A Revista de Ciência da Computação (ReCiC) (ISSN 2596-2701) objetiva reunir e publicar trabalhos, com notória relevância cientíﬁco-acadêmica, realizados por estudantes, professores, proﬁssionais e pesquisadores na área de computação. Os principais objetivos da revista são: 1. Divulgar a produção cientíﬁca dos grupos de pesquisas nacionais e internacionais que estejam ligados à computação; 2. Aprofundar o conhecimento dos temas relacionados às linhas de pesquisa dos Programas de Pós-Graduação vinculados à área; 3. Estimular a produção cientíﬁca em nível de graduação e pós-graduação; 4. Contribuir com a difusão do conhecimento e divulgação de pesquisas mais recentes na área de computação.
Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia
Modelagem probabilística de sistemas climáticos através de cadeias de Markov: uma análise computacional da dinâmica temporal de estados meteorológicos
Este trabalho apresenta uma análise computacional da aplicação de cadeias de Markov discretas na modelagem de sistemas climáticos simplificados, utilizando três estados meteorológicos fundamentais: Sol, Nublado e Chuva. Através da implementação de uma classe Python especializada, foi desenvolvido um framework para análise de propriedades estocásticas, incluindo distribuição estacionária, tempos médios de retorno e convergência probabilística. Os resultados demonstram que o modelo atinge uma distribuição estacionária com 45,65% de probabilidade para dias ensolarados, 28,26% para dias nublados e 26,09% para dias chuvosos. A análise de convergência revelou que o sistema estabiliza-se rapidamente, atingindo o regime estacionário em aproximadamente 10 passos temporais. Os tempos médios de retorno calculados indicaram periodicidades de 2,19 dias para Sol, 3,54 dias para Nublado e 3,83 dias para Chuva. As simulações Monte Carlo validaram a consistência teórica do modelo, apresentando convergência das frequências empíricas para os valores teóricos previstos. Este estudo contribui para o entendimento da aplicabilidade de modelos markovianos em meteorologia computacional e fornece uma base metodológica para análises preditivas em sistemas dinâmicos discretos.
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Análise comparativa de modelos estatísticos e redes neurais na detecção de cistite a partir de dados clínicos
Este estudo avaliou a aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) no apoio ao diagnóstico de cistite aguda, a partir de dados clínicos provenientes de um dataset público. O objetivo principal foi comparar o desempenho de classificadores supervisionados incluindo Redes Neurais Artificiais (RNAs) e métodos estatísticos na detecção de inflamações da bexiga urinária. A metodologia envolveu etapas de pré-processamento, balanceamento de classes, normalização e validação cruzada estratificada. O classificador Linear Discriminant Analysis (LDA) apresentou o melhor desempenho, com acurácia de 99,17%, precisão de 99,23%, F1-Score de 99,17%. Outros modelos com desempenho destacado foram Radial Basis Function (RBF), Random Forest (RF), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Support Vector Machine (SVM) com kernel RBF e K-Nearest Neighbors (K-NN), todos com acurácias superiores a 93%. O classificador Extreme Learning Machine (ELM) também demonstrou desempenho robusto, com acurácia de 95% e AUC de 98,89%. Em contrapartida, o Multilayer Perceptron (MLP) apresentou resultados inferiores entre as redes neurais artificiais, com acurácia de 74,17% e AUC de 86,09%. Modelos baseados em boosting como XGBoost, CatBoost e AdaBoost exibiram desempenho intermediário, com acurácias entre 77% e 89%, e AUCs superiores a 94%. Os resultados indicam que métodos discriminantes lineares e modelos de ensemble são mais eficazes que abordagens probabilísticas simples e redes neurais convencionais no apoio ao diagnóstico clínico da cistite aguda.
Avaliação de LLMS na detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentes
A auditoria de contratos inteligentes é essencial para garantir a segurança de aplicações descentralizadas, prevenindo falhas críticas em ambientes imutáveis como blockchains. Este estudo tem como objetivo avaliar a eficácia de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na detecção automatizada de vulnerabilidades em contratos inteligentes. Para tanto, 40 contratos de diferentes categorias foram analisados por quatro LLMs — GPT-4o, DeepSeek-R1, Llama-3.3 e Gemini 2.0 Flash — utilizando um prompt unificado para extrair e classificar vulnerabilidades por severidade. O desempenho foi mensurado por precisão, recall, F1-Score e erro médio absoluto, comparando as detecções com auditorias de referência. O melhor modelo alcançou 10,36% de precisão e 22,48% de recall, indicando que os LLMs ainda requerem aprimoramentos para uso autônomo confiável.
Sistema de informação open-source para auxiliar no gerenciamento de processos seletivos
Contexto e Problema: A COVID-19 obrigou governos a estabeleceremseveras restrições sociais como parte da estratégia para lidar com a situação. Como consequência, a sociedade, organizações e instituiçõesde ensino tiveram que se adaptar rapidamente. Neste cenáriopandêmico, realizar as etapas inerentes a inscrição e realização de processos seletivos de pós graduação de forma presencial se tornouinviável. Metodologia: Nesse contexto, este trabalho tem como objetivoa implementação de um Sistema de Informação online open-sourcecom a proposta de auxiliar nas etapas supracitadas e com o desafio de não gerar custos. Utilizamos a demanda do processo seletivo da Pós-Graduação Lato Sensu em Desenvolvimento Web do [omitida devido ao blind review] como prova de conceito para o desenvolvimento da plataforma. Resultados: A plataforma conta com ferramentas para matrícula dos alunos, acompanhamento do processo, suas etapas e resultados e um painel administrativo, no qual professores podemcadastrar e abrir processos seletivos e realizar as avaliaçõesnecessárias para sua conclusão. Impacto: Desta forma, entende-se que a ferramenta poderá proporcionar a automatização e aceleração de processos tanto para os organizadores da seleção quanto para os participantes. Além de estar apta a ter sua utilização ampliada para outros cursos de pós-graduação.
Implantação de Data Lake e Visualização de Dados para auditoria pública na Controladoria-Geral do Estado de Mato Grosso
Este trabalho teve como objetivo apresentar a implementação e avaliação de um Data Lake na Controladoria-Geral do Estado de Mato Grosso (CGE-MT), visando otimizar os processos de auditoria e análise de dados. Inicialmente, foi apresentado o conjunto de sistemas de código aberto que compõem o ambiente (como Apache HDFS, Spark e Trino) e, posteriormente, foram utilizados dois critérios para avaliação: técnico e operacional. Os resultados demonstraram que a infraestrutura implantada se mostrou eficiente para as atividades de análise de dados, proporcionando um ambiente seguro para o armazenamento e processamento das informações, garantindo a integridade dos dados. Além disso, com base no Data Lake, a CGE desenvolveu o sistema “CGE Alerta”, que possibilitou a redução de 51% nas irregularidades de inassiduidade nas Secretarias do Estado de Mato Grosso e automatizou os processos de monitoramento. Também foi possível demonstrar a viabilidade da solução a longo prazo, uma vez que, considerando o espaço de armazenamento disponível, seria possível armazenar aproximadamente 15 anos de dados sem a necessidade de investimentos imediatos.
Modelo Preditivo de Absenteísmo e Clusterização de Perfis Comportamentais: uma abordagem de people analytics aplicada à gestão de frequência organizacional
O absenteísmo representa um dos fenômenos mais custosos e complexos da gestão de pessoas, impactando produtividade, clima organizacional e custos indiretos como sobrecarga de equipes e horas extras emergenciais. Abordagens tradicionais de gestão de frequência operam de forma descritiva e reativa, limitando a capacidade de intervenção preventiva. Este trabalho propõe uma abordagem integrada de People Analytics aplicada à gestão preditiva de absenteísmo, seguindo a metodologia CRISP-DM e combinando duas frentes complementares: (i) um Score de Risco de Absenteísmo, baseado em algoritmo Random Forest, que estima a probabilidade de ocorrência de eventos de ausência em janelas de 7, 30 e 90 dias; e (ii) uma clusterização híbrida baseada em K-Means, que segmenta colaboradores em quatro perfis comportamentais distintos (Estáveis, Recorrentes, Sazonais e Graves). O estudo foi conduzido em uma organização pública brasileira de promoção de exportações, utilizando 14.533 eventos de absenteísmo do período 2019-2025, distribuídos entre 676 colaboradores. O modelo preditivo foi selecionado entre 14 candidatos por meio de validação cruzada estratificada, alcançando AUC de 0,855, acurácia de 80,2% e recall de 63,1% no conjunto de validação temporal. A clusterização foi validada por meio de Silhouette Score, índice de Calinski-Harabasz, índice de Davies-Bouldin e teste ANOVA, com diferenças estatisticamente significativas (p < 0,001) entre os clusters. Os resultados foram integrados a um protótipo de painel interativo em Power BI, concebido para uso operacional pela área de Recursos Humanos, contemplando a visualização de scores individuais, perfis comportamentais e indicadores agregados; a adoção efetiva em rotina decisória e a aferição longitudinal de impacto permanecem como trabalho futuro. As contribuições principais incluem: (a) um pipeline reproduzível de engenharia de variáveis comportamentais, com destaque para features de sazonalidade baseadas em consistência multi-anual; (b) uma abordagem híbrida de clusterização que combina critérios determinísticos e aprendizado não supervisionado; e (c) um instrumento operacional integrado que pode ser replicado em outras organizações.
Question Hub: uma plataforma para elaboração e compartilhamento de questões objetivas moderada por inteligência artificial
Este artigo apresenta o desenvolvimento do Question Hub, uma plataforma web destinada à elaboração, ao compartilhamento, à resolução, ao comentário e à avaliação de questões objetivas por estudantes, com apoio de inteligência artificial para moderação de conteúdo. A proposta parte da necessidade de ampliar estratégias de aprendizagem ativa e colaborativa, especialmente em contextos nos quais questões de múltipla escolha são utilizadas como recurso de estudo, revisão e avaliação. Metodologicamente, o trabalho caracteriza-se como uma pesquisa aplicada, de natureza exploratória, orientada pela Design Science Research, utilizada como referência para a identificação do problema, a definição dos objetivos, o levantamento de requisitos, o desenvolvimento do artefato e sua verificação preliminar. O sistema foi concebido com funcionalidades como cadastro de usuários, criação de questões, indicação da alternativa correta, justificativa, comentários, avaliação por pares, filtros por disciplina, acompanhamento de desempenho, versionamento e moderação automática por inteligência artificial. Em razão da ausência de submissão ao Comitê de Ética em Pesquisa, não foi realizada avaliação final com estudantes, professores ou usuários externos. Assim, os resultados não comprovam efeitos pedagógicos, mas indicam a construção de um artefato funcional, tecnicamente implementado e fundamentado na literatura. Conclui-se que o Question Hub apresenta potencial para apoiar práticas educacionais ativas e colaborativas, demandando validações empíricas futuras. Palavras chaves : aprendizagem ativa; software educativo; questões objetivas; inteligência artificial; Design Science Research.