LUCIANO PEREIRA SOARES
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Trabalho de Evento Adapting SCRUM Ceremonies in Undergraduate Capstone Projects(2022) Ziv, Hadar; Kalafatis, Stavros; LUCIANO PEREIRA SOARES; Prikladnicki, RafaelTrabalho de Evento Game development learning with PBL approach as a tool to assess computer engineering competences(2023) Freme, Pedro H. E. P; Sanches, Thiago; LUCIANO PEREIRA SOARESThis paper presents strategies for a Game Development course that aims to develop hard and soft skills in computer engineering students. There is a focus on soft skills that are considered essential for success in the 21st-century professional world. The design for this course is based on the Project-Based Learning approach, which allows students to explore different techniques and encourages creativity, while still having clear objectives and pre-defined milestones. The article discusses the use of continuous monitoring, peer assessments, and the Agile project approach to evaluate student progress and ensure that each student experiences different roles in project management.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 AraujoAugmented 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.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.Relatório de Iniciação Tecnológica Representação de cenas 3D usando Deep Learning(2024) Rocha, Joao Gabriel ValentimO trabalho presente aborda avanços na computação gráfica, com foco em técnicas de renderização 3D baseadas em Machine Learning, como Neural Radiance Fields (NeRF), Instant NGP, BakedSDF e Gaussian Splatting. A introdução destaca a importância da visão computacional e a evolução da renderização de imagens, desde problemas diretos até problemas inversos, onde se busca reconstruir cenas tridimensionais a partir de imagens. O Gaussian Splatting é detalhado como uma técnica que utiliza gaussianas 3D para modelar cenas de forma eficiente, permitindo otimizações precisas e renderizações rápidas. O documento também explora a visualização de malhas e volumétrica, além de sistemas para renderização volumétrica inversa, como NerfStudio e SDFStudio. Experimentos são realizados para ajustar hiper-parâmetros do Gaussian Splatting, analisando seu impacto em métricas como PSNR, FPS e tempo de convergência. A adição de uma loss extra, como o filtro de Sobel, é testada para melhorar a qualidade das bordas nas imagens geradas. Conclui-se que o Gaussian Splatting oferece avanços significativos em eficiência e qualidade visual, com potencial para aplicações em realidade virtual e aumentada. Trabalhos futuros incluem ajustes finos de hiper-parâmetros e novas adaptações na função de perda para otimizar ainda mais o desempenho do algoritmo.Relatório de Iniciação Tecnológica NERFS, SDFS E GAUSSIAN SPLATTING(2024) Santos, André CorrêaEste relatório explora técnicas avançadas de visualização e reconstrução tridimensional, destacando especialmente os Campos de Radiância Neural (NeRF) e o Gaussian Splatting. Após discutir as limitações dos NeRFs, aprofunda-se na técnica de Gaussian Splatting, uma abordagem eficiente para representação 3D utilizando lobos gaussianos. O funcionamento de um rasterizador de gaussian splats é explorado, detalhando os parâmetros que podem ser otimizados, como posição, amplitude, escala, rotação e opacidade, projetando estas características em uma imagem 2D. A análise também se estende à implementação de rasterizadores gaussianos usando Compute Shaders, discutindo diferentes métodos e suas respectivas vantagens e desafios. A importância da renderização não fotorrealista (NPR) é destacada, apresentando uma implementação que utiliza Signed Distance Fields (SDFs) para aplicar efeitos visuais em áreas específicas de uma cena. As SDFs são integradas no Compute Shader, permitindo manipulação diferenciada das gaussianas para aplicar efeitos visuais personalizados, como deslocamento e reflexão. A conclusão apresenta resultados visuais dessa abordagem, sublinhando a flexibilidade e o potencial estético dessas técnicas inovadoras para a criação de cenas tridimensionais visualmente únicas. Adicionalmente, os resultados da técnica de reiluminação das gaussianas que foi desenvolvida são abordados. Essa inovação permite ajustes dinâmicos de brilho ao modificar a "iluminação"das gaussianas em tempo real com base na distância à superfície da esfera. Esta técnica proporciona maior controle visual, melhorando a qualidade estética das cenas renderizadas.Trabalho de Conclusão de Curso Coleta, processamento e visualização de dados meteorológicos e imagens de satélite para a análise de crises climáticas na cidade de São Paulo(2024) Sanandrez, Jean Silas Ferreira; Lima, Fabricio Neri; Louro, Guilherme FontanaA importância de identificar e monitorar padrões climáticos anômalos, como secas, enchentes e alagamentos, é intensificada pelas mudanças climáticas atuais. A utilização de imagens de satélite para identificar comportamentos das cidades em aspectos históricos surge como uma abordagem promissora para abordar essas questões. Entretanto, a obtenção desses dados não se revela uma tarefa trivial. Para as informações derivadas de imagens de satélite, é exigido um processamento de faixas de frequência que demanda conhecimento técnico e o uso de programas especializados. Em alternativa, é possível buscar dados pré-processados, embora estes sejam frequentemente escassos na internet. Por outro lado, os dados meteorológicos e de alagamentos frequentemente apresentam ruídos e podem estar indisponíveis com regularidade. Nesse contexto, o presente projeto propõe o desenvolvimento de uma ferramenta que integra dados meteorológicos fornecidos pelo CGE-SP e imagens da cidade de São Paulo provenientes do satélite Landsat. O objetivo é processar esses dados de forma a disponibilizar informações úteis para profissionais das áreas de climatologia e planejamento urbano, por meio de um dashboard acessível. Como resultado desse trabalho, a ferramenta possibilita a obtenção de índices de vegetação e urbanização para cada subprefeitura da cidade de São Paulo, além de fornecer dados sobre precipitação e ocorrências de alagamentos na região. Além disso, por meio desse dashboard, é possível visualizar gráficos dinâmicos que representam os dados meteorológicos da cidade de São Paulo e suas respectivas subprefeituras.Trabalho de Conclusão de Curso Building NPCs for a real-time multiplayer game with Artificial Intelligence(2024) Duarte, Diogo dos Reis; Cunha, Eduardo Araujo Rodrigues da; Barbosa, Letícia Coêlho; Domingos, Lídia Alves ChagasThis project developed NPCs (Non-Playable Characters) using Reinforcement Learning for the multiplayer game Arena of Dreams, developed by the company Fanatee, which blends the genres of Party Royale and Trivia, forming a game of various mini games in pursuit of the podium. The project's purpose is to construct an artificial intelligence model that enables an agent to behave like other players, capable of performing the required activities in the game, allowing the match to start even without the minimum required number of people. For the construction of the model, the Unity game engine was used in conjunction with the Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents), which is an artificial intelligence agent system.Trabalho de Evento Context Awareness in Computer Engineering: Designing a Course with Algorithms and Sociology(2018) CHARLES KIRSCHBAUM; Hashimoto, Marcelo; Miranda, Fabio Roberto de; LUCIANO PEREIRA SOARESTrabalho de Evento Extended Reality System for Robotic Learning from Human Demonstration(2025) Ngui, Isaac; McBeth, Courtney; He, Grace; Santos, André Corrêa; Morales, Marco; LUCIANO PEREIRA SOARES; Amato, Nancy M.Many real-world tasks are intuitive for a human to perform, but difficult to encode algorithmically when utilizing a robot to perform the tasks. In these scenarios, robotic systems can benefit from expert demonstrations, wherein human operators physically move the robot along trajectories, to learn how to perform each task. In many settings, it may be difficult or unsafe to use a physical robot to provide these demonstrations, for example, considering cooking task such as slicing with a knife. Extended reality provides a natural setting for demonstrating robotic trajectories while bypassing safety concerns and providing a broader range of interaction modalities. We propose the Robot Action Demonstration in Extended Reality (RADER) system, a generic extended reality interface for learning from demonstration. We additionally present its application to an existing state-of-the-art learning from demonstration approach and show comparable results between demonstrations given on a physical robot and those given using our extended reality system.