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DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº298
Aluna: Fabiana Souza da Fonte Alexandria
Título: “Hibridização de Metaheurísticas para resolução de problemas de otimização binários e multimodais"
Orientador: Fernando Buarque de Lima Neto - (PPGEC)
Examinadora Externa: Tarcísio Daniel Pontes Lucas - (UPE)
Examinador Interno: João Fausto Lorenzato de Oliveira - (PPGEC)
Data-hora: 24 de maio de 2024 às 16:00h.
Local: Formato híbrido, no miniauditório do PPGEC e no Google meet.
Resumo:
Algoritmos metaheurísticos inspirados na natureza vêm sendo utilizados com sucesso para encontrar boas soluções em problemas complexos de otimização. Dentre estes algoritmos, destacam-se os Algoritmos Evolutivos e os Algoritmos de Inteligência de Enxames. Um exemplo bastante popular dos Algoritmos Evolutivos são os algoritmos genéticos baseados na teoria da seleção natural de Charles Darwin. Entre a abordagem de Inteligência de Enxames, algoritmos baseados em população que imitam o comportamento da inteligência coletiva de animais, destacam-se algoritmos como Otimização por Enxames de Partículas, Weight Based Fish School Search (wFSS). Nos últimos anos, pesquisadores se voltaram ao estudo da hibridização de metaheurísticas, ou seja, implementação de modelos que não seguem puramente um paradigma de metaheurísticas, combinando vários componentes de uma metaheurística em outra. Nesse contexto, este trabalho propôs a criação de um modelo multimodal híbrido que aproveita tanto o potencial dos algoritmos de inteligência de enxames quanto o potencial dos algoritmos genéticos. O modelo proposto foi aplicado a uma tarefa em que haja explosão combinatorial tal como a de seleção de atributos, uma das abordagens de redução de dimensionalidade, para aumentar a precisão da tarefa de classificação em mineração de dados e reduzir sua complexidade computacional.
DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº297
Aluno: William Ferreira de Barros
Título: “Uma Proposta Para Subsidiar Aspectos Culturais da Transformação Digital na Administração Pública"
Orientador: Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues - (PPGEC)
Corientador: Wylliams Barbosa Santos - (PPGEC)
Examinador Externo: Álvaro Farias Pinheiro - (PGE)
Examinador Interno: Raphael Augusto de Sousa Dourado - (PPGEC)
Data-hora: 29 de abril de 2024, às 15:00h. Local: Formato Remoto - Google Meet.
Resumo:
Contexto: A Transformação Digital (TD) tornou-se popular nos últimos anos, mobilizando organizações a repensarem suas crenças, valores e comportamentos, seus modelos de negócio e estratégias, seus produtos e serviços, práticas de gestão e produção, além do relacionamento que cultivam com a sociedade. No contexto da administração pública estadual, o Governo de Pernambuco, desenvolveu sua Estratégia de Governança Digital, com a finalidade de aumentar a efetividade da geração de benefícios para a sociedade por meio da expansão do acesso às informações governamentais, da melhoria dos serviços públicos e da ampliação da participação e controle social, interagindo com o ecossistema estadual de Tecnologia. Problema: Percebe-se, porém, que a maioria das iniciativas voltadas para transformação digital no âmbito da administração pública, endereçam ações voltadas principalmente para digitalização de serviços, e não para o incentivo de uma transformação e inovação cultural. Objetivo: Este trabalho realizou atividades de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação voltados para o desenvolvimento de uma proposta para transformação digital em uma organização pública a partir da adaptação de aspectos culturais da organização e de seus colaboradores que será aplicada no contexto da SEE-PE (Secretaria de Educação e Esportes do Estado de Pernambuco). Método: Neste projeto foi utilizada a abordagem metodológica de Design Science Research, que consiste em uma forma de produção de conhecimento científico envolvendo o desenvolvimento de inovações, com a intenção de resolver problemas do mundo real e, ao mesmo tempo, fazer uma contribuição científica de caráter prescritivo. Buscou-se assim, a partir do entendimento do problema, construir e avaliar artefatos que permitam transformar situações, alterando suas condições para estados melhores ou desejáveis. Resultados: O desenvolvimento de uma ontologia para facilitação do processo de transformação digital em uma organização pública, a partir da adaptação de aspectos culturais do órgão e de seus colaboradores. A partir disto, a organização espera contar com alguns resultados, tais como: uma maturidade digital para identificação de processos de negócios prioritários e de serviços digitais, um plano de formação digital dos colaboradores e plano de adequação do ambiente tecnológico, uma ampliação do acesso às informações e de ofertas de serviços digitais prestados.
DEFESA DE TESE DE DOUTORADO Nº 19
Aluno: Celso Antonio Marcionilo Lopes Junior
Título: “Desvendando Sistemas de Verificação de Assinaturas: Abordagem de Ponta a Ponta Sob a Ótica da Perícia Forense”
Orientador: Byron Leite Dantas Bezerra - (PPGEC)
Examinadora Externa: Nina Sumiko Tomita Hirata - (USP)
Examinador Externo: Cleber Zanchettin - (UFPE)
Examinador Interno: Wellington Pinheiro dos Santos - (PPGEC)
Examinador Interno: Sidney Marlon Lopes de Lima - (PPGEC)
Data-hora: 25 de Abril de 2024, às 14:00h.
Local:Formato Remoto - Google Meet.
Resumo:
A grafotécnica é uma ciência empregada em investigações forenses para determinar a autenticidade e autoria de assinaturas manuscritas. A complexidade dessa tarefa revela a necessidade de métodos alternativos para a análise de assinaturas, entre eles, os sistemas automáticos de verificação de assinaturas. Esses sistemas, embasados em modelos matemáticos e algoritmos de Inteligência Artificial, oferecem uma nova perspectiva, distinta dos métodos tradicionais da grafotécnica. Contudo, sua adoção por peritos grafotécnicos é limitada, em parte devido à dificuldade em interpretar e justificar os resultados fornecidos por tais sistemas. Este estudo objetiva avaliar a precisão e confiabilidade de sistemas automáticos de verificação de assinaturas, abrangendo a segmentação, classificação e a análise de como os critérios de decisão computacionais alinham-se às práticas aplicadas pela perícia grafotécnica. Empregamos uma abordagem multidisciplinar, utilizando técnicas de Aprendizagem de Máquina e Visão Computacional. Destacam-se: (i) desenvolvimento de um modelo de segmentação para extração de assinaturas de documentos; (ii) aplicação de técnicas de interpretabilidade; (iii) criação da métrica ForenSig Index, que incorpora Sobreposição com áreas de Interesse dos Peritos (SIP), Consistência da Interpretabilidade (CI), e Correlação com Precisão do Modelo (CPM); (iv) avaliação utilizando dois sistemas de verificação de assinaturas avançados - CNN SigNet e um modelo de rede Siamesa; e (v) teste com bases de dados de assinaturas e documentos de identificação, juntamente com uma base de conhecimento derivada de análises reais de peritos grafotécnicos. Os resultados alcançados neste estudo destacam a eficácia dos modelos de segmentação desenvolvidos, os quais isolaram com sucesso as assinaturas de documentos, preservando as características dos traços. Adicionalmente, a implementação de técnicas de interpretabilidade revelou as áreas que os Sistemas de Verificação de Assinaturas consideram importantes na tomada de decisão. O resultado observado comparado com as áreas de interesse identificadas por peritos grafotécnicos, permitiu verificar a correspondência entre os sistemas computacionais e os métodos tradicionais da grafotécnica. Através da combinação de modelos, técnicas e as métricas desenvolvidas neste estudo, formulamos uma nova métrica, o ForenSig Index que demonstrou ser uma ferramenta robusta para validar a precisão e a confiabilidade dos sistemas de verificação de assinaturas. Além disso, a contribuição de duas novas bases de dados enriquece o campo de pesquisa, promovendo avanços futuros na verificação de assinaturas.
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