FABIO ROBERTO DE MIRANDA
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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 CocaO 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 EliEste 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.