Revista Brasileira em Tecnologia da Informação

Editorial

2025-08-12T21:52:10-03:00

Sistemas de Controle adaptativo de semáforos com coleta de dados em tempo real do tráfego nas vias urbanas

2024-07-05T13:17:07-03:00

Este artigo apresenta uma abordagem para a coleta e processamento de dados em tempo real do tráfego urbano, com o objetivo de ajustar dinamicamente os tempos dos semáforos com base nas condições atuais do tráfego. A metodologia proposta utiliza a biblioteca OpenCV em um ambiente Python para capturar imagens do tráfego, que são processadas por uma rede neural YOLO (You Only Look Once) para extrair informações, como os tipos e a quantidade de veículos que passam nas vias. Em seguida, foi desenvolvido um algoritmo para ajustar os tempos dos semáforos dinamicamente, de acordo com as condições de tráfego em tempo real. A eficácia do sistema foi avaliada através de um simulador contendo um cruzamento com quatro vias e por meio de simulações que compararam um sistema de semáforo dinâmico com um sistema estático. Os resultados da simulação demonstraram que o sistema dinâmico reduziu o tempo médio de espera dos veículos nas interseções e aumentou o número de veículos que atravessam a interseção por unidade de tempo, destacando a importância da ciência de dados em tempo real na criação de sistemas de controle de tráfego inteligentes, capazes de atender às demandas de uma infraestrutura urbana moderna e eficiente.

Impacto da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) na Segurança da Informação

2024-07-15T16:14:30-03:00

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece um marco regulatório essencial para a proteção de dados pessoais no Brasil, especialmente relevante para o setor de saúde, onde a segurança da informação é crucial. Este artigo explora como a LGPD está moldando as práticas de segurança de dados nas instituições de saúde, destacando a importância de políticas claras de segurança, criptografia e anonimização, treinamentos contínuos e Avaliações de Impacto à Proteção de Dados (PIA). A adoção dessas práticas não apenas assegura a conformidade legal, mas também fortalece a proteção contra riscos de violação de dados, promovendo uma cultura organizacional comprometida com a privacidade e a segurança. A conformidade com a LGPD é, portanto, uma estratégia fundamental para garantir a integridade e a confiança nas operações de tratamento de dados pessoais.

Os perigos da rápida evolução das Inteligências Artificiais e seu impacto na sociedade

2024-08-09T23:49:22-03:00

O rápido avanço das tecnologias de Inteligência Artificial (IA) tem suscitado preocupações e perspectivas entre os especialistas, especialmente no que diz respeito aos impactos na sociedade, promovendo mudanças econômicas e sociais, que provem mudanças significativas e relevantes. O crescente investimento e evolução da IA promove a necessidade de compreensão dos possíveis impactos com sua rápida evolução, considerando o embasamento de especialistas, e quais medidas devem ser implementadas para mitigar os riscos, gerando um uso seguro e ético da IA. Como objetivo foi determinado a detecção dos principais impactos sociais previstos, realizando, uma análise aprofundada destes perigos que acompanham a rápida evolução da Inteligência Artificial, examinando de que forma essas ameaças impactam a sociedade. Os especialistas destacam uma série de preocupações, incluindo a autonomia da IA, seu impacto na democracia, questões éticas relacionadas a vieses algorítmicos e a necessidade urgente de regulamentação. As perspectivas variam, mas muitos especialistas enfatizam a importância de abordar esses desafios de forma colaborativa e global. Este estudo ressalta a complexidade dos desafios que a rápida evolução das inteligências artificiais apresenta para a sociedade. A compreensão dessas preocupações e perspectivas é crucial para orientar políticas, regulamentações e desenvolvimentos futuros, garantindo que a IA beneficie a humanidade de maneira ética e responsável, principalmente respaldada em responsabilidades regulamentarias e sociais a respeito do impacto da IA na sociedade.

Gestão de Pessoas

2024-08-13T17:11:05-03:00

Como vantagem competitiva, as novas tecnologias têm cada vez mais impacto na maioria dos negócios e estão sendo progressivamente mais aplicadas em diversas áreas, incluindo a Gestão de Recursos Humanos (GRH). A Realidade Virtual (RV) e a Realidade Aumentada (RA) são tecnologias inovadoras, com potencial comprovado em diversos campos, como o de entretenimento, saúde, educação e indústria. Surgem como ferramentas emergentes de inúmeras aplicabilidades a diferentes setores de atividade pela capacidade de simulação de ambientes reais, imersão e interatividade, sendo ferramentas promissoras de apoio aos processos de GRH. O objetivo deste artigo é analisar como as empresas utilizam as tecnologias de RV e RA para aperfeiçoar seus processos organizacionais, principalmente na área de gestão de pessoas, a partir do entendimento das características das organizações envolvidas. Metodologicamente, este estudo foi realizado a partir de pesquisas bibliográficas e documentais. Quanto aos métodos de investigação, foram utilizados o estudo qualitativo, exploratório e o método de estudo de caso múltiplo, mediante entrevistas com dirigentes de empresas nesse segmento. O trabalho traz compreensão sobre a evolução da tecnologia aplicada no ambiente organizacional, seu impacto na estratégia organizacional e como se conecta com o processo de desenvolvimento de competências. A principal contribuição do estudo foi evidenciar que as ferramentas de RV e RA vêm sendo utilizadas no âmbito organizacional, mostrando-se como um recurso vantajoso, capaz de acompanhar as inovações tecnológicas e a competitividade organizacional, além de explorar a necessidade de se pensar em formas de aplicar tais inovações nos processos de Gestão de Pessoas.

Previsão da Conformidade com a Lei de Responsabilidade Fiscal dos Municípios de Mato Grosso:

2024-08-29T12:26:57-03:00

Este artigo investiga a aplicação da técnica de Random Forest para prever a conformidade com a Lei de Responsabilidade Fiscal (LRF) nos municípios de Mato Grosso. A pesquisa avalia a importância das variáveis financeiras e fiscais na previsão e compara o desempenho do modelo de Random Forest com outros métodos de aprendizado de máquina. O estudo discute as implicações dos resultados para a gestão pública e a conformidade fiscal.