DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 355

Aluno: José Carlos Felix Barbosa

Título: “Guia de boas práticas para o processo de Transferência de Tecnologia no contexto UPE"

Orientador: Ivaldir Honório de Farias Junior

Coorientador: Emanoel Francisco Spósito Barreiros (UPE)

Examinador Externo: Jorge da Silva Correia Neto (UFRPE)

Examinador Interno: Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues

Data-hora: 18 de maio de 2026 às 9h

Local: Formato presencial - Sala CSEC

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Resumo:

         "A transferência de tecnologia entre instituições de ensino superior e o setor produtivo desempenha um papel estratégico no fortalecimento do desenvolvimento econômico e tecnológico, especialmente quando estruturada a partir de modelos colaborativos, como a Hélice Tríplice, que integra universidades, indústria e governo. No Brasil, instrumentos legais como a Lei nº 10.973/2004 (Lei de Inovação Tecnológica) e a Lei nº 13.243/2016 (Marco Legal da Ciência, Tecnologia e Inovação) foram instituídos para estimular a pesquisa aplicada, promover parcerias e reduzir barreiras à inovação. A presente pesquisa teve como objetivo diagnosticar barreiras identificadas na literatura e na Universidade de Pernambuco (UPE), bem como propor um guia de boas práticas para o processo de transferência de tecnologia. Para alcançar esse objetivo geral, adotou-se uma abordagem qualitativa e exploratória, por meio de uma revisão exploratória da literatura cinza e da análise dos resultados de três surveys realizados com docentes e discentes da Universidade de Pernambuco (UPE), com a finalidade de coletar informações e propor um guia de boas práticas desenvolvido com base nos achados da literatura. O guia está organizado de forma estruturada, sendo dividido em cinco eixos principais: Gestão e Estruturação Institucional, Inteligência Tecnológica e Prospecção, Comunicação e Visibilidade, Negociação e Contratos e Fomento ao Empreendedorismo e Internacionalização. Cada boa prática está elaborada de forma padronizada, contemplando elementos como código, objetivo, atores envolvidos, resultados esperados e referências, o que favorece sua compreensão, replicabilidade e implementação gradual, de acordo com o nível de maturidade institucional. Dessa forma, espera-se que o conjunto de práticas aqui apresentado contribua para ampliar a eficiência dos processos de transferência de tecnologia, fortalecer a interação universidade-empresa e impulsionar a consolidação de uma universidade empreendedora, inovadora e socialmente comprometida."

DEFESA DE TESE DE DOUTORADO Nº 42

Aluno: Hitalo Oliveira da Silva

Título: “Rede Vascular como Biomarcador: Uma Nova Metodologia Baseada em Inteligência Artificial e Ciência das Redes para Avaliação Explicável da Saúde Corporal"

Orientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho

Coorientador: Diego Marconi Pinheiro Ferreira Silva

Examinador Externo: Clodomir Joaquim de Santana Júnior (UC Davis)

Examinador Externo: Rodrigo Felipe Albuquerque Paiva de Oliveira (B3)

Examinador Externo: Rodrigo de Paula Monteiro (UPE)

Examinador Interno: Leandro Honorato de Souza Silva

Data-hora: 30 de abril de 2026 às 15h30min

Local: formato remoto

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Resumo:

         "O acompanhamento médico e hábitos saudáveis constituem as principais estratégias para minimizar o surgimento de Doenças Cardiovasculares (CVD), responsáveis por aproximadamente 20 milhões de óbitos anuais em decorrência de suas complicações. Angiografias Coronarianas Invasivas (ICAs) e não invasivas (CTAs) são exames frequentemente utilizados para avaliar a condição estrutural e funcional do sistema vascular. Na prática clínica atual, os médicos geralmente baseiam-se em seu conhecimento e nos resultados desses exames para elaborar relatórios clínicos, uma abordagem essencialmente subjetiva que frequentemente apresenta divergências nas interpretações intra e interobservadores. Pesquisas recentes sugerem que métricas objetivas podem reduzir significativamente os erros de diagnóstico. Todavia, não é trivial desenvolver técnicas de extração e padronização de métricas objetivas que expliquem, de forma analítica, o sistema vascular humano e a sua relação com o estado de saúde corporal do paciente. Esta tese de doutorado apresenta uma nova metodologia para quantificar o sistema vascular humano e criar associações explicáveis entre as propriedades estruturais vasculares e o estado de saúde do paciente, utilizando métodos avançados baseados em teoria dos grafos e em inteligência artificial. A abordagem proposta captura detalhadamente as informações estruturais dos vasos sanguíneos e as modela em grafos biomédicos. Métricas de rede, como coeficientes de agrupamento, medidas de centralidade e eficiência de roteamento, são extraídas dos grafos para construir a caracterização quantitativa das redes vasculares. Modelos de Redes Neurais Baseadas em Grafos (GNNs) são, então, empregados para codificar cada rede vascular em representações de baixa dimensionalidade (embeddings). A proximidade espacial dos embeddings reflete a similaridade estrutural entre as redes. Algoritmos de clusterização são, subsequentemente, aplicados para agrupar padrões análogos e identificar possíveis anomalias. Experimentos realizados em um conjunto de dados contendo 18.505 redes vasculares retinianas revelaram associações significativas entre a estrutura da rede vascular e variáveis demográficas/clínicas (idade, sexo e estado patológico). Análises de regressão demonstraram que a densidade da rede e o comprimento vascular total emergiram como uma das métricas mais discriminativas para a caracterização dos clusters identificados. Estes resultados destacam o potencial dos modelos baseados em grafos para aprimorar a análise do sistema vascular. Eles oferecem métricas quantitativas e objetivas que podem ser utilizadas como biomarcadores. Os biomarcadores podem ajudar na predição de condições de saúde locais e sistêmicas. "

DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 354

Aluno: Inoã de Paulo Liberato da Silva

Título: “Uso de princípios de design centrado no usuário em interfaces para extração e validação de informações em documentos de alta complexidade"

Orientador: Byron Leite Dantas Bezerra

Coorientador: Rômulo César Dias de Andrade (UPE)

Examinador Externo: Fagner José Coutinho de Melo (UPE)

Examinador Interno: Raphael Augusto de Sousa Dourado

Data-hora: 30 de abril de 2026 às 8h30min

Local: Formato remoto - Google meet

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Resumo:

         "Este trabalho investiga o uso combinado de técnicas de inteligência artificial e princípios de design centrado no usuário para apoiar a extração e a validação de informações em documentos financeiros de alta complexidade, com foco em balanços patrimoniais. Esses documentos apresentam grande variação de layout, estrutura hierárquica, tabelas, subtotais e notas explicativas, o que torna sua digitalização e conferência processos suscetíveis a retrabalho, maior tempo de execução e erros operacionais. Nesse contexto, foi desenvolvida uma solução composta por duas camadas principais: um pipeline de extração automática baseado em Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) e Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER), e uma interface web interativa projetada para apoiar a validação humana dos dados extraídos. O estudo concentrou-se, especialmente, na avaliação da interface como suporte ao fluxo híbrido de automação e conferência, incorporando mecanismos como comparação lado a lado entre documento e dados extraídos, realce visual de campos, indicação de confiança e validação guiada por regras. Nesta pesquisa foi realizada uma avaliação comparativa entre duas versões do sistema envolvendo 28 participantes. Foram analisadas métricas de usabilidade percebida (SUS), carga cognitiva (NASA-TLX), tempo de realização da tarefa e quantidade de campos corrigidos manualmente, além de comentários qualitativos dos usuários. Os resultados indicaram que o MVP 2 apresentou melhor desempenho global, com aumento da usabilidade percebida, redução da carga cognitiva, diminuição do tempo de validação e menor necessidade de correções manuais. Dessa forma, indicando que mecanismos de interface orientados por UX/UI podem aumentar a eficiência e a clareza do processo de validação humana, contribuindo para maior confiança e melhor desempenho operacional em fluxos de extração de documentos financeiros complexos."