Engenharia de Automação Industrial (Araxá)

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    Aplicação de inteligência artificial na classificação de imagens de ultrassonografia mamária para detecção de câncer de mama
    (Centro Federal de Educação Tecnológia de Minas Gerais, 2026-06-19) Trindade, Maria Paula Pereira da; Pereira, Fabiana Alves; http://lattes.cnpq.br/2372507678962633; http://lattes.cnpq.br/3792532900421357; Pereira, Fabiana Alves; Fagundes, Luis Paulo; Fagundes, Frederico Duarte
    Este trabalho aborda a aplicação da inteligência artificial (IA) no diagnóstico do câncer de mama, destacando o desafio de aprimorar a precisão e a agilidade na detecção precoce da doença, especialmente diante das limitações dos métodos tradicionais e da necessidade de reduzir erros interpretativos em exames de imagem; tal contexto evidencia uma lacuna relacionada à integração efetiva de algoritmos avançados na prática clínica. O objetivo geral é analisar de que maneira técnicas de aprendizado de máquina, podem otimizar a identificação de padrões suspeitos em ultrassonografia mamária, contribuindo para diagnósticos mais assertivos; como objetivos específicos, busca-se comparar o desempenho de diferentes modelos, avaliar métricas de acurácia e propor uma configuração metodológica aplicável a cenários reais. O trabalho utiliza bancos de dados públicos com imagens de ultrassonografias mamárias, pré-processamento para padronização, treinamento supervisionado de modelos e validação cruzada para análise de desempenho. Os resultados incluem aumento da acurácia e sensibilidade dos modelos em relação a classificadores convencionais, além da identificação de combinações de parâmetros que favoreçam a robustez da predição. Como contribuição, o trabalho pretende fornecer evidências sobre a eficácia do uso de IA no apoio ao diagnóstico radiológico, ampliar a compreensão sobre o potencial dessas tecnologias no contexto da saúde e favorecer o desenvolvimento de soluções que possam auxiliar profissionais na tomada de decisão clínica, promovendo impacto social e tecnológico significativo.
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    Desenvolvimento de IHM para dispositivos móveis para o supervisório da planta SMAR PD3
    (Centro Federal de Educação Tecnológia de Minas Gerais, 2026-06-19) Cruz Júnior, Cássio Roberto da; Fagundes, Frederico Duarte; Pereira, Fabiana Alves; http://lattes.cnpq.br/2372507678962633; http://lattes.cnpq.br/7428649706844290; http://lattes.cnpq.br/9854708981196052; Fagundes, Frederico Duarte; Pereira, Fabiana Alves; Fagundes, Luis Paulo; Leão, Willian Martins; Avelar, Henrique José
    A Indústria 4.0 e a Internet Industrial das Coisas demandam maior conectividade e mobilidade na automação, ampliando os requisitos dos sistemas SCADA tradicionais, historicamente restritos a estações fixas. No laboratório de Sistemas de Controle do CEFET-MG Campus Araxá, a planta didática multivariável SMAR PD3 opera sob um supervisório obsoleto e em desconformidade com padrões ergonômicos. O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver e validar interfaces homem-máquina para dispositivos móveis para a referida planta didática. Para isso, este trabalho teve como método o desenvolvimento de um novo supervisório com base nas diretrizes da norma ISA 101. Com o novo supervisório, foram desenvolvidas as telas adaptadas para dispositivos móveis, e a disponibilização web foi realizada através do servidor Microsoft IIS e do módulo Mobile Access. Os resultados comprovaram a comunicação remota com a planta, superando a limitação física existente em supervisórios fixos e agregando conhecimento acadêmico e didático, ao disponibilizar esse recurso que alinha o aprendizado às tendências atuais de conectividade e portabilidade de sistemas.