RETEC - Revista de Tecnologias

Apresentação

2024-07-26T14:31:41+00:00

COMPARATIVO DE MODELOS DE LINGUAGEM EM PORTUGUÊS DO BRASIL:

2023-11-01T15:52:57+00:00

Este artigo tem como objetivo realizar um comparativo entre três modelos de linguagem treinados a partir de corpora português do Brasil. Foram avaliados o GPT-2, GPorTuguese-2 e Cabrita-Lora-v0-1, por intermédio das métricas Sentence Textual Similarity (STS) e Recognizing Textual Entailment (RTE). Atualmente existe uma carência de estudos que abordem este tema em modelos treinados em português. Sendo esta pesquisa uma contribuição nesta direção. Os resultados mostraram que Cabrita-Lora-v0-1 obteve melhor desempenho em todas as métricas, existindo ainda oportunidades de melhorias e novos estudos em todos os modelos objeto desta pesquisa, pois os desempenhos podem ser afetados por configurações de hiper parâmetros. O comparativo elaborado por este estudo mostrou os pontos fortes e fracos de cada modelo e pode servir como base em novos direcionamentos que abordam este tema. Esta pesquisa pode representar uma contribuição significativa em Processamento de Linguagem Natural (NLP) em português.

DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE CONTEÚDOS PRECONCEITUOSOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS

2023-03-14T16:42:15+00:00

Com o aumento exponencial da quantidade de informações textuais torna-se relevante investigar métodos e técnicas que permitam lidar com este conteúdo de forma eficiente e automática, dessa forma, o processamento automático de textos é um grande desafio. A classificação automática de texto envolve atribuir uma ou mais categorias de documentos predefinidas. Esta investigação se propõe a examinar as técnicas associadas à categorização automática, propondo uma ferramenta computacional que permita identificar conteúdos preconceituosos em redes sociais, a partir da análise estatística e linguística de textos coletados. O intuito deste trabalho foi investigar e desenvolver técnicas de classificação automática para realizar a tarefa de detectar discursos de ódio contra a comunidade LGBTQIA+. Foi desenvolvido um website responsivo, utilizando linguagem Python, banco de dados MySQL e Flask Framework, permitindo que usuários possam classificar seus comentários ou visualizar comentários classificados pelo modelo como preconceituoso ou não.

ESTUDOS DE CENÁRIOS PARA A OTIMIZAÇÃO DE TRÁFEGO EM SEMÁFOROS DE TRÊS TEMPOS:

2023-11-18T23:03:42+00:00

O crescimento simultâneo das cidades e do número de veículos impacta significativamente no sistema de tráfego urbano e como estratégia para minimizar esses efeitos, a gestão eficiente dos semáforos torna-se crucial no gerenciamento do tráfego e da mobilidade urbana. A adoção de sistemas de tráfego inteligente, como os semáforos inteligentes, se apresenta como uma ferramenta que tem potencial para a solução de problemas como congestionamentos, mas o uso de semáforos com tempos fixos também pode ser uma alternativa quando encontrado um cenário equilibrado de tempos de abertura e fechamento dos semáforos. O estudo apresenta uma série de simulações em um cruzamento de fluxo intenso na cidade de Santa Cruz do Sul (RS), onde os semáforos funcionam com a lógica de programação de três tempos. Os dados foram coletados in loco e em seguida tratados no software flexSim, com o objetivo de realizar uma análise de cenários em um cruzamento de vias de alto fluxo na cidade de Santa Cruz do Sul-RS visando dimensionar a melhor fluência de tráfego para o horário de maior fluxo. Foram realizadas 7 simulações de cenários e identificados os que apresentaram redução e consequentemente melhora quando analisado o staytime (tempo médio dos veículos no trajeto) e uma equidade quando comparado o average wip (quantidade média de veículos no trajeto), redução de 13,88% e de 22,78%, respectivamente, em uma via de intenso tráfego. A simulação demonstrou que é possível melhorar o tráfego urbano no local quando a configuração de tempos de semáforos for adequadamente implementada.

INSTITUTO FEDERAL DE RORAIMA:

2023-08-18T19:41:56+00:00

Assim como as demais unidades espalhadas pelo Brasil, o Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Roraima (IFRR) nasceu idealizado sob a perspectiva de ser uma unidade educacional de referência na produção científica de cunho técnico e tecnológico. A criação dos Institutos Federais (IFs) se deu pela crença que estas unidades educacionais em consonância com os conglomerados produtivos trariam o desenvolvimento produtivo esperado. Diante das críticas direcionadas aos Institutos Federais espalhados pelo Brasil, em especial aquelas focadas no baixo impacto técnico e tecnológico para desenvolvimento dos chamados Arranjos Produtivos Locais (APLs) do norte do país. Este estudo procura discutir o conceito de APLs e verifica o quanto ele se diferencia do conceito de cluster, para assim verificar se os objetivos concebidos para estas unidades estão dentro de suas possiblidades de atuação. O primeiro tópico busca contextualizar as metas e objetivos dos Institutos Federais (IFs), a segunda parte discute a diferença entre APLs e cluster, e por último conclui-se que as promessas políticas basearam-se nas definições de clusters para promoção dos IFs, uma vez que APLs necessitam de políticas públicas que fomente suas conexões, estas até o momento ausentes no estado.

PREVISÃO DO CONSUMO DE ELETRICIDADE DA REGIÃO SUDESTE: UM ESTUDO DE CASO UTILIZANDO MODELOS UNIVARIADO E MULTIVARIADO

2024-02-10T23:39:05+00:00

Resumo

Este trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de previsão dos modelos LSTM univariado e multivariado. Para realizar esta comparação utilizou-se uma base de dados do consumo de energia elétrica da região Sudeste do Brasil, fornecida pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE). A base de dados apresenta uma série mensal do consumo de energia elétrica no período entre Janeiro/2004 e Novembro/2023, totalizando 239 observações. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM, foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos modelos univariado e multivariado, foram comparados por meio das métricas RSME (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) e MAE (Mean Absolute Error). Verificou-se, para um horizonte de 6 meses, que o modelo LSTM multivariado apresentou um melhor desempenho.

QS GAME: UM JOGO PARA ENSINO DO ALGORITMO DE ORDENAÇÃO QUICKSORT

2024-03-11T17:14:43+00:00

Em Ciência da Computação a aprendizagem dos métodos de ordenação é importante para que o aluno conheça as diversas formas de classificar e organizar dados. O algoritmo de ordenação QuickSort destaca-se por ser um dos métodos com melhor desempenho na maioria dos casos. Entretanto, o estudo de seu funcionamento é considerado complexo para compreender pela maioria dos alunos. A gamificação aplicada a educação consiste na utilização de jogos sérios para auxiliar no ensino dos conteúdos de maneira lúdica e dinâmica. Este artigo apresenta um jogo que visa facilitar e motivar a aprendizagem desse método de ordenação, denominado QS Game. O jogo possui uma interface gráfica atrativa e utiliza questões organizadas em uma sequência semelhante às etapas de funcionamento do QuickSort e que permite, dessa forma, que o jogador analise e interprete passo a passo do algoritmo. Desse modo, o jogador pode atuar como protagonista no processo de aprendizagem, interagindo com a ferramenta para ordenar um conjunto de elementos. O jogo também oferece um tutorial disponibilizado por meio de um vídeo explicativo que demonstra o funcionamento do algoritmo.