Iniciação Científica e Tecnológica
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Relatório de Iniciação Tecnológica Caracterização de materiais para otimização do processo de deposição de metais com energia direcionada (DED)(2021) Henriques, Ana Beatriz BertolucciA manufatura aditiva, principalmente de metais e polímeros, possui o potencial de ampliar as alternativas da indústria no que diz respeito a dinamização e facilitação da fabricação de peças. Tal fato se deve as características deste processo, as quais conferem a possibilidade de confecção de peças com geometrias complexas, além do conserto de dispositivos danificados. Frente ao exposto, é proposto o presente estudo que objetiva relacionar as variações paramétricas com a qualidade da peça obtida, consequentemente sendo possível determinar ou avaliar estratégias para mensurar a qualidade de peças fabricadas em aço inox 316L e aço ferramenta H13 na manufatura aditiva por energia direcionada (DED). Neste ínterim, peças foram fabricadas com variação sistemática dos parâmetros em várias rodadas de testes e posteriormente analisadas no que diz respeito a sua microestrutura e dimensões finais da amostra. No geral, as amostras demonstraram comportamentos semelhantes, sobretudo no que diz respeito a variação da potência e sua influência no aparecimento e diminuição de respectivamente, poros por prendimento de gás e poros por falta de fusão. Neste contexto a velocidade de avanço também demonstrou influência notória nas dimensões da peça, com destaque para a altura. A vazão, por sua vez, foi considerada um parâmetro significativo no processo, bem como qualquer outro parâmetro capaz de alterá-la indireta ou indiretamente, como é o caso da velocidade de avanço. Estas rodadas de teste permitiram iniciar a construção de matrizes de qualidade que auxiliaram na determinação de amostras futuras e permitirão no futuro traçar estratégias otimizar a produção de peças com boa qualidade.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 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.Relatório de Iniciação Tecnológica Previsão da glicemia em pacientes com diabetes tipo 1(2020) Monteiro, Gabriel LopesA diabetes tipo 1 foi conhecida como uma doença silenciosa. A falta de glicemia dentro do tempo alvo leva o paciente a ter complicações no futuro. Desta forma um maior tempo de glicose sanguínea dentro dos intervalos definidos pela medicina permitem que os pacientes tenham uma chance incrivelmente menor de desenvolverem qualquer complicação. Para isso, sensores estão sendo cada vez mais aprimorados para os pacientes. No entanto a capacidade de prever a glicose sanguínea ainda se trata de um desafio. Com modelos que possam permitir uma visão futura da glicemia, os pacientes podem realizar melhores tomadas de decisões a fim de aprimorar cada vez mais seu tratamento, diminuindo o risco de complicações.Relatório de Iniciação Tecnológica Análise Comparativa entre EKS Kubernetes e AWS Lambda para Treinamento de Machine Learning(2021) Dip, Carlos EduardoNeste trabalho um modelo de machine learning será treinado em duas plataformas de desenvolvimento em nuvem, com intuito de compará-las em termos de custo e facilidade de uso. O modelo em si não é o foco do projeto, e foi usado como simulação de carga de trabalho para testar o desempenho. A primeira plataforma será a AWS Lambda da Amazon, que é do tipo serverless, permitindo a execução de código de maneira agnóstica ao hardware, assim possibilitando que uma tarefa longa seja executada de forma mais rápida por ser dividida em múltiplas tarefas menores. A segunda será a plataforma Kubernetes, com objetivo semelhante de paralelização, a qual será executada na EKS (Elastic Kubernetes Services), também da Amazon, usando contêineres Docker. Será feita uma análise qualitativa sobre a facilidade de implementação sob os dois paradigmas, além de uma análise quantitativa sobre custo.Relatório de Iniciação Tecnológica Reciclagem do resíduo da fabricação de peças injetadas(2021) Alexandre, Beatriz GalassiNo cenário atual, da pandemia do novo coronavírus, o Insper produziu Face Shields por meio do processo de injeção do PEAD. Esse processo de fabricação gera resíduos que poderiam formar novos produtos ao serem reprocessados. Contudo, sabe-se que ao reciclar um polímero, ele sofre alterações. Então, surgiu o interesse de estudar as mudanças que ocorrem com o polímero reprocessado sucessivamente e como as indústrias trabalham com esse material. Assim, indústrias foram entrevistadas e os resíduos da injeção reciclados, formando corpos de provas utilizados para ensaio de tração e espectroscopia no infravermelho. Foram realizados oito ciclos de reciclagem e foi possível notar uma diminuição do limite de escoamento a cada reprocessamento até o sexto. De modo complementar, foi possível observar mudanças no espectro no infravermelho das amostras obtidas dos primeiros ciclos em relação a amostra virgem. Os resultados levantaram a hipótese de que o PEAD se torna ramificado durante os primeiros ciclos de reciclagem. Contudo, a partir do sétimo ciclo, o aumento no limite de escoamento levantou a hipótese de que o polímero passa a formar uma estrutura em rede após alguns reprocessamentos. Além disso, as entrevistas com as indústrias mostraram que elas podem usufruir de estudos sobre a reciclagem de polímeros para terem um melhor aproveitamento do material em seus processos.