Iniciação Científica e Tecnológica
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Relatório de Iniciação Científica Modelos de Gestão de Dívida Técnica(2025) Yaginuma, Eduardo TakeiNos últimos anos, o impacto da dívida técnica tem se tornado cada vez mais evidente no desenvolvimento de software, afetando diretamente a qualidade dos produtos, a produtividade das equipes e os custos de manutenção. Empresas de diferentes setores estão reconhecendo que a dívida técnica não é apenas um problema técnico, mas também um fator estratégico que pode comprometer a inovação e a competitividade. Diante desse cenário, este estudo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura para identificar e analisar modelos de gerenciamento de dívida técnica em projetos de desenvolvimento de software. Partindo do modelo técnico de gestão de dívida proposto por Graziela Simone Tonin, a pesquisa busca explorar abordagens complementares adotadas por equipes ágeis, investigando diferentes metodologias, estratégias e ferramentas utilizadas no processo de gerenciamento da dívida técnica. O foco está em modelos que abrangem aspectos essenciais desse gerenciamento, incluindo identificação, classificação, monitoramento, priorização e pagamento da dívida técnica. A partir dos estudos desenvolvidos na tese de Tonin G.S., a pesquisa pretende identificar outros modelos de gestão de dívida técnica, compará-los e prover novos insights a partir da análise de estudos recentes sobre essas abordagens. O estudo visa fornecer uma visão aprofundada sobre as melhores práticas no gerenciamento da dívida técnica no contexto do desenvolvimento ágil de software. A pesquisa também objetiva identificar tendências emergentes, como o uso de inteligência artificial e automação para otimizar a gestão da dívida técnica. Um dos propósitos é que essa revisão sistemática possa ser publicada em plataformas internacionais, contribuindo para a evolução das práticas de gerenciamento da dívida técnica na indústria de software.Relatório de Iniciação Tecnológica Construção de métricas físicas no futebol: uma abordagem por visão computacional e ciência de dados(2024) Assunção, João Vitor OliveiraDesde a sua chegada ao Brasil em 1894, o futebol assumiu um papel protagonista no cenário esportivo nacional. A adesão ao esporte inglês foi tamanha que atualmente o Brasil é denominado como o país do futebol, sendo o maior campeão da principal competição de seleções: a Copa do Mundo. Entretanto, devido aos baixos investimentos, o futebol no Brasil se mostrou cada vez mais ultrapassado e decadente em relação às nações europeias. A Delta Goal surge como uma iniciativa para utilizar a tecnologia na ampliar as análises táticas de uma partida de futebol. Através da elaboração de uma solução computacional que seja capaz de, a partir da transmissão de uma partida de futebol, extrair dados táticos dos jogadores em campo, aplicando métricas previamente estabelecidas entre o time de pesquisa e as equipes parceiras. Para isso, utiliza-se a visão computacional para a extração de dados brutos de uma partida de futebol e o aprendizado de máquina para acessar um modelo cada vez mais fiel à realidade tática observada em uma partida. Dessa forma, os dados dos jogadores extraídos de uma partida de futebol somados com a ciência de dados, responsável por filtrar e analisar os dados brutos obtidos, são uma ótima rede de apoio para o modelo, servindo como dados de entrada, viabilizando um bom treinamento da Inteligência Artificial e maximizando os acertos. Assim, pode-se ter um comparativo entre os dados obtidos pelo programa e dados reais de uma mesma partida, possibilitando a análise da confiabilidade do código gerado. Nesse sentido, pode-se aprofundar nas métricas que exercem maior influência no desempenho dos jogadores e dos clubes, tornando o futebol mais racional.