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Submissões Recentes

Quilombo como categoria do pluralismo das ordens jurídicas: efeitos sobre as políticas sociais públicas de acesso à terra
(UCSal, Universidade Católica do Salvador, 2020-03-27) Silva, Gilmar Bittencourt Santos; Ivo, Anete Brito Leal (Orient.); Lepikson, Maria de Fátima Pessôa (Membro da Banca); Silva, Jullie Sarah Lourau Alves da (Membro da Banca); Lima, Adriana Nogueira Vieira (Membro da Banca); Cartel, Lídia (Membro da Banca)
Iniciou-se esta pesquisa com o objetivo de analisar a política pública de acesso e garantia da terra aos quilombolas. Para tanto, buscou-se e reconstruir a trajetória histórica e jurídica de constituição do quilombo, com base na literatura produzida sobre o tema, nos últimos anos, bem como debater a construção dos discursos jurídicos de natureza sociojurídica que orientam a compreensão do direito dos quilombolas. Analisou-se as práticas sociojurídicas existentes em comunidades quilombolas, suas inovações nas relações e processos reivindicatórios bem como suas interfaces com as instâncias políticas e sociais. Descreve-se como esta categoria sociocultural do quilombo se constituiu no tempo, como sujeitos de direito, sua intersecção com a categoria direitos e direitos humanos e as inconsistências do modelo europeu em relação às práticas e formas de incorporação desses sujeitos na América Latina, propondo sua ressignificação por uma construção “hermenêutica diatópica” que se constitui numa forma de teoria de interpretação que assimila as construções dos sujeitos, reconhecendo a incompletude de qualquer cultura e sua interconexão com outras. Problematiza o conceito de que as ciências sociais construiu do termo conflito, ao tempo em que localiza sua potência criadora nas práticas das comunidades quilombolas num contexto de crise do Estado. Considerando esse processo dialeticamente articulado às experiências vividas pelos quilombolas na busca da efetivação desses direitos a tese utiliza-se de métodos e técnicas de investigação de campo como estratégia inerente ao conhecimento desses. Com base no uso do grupo focal, a análise sistematizou os resultados das entrevistas realizadas junto às comunidades, confrontando com o contexto e tendências gerais da legislação e sua efetividade com dados secundários e a literatura do tema. As respostas às questões previamente selecionadas e dirigidas a grupos focais dentro das comunidades étnicas e quilombolas definidos, conclui pela incapacidade das atuais teorias em explicar completamente os fenômenos dos direitos dos quilombolas, pelo que se impõe reconhecer os limites dos estatutos presentes. A tese apresenta um olhar sobre o tema a partir do pluralismo das ordens jurídicas vinculado à teoria social do bem viver, cuja proposta de hermenêutica diatópica implica uma ressignificação do direito à liberdade.
Análise de comentários de lives no YouTube: extração de métricas em tempo real com apoio de modelos de linguagens (LLM)
(UCSal - Universidade Católica do Salvador, 2025-12-16) Armentano, Ana Carolina; Cerqueira, Ellen Sampaio; Cunha, Lavínia Énora Santana; Cecília, Luma Abram; Ramalho, Maria Eduarda Pamponet; Santana, Angela Peixoto (Orient.); Boechat, Glaucya Carreiro (Membro da Banca); Cristiana Bispo (Membro da Banca)
O crescimento exponencial das transmissões ao vivo no YouTube resultou em um volume massivo de interações, impondo desafios significativos para a moderação e a análise de engajamento em tempo real. Este trabalho apresenta o Live Insights, uma plataforma web de inteligência de dados projetada para monitorar, processar e extrair insights estratégicos de comentários via integração com Large Language Models (LLMs). O sistema automatiza a classificação de mensagens segundo critérios de reações e tipologia da interação, transformando fluxos de texto não estruturados em métricas visuais. O objetivo do presente trabalho é descrever a arquitetura de software e a metodologia empregada, validando a eficácia dos LLMs como suporte à gestão de comunidades. Os resultados obtidos demonstram a capacidade do sistema em processar contextos informais com baixa latência, gerando métricas precisas sobre a distribuição de reações, picos de engajamento e identificação de conteúdo ofensivo. Por fim, são apontadas as limitações da solução, especificamente quanto à dependência de Application Programming Interfaces (APIs) externas e aos custos operacionais associados à escalabilidade em cenários de alto volume de dados.
Janus: uma arquitetura de middleware para detecção e anonimização de PII em grandes modelos de linguagem no contexto da LGPD
(UCSal - Universidade Católica do Salvador, 2025-12-18) Oliveira, Denilson Xavier; Deiró, Diego Andrade; Santana, João Victor Aziz Lima de; Santos, Loren Vitória Cavalcante; Carvalho, Neillane de; Pereira, Mario Jorge (Orient.); Assis, Semiramis Ribeiro de (Membro da Banca); Dusse, Flávio (Membro da Banca)
A integração de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em ambientes corporativos oferece ganhos significativos de produtividade, mas introduz riscos críticos à privacidade e à conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), especialmente no manuseio de Informações Pessoais Identificáveis (PII). Este trabalho propõe e valida a arquitetura Janus, um middleware de segurança projetado para interceptar, anonimizar e restaurar dados sensíveis em interações com provedores de IA externos. A solução adota uma estratégia de "Defesa em Profundidade", orquestrando três camadas de filtragem: determinística (Expressões Regulares), probabilística (Reconhecimento de Entidades Nomeadas - NER) e semântica (LLM Local Llama 3). A metodologia experimental envolveu testes de estresse progressivos, culminando na análise de 500 prompts do domínio de Recursos Humanos (RH), totalizando mais de 4.500 entidades processadas. Os resultados demonstraram que o sistema atinge uma estabilidade operacional com um F1-Score global próximo a 0.60 em cenários de alta complexidade. A análise evidenciou que, embora o filtro NER apresente desafios de precisão, a arquitetura prioriza a segurança (Recall), mitigando o risco de vazamento de dados. Conclui-se que o sistema Janus oferece uma solução viável de "Privacidade por Design", permitindo o uso seguro de IA Generativa sem comprometer o sigilo das informações corporativas.
Previsão de ocupação em hospitais públicos utilizando modelos de séries temporais e aprendizado de máquina
(UCSal - Universidade Católica do Salvador, 2025-12-15) Santos, Beatriz Nascimento Gibaut; Azevedo, Gabriel de Abreu Farias; Carneiro, Lucas Braga; Santos, Rebeca Bezerra Gonçalves dos; Nogueira, Sarah Evellyn Ferreira; Simões, Marco (Membro da Banca); Boechat, Glaucya Carreiro (Membro da Banca)
A previsão da demanda por internações hospitalares é fundamental para o planejamento de leitos, insumos e equipes, sobretudo em contextos marcados por sazonalidade e surtos epidemiológicos. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar diferentes modelos de previsão aplicados a série temporal de internações mensais no Brasil, construída a partir de dados do SIHSUS integrados a informações epidemiológicas do SINAN. Inicialmente, foram realizadas análises estatísticas descritivas para caracterizar o comportamento da série e identificar padrões de tendência, sazonalidade e possíveis valores extremos. Em seguida, procedeu-se a análise inferencial e a construção do conjunto de dados experimental, incluindo tratamento de valores ausentes, geração de defasagens e análise de sensibilidade ao tratamento de outliers. No experimento foram ajustados modelos estatísticos clássicos e modelos de aprendizado de máquina, avaliados por meio de RMSE, MAE e MAPE em um esquema de validação temporal com divisão de dados para treinamento e para teste. Os resultados indicaram que a Regressão Linear com três defasagens apresentou o melhor desempenho preditivo, superando tanto o modelo SARIMA quanto o Random Forest, especialmente em termos de erro percentual médio. A análise de sensibilidade mostrou ainda que o desempenho do SARIMA é fortemente influenciado por valores extremos associados a surtos.
Sistema de inteligência artificial para identificação de irregularidades em ambientes confinados utilizando robô quadrúpede
(UCSal - Universidade Católica do Salvador, 2025-12-15) Barreto, Alécio José Santos; Afonso, Caio Ricardo Lincoln; Oliveira, Filipe dos Santos; Mota, Mateus Cerqueira; Leite Neto, Silenio Viana; Costa, Genaro Fernandes de Carvalho (Orient.); Silva, Elton Figueiredo da (Membro da Banca); Boechat, Glaucya Carreiro (Membro da Banca)
O presente Trabalho de Conclusão de Curso propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de inspeção para espaços confinados, baseado em um robô quadrúpede Unitree Go2 Edu U2 equipado com câmera de profundidade Intel RealSense D435i e módulo de processamento NVIDIA Jetson Orin NX 16 GB. A pesquisa visa integrar robótica móvel, visão computacional e inteligência artificial (IA) para automatizar a identificação de anomalias estruturais como fissuras, trincas e corrosões em obras de engenharia e ambientes de risco. O sistema foi desenvolvido com base na documentação oficial do fabricante, envolvendo instalação física e elétrica, configuração de software via SDK e criação de uma interface de controle remoto e visualização em tempo real. As imagens capturadas são processadas localmente por redes neurais do tipo YOLOv8, treinadas com a distribuição Ultralytics e uma base de dados de imagens contendo corrosões e diferentes níveis de ferrugem. Os testes realizados em ambiente controlado demonstraram que o sistema é tecnicamente viável, apresentando média de precisão de aproximadamente 0,82 e latência operacional variando entre 120 e 180 ms, valores compatíveis com o uso em inspeções contínuas. Mesmo com a latência superior à prevista em simulação, o sistema manteve estabilidade, identificando irregularidades com consistência e sem comprometer a operação do robô.