2022

1.Dissertação YANNA LEIDY KETLEY FERNANDES CRUZ

Autor: YANNA LEIDY KETLEY FERNANDES CRUZ
Título: Detecção de ovócitos em imagens histológicas utilizando Redes Neurais Convolucionais
Data da Defesa: 01/07/2022
Banca Examinadora:
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Orientador
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
NILVIANE PIRES SILVA SOUSA – Docente Externo
RAIMUNDA NONATA FORTES CARVALHO NETA – Docente Externo
Resumo: Ovócitos são células germinativas complexas que apresentam mudanças estruturais e funcionais ao longo do desenvolvimento maturacional em peixes. Deste modo, é de significativa importância o desenvolvimento de abordagens que realizem a detecção automática de ovócitos, visto que distinguí-los em imagens histológicas é um procedimento demorado e suscetível a erros, pois requer a interpretação visual e subjetiva do especialista. Desta forma, este trabalho propõe um método capaz de detectá-los de forma automática. Para isso, uma base de imagens contendo 5.680 ovócitos foi utilizada, sendo esta dividida em treino, teste e validação. Técnicas para o aumento de dados foram empregadas a fim de tornar os modelos mais robustos. Para realizar a detecção as arquiteturas YOLOv3, YOLOv4 e YOLOv5 foram aplicadas à base de imagens. Os resultados obtidos foram promissores, destacando-se que os modelos YOLOv5m e YOLOv5l atingiram os melhores desempenhos na detecção de ovócitos, ao serem avaliados através das métricas precision, recall e mAP@.5 e mAP@.95.
Palavras-chave: Deep Learning, Ovócitos, Centropomus undecimalis, YOLO, Imagens histológicas.

2.Dissertação TIAGO SANTOS FERREIRA

Autor: TIAGO SANTOS FERREIRA
Título: CLASSIFICAÇÃO DIAGNÓSTICA DE CASOS DE LEISHMANIOSE CANINA UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA
Data da Defesa: 16/07/2022
Banca Examinadora:
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Orientador
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
NILVIANE PIRES SILVA SOUSA- Docente Externo
PAULO FERNANDES DA SILVA JUNIOR – Docente Externo
Resumo: Propostas de técnicas que reduzam custos financeiros no diagnóstico e tratamento de doenças animais são bem-vindas. Este trabalho utiliza algumas técnicas de aprendizado de máquina para classificar se há ou não casos de leishmaniose visceral canina por meio de exames físicos, dessa forma, sendo uma ferramenta para auxiliar na triagem desses animais em áreas endêmicas, se tornando útil para auxiliar profissionais da área da saúde na tomada de decisão. Para validação do método, foram escolhidos quatro modelos de aprendizado de máquina: K-nearest neighbor, Naïve Bayes, Máquina de Vetor de Suporte e o modelo de Regressão Logística. Os testes foram realizados em trezentos e quarenta cães, utilizando-se dezoito características do animal e o teste sorológico ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) como validação. A regressão logística obteve as melhores métricas: acurácia de 75%, sensibilidade de 84%, especificidade de 67%, razão de verossimilhança positiva de 2,53 e razão de verossimilhança negativa de 0,23, mostrando uma relação positiva na avaliação entre os verdadeiros positivos e rejeitando os casos de falsos negativos
Palavras-chave: aprendizado de máquina; classificação; regressão logística; leishmaniose visceral canina.

3.Dissertação DANRLEY ALVES DOS SANTOS

Autor: DANRLEY ALVES DOS SANTOS
Título: A IMPORTÂNCIA DO MOVIMENTO MAKER NA EDUCAÇÃO: Análise da criação e aplicação de um Protótipo de impressora CNC no ambiente escolar
Data da Defesa: 05/08/2022
Banca Examinadora:
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Orientador
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Docente
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
INALDO CAPISTRANO COSTA – Docente Externo
Resumo: O processo criativo é de extrema importância para o desenvolvimento de uma sociedade, sendo assim, uma função das instituições escolares é proporcionar à assistência aos discentes no desenvolvimento de suas habilidades para pensar, de modo inventivo, em prol de resolver problemas que surjam no cotidiano. Ressalta-se que a experiência direta na resolução de problemas, somada à intuição, tentativa e erros, na elaboração de objetos, foi responsável pelo surgimento do movimento maker, o qual possui como objetivo estimular a inteligência colaborativa, o processo de criatividade e a questão prática na utilização dos recursos tecnológicos, motivados pela diversão e autorrealização. O objetivo principal da presente pesquisa consiste em analisar como o movimento maker é capaz de proporcionar uma contribuição na execução de atividades alicerçadas em creative learning, fab lab e objetos novos, como um Protótipo de impressora CNC no ensino de ciências e tecnologias no ambiente escolar. Para a fundamentação da pesquisa houve a necessidade de uma revisão bibliográfica, por meio de análise de teorias referentes ao movimento maker e sua importância na educação, além de uma verificação do suporte educacional de um protótipo de impressora CNC, elaborado pelo próprio autor. Constatou-se por meio da pesquisa que os espaços maker proporcionam chances para os estudantes demonstrarem suas capacidades nas mais diversas áreas científicas, como na robótica, matemática, física, por exemplo, com o movimento maker sendo caracterizado pela somatização de conhecimento, tecnologia e computação na elaboração de projetos específicos que levam ao aprendizado por meio da prática, com os alunos sendo sujeitos ativos no processo construtivo de conhecimento.
Palavras-chave: criatividade;movimento maker;educação. protótipo de impressora CNC

4.Dissertação ELTON DE SOUSA E SILVA

Autor: ELTON DE SOUSA E SILVA
Título: APRENDIZAGEM POR REFORÇO EM LOTE PARA MINIMIZAÇÃO DO CONSUMO ELÉTRICO EM CASAS INTELIGENTES
Data da Defesa: 27/10/2022
Banca Examinadora:
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Orientador
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
WALBERMARK MARQUES DOS SANTOS – Docente Externo
JOSE PINHEIRO DE MOURA – Docente Externo
Resumo: Neste trabalho é utilizada a técnica de aprendizagem por reforço em lote, com uma rede neural artificial do tipo perceptron multicamadas, para minimização do consumo de energia elétrica em casas inteligentes. A residência do experimento é automatizada, com histórico de consumo de todos os dispositivos elétricos conectados à rede. No trabalho foi usado o sistema de gestão de energia elétrica para comparação do consumo. A partir dos resultados se pode observar que ouve uma redução média de 4,52% e 5,19% no mês de novembro e dezembro de 2021 se comparado ao mesmo período do ano anterior.
Palavras-chave: aprendizagem por reforço em lote, redes neurais, casas inteligentes, consumo elétrico.

5.Dissertação JOELSON MILLER BEZERRA DE SOUSA

Autor: JOELSON MILLER BEZERRA DE SOUSA
Título: ESTRATÉGIAS DE APRENDIZADO POR REFORÇO PARA CONTROLE ÓTIMO ONLINE DE MANIPULADORES ROBÓTICOS
Data da Defesa: 27/10/2022
Banca Examinadora:
PATRICIA HELENA MORAES REGO – Orientador
PATRICIA HELENA MORAES REGO – Docente
HENRIQUE MARIANO COSTA DO AMARAL – Docente
VILEMAR GOMES DA SILVA – Docente Externo
Resumo: As imprecisões e incertezas nos parâmetros de um manipulador robótico, tais como variações na carga de trabalho, medidas imprecisas da massa e/ou inércia dos elos, folgas ou atritos desconhecidos nas engrenagens, entre outras, afetam, muitas vezes de forma significativa, o desempenho do manipulador, ocasionando erros de regime e de seguimento de trajetória. Controladores adaptativos apresentam-se como uma boa alternativa para esses sistemas, pois possuem como principal característica a capacidade de aprenderem online usando estimação de parâmetros em tempo real. No entanto, controladores adaptativos geralmente não são projetados com a qualidade de serem ótimos no sentido de minimizarem funções de custo, conforme definido no contexto de controle ótimo, e, desta forma, não são viáveis para aplicações onde o uso de estratégias ótimas de controle é requerido. Neste trabalho, propõe-se uma abordagem unificada de controle adaptativo e controle ótimo que tem por base conceitos e métodos de aprendizado por reforço, tendo em vista o desenvolvimento de algoritmos para o projeto de sistemas de controle ótimo online com aplicações em controle de manipuladores robóticos. Uma estrutura paramétrica é utilizada para aproximar a função valor a fim de contornar o problema da maldição da dimensionalidade. A estimação desses parâmetros será realizada através do estimador dos Mínimos Quadrados Recursivos (Recursive Least Squares – RLS) a cada passo de tempo. Já em relação a política de controle, duas abordagens serão implementadas na etapa de atualização: a melhoria de política aproximada, em que uma representação via aproximadores de funções é utilizada, e a melhoria de política exata, onde as ações de controle são calculadas exatamente através da função valor. A principal vantagem da metodologia de controle proposta é que, para sua implementação, não é necessária nenhuma informação prévia dos parâmetros do manipulador, somente as medições dos estados e do sinal de controle são usadas. A avaliação dos esquemas de controle é feita em um modelo robótico UR10 do simulador V-REP para as tarefas de regulação, rastreamento e variações na carga de trabalho.
Palavras-chave: Aprendizado por Reforço;Manipuladores Robóticos;Controle Ótimo;Controle Adaptativo.

6.Dissertação PHILIPE MANOEL RAMOS PINHEIRO

Autor: PHILIPE MANOEL RAMOS PINHEIRO
Título: MÉTODOS PARA CALCULAR PERCENTUAL DE ÁREA DE COBERTURA A PARTIR DE DADOS ADVINDOS DO RADIO MOBILE
Data da Defesa: 27/10/2022
Banca Examinadora:
CARLOS HENRIQUE RODRIGUES DE OLIVEIRA – Orientador
CARLOS HENRIQUE RODRIGUES DE OLIVEIRA – Docente
ROGERIO MOREIRA LIMA SILVA – Docente
GISELLE BRAGA CARVALHO – Docente Externo
Resumo: O Radio Mobile é uma ferramenta de software gratuita destinada ao uso de rádio amador e da área de planejamento de cobertura de rádio frequência (RF), utilizado frequentemente para a simulação de cobertura de uma BS (Base Station), estação repetidora ou outra rede de rádio. Para realizar a predição de cobertura, o Radio Mobile implementa diversos parâmetros referentes a propagação de ondas de rádio como modelo de propagação ITM (Irregular Terrain Model), reflexão, difração, dispersão de ondas de rádio, potência de transmissão, tipo de antena, entre outros. Apesar da predição de área de cobertura, não é possível gerar o percentual de cobertura da área, porém o Radio Mobile é capaz de gerar um arquivo raster com informações referentes a predição de cobertura realizada. Este trabalho apresenta duas propostas para cobrir esta lacuna, a primeira utiliza o plugin desenvolvido denominado Radio Coverage – Radio Mobile que será integrado ao QGIS e a segunda proposta utilizará o framework Streamlit em conjunto com a biblioteca de geoprocessamento GeoPandas e a biblioteca de representação de mapas Folium. Foram utilizadas predições de cobertura de 28 cidades espalhadas ao redor do mundo em 250 MHz e 450 MHz para apresentar a performance das propostas, obtendo êxito em calcular o percentual de cobertura a partir dos dados advindos do arquivo raster gerado no Radio Mobile. As propostas realizam também o cálculo de cobertura para predições com dados insuficientes. Para a predição em 250 MHz obteve-se em um erro absoluto máximo de percentual de cobertura em relação a porcentagem real de 0,41%, erro relativo de 0,515% e erro relativo médio de 0,140%. Para as predições em 450 MHz, obteve-se um erro absoluto de percentual de cobertura de 0,37%, erro relativo de 0,510% e erro relativo médio de 0,138%, resultados considerados satisfatório no desempenho das propostas.
Palavras-chave: Radio Mobile, percentual de cobertura, QGIS, geoprocessamento, Streamlit, GeoPandas.

7.Dissertação PAULA MYRIAN LIMA PEDROSO

Autor: PAULA MYRIAN LIMA PEDROSO
Título: ESTUDO SEMÂNTICO DE PALAVRAS FORA DO VOCABULÁRIO UTILIZANDO REDES NEURAIS RECORRENTES
Data da Defesa: 28/10/2022
Banca Examinadora:
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Orientador
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Docente
EVELINE DE JESUS VIANA SA – Docente
RICARDO MARCONDES MARCACINI – Docente Externo
Resumo: O processo de reconhecimento da escrita de textos computacionais por meio do Processamento de Linguagem Natural (PLN) passa por alguns desafios quando há palavras que ainda não foram categorizadas, as quais são denominadas Fora do Vocabulário (OOV). Comumente são conteúdos que fazem uma representação, como gírias locais ou erros de digitação. Estes tipos de conteúdo têm crescido exponencialmente à medida que a Internet popularizou, fazendo com que as pessoas interajam mais assiduamente através de textos. Este trabalho apresenta seis modelos a base de Redes Neurais (RN) para o tratamento dessas palavras desconhecidas na linguagem portuguesa, que são Redes Neurais Recorrentes Simples (RNN), bidirecional RNN (BIRNN), Memória Longa de Curto Prazo (LSTM), bidirecional LSTM (BILSTM), Unidades Recorrentes Fechada (GRU) e bidirecional GRU (BIGRU). Foi realizado treinamentos com os modelos citados utilizando três bases distintas, porém ambas na linguagem portuguesa. Após o treinamento, foi feita uma função que fosse capaz de categorizar as OOVs, criando vetores válidos. Além disso, o significado delas também foi verificado utilizando a semelhança por cosseno e a marcação gramatical. Com todos os testes, foi possível obter uma acurácia de 99,99% com uma das bases utilizando o modelo GRU.
Palavras-chave: PLN;OOV;Redes Neurais;Recorrentes;bidirecional;semelhança por cosseno;marcação gramatical

8.Dissertação MARCIO FABIANO OLIVEIRA DE MOURA SANTOS

Autor: MARCIO FABIANO OLIVEIRA DE MOURA SANTOS
Título: CLASSIFICAÇÃO DE LIBRAS EM IMAGENS ATRAVÉS DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS
Data da Defesa: 31/10/2022
Banca Examinadora:
CICERO COSTA QUARTO – Orientador
CICERO COSTA QUARTO – Docente
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
ANTONIO FHILLIPI MACIEL SILVA – Docente Externo
Resumo: A alfabetização de pessoas surdas, é atualmente um grande desafio que tem gerado muitas discussões no contexto educacional. Apesar da existência da linguagem de sinais (Libras), a capacitação de pessoas para a realização de atividades de ensino nesta área é bastante escassa, e isso tem dificultado bastante o processo de ensino e aprendizagem de indivíduos com ou sem problemas auditivos. Com o crescimento da Internet e das tecnologias computacionais, houve a necessidade da criação de aplicações avançadas de Inteligência Artificial (IA) para aprimorar este processo. Um marco bastante importante foi o surgimento da Visão Computacional, que é uma área da Inteligência Artificial que procura analisar, fazer a interpretação e a extração de determinadas informações úteis de imagens, estudando também a utilização de emoções, reconhecimentos, e análise de movimentos interativos de seres humanos através de sistemas informatizados de IA. que simulam os pensamentos e ações de seres humanos. O tema deste trabalho aborda uma pesquisa relacionada à aplicação de redes neurais convolucionais (ou profundas), que são ligadas à visão computacional de forma análoga. Foram realizados experimentos através de uma base de dados de Libras que serviu de suporte para o treinamento nas imagens através do algoritmo de redes neurais profundas YOLOv5 para a realização da Classificação de alguns grupos de 6 e 7 imagens. Posteriormente, foram comparados os resultados dos testes, e observados quais épocas obtiveram uma melhor performance durante a classificação das imagens de Libras.
Palavras-chave: Libras. Visão computacional. Redes Neurais Convolucionais. YOLOv5.

9.Dissertação AURELIANNY ALMEIDA DA CUNHA

Autor: AURELIANNY ALMEIDA DA CUNHA
Título: GESTÃO DO PROJETO URCA (USO RACIONAL DE CARROS) PARA MOBILIDADE URBANA NAS CIDADES INTELIGENTES
Data da Defesa: 31/10/2022
Banca Examinadora:
CARLOS HENRIQUE RODRIGUES DE OLIVEIRA – Orientador
CARLOS HENRIQUE RODRIGUES DE OLIVEIRA – Docente
MAURO SERGIO SILVA PINTO- Docente
JOSE PINHEIRO DE MOURA – Docente Externo
Resumo: O projeto URCA (Uso Racional de Carros nas Cidades Inteligentes) nasceu com o objetivo de melhorar a mobilidade urbana e ser uma alternativa às grandes obras de infraestrutura com relação ao excesso de automóveis nas vias. Para tal, ele propõe uma solução de baixo custo cuja aplicação seja o uso racional das vias públicas por automóveis por meio do compartilhamento de caronas solidárias. Para isso a solução visa fornecer um sistema de monitoramento capaz de identificar a quantidade de passageiros dentro dos veículos que trafegam as principais avenidas e as suas respectivas placas, para que tais dados, a partir daí, possam integrar uma base de informações que servirá como estatística para os órgãos regulamentadores de trânsito, a fim de que eles possam propor incentivos fiscais ou até mesmo sanções. Este trabalho trata da Gestão do Projeto URCA que integrou as funcionalidades que foram desenvolvidas desde o início do Projeto e complementar a solução de requisitos do ambiente de implantação, por meio de: a) um protótipo em hardware para testes de campo composto por um mini computador, uma câmera com duas câmeras (RGB e IR), um sistema de comunicação e um sistema de ventilação e encapsulamento mecânico contra pó e umidade e b) integração do software de carona (URCARONA) com o software de análise de dados (Analytics), para que seja permitida a efetiva aplicação do Projeto URCA nas principais ruas das cidades, de acordo com o interesse dos órgãos reguladores. A montagem do protótipo e os testes de campo foram realizados com sucesso.
Palavras-chave: URCA;Comunicação de Dados;Mobilidade Urbana, Cidades Inteligentes.

10.Dissertação LEANDRO LIMA DO NASCIMENTO

Autor: LEANDRO LIMA DO NASCIMENTO
Título: SISTEMA DE GERENCIAMENTO E MONITORAMENTO DE RACK’S OUTDOORS DE TELECOMUNICAÇÕES, BASEADO EM INTERNET OF THINGS
Data da Defesa: 31/10/2022
Banca Examinadora:
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Orientador
AMANDA BEATRIZ CUNHA DOS SANTOS – Egresso
ROGERIO MOREIRA LIMA SILVA – Docente
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Docente
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Docente 
MARCOS TADEU REZENDE DE ARAUJO – Docente Externo
Resumo: O presente trabalho visa correlacionar conceitos, tecnologias e aplicação de uma solução baseada em sistemas embarcados, Internet Of Things e 5G, para monitorar e garantir a persistência de dados nas empresas de telecomunicações. Primeiramente, realiza-se um levantamento do atual cenário da indústria de Telecomunicações. Além disso, apresentam problemas intrínsecos, nas quais os consumidores são os mais afetados, como a falta de confiabilidade e interatividade do produto oferecido pelas concessionárias de energia. A pesquisa bibliográfica foi através de uma revisão literária baseada em artigos, livros e trabalhos de diversos autores do período de 2019 a 2022. O levantamento de informações sobre o tema ocorreu através das bases de dados: Google Scholar e IEEE. Dessa forma, apresentou-se informações conceituais das tecnologias como ESP32, 5G, sensoriamento e especialmente o protocolo MQTT, para soluções de longa distância, que pertencem ao conceito de Internet das Coisas (IoT). Por isso, propõe-se o desenvolvimento de um dispositivo capaz de monitorar e auxiliar empresas de telecomunicações no gerenciamento para manter seus ativos externos.
Palavras-chave: IoT;Internet das coisas;Telecomunicações;Sistema de monitoramento Inteligente;ESP32, 5G.

11.Dissertação ADA CRISTINA FRANCA DA SILVA

Autor: ADA CRISTINA FRANCA DA SILVA
Título: Uma Rede Neural Convolucional para Segmentação de Imagens de Minério de Ferro
Data da Defesa: 31/10/2022
Banca Examinadora:
OMAR ANDRES CARMONA CORTES – Orientador
OMAR ANDRES CARMONA CORTES – Docente
FABIO MANOEL FRANCA LOBATO – Docente
RENATO PORFIRIO ISHII – Docente Externo
Resumo: Esse trabalho apresenta um mecanismo de busca que possui como objetivo encontrar uma Rede Neural Convolucional (CNN) eficiente com base na arquitetura de uma rede chamada de UNet. O objetivo principal é segmentar regiões de minério fino em uma imagem para facilitar o processo de produção de minério de ferro em uma usina. As imagens foram coletadas a partir de instrumentação localizada em uma usina de minério de ferro em uma etapa de peneiramento. Foi possível obter um dataset composto de 688 imagens e suas segmentações. Os resultados da CNN otimizada mostram que a arquitetura encontrada alcançou um valor de 80% de Intersect Over Union(IoU) em comparação as outras redes analisadas: UNet sem otimização e DeepLabV3+, que alcançaram 75% e 78%, respectivamente. De modo geral, os resultados encontrados foram considerados promissores e a solução da CNN otimizada foi capaz de detectar as regiões de minério fino, com a utilização em um ambiente industrial.
Palavras-chave: Minério de Ferro. Segmentação. Redes Neurais. CNN. Visão Computacional.

12.Dissertação FRANCKLIN SANTANA RODRIGUES

Autor: FRANCKLIN SANTANA RODRIGUES
Título: UTILIZAÇÃO DAS TECNOLOGIAS DE INFORMAÇÃO NO CONTEXTO DAS CIDADES INTELIGENTES E COMO IMPLEMENTAR ESSE CONCEITO EM GRANDES CIDADES: o caso de São Luís
Data da Defesa: 31/10/2022
Banca Examinadora:
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Orientador
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Docente
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Docente
HENRIQUE MARIANO COSTA DO AMARAL – Docente
ROGERIO MOREIRA LIMA SILVA – Docente
MARCOS TADEU REZENDE DE ARAUJO – Participante Externo
AMANDA BEATRIZ CUNHA DOS SANTOS- Participante Externo
Resumo: A Organização das Nações Unidas relata que a erradicação da pobreza em todas as suas formas e dimensões, corresponde ao maior desafio global da atualidade e trata-se de requisito indispensável para o desenvolvimento de qualquer nação, sejam em países desenvolvidos ou em desenvolvimento. Ao se contextualizar esse cenário dentro do território urbano na busca por sua aplicabilidade, identifica-se que quanto maior as discrepâncias socioeconômicas existentes, maiores serão os obstáculos para se construir cidades inteligentes. O resultado desse tipo de cenário corresponde a territórios que continuamente estão impedidos de se transformarem e se desenvolverem plenamente. Neste contexto, o projeto de pesquisa tem como objetivo apresentar uma proposta de infraestrutura nas cidades do Maranhão, através de uma análise de implementação de sistemas de comunicação em fibras ópticas que reflitam o seu grau de desenvolvimento na temática, considerando-se que a diversidade de questões presentes nesse contexto, tais como infraestrutura urbana, sustentabilidade, diferentes níveis de desenvolvimento socioeconômico e cultural, dentre outras, configuram uma problemática em que vários e diversificados critérios se apresentam. O método utilizado partiu da elaboração de um modelo de cidade inteligente aplicado a realidade brasileira, concebido pela intersecção dos conceitos sobre cidade digital, sustentável e criativa. Por meio desse modelo proposto, chega-se na constituição de uma modelagem que permitirão conhecer a realidade e a potencialidade dos municípios e auxiliar gestores na tomada de decisão para conduzir a transformação de suas cidades. Possibilitará também o agrupamento desses municípios em conjuntos conforme as suas necessidades equivalentes de investimentos, sendo, portanto, informação essencial para o delinear de programas governamentais para a massificação do desenvolvimento das cidades inteligentes brasileiras.
Palavras-chave: Cidades sustentáveis. Cidades inteligentes. Redes de fibra óptica. Tecnologia. Redes metropolitanas

13.Dissertação EDUARDA FROES DOS SANTOS

Autor: EDUARDA FROES DOS SANTOS
Título: DESENVOLVIMENTO DE UMA ANTENA MONOPOLO DIRECIONAL BIOINSPIRADA EM FOLHA ELÍPTICA COM CORTES DE ACORDO COM O NÚMERO DE OURO PARA APLICAÇÕES WLAN E 4G
Data da Defesa: 21/12/2022
Banca Examinadora:
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Orientador
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Docente
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
CARLOS HENRIQUE RODRIGUES DE OLIVEIRA – Docente
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
CARLOS AUGUSTO DE MORAES CRUZ – Docente Externo
PAULO FERNANDES DA SILVA JUNIO – Pós-doc 
Resumo: Nesta Dissertação propõe-se o desenvolvimento de uma antena monopolo direcional, bioinspirada em folha elíptica, com corte por proporção áurea, para aplicação em banda 4G, pelo uso da técnica do corte do elemento radiante para o aumento do perímetro da antena, tratando-se do primeiro trabalho a utilizar a técnica em uma antena bioinspirada, promovendo a sintonia da frequência de ressonância, e a reconfiguração dos parâmetros da antena como largura de banda, diagrama de radiação e ganho, com o uso de um refletor próximo ao plano de terra, sem a inserção de dispositivos ativos, como o diodo pin ou mudança no elemento radiante. O formato da antena é gerado pela fórmula Gielis, construída em substrato FR4, com cortes calculados pela proporção áurea. Para comparar os resultados do monopolo bioinspirado na folha elíptica, foi projetada, simulada e medida uma antena monopolo em forma quadrada. As estruturas foram projetadas no programa MATLAB e as simulações foram realizadas no programa ANSYS. Nos resultados comparados entre o monopolo quadrado e a antena bioinspirada na folha elíptica, se pode observar que a antena bioinspirada medida, em comparação com o monopolo quadrado, apresentou uma redução da largura de banda de 77,27%, com estrutura mais compacta, redução de 98%, cobrindo a faixa de frequências de rede local sem fio, e comunicações móveis de 4G em 2,5 GHz. A técnica proposta utiliza um refletor no plano de terra para alterar os parâmetros da antena, com diagrama de radiação omnidirecional para direcional, mantendo as características da banda larga, largura de feixe de meia potência maior que 100º, com densidade de corrente, e ganho semelhante de uma antena direcional. A partir dos resultados medidos se pode avaliar que a antena monopolo da folha elíptica demonstrou características de banda larga com largura de banda de 500 MHz, largura de feixe de meia potência de 128 graus, ganho de 6,28 dBi, densidade de corrente de 13,01 A/m², e polarização circular.
Palavras-chave: Antena direcional monopolo, folha elíptica, proporção áurea, banda 4G.