Projetos de Pesquisa

 

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Symone Gomes Soares Alcalá

Engenharias

Engenharia de Produção
  • desenvolvimento de tecnologias computacionais inteligentes para apoiar aplicações industriais no contexto da indústria 4.0
  • A Indústria 4.0 tem transformado a produção por meio de diversas tecnologias, como robôs autônomos, big data, Internet das Coisas (IoT – Internet of Things), manufatura aditiva, entre outras. Nesse cenário industrial, sensores, máquinas e tecnologias de informação estão conectados ao longo da cadeia de valor, tornando possível a captura e a análise de dados, e processos mais rápidos, flexíveis e eficientes para a produção de produtos de alta qualidade a custos reduzidos. Além disso, fábricas inteligentes têm utilizado tecnologias IoT para conectar seus equipamentos, e cada produto está conectado à Internet e possui uma etiqueta eletrônica para que ele possa ser facilmente identificado, localizado e gerenciado. Assim, fábricas inteligentes poderão gerenciar eficientemente seus produtos e desenvolver tecnologias de detecção automática de defeitos em produtos e equipamentos para melhorar a eficiência e a qualidade da produção e produtos. Sistemas que realizam a inspeção automática de defeitos em produtos asseguram a qualidade destes utilizando técnicas sem contato manual, e eliminam fatores como subjetividade, fadiga e custos relacionados à inspeção humana. Além disso, eles podem ser utilizados, por exemplo, para detectar defeitos em frutas e tampas de garrafas por meio de um sistema que visão que envolve uma câmera para a captura de imagens digitais e um método de aprendizado de máquina (inteligência artificial) para a classificação de produtos defeituosos. Portanto, na Indústria 4.0, produtos inteligentes estarão embarcados com sensores e etiquetas eletrônicos que permitem a identificação, a localização e o gerenciamento; consumidores poderão obter informações de seus produtos em tempo real; robôs serão autônomos, flexíveis, cooperativos e poderão interagir entre si e entre seres humanos; e modelos de aprendizado de máquina serão capazes de extrair informações úteis de grandes volumes de dados gerados por equipamentos e consumidores. Entretanto, o desenvolvimento de sistemas industriais inteligentes no contexto da Indústria 4.0 envolve alguns desafios. A coleta de dados relevantes, seus processamentos e transformação em conhecimento envolvem o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina sofisticados e com capacidade de processamento em tempo real. Outro desafio é o custo elevado de tais sistemas. Isso porque eles requerem equipamentos eletrônicos sofisticados como sensores, câmeras, robôs, tecnologias IoT, dispositivos de comunicação e identificação e microcontroladores. Inspirado nos conceitos da Indústria 4.0 e das tecnologias IoT, este projeto de pesquisa propõe investigar e desenvolver tecnologias computacionais inteligentes para apoiar aplicações industriais de modo a aumentar o ganho de produção e a qualidade de produtos e processos industriais. Sendo assim, este projeto propõe o desenvolvimento de uma plataforma genérica e integrada de baixo custo, em hardware e software, para a identificação de produtos defeituosos numa esteira transportadora, e também a coleta e a separação de produtos defeituosos e não defeituosos utilizando um braço robótico. Para tanto, este projeto envolve o desenvolvimento de: um sistema de visão capaz de adquirir imagens digitais de produtos numa esteira transportadora, e reconhecer defeitos nos produtos utilizando técnicas de aprendizado de máquina (por exemplo, Rede neural); e de um hardware de baixo custo composto por sensores de infravermelho para detecção de objetos, sistema por radiofrequência (RFID – Radio-Frequency IDentification) para o gerenciamento de produtos, câmera para a captura de imagens, microcontroladores de baixo custo, braço robótico para a coleta e a separação de produtos, módulo WiFi para comunicação sem fio entre a plataforma e outros dispositivos. A plataforma desenvolvida será testada e validada utilizando estudos de casos industriais reais. O projeto contará com a participação de pesquisadores da Universidade de Coimbra (Portugal), da Universidade Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC-Goiás) e da Universidade Federal de Goiás (UFG); e de alunos de iniciação científica. Por fim, são esperados os seguintes resultados: (i) um melhor entendimento da integração de tecnologias IoT e sistemas industriais para a aumentar o ganho de produção e a qualidade de produtos e processos industriais; (ii) a proposta de uma plataforma genérica e integrada de baixo custo para a identificação de produtos defeituosos numa esteira transportadora; (iii) formação de recursos humanos; (iv) promover a pesquisa na UFG e nas instituições parceiras ao projeto, visando o desenvolvimento científico, tecnológico e inovação de empresas no Estado de Goiás e no Brasil; e (v) realizar produção científica de nível elevado em periódicos da área de Engenharias III e em conferências nacionais e/ou internacionais.
  • Universidade Federal de Goiás - GO - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2023
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Tábatta Renata Pereira de Brito

Ciências da Saúde

Enfermagem
  • associação entre baixo nível de apoio social e o comprimento dos telômeros em idosos
  • Estudos recentes apontam que as trocas de apoio social são um importante preditor de saúde durante toda a vida. A qualidade das relações e a quantidade de pessoas que compõem a rede social do indivíduo tem sido associadas à maior morbidade e mortalidade, especialmente na velhice, o que suscita a ideia de que a troca de apoio social esteja associada ao processo de envelhecimento. Considerando que o tamanho dos telômeros tem sido utilizado como um indicador do envelhecimento celular e que pesquisas nessa área são escassas na literatura, principalmente à nível populacional, o objetivo geral desse projeto é analisar a associação entre apoio social e o comprimento telomérico entre idosos. Será realizado um estudo quantitativo com delineamento transversal do tipo analítico com uma amostra probabilística de 357 idosos não institucionalizados, residentes na área urbana de Alfenas, MG. A coleta de dados será realizada em duas etapas, sendo que na primeira será realizada entrevista pessoal e na segunda, coleta de sangue. A amostra sanguínea será utilizada para a quantificação relativa do tamanho dos telômeros por meio da qPCR em tempo real. Durante as entrevistas será utilizado um questionário contendo questões sobre aspectos sociodemográficos, condição geral de saúde e a Escala de Apoio Social do Medical Outcomes Study. Espera-se que o baixo nível de apoio social esteja associado ao encurtamento telomérico em idosos. Uma vez confirmada essa hipótese, os resultados desse estudo contribuirão para o avanço científico na área da enfermagem gerontológica ao mostrar a relação entre aspectos genéticos e comportamentais na longevidade.
  • Universidade Federal de Alfenas - MG - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022