Ciência da Computação

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Bus Finder: aplicativo móvel para rastreamento de veículos de transporte escolar
(2019) Sartori, Elias; Madalozzo, Guilherme Afonso
Rastreamento veicular através de geolocalização já é algo muito difundido em vários segmentos como: monitoramento de cargas, frotas de táxi, carros fortes e em diversas outras situações. Visto isso, é possível perceber que a área de transportes escolares ainda foi pouco explorada com esta finalidade, com foco na cidade de Erechim, no estado do Rio Grande do Sul, no Brasil. Levando em consideração estes fatores e, aliado a isso o crescimento exponencial dos sistemas embarcados e dos aplicativos móveis, o presente trabalho desenvolve um aplicativo móvel para realizar o rastreamento de veículos que realizam transporte escolar. Este aplicativo, tem como principais funcionalidades: rastrear em tempo real a posição do veículo em questão e a distância de trajeto a ser percorrido em relação ao usuário. A ferramenta utilizada para o desenvolvimento do aplicativo foi JavaScript com React Native, recebendo dados de uma API em Ruby, com Ruby on Rails. Para obter os dados de geolocalização, foi utilizado uma placa arduino, com módulo GSM/GPRS.
Deafend: aplicativo para facilitação da comunicação com libras
(2020) Vieira, João Vitor Veronese; Madalozzo, Guilherme Afonso
Para aumentar a qualidade de vida dos membros de uma sociedade é, indiscutivelmente, necessária uma comunicação eficiente entre tais indivíduos. Desta forma, as recentes evoluções tecnológicas são bastante positivas, pois possibilitaram ainda mais rapidez na troca de dados entre as pessoas, transformando o aparelho celular em uma das mais importantes ferramentas contemporâneas. Contudo, enquanto os ouvintes - maioria absoluta da população - obtiveram excelentes novas formas de contato, a comunidade surda ainda enfrenta diversas barreiras para expressar suas ideias e assimilar novas informações. Interessante observar que, apesar das conquistas alcançadas ao longo da história, que serviram para amenizar os impactos estruturais na vida desses sujeitos, as maiores dificuldades dos surdos têm como causa um aspecto em comum que, habitualmente, deveria ser motivo de aproximação: a conversação. Fica claro que não existe um mecanismo legítimo de conexão entre a parcela significativa da população que possui algum tipo de problema auricular e os demais, que geralmente não tem familiaridade com língua de sinais. Logo, este trabalho criou, através de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), um aplicativo com o intuito de expandir a comunicabilidade dos surdos e servir como alternativa para um diálogo baseado na paridade entre Português e Libras. Além da aplicação móvel, que contém um manual de usuário disponível online e funcionalidades capazes de colaborar para que seus utilizadores (inclusive analfabetos) usufruam dos benefícios provenientes de uma integração social concreta, este projeto produziu um tutorial introdutório ao PLN, buscando fomentar o contato inicial de entusiastas com esta área da inteligência artificial.
Emognizer: aplicação baseada em inteligência artificial para análise emocional de redes sociais
(2020) Andrade, Vinicius Emanoel; Madalozzo, Guilherme Afonso
Tendo em vista que grande parte da população brasileira encontra-se ativa nas redes sociais e as emoções propagadas pelas pessoas são reflexo de sua saúde mental, foi desenvolvido um sistema que detecta emoções em textos produzidos por um indivíduo em seus perfis do Twitter e do Reddit. Tais emoções são abordadas através de representações que proporcionam encontrar indícios de transtornos mentais. As representações estão presentes em um aplicativo destinado aos dispositivos móveis, construído utilizando um template que prega pela imersão e boa experiência do usuário. Para tanto, realizou-se um levantamento de transtornos mentais que possuíssem características passíveis de serem representadas computacionalmente, o qual resultou em quatro transtornos: Transtorno Disruptivo da Desregulação do Humor (TDDH), Transtorno de Ansiedade Generalizada (TAG), Fobia Específica e Transtorno Depressivo Maior (TDM). Além de que, usou-se cinco datasets compostos por registros rotulados por especialistas, os quais foram pré-processados através de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e, posteriormente utilizados para realizar o treinamento e avaliação de um modelo de Rede Neural LSTM (Long Short-Term Memory) que, durante o processo de avaliação, mostrou ser capaz de reconhecer emoções em textos retirados de ambas as redes sociais citadas anteriormente.
Gerenciador de tarefas inteligente
(2023) Barro, Bernardo Cenci; Madalozzo, Guilherme Afonso
O "Gerenciador de Tarefas Inteligente" é um aplicativo móvel projetado especificamente para melhorar a produtividade e eficiência no gerenciamento de tarefas pessoais e profissionais. Este aplicativo se destaca pela integração de tecnologias avançadas de inteligência artificial e reconhecimento de voz, proporcionando uma experiência de usuário única e intuitiva. Com uma assistente virtual incorporada, o aplicativo permite aos usuários gerenciar suas tarefas de maneira eficaz, oferecendo funcionalidades como criação, edição, visualização e exclusão de tarefas, além de um calendário integrado para o acompanhamento de prazos e eventos. O desenvolvimento do aplicativo envolveu um processo meticuloso de estudo, prototipagem, desenvolvimento e análise de resultados, com ênfase na aplicação de conceitos de assistentes virtuais e APIs de reconhecimento de voz. O objetivo principal é fornecer uma ferramenta prática e inovadora que contribua significativamente para o aumento da produtividade e eficiência dos usuários, tanto em suas vidas pessoais quanto profissionais.