, funcionando como um CRM, para sanar dúvidas frequentes sobre os programas de relacionamento oferecidos pela empresa. Para isso, foi utilizado um modelo de linguagem grande (LLM) para melhorar a precisão e a eficiência no atendimento automático.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Veículo Terrestre Autônomo para Monitoramento de Talhões de Silvicultura e Plantações de Frutas
    (2024) Melo, Felipe Catapano Emrich; Tumang, Gabriel Brunoro Motta; Sorpreso, Luana de Matos; Katri, Rafael Eli
    Este projeto visa desenvolver um sistema de navegação autônoma para um robô de monitoramento de silvicultura e pomares, sendo a segunda fase de um projeto contínuo que começou pela montagem física do robô pela iteração anterior deste Capstone. O projeto tem como propósito automatizar o processo de monitoramento de tais plantações, possibilitando a otimização da mão de obra humana. O programa para esta funcionalidade nova foi desenvolvido utilizando o framework ROS (Robot Operating System) 2, e mais especificamente o pacote de navegação NAV 2. Para conseguir atingir o objetivo final, foi estudado pelo grupo múltiplas soluções e algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) compatíveis com fusão de sensores de múltiplos tipos, para mapeamento multissensorial robusto em ambientes não estruturados com terreno irregular. Para achar a solução ideal para os requisitos de projeto, foi adotado a ferramenta da matriz de soluções.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Uso de Câmeras de Segurança para detecção de armas de fogo
    (2024) Possato, Eric Andrei Lima; Jesus, Matheus Aguiar de; Pinto, Pedro Altobelli Teixeira; Silva, Pedro Antonio
    Neste projeto desenvolvemos um “middleware” que funciona em conjunto com o software Defense IA da Intelbras, uma empresa brasileira especializada em produtos e soluções para segurança, comunicação, redes e energia, com forte atuação em iniciativas como cidades inteligentes. O Defense IA é um sistema avançado de vigilância que utiliza inteligência artificial para monitoramento e controle de acesso, oferecendo funcionalidades como reconhecimento facial, leitura de placas de veículos e detecção de comportamentos suspeitos. O “middleware” que desenvolvemos visa adicionar uma funcionalidade ao Defense IA. Especificamente, ele é responsável por capturar, analisar e processar fluxos de vídeo de câmeras RTSP (Real Time Streaming Protocol) , com o foco na identificação de armas nas imagens. O objetivo foi criar um serviço intermediário que opera de forma autônoma, realizando a análise das imagens em tempo real e enviando alertas após um processo de triagem. Isso permite uma integração eficiente com o software da Intelbras, adicionando uma nova função ao Defense IA.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Uso de IA para sistema de orientação e guiagem para pouso de sistemas autônomos de um VANT
    (2024) Ogawa, Alessandra Yumi Carvalho; Zamberlan, Enzo Dadier Lacks; Oliveira, Mateus Ruggero de; Gallo, Vinicius
    Este projeto visa o desenvolvimento de um sistema de guiagem autônomo para pouso de um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) cargueiro, utilizando inteligência artificial e visão computacional. O software Unreal Engine 5 será empregado como ambiente de simulação e desenvolvimento, permitindo tanto o treinamento quanto a visualização dos resultados do algoritmo criado. A metodologia ágil Scrum foi adotada para definir entregáveis periódicos, enquanto a abordagem V&V (Verificação e Validação) é utilizada para organizar as etapas e assegurar a conformidade com os requisitos. Atualmente, o projeto encontra-se na fase de definição e validação de requisitos, caminhando para a etapa de Test Readiness Review (TRR). Ao final do desenvolvimento, o algoritmo de inteligência artificial, criado a partir da YOLOv3, foi capaz de identificar áreas possíveis para pouso levando em conta diversos requisitos com ótima precisão. Além disso, as rotinas de waypoints, fail-safe, detecção de obstáculos e movimentação para locais alternativos de pouso, simula adequadamente condições reais propostas.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Estimating Room Temperature Arrival Time
    (2024) Moura, Adney Costa; Drummond, Felipe Martins da Costa; Lopes, Lorran Caetano Machado; Alessi, Tomas Rodrigues
    This project aims to develop a predictive model to estimate the temperature decay in a room equipped with air conditioning, using data collected by the Klima device, developed by Boldr, and integrating it into the company’s client environment for visualization. Klima is a device that integrates temperature and humidity sensors, allowing for both the control of air conditioning units and the transmission of data to the cloud, where it is stored and accessed through the company’s application. Based on this historical data, which includes variables such as the air conditioner’s operating mode and the temperature evolution over time, the project seeks to build a model capable of predicting the temperature decay curve of the environment, adapting to the specific behavior of each room. Besides developing the predictive model, the project also aims to integrate these predictions into Boldr’s application, making them accessible to customers, and to update the device’s firmware so that the predictions can also be displayed on a physical screen.
  • Trabalho de Conclusão de Curso
    Dynamic Adaptation of Graphical User Interfaces in Augmented Reality Based on Environmental Factors: Enhancing User Experience and Safety
    (2024) Santos, André Corrêa; Barão, Pedro Bittar; Lima, Rafael Melhado Araujo
    Augmented Reality (AR) has been experiencing great steps in further blending real life and virtual environments, by bringing additional information and virtual controls to real world scenarios. As such, adequate and responsive positioning and integration of virtual elements are fundamental in AR to provide users a seamless experience in blending virtual elements to reality. This project aims to develop an Augmented Reality solution that makes graphical user interfaces (GUI), such as interactive panels, respond dynamically to their environment. The solution automatically adjusts the positioning and appearance of graphical interfaces based on conditions from the environment, such as changes in lighting, presence of important objects (such as warning signs), to the presence of people, and to the presence of possible safety risks to the user. To achieve this, multiple techniques in the area of computer vision have been used for identifying and classifying objects detected, while a Generative Artificial Intelligence (AI) model is used to interpret more nuanced contextual data, such as a user text input. This allows interfaces to adjust themselves to not block the vision of points of interest from the user, adjust colors and contrast for legibility and visual comfort. The development of the solution has been guided by user testing to ensure effectiveness and an intuitive experience. As of this report, a prototype has been developed that can adjust the positioning of the GUI to avoid occluding specific classes based on a text input. Additionally, it modifies the color of the GUI elements to complement the dominant colors behind GUIs in the camera image.