Research Notes & Technical Reports
Aplicação de Geoprocessamento para Acelerar a Regularização Fundiária e Reduzir Injustiças Ambientais em Núcleos Urbanos Informais de Cuiabá
Os bairros Praeirinho (81), Bela Marina (82), Coxipó (104), Coophema (107) e São Gonçalo Beira Rio (108) situam-se em uma faixa estratégica da Região Sul de Cuiabá, margeando o Rio Coxipó e com interface direta com o Rio Cuiabá. Essa área, marcada por contrastes entre zonas residenciais consolidadas e espaços de vulnerabilidade ambiental, representa um campo fértil para o desenvolvimento de soluções tecnológicas voltadas à sustentabilidade urbana e inclusão digital. A proposta deste trabalho acadêmico consiste em elaborar um projeto de intervenção tecnológica que promova o monitoramento ambiental inteligente, a integração comunitária e a melhoria da qualidade de vida local. Pretende-se utilizar ferramentas de Internet das Coisas (IoT), georreferenciamento participativo e plataformas de dados abertos, articulando universidades, órgãos públicos e moradores na gestão dos recursos hídricos e do território. Assim, busca-se fortalecer o papel da ciência aplicada como instrumento de transformação social e ambiental nas margens do Rio Coxipó e entorno.
A Evolução das Redes Neurais Artificiais: do Perceptron ao Aprendizado Profundo
O avanço das Redes Neurais Artificiais (RNAs) moldou profundamente a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina ao longo do tempo. Desde o conceito inicial do Perceptron até a sofisticada era do Aprendizado Profundo, essa evolução representa uma jornada de progresso tecnológico notável. Frank Rosenblatt propôs o Perceptron em 1957, marcando um ponto inicial com um único neurônio capaz de classificação linear, embora suas limitações fossem evidentes para tarefas mais complexas. A década de 1980 viu o renascimento das RNAs com algoritmos de treinamento mais eficazes, como o Backpropagation, permitindo o desenvolvimento de redes neurais profundas, capazes de aprender representações complexas de dados. Isso impulsionou avanços em áreas como reconhecimento de padrões, visão computacional e processamento de linguagem natural. O Aprendizado Profundo, por meio de redes neurais profundas, trouxe avanços notáveis em aplicações como carros autônomos, assistentes virtuais e diagnóstico médico. Redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs) tornaram-se essenciais em visão computacional e processamento de sequências. Essa evolução permitiu arquiteturas impressionantes, como as Redes Neurais Convolucionais Profundas (Deep CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes Profundas (Deep RNNs), que superam o desempenho humano em tarefas complexas. Em síntese, a evolução das Redes Neurais Artificiais, desde o Perceptron até o Aprendizado Profundo, representa uma jornada fascinante de avanços tecnológicos. Essa progressão transformou nossa capacidade de lidar com dados complexos e realizar tarefas cognitivas, abrindo caminho para um futuro onde a Inteligência Artificial desempenhará um papel cada vez mais relevante em nossa sociedade.