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Certificações USF 45 anos
Título: TECNOLOGIAS APLICADAS AOS ESPORTES DE CONTATO
Resumo: Atualmente são vários os esportes que fazem parte das Artes Marciais, ou Técnicas de Luta, e que se tornaram esportes cujo objetivo principal é se defender atacando, com muitos praticantes no mundo. São exemplos o Karatê, o Muay Thai, o Taekwondo, o Kung Fu , etc, sendo que em todas essas modalidades existem regras e pontuações, com limites para a força aplicada nos golpes e com a determinação de faltas por aplicações em locais proibidos, que podem vir a causar lesões nos atletas. Para que esses limites e regras sejam obedecidos nos campeonatos, existe a figura do árbitro. Ele é o responsável por julgar se com a aplicação de um golpe o atleta marcou ponto, ou se foi falta. Esse limite entre o ponto e a falta é muito próximo, podendo haver erros indesejados durante um campeonato. Esse primeiro projeto desta linha de pesquisa, que aqui se propõe, vem justamente auxiliar o árbitro de competições de karatê na marcação de faltas durante o Shiai Kumite, ou seja, as lutas. O SEFI - Sistema para Estimativa da Força versus Impacto no Karatê é constituído de um transmissor/receptor de sinais, um sensor de pressão e ainda um aplicativo de celular para que o árbitro possa ter os dados dos golpes aplicados já compilados e classificados como falta ou não, em mãos.
Coordenadora: ANNETE SILVA FAESARELLA
E-mail: annete.faesarella@usf.edu.br
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Título: AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DO SOLO ATRAVÉS DA ANÁLISE DE NEMATOIDES PRESENTES NUMA AMOSTRA, UTILIZANDO ALGORITMO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
Resumo: A avaliação da qualidade do solo é fundamental para a produção agrícola e a utilização de nematoides como indicadores biológicos proporciona um método eficaz, econômico e prático de análise, contribuindo para um ambiente de produção agrícola saudável e sustentável. A utilização de um dispositivo móvel e de algoritmos de aprendizado de máquina, permite automatizar todo o processo e a possibilidade de realizar a análise em campo. Isso possibilita que agricultores de baixo poder aquisitivo e de áreas distantes de grandes centros utilizem uma tecnologia digital abrindo oportunidades para o monitoramento contínuo, contribuindo para a implementação de uma agricultura sustentável e que preserva os recursos naturais.
Coordenadora: DÉBORA MEYHOFER FERREIRA
E-mail: debora.ferreira@usf.edu.br
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Título: COMPUTAÇÃO E VISUALIZAÇÃO DE DADOS APLICADOS À BIOLOGIA
Resumo: Com a evolução da computação, diversas áreas aumentaram a velocidade de seus avanços, entre elas a parte de diagnósticos e análises por imagem da área médica e estudos da dor . Este projeto tem o objetivo de utilizar a inteligência artificial, machine learning, processamento de imagem e computação de alto desempenho em sistemas biológicos em estudos de dor, detecção precoce de transtorno do espectro autista (TEA) e processamento de dados para análise de medição de pressão plantar. Se utilizando de comparação de pessoas com e sem o TEA será possível fazer a avaliação. Com isso, algoritmos para detecção agregando essas diversas técnicas serão utilizados para que seja possível essa detecção precoce do autismo. Os resultados serão uma indicação de diagnóstico e a criação de banco de dados para auxiliar no diagnóstico do TEA. O machine learning representa um conjunto de ferramentas utilizadas para encontrar relacionamentos não triviais, predizer comportamentos ou classificar um conjunto de elementos. Esse tipo de técnica tem sido utilizada para os mais diversos fins, dentre os quais, destacam-se os estudos relacionados à dor. Nesse tipo de estudo, são necessários muitos testes preliminares antes do delineamento final dos experimentos direcionados à investigação de determinado alvo, além da grande quantidade de testes necessários para o mapeamento de agentes, por exemplo, que podem ativar ou bloquear determinado receptor. Os resultados esperados são algoritmos que consigam predizer resultados, o que implicaria em melhora na eficiência experimental considerando o menor número de testes necessários e também na redução do uso de animais. No caso do sistema de medição de pressão plantar o objetivo consiste em criar uma sistema para receber e analisar os dados dos pacientes, que no futuro serão utilizados para predição de possíveis doenças, tais como diabetes e outros.
Coordenador: FABIO ANDRIJAUSKAS
E-mail: fabio.andrijauskas@usf.edu.br
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Título: PLATAFORMA WEBLAB PARA A GESTÃO REMOTA DE LABORATÓRIOS DA ÁREA DE ENGENHARIA
Resumo: O presente projeto, agora em sua quarta etapa, visa desenvolver, implementar e aprimorar a plataforma computacional WEBDIG. Esta plataforma é integrada e configurável, destinada a modelos de ensino-aprendizagem alinhados com a Educação 4.0. Ela permite o gerenciamento e o desenvolvimento de experimentos controlados remotamente via internet, com ênfase em aplicações educacionais, e facilita a criação de ambientes digitais dedicados à interação docente-discente-instituição. Utiliza-se a tecnologia web para a infraestrutura de comunicação, abrangendo sistemas e tecnologias digitais, como Internet das Coisas, Big Data, Computação em Nuvem, Sistemas de Simulação, Robótica Avançada e Inteligência Artificial, criando sistemas ciberfísicos integrados, denominados laboratórios 4.0. Adicionalmente, a WEBDIG será integrada à plataforma SARL (Smart Adaptive Remote Laboratory) da Florida Atlantic University (FAU), que proporciona laboratórios remotos para estudantes globais, expandindo as oportunidades de aprendizado e experimentação. Através deste projeto, a Universidade São Francisco torna-se membro do Comitê Permanente de Engenharia de Aprendizagem e Laboratórios Online do LACCEI (Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions). Este envolvimento proporciona uma colaboração internacional que visa não só fomentar a pesquisa, mas também apoiar o desenvolvimento de infraestruturas de laboratórios online de baixo custo, o design de ferramentas tecnológicas para integração em áreas STEM, a colaboração no estabelecimento de padrões educacionais em engenharia e o desenvolvimento de laboratórios online acessíveis, híbridos e móveis, beneficiando comunidades na América Latina, Caribe e regiões da África.
Coordenador: VICENTE IDALBERTO BECERRA SABLÓN
E-mail: vicente.sablon@usf.edu.br
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