Eventos
Discente: MARIA GABRIELLA VILAÇA PADILHA PINTO
Título: DESENVOLVIMENTO DE UM CHATBOT INFORMATIVO PARA APOIO AO ATENDIMENTO EM SAÚDE PÚBLICA: UMA FERRAMENTA PARA CIDADES INTELIGENTES
Orientador: PROF. DR. CARMELO JOSÉ ALBANEZ BASTOS FILHO
Coorientador: PROF. DR.MÁRCIA REJANE OLIVEIRA BARROS CARVALHO MACEDO
Examinador Externo: PROF. DR. JONAS DA SILVA BEZERRA
Examinador Interno: PROF. DR. HENRIQUE ALVES DINARTE DA SILVA
Data: 31 DE JULHO DE 2025
Horário: 14:30
Local: Sala de Atos (CSEC)
Resumo do projeto:
Plataformas de cidades inteligentes exigem ferramentas de comunicação capazes de aproximar a população dos serviços públicos e de subsidiar a gestão com dados qualificados. Inserido no projeto “Na Palma da Mão”, da Universidade de Pernambuco (UPE), este estudo apresenta o desenvolvimento, avaliação e adaptação de um agente conversacional informativo voltado à disseminação de orientações sobre o Sistema Único de Saúde (SUS). A ferramenta foi concebida para atuar de forma integrada ao ambiente digital da prefeitura, promovendo o acesso da população a informações confiáveis, em linguagem acessível e por meio de canais digitais populares, como o WhatsApp. A metodologia compreendeu cinco etapas: (1) levantamento teórico; (2) organização da base de dados da Secretaria Municipal de Saúde; (3) desenvolvimento de dois protótipos – um com dados brutos e outro com dados tratados; (4) testes automatizados com 375 interações simuladas via Botium; e (5) avaliação qualitativa com 48 participantes, entre estudantes de tecnologia, profissionais da saúde e usuários do sistema público de saúde de Vitória de Santo Antão (PE), por meio de formulário online e observação em campo na UBS Livramento. Os resultados indicaram que o tratamento textual da base melhorou a precisão das respostas e a compreensão nos diferentes registros de linguagem. A pesquisa qualitativa apontou altos níveis de satisfação com a velocidade e clareza das respostas, com destaque para a linguagem acessível e a capacidade de direcionamento adequado dos usuários. Demandas por maior especificidade em certos temas motivaram a criação de um segundo agente com conteúdo hiperlocal e ajustes na API para convivência com o atendimento humano via WhatsApp institucional. Conclui-se que agentes conversacionais integrados a sistemas de gestão inteligente e adaptados às realidades sociolinguísticas locais podem aprimorar a comunicação pública em saúde e gerar indicadores úteis para o planejamento municipal.
Palavras-chave: agente conversacional; saúde pública; chatbot; linguagem natural; acesso à informação.
Discente: CAUÊ NOGUEIRA DA SILVA
Título: TRANSPORTE DE CALOR EM DISPOSITIVOS BASEADOS EM CRISTAL LÍQUIDO
Orientador: PROF. DR. MARCONE ISIDÓRIO DE SENA JUNIOR
Coorientador: PROF. DR. ANDRÉ LUIS DA MOTA VILELA
Examinador Externo: PROF. DR. ANTÔNIO MURILO SANTOS MACÊDO
Examinador Interno: PROF. DR. DIEGO JOSÉ RÁTIVA MILLÁN
Data: 30 DE JUNHO DE 2025
Horário: 10:00
Local: On-line
Resumo do projeto:
Responsável por uma parcela significativa das emissões globais de dióxido de carbono (CO2), o setor de transportes requer um conjunto integrado de ações técnicas, operacionais e políticas para se adequar às expectativas de emissões líquidas zero até 2030. Nesse contexto, a expansão e modernização da infraestrutura metroferroviária de tração elétrica representa um elemento central para acelerar o processo de descarbonização do transporte urbano de forma inclusiva, equitativa e socialmente responsável. A introdução de tecnologias que visem o aproveitamento da energia regenerativa da frenagem de trens elétricos representa uma ação importante para melhorar a eficiência operacional e energética desse modal de transportes. Diante das evoluções tecnológicas, do crescimento de mercado nos últimos anos e pela versatilidade de aplicações, os Sistemas de Armazenamento de Energia em Baterias (Battery Energy Storage Systems - BESS) se apresentam com grande potencial para desempenhar um papel estratégico importante no desenvolvimento sustentável da infraestrutura metroferroviária. Contudo, diante da intermitência da energia regenerada, otimizar o dimensionamento de sistemas BESS requer uma previsão precisa dos perfis de carga e regeneração. A utilização dos dados reais operacionais dos trens, aliadas à aplicação de técnicas de modelagem preditiva apresenta-se como uma abordagem promissora para aprimorar a acurácia das previsões. Essa combinação possibilita não apenas a otimização técnica e econômica do dimensionamento dos sistemas BESS, como também contribui para a eficiência global e o avanço sustentável do transporte ferroviário urbano.
Palavras-chave: Diodos Térmicos, Retificadores Térmicos, Transporte de Calor, Cristais Líquidos, Cristais Líquidos Nemáticos, Teoria de Oseen-Frank.
Discente: BRUNO FALCÃO ANDRADE
Título: MODELAGEM PREDITIVA DA ENERGIA REGENERATIVA EM TRENS METROFERROVIÁRIOS UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA: APLICAÇÃO NO DIMENSIONAMENTO DE SISTEMA BESS PARA O METRÔ DO RECIFE
Orientador: PROF. DR. MANOEL HENRIQUE DA NÓBREGA MARINHO
Co-orientador: PROF. DR. TÚLIO SILVA COSTA
Examinador Externo: PROF. DR. HUGO VALADARES SIQUEIRA
Examinador Interno: PROF. DR. GEORGE OLIVEIRA DE ARAÚJO
Data: 09 DE JUNHO DE 2025
Horário: 15:00
Local: On-line
Resumo do projeto:
Responsável por uma parcela significativa das emissões globais de dióxido de carbono (CO2), o setor de transportes requer um conjunto integrado de ações técnicas, operacionais e políticas para se adequar às expectativas de emissões líquidas zero até 2030. Nesse contexto, a expansão e modernização da infraestrutura metroferroviária de tração elétrica representa um elemento central para acelerar o processo de descarbonização do transporte urbano de forma inclusiva, equitativa e socialmente responsável. A introdução de tecnologias que visem o aproveitamento da energia regenerativa da frenagem de trens elétricos representa uma ação importante para melhorar a eficiência operacional e energética desse modal de transportes. Diante das evoluções tecnológicas, do crescimento de mercado nos últimos anos e pela versatilidade de aplicações, os Sistemas de Armazenamento de Energia em Baterias (Battery Energy Storage Systems - BESS) se apresentam com grande potencial para desempenhar um papel estratégico importante no desenvolvimento sustentável da infraestrutura metroferroviária. Contudo, diante da intermitência da energia regenerada, otimizar o dimensionamento de sistemas BESS requer uma previsão precisa dos perfis de carga e regeneração. A utilização dos dados reais operacionais dos trens, aliadas à aplicação de técnicas de modelagem preditiva apresenta-se como uma abordagem promissora para aprimorar a acurácia das previsões. Essa combinação possibilita não apenas a otimização técnica e econômica do dimensionamento dos sistemas BESS, como também contribui para a eficiência global e o avanço sustentável do transporte ferroviário urbano.
Palavras-chave: Transporte Metroferroviário; Energia Regenerativa; Aprendizagem de Máquina; BESS.
O Programa
