TCC - Engenharia Física

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ILACVN - Centro de Ciências da Natureza - Bacharelado em Engenharia Física

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Líquidos iônicos e ligas comerciais como meios de produção de hidrogênio
(2025) Zerda, Eduardo Emmanuel
O estudo de novos materiais para a produção de hidrogênio por meio da eletrólise da água tem se mostrado uma forma de poder se produzir esse gás com mais eficiência e menor custo. Neste contexto este trabalho avaliou o desempenho eletroquímico de seis eletrodos metálicos, incluindo platina, molibdênio, M400, FeCrAl, AISI 316L e AISI 420, para a produção de hidrogênio em líquidos iônicos TEA-PS.BF4 e BMI.BF4 como eletrólitos. A parte experimental consistiu em realizar, no mínimo, três testes por condição de análise utilizando as técnicas de cronoamperometria nos potenciais de -1,3, -1,5, -1,7, -1,9 e -2,0 V, acompanhados de curvas de Tafel, voltametria cíclica e espectroscopia de impedância eletroquímica. Cada material de eletrodo foi testado com os dois eletrólitos. Todos os dados foram analisados e os resultados revelaram que o AISI 316L e o M400 apresentaram maior eficiência de produção de hidrogênio no BMI.BF4, embora o M400 tenha sofrido corrosão significativa. Inicialmente, no TEA-PS.BF4, o molibdênio e o FeCrAl se destacaram, mas apenas o molibdênio manteve estabilidade frente à degradação, enquanto o FeCrAl mostrou intensa corrosão. As imagens de microscopia eletrônica de varredura confirmaram alterações estruturais nos eletrodos, evidenciando maior resistência à corrosão no AISI 316L e no molibdênio. Este estudo conclui que materiais como o AISI 316L e o molibdênio são alternativas promissoras à platina, pois oferecem equilíbrio entre eficiência e durabilidade na produção sustentável de hidrogênio. Resumen El estudio de nuevos materiales para la producción de hidrógeno mediante electrólisis del agua ha sido una estrategia para generar este gas de manera más eficiente y menor costo. En este contexto, este trabajo evaluó el rendimiento electroquímico de seis electrodos metálicos, incluyendo platino, molibdeno, M400, FeCrAl, AISI 316L y AISI 420, para la producción de hidrógeno en líquidos iónicos TEA-PS.BF4 y BMI.BF4 como electrolitos. La parte experimental consistió en realizar un mínimo de tres pruebas por cada condición de análisis, utilizando las técnicas de cronoamperometría en los potenciales de -1,3, -1,5, -1,7, -1,9 y -2,0 V, junto con curvas de Tafel, voltametría cíclica y espectroscopia de impedancia electroquímica. Cada material de electrodo fue probado con ambos electrolitos. Todos los datos fueron analizados y los resultados revelaron que el AISI 316L y el M400 mostraron mayor eficiencia en la producción de hidrógeno en BMI.BF4, aunque el M400 sufrió una corrosión significativa. En TEA-PS.BF4, el molibdeno y el FeCrAl destacaron inicialmente, pero solo el molibdeno mantuvo estabilidad frente a la degradación, mientras que el FeCrAl mostró una intensa corrosión. Las imágenes de microscopía electrónica de barrido confirmaron alteraciones estructurales en los electrodos, evidenciando una mayor resistencia a la corrosión en el AISI 316L y el molibdeno. En conclusión, materiales como el AISI 316L y el molibdeno son alternativas prometedoras a la platina, ya que ofrecen un equilibrio entre eficiencia y durabilidad en la producción sosteniblede hidrógeno.
Desenvolvimento de um algoritmo piloto para a previsão da temperatura de saída do hidrogênio na planta de produção situada no Itaipu Parquetec
(2025) Pinto, Gustavo Soares
Este trabalho propõe o desenvolvimento e teste de um algoritmo para prever a temperatura de saída do hidrogênio (H2) em uma planta industrial, utilizando aprendizado de máquina. Plantas de produção de hidrogênio são instalações responsáveis pela geração, purificação e armazenamento desse elemento, que desempenha um papel fundamental como vetor de energia limpa. O hidrogênio é amplamente utilizado para o armazenamento de energia gerada a partir de fontes renováveis, permitindo a redução da dependência de combustíveis fósseis. Foram explorados modelos Long Short-Term Memory (LSTM) e sua versão quântica, Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM), ambos avaliados com e sem Deep Reinforcement Learning (DRL). A previsão precisa dessa variável é essencial para otimizar processos, reduzir custos e garantir a segurança do sistema. Além disso, este estudo está entre os primeiros a investigar o uso combinado de DRL com QLSTM, bem como a aplicação de DRL com LSTM, ampliando o campo de pesquisa na área. A metodologia incluiu pré-processamento de dados, regressões lineares e polinomiais, além da otimização de hiperparâmetros com Optuna. Os modelos foram avaliados por métricas como Erro Quadrático Médio (RMSE), onde o LSTM obteve 0,0658 no treinamento e 0,0826 na validação. O QLSTM apresentou dificuldades em sua execução devido ao alto custo computacional, e o DRL demonstrou potencial na seleção de variáveis. Este estudo contribui para o uso da inteligência artificial na indústria do hidrogênio, ressaltando desafios e oportunidades da computação quântica aplicada ao aprendizado de máquina, além de reforçar a importância da pesquisa contínua para aprimoramento de modelos. Ao aprimorar a previsibilidade e a estabilidade dos processos em plantas de hidrogênio, este trabalho apoia o avanço de tecnologias voltadas para a transição energética e a sustentabilidade. Resumen Este trabajo propone el desarrollo y prueba de un algoritmo para predecir la temperatura de salida del hidrógeno (H2) en una planta industrial utilizando aprendizaje automático. Las plantas de producción de hidrógeno son instalaciones responsables de la generación, purificación y almacenamiento de este elemento, que desempeña un papel fundamental como vector de energía limpia. El hidrógeno se utiliza ampliamente para el almacenamiento de energia generada a partir de fuentes renovables, contribuyendo a la reducción de la dependencia de los combustibles fósiles. Se exploraron modelos Long Short-Term Memory (LSTM) y su versión cuántica, Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM), ambos evaluados con y sin Deep Reinforcement Learning (DRL). La predicción precisa de esta variable es essencial para optimizar procesos, reducir costos y garantizar la seguridad del sistema. Además, este estudio se encuentra entre los primeros en investigar el uso combinado de DRL con QLSTM, así como la aplicación de DRL con LSTM, ampliando el campo de investigación en esta área. La metodología incluyó preprocesamiento de datos, regresiones lineales y polinomiales, además de la optimización de hiperparámetros con Optuna. Los modelos fueron evaluados mediante métricas como el Error Cuadrático Medio (RMSE), donde LSTM obtuvo 0,0658 en el entrenamiento y 0,0826 en la validación. QLSTM presentó dificultades en su ejecución debido a su alto costo computacional, mientras que DRL demostró potencial en la selección de variables. Este estudio contribuye al uso de la inteligencia artificial en la industria del hidrógeno, resaltando los desafíos y oportunidades de la computación cuántica aplicada al aprendizaje automático, además de reforzar la importancia de la investigación continua para la mejora de modelos. Al mejorar la previsibilidad y estabilidad de los procesos en plantas de hidrógeno, este trabajo apoya el avance de tecnologías orientadas a la transición energética y la sostenibilidad.
Detecção de anomalias em séries temporais do bitcoin utilizando o aprendizado de máquina quântico
(2025) Sánchez Salinas, Dylan Rafael
Este trabalho investiga a aplicação do algoritmo denominado Quantum Variational Rewinding (QVR) na detecção de anomalias em séries temporais, com foco na variação do Bitcoin nos últimos anos. As criptomoedas, em particular o Bitcoin, apresentam uma volatilidade extrema, o que dificulta a previsão e análise de seu comportamento. Isso torna essencial o desenvolvimento de métodos mais avançados, como o QVR, para identificar padrões irregulares e prever variações no mercado. Métodos tradicionais de análise de séries temporais enfrentam dificuldades para identificar padrões ocultos em dados financeiros complexos, especialmente em mercados de alta volatilidade como o das criptomoedas. Nesse contexto, abordagens baseadas em Computação Quântica e aprendizado de máquina se destacam como ferramentas poderosas para detectar essas anomalias de forma mais eficiente e precisa. O Quantum Variational Rewinding, uma técnica inovadora, surge como uma solução promissora para enfrentar esses desafios, oferecendo uma forma avançada de modelar e analisar séries temporais financeiras. A metodologia adotada envolve a coleta e normalização de dados históricos do Bitcoin, implementação do modelo QVR em um ambiente simulado de Computação Quântica e a análise dos resultados utilizando o coeficiente de Pearson, que mede a correlação entre os padrões identificados e as variações do preço do Bitcoin. Os experimentos demonstram que o QVR não apenas apresenta potencial, mas também evidenciou resultados promissores ao capturar padrões complexos em séries temporais financeiras, oferecendo uma abordagem inovadora e eficaz para a análise de dados financeiros altamente voláteis, como os de criptomoedas. Comparado a métodos tradicionais, o QVR se destaca ao identificar desvios significativos no comportamento das séries temporais do Bitcoin, indicando seu grande potencial em mercados voláteis. Resumen Este trabajo investiga la aplicación del algoritmo denominado Quantum Variational Rewinding (QVR) en la detección de anomalías en series temporales, con enfoque en la variación del Bitcoin en los últimos años. Las criptomonedas, en particular el Bitcoin, presentan una volatilidad extrema, lo que dificulta la previsión y el análisis de su comportamiento. Esto hace esencial el desarrollo de métodos más avanzados, como el QVR, para identificar patrones irregulares y predecir variaciones en el mercado. Los métodos tradicionales de análisis de series temporales enfrentan dificultades para identificar patrones ocultos en datos financieros complejos, especialmente en mercados de alta volatilidad como el de las criptomonedas. En este contexto, enfoques basados en Computación Cuántica y aprendizaje automático se destacan como herramientas poderosas para detectar estas anomalías de forma más eficiente y precisa. El Quantum Variational Rewinding, una técnica innovadora, surge como una solución prometedora para enfrentar estos desafíos, ofreciendo una forma avanzada de modelar y analizar series temporales financieras. La metodología adoptada implica la recolección y normalización de datos históricos del Bitcoin, la implementación del modelo QVR en un entorno simulado de Computación Cuántica y el análisis de los resultados utilizando el coeficiente de Pearson, que mide la correlación entre los patrones identificados y las variaciones del precio del Bitcoin. Los experimentos demuestran que el QVR no solo presenta potencial, sino que también evidenció resultados prometedores al capturar patrones complejos en series temporales financieras, ofreciendo un enfoque innovador y eficaz para el análisis de datos financeiros altamente volátiles, como los de criptomonedas. En comparación con métodos tradicionales, el QVR se destaca al identificar desviaciones significativas en el comportamiento de las series temporales del Bitcoin, lo que indica su gran potencial em mercados volátiles.
Novo método de recomendação de classificadores de séries temporais com meta-learning e extração de características usando CATCH22
(2025) Palma, Wallace Pannace
O grande volume de dados temporais e sua crescente complexidade exige o desenvolvimento de técnicas avançadas para a sua visualização, agrupamento, classificação e detecção de padrões. A classificação de séries temporais por meio de algoritmos de aprendizado de máquina tem sido amplamente explorada na literatura para atender a tais demandas. Como resultado, verifica-se o aumento da quantidade e da diversidade de algoritmos aplicados na solução de uma grande gama de problemas envolvendo dados temporais. Contudo, a adequada identificação do melhor algoritmo para cada domínio tornou-se um desafio em termos de desempenho e custo de tempo computacional. Nesse contexto, neste trabalho desenvolvemos e avaliamos um novo método de recomendação de classificadores de séries temporais ao extrair atributos das séries e empregar técnicas de meta-learning. É proposto a extração de atributos temporais por meio da ferramenta Catch22 combinado com técnicas de extração de meta-features para criar uma base de meta-knowledge. A avaliação experimental conduzida neste estudo empregou 112 conjuntos de dados de séries temporais do repositório da University of California, Riverside, envolveu a avaliação do método proposto para a recomendação dentre 34 diferentes classificadores de séries temporais e 7 meta-learners para o mapeamento da meta-knowledge. Por meio dos resultados gerados foi possível constatar que o método proposto possibilitou redução significativa no tempo de construção de meta-features, mantendo um desempenho competitivo, em termos de acurácia, aos métodos da literatura. Nos experimentos, dentre os algoritmos testados, o algoritmo Random Forest obteve o melhor desempenho como meta-learner para o método proposto. Em comparação com a literatura destaca-se o baixo custo computacional do método proposto. Resumen El gran volumen de datos temporales y su creciente complejidad exigen el desarrollo de técnicas avanzadas para su visualización, agrupamiento, clasificación y detección de patrones. La clasificación de series temporales mediante algoritmos de aprendizaje automático ha sido ampliamente explorada en la literatura para atender tales demandas. Como resultado, se observa un aumento en la cantidad y diversidad de algoritmos aplicados en la solución de una amplia gama de problemas que involucran datos temporales. Sin embargo, la adecuada identificación del mejor algoritmo para cada dominio se ha convertido en un desafío en términos de rendimiento y costo de tempo computacional. En este contexto, en este trabajo desarrollamos y evaluamos un nuevo método de recomendación de clasificadores de series temporales al extraer atributos de las series y emplear técnicas de meta-learning. Se propone la extracción de atributos temporales mediante la herramienta Catch22 combinada con técnicas de extracción de meta-características para crear una base de meta-conocimiento. La evaluación experimental realizada en este estudio empleó 112 conjuntos de datos de series temporales del repositorio de la University of California, Riverside, e involucró la evaluación del método propuesto para la recomendación entre 34 diferentes classificadores de series temporales y 7 meta-learners para el mapeo del meta-conocimiento. A través de los resultados generados, fue posible constatar que el método propuesto permitió uma reducción significativa en el tiempo de construcción de meta-características, manteniendo un rendimiento competitivo, en términos de precisión, con los métodos de la literatura. Em los experimentos, entre los algoritmos probados, el algoritmo Random Forest obtuvo el mejor rendimiento como meta-learner para el método propuesto. En comparación con la literatura, se destaca el bajo costo computacional del método propuesto.
Prototipagem, montagem e testes de um dispositivo de obtenção de imagens por grades interferométricas utilizando luz visível
(2025) Sumi, Judith Calle
Este trabalho desenvolve um sistema interferométrico do tipo Talbot–Lau para obtenção de imagens por contraste de fase, utilizando a técnica de passo de fase. A instrumentação proposta inclui um conjunto mecânico e eletrônico de baixo custo, controlado por um microcontrolador Arduino, que ajusta com precisão micrométrica o deslocamento das grades interferométricas e captura as imagens por meio de um sensor CMOS OV7670. Os experimentos analisam o padrão de interferência com e sem a presença da amostra, avaliando as variações provocadas pela interação do feixe com o objeto. O processamento digital das imagens em MATLAB identifica alterações no padrão interferométrico associadas às características estruturais da amostra, composta de um material plástico fino e transparente com relevos superficiais. Os resultados obtidos confirmam a viabilidade do sistema para extração do gradiente de fase. Além disso, a similaridade dos princípios físicos envolvidos permite adaptar o dispositivo para aplicações com raios X. Resumen Este trabajo desarrolla un sistema interferométrico del tipo Talbot–Lau para la obtención de imágenes por contraste de fase, utilizando la técnica de paso de fase.La instrumentación propuesta incluye un conjunto mecánico y electrónico de bajo costo, controlado por un microcontrolador Arduino, que ajusta con precisión micrométrica el desplazamiento de las rejillas interferométricas y captura las imágenes mediante un sensor CMOS OV7670. Los experimentos analizan el patrón de interferencia con y sin la presencia de la muestra, evaluando las variaciones provocadas por la interacción del haz con el objeto. El procesamiento digital de las imágenes en MATLAB identifica alteraciones en el patrón interferométrico asociadas a las características estructurales de la muestra, compuesta de un material plástico fino y transparente con relieves superficiales. Los resultados obtenidos confirman la viabilidad del sistema para la extracción del gradiente de fase. Además, la similitud de los principios físicos involucrados permite adaptar el dispositivo para aplicaciones con rayos X.
Modelagem computacional e análise probabilística em jogos de azar: estimativa de lucro e explicitação de vantagens do cassino em roulette e blackjack.
(2024) Batistti, Fernando José Zardinello
Este trabalho explora como os conceitos de probabilidade e estatística são aplicados aos jogos de azar, com foco nos jogos Blackjack e na Roulette, para garantir a lucratividade dos cassinos a longo prazo. O objetivo foi analisar e demonstrar como os cassinos utilizam estratégias probabilísticas e psicológicas para manter a vantagem sobre os jogadores, mesmo diante da aleatoriedade dos jogos. A metodologia envolveu o uso de simulações de Monte Carlo para modelar o comportamento do cassino e dos jogadores em diversos cenários. As simulações foram desenvolvidas com o intuito de calcular a probabilidade de vitória do jogador e o retorno ao jogador (RTP) em diferentes situações de jogo, além de estimar o número mínimo de jogos necessários para que o cassino obtenha lucro com confiabilidade. Propostas para equilibrar o jogo do Blackjack foram testadas, demonstrando que ajustes nos multiplicadores de pagamento podem revelar onde estão as vantagens do cassino se tratando do RTP. Também foi aplicada a técnica do caminhante aleatório para estimar o lucro do cassino a longo prazo, tanto dentro quanto fora da LGN, confirmando a inevitabilidade da vantagem do cassino em todos os cenários. Os resultados confirmam que, mesmo com estratégias variadas, o cassino mantém uma vantagem matemática em todos os jogos analisados. Este trabalho contribui com novas propostas que podem revelar as vantagens do cassino sob o RTP tanto no Blackjack quanto na Roulette, e também destaca a importância do uso de ferramentas probabilísticas e computacionais para prever os resultados em jogos de azar seja na probabilidade de vencer seja no RTP.
Desenvolvimento de algoritmos computacionais para identificação, em imagens radiográficas, de parasitas utilizados em controle biológico de pragas.
(2022) Talavera, Rodolfo Javier
No presente trabalho, foi discutido sobre a origem e controle de pragas, bem como métodos de imagem por raios X e processamento de imagens. O processamento de imagem é intimamente relacionado a reconhecimento de padrões, pois para identificar certos padrões é necessário uma preparação e otimização da imagem para seu estudo. Realizou-se processamento de imagens de radiografias de ovos de Mariposa Anticarsia gemmatalis, infetadas pela vespa do gênero Trichogramma. Tentativas de identificação de padrões por meio de rotinas desenvolvidas em Matlab utilizando diferentes métodos de procura foram realizados.
Estudo das propriedades elétricas do CaCu3Ti4O12 com adição de nióbio (Nb).
(2024) Lima, Bárbara da Silva
O titanato de cobre cálcio (CCTO) devido a sua alta constante dielétrica a temperatura ambiente e boa estabilidade térmica em uma ampla faixa de frequência, tem sido material de interesse de estudo nos últimos tempos. Neste trabalho o CCTO foi sintetizado através do método de reação de estado sólido. Foi realizado a análise termogravimétrica (TG) a qual mostrou duas perdas de massa nas amostras dopadas com nióbio, atribuídas ao monóxido de carbono e dióxido de carbono. Por meio da técnica de microscopia eletrônica de varredura (MEV) foi possível observar o alongamento das partículas de pó de CCTO após a adição do nióbio nas amostras calcinadas, com o auxílio do programa ImageJ notou-se que com a adição de nióbio o tamanho das partículas e grãos passaram a diminuir. Com a análise de difratometria de raio-x (DRX) notou-se a existência de diversas fases após a adição de nióbio (Nb), estas associadas a entrada do nióbio no lugar da estrutura equivalente. Com a análise de impedância foi possível observar amostras resistivas contendo adição de nióbio, resistência equivalentes de 85,58KΩ e 108,69KΩ para as amostras com adição de 0,75% e 3,75% respectivamente, as quais tiveram uma melhor resposta não ôhmica, já a amostra com melhor resposta dielétrica obteve um valor de capacitância equivalente de 14,81nF, esta se tratando da amostra com adição de 2,25% de nióbio. Por meio da análise das curvas de campo elétrico em função da densidade de corrente foi possível encontrar uma melhor característica varistora para a amostra contendo 2,25% de nióbio a qual teve um coeficiente de não linearidade igual a 3,23, já a amostra com menor corrente de fuga foi a amostra contendo 3,75% de nióbio, que teve uma corrente de fuga igual 0,09uA, oferecendo assim uma maior proteção.
Mediciones de dosis absorbida en agua para haces de fotones de un acelerador lineal clinico elekta synergy.
(2024) Figueroa Ramirez, Bruno Andres
La radioterapia, una de las herramientas en el tratamiento del cáncer, utiliza radiación ionizante para combatir células cancerígenas, para ello, la precisión en la administración de dosis es fundamental para garantizar resultados efectivos. Para asegurar esta precisión, se llevan a cabo medidas y controles exhaustivos del equipo utilizado. En este trabajo se realizaron mediciones de dosis absorbida en agua conforme al protocolo TRS 398 del Organismo Internacional de Energía Atómica (OIEA) en el Centro Avanzado de Oncología Itamax. Estas mediciones se efectuaron utilizando haces de fotones con energías nominales de aceleración de electrones de 6 MV y 10 MV, como parte del riguroso programa de garantía de calidad durante la implementación del servicio de radioterapia. Además de pruebas mecánicas de rotación del gantry y del cabezal, se verificó geométricamente el campo luminoso para diversos tamaños de campo. Se realizaron mediciones de dosimetría relativa y absoluta para evaluar las características del acelerador. Los resultados obtenidos indican que el acelerador clínico se encuentra calibrado para haces de fotones al administrar una dosis que se sitúa dentro de los límites tolerados a nivel internacional (<5%). Como parte de la verificación del sistema de planificación de tratamiento (SPT) Eclipse versión 16.1, se realizaron verificaciones puntuales de cálculo de dosis para diversas profundidades y tamaños de campo. Se observó una diferencia porcentual entre las dosis calculadas y medidas inferior al 2%, lo que asegura la aptitud del SPT para la elaboración de planes de tratamiento.
Design e instrumentação de uma bioimpressora.
(2023) Hagemann, Camila Gabrieli Feck
Este trabalho teve como objetivo transformar uma impressora 3D de filamento em uma bioimpressora 3D, utilizando a tecnologia de impressão 3D de resina para fabricar os componentes necessários. A metodologia envolveu a fabricação de componentes essenciais, como o bico extrusor e a bomba peristáltica, e a reutilização da estrutura e parte eletrônica de uma impressora Graber i3 como base para a montagem da bioimpressora. Durante o funcionamento da bioimpressora, a velocidade de impressão foi sincronizada com o controle do motor NEMA 17 para garantir uma deposição precisa da biotinta. Os resultados mostraram que a tecnologia de impressão 3D de resina foi eficaz na fabricação dos componentes, proporcionando resistência e precisão fundamentais para a qualidade das impressões. A análise térmica do bico extrusor demonstrou um gradiente térmico eficiente, essencial para a solidificação adequada das camadas de biotinta. Este estudo destaca a importância da inovação contínua e do refinamento na tecnologia de bioimpressão 3D, evidenciando avanços significativos no desenvolvimento da bioimpressora e na sua capacidade de fabricar estruturas complexas a partir de biotintas.
Estudo da influência da adição de Al3+ no sistema cerâmico de CaCu3Ti4O12.
(2024) Almeida, Esdras Rebecchi
Este trabalho aborda a investigação sobre o impacto da adição de 𝐴𝑙3+ nas propriedades elétricas das cerâmicas à base de 𝐶𝑎𝐶𝑢3𝑇𝑖4𝑂12 (CCTO), material multifuncional que se apresenta promissor em aplicações como varistores, sensores e supercapacitores. Para isso, amostras contendo diferentes teores de 𝐴𝑙3+, variando de 0% a 5% em massa, foram cuidadosamente sintetizadas tanto na forma de pó quanto na forma bulk. O método de síntese utilizado foi o da reação em estado sólido, em uma série de etapas, que inclui moagem, secagem, calcinação, conformação mecânica e sinterização, visando garantir a homogeneidade e a qualidade das amostras produzidas. A análise estrutural das amostras foi realizada por difração de raios X, revelando modificações na estrutura cristalina em função do teor de 𝐴𝑙3+. Os padrões de difração obtidos indicaram alterações nas fases presentes e nos parâmetros de rede do CCTO, evidenciando a influência direta da adição de 𝐴𝑙3+ nessas características estruturais. Além disso, a microscopia eletrônica de varredura proporcionou uma visão detalhada das variações na morfologia das partículas, para os pós, e dos grãos, nas pastilhas cerâmicas, destacando as características adquiridas à presença do alumínio adicionado. As propriedades dielétricas das cerâmicas foram investigadas por meio de espectroscopia de impedância à diferentes temperaturas (30 °𝐶 a 150 °𝐶), revelando uma clara dependência do comportamento elétrico em relação ao teor de 𝐴𝑙3+. Em particular, para a amostra contendo 𝑥 = 1%, a permissividade dielétrica notavelmente mais elevada (105) em comparação com as demais (104). Além disso, as curvas corrente-tensão (𝐽 𝑣𝑠. 𝐸) revelaram mudanças nas propriedades varistoras, especialmente para a amostra com 1% de 𝐴𝑙3+, evidenciando a capacidade desses materiais para aplicações em dispositivos varistores. Esses resultados enfatizam a influência da adição com 𝐴𝑙3+ na modulação das propriedades das cerâmicas CCTO. Compreender as complexas interações entre a composição química, a estrutura cristalina e as propriedades elétricas desses materiais é essencial para o desenvolvimento de novos materiais funcionais.
Da física estatística aos sistemas complexos: uma investigação da dinâmica do câncer.
(2024) Garnica, Pauline Alejandra Pinto
O câncer é uma doença genética evolutiva que surge devido a desconexões celulares, mutações genéticas e divisões celulares anômalas. Tais problemas de reprodução celular não são raros, mas nas células existem vários mecanismos para os evitar e controlar. Quando algum desses mecanismos supressores de erro falham uma célula cancerígena pode surgir no organismo. Tal célula se caracteriza por uma reprodução desordenada, perdendo o senso de integralidade do organismo. Uma compreensão quantitativa da propagação do câncer requer uma analise do mecanismo dinâmico evolutivo da doença. Neste trabalho tal investigação é feita através do modelo de Moran: um modelo concebido em contexto biológico de genética e dinâmica de populações finitas. Contudo, verifica-se que tal modelo possui a mesma essência de conhecidos modelos dinâmicos de física estatística fora do equilíbrio. Por tanto, visando dar fundamentos à analise quantitativa da dinâmica do câncer, primeiramente apresenta-se algumas técnicas de física estatística de equilíbrio fazendo-se uma aplicação das mesmas ao famoso modelo de Ising para o magnetismo. Em seguida, realiza-se uma introdução aos métodos de física estatística de não-equilíbrio onde os modelos da urna de Erehnfest e o modelo de Ising dinâmico de Glauber são apresentados. Com tal aparato, considera-se o modelo de Moran adaptado à dinâmica do câncer. Por fim, apresenta-se uma formulação modificada do modelo de Moran que permite um avanço nos cálculos analíticos permitindo a obtenção de uma equação de difusão para a dinâmica do câncer e uma conexão mais explicita entre a dinâmica do câncer e a dinâmica do modelo de Ising.
Lugares geométricos de curvas na métrica da soma e do máximo.
(2024) Mosquera, John Esteban Mosquera
A geometria diferencial clássica de curvas estuda as propriedades locais dessas curvas, determinando como elas se comportam em torno de um ponto específico. Curvas podem ser visualizadas como o caminho de um objeto em movimento no espaço, por exemplo, um ciclista deixando um rastro em uma estrada lamacenta. O estudo clássico de curvas planas geralmente é realizado usando a métrica euclidiana, mas existem outras métricas interessantes no plano: a métrica do máximo e a métrica da soma. A geometria de bolas e esferas no plano varia de acordo com a métrica utilizada. Este trabalho investiga a geometria de curvas planas definidas por lugares geométricos usando as métricas do máximo e da soma. Especificamente, analisa cônicas e ovais de Cassini em casos canônicos e gerais. Além disso, apresenta fórmulas para calcular a distância entre um ponto e uma reta usando as métricas da soma e do máximo. Fórmulas explícitas para essa distância não foram encontradas na literatura para qualquer reta no plano.
Impact of a rigid sphere onto an elastic membrane.
(The Royal Society, 2022) Agüero, Elvis A.; Alventosa, Luke; Harris, Daniel M.; Galeano-Rios, Carlos A.
We study the axisymmetric impact of a rigid sphere onto an elastic membrane theoretically and experimentally. We derive governing equations from first principles and impose natural kinematic and geometric constraints for the coupled motion of the sphere and the membrane during contact. The free boundary problem of finding the contact surface, over which forces caused by the collision act, is solved by an iterative method. This results in a model that produces detailed predictions of the trajectory of the sphere, the deflection of the membrane, and the pressure distribution during contact. Our model predictions are validated against our direct experimental measurements. Moreover, we identify new phenomena regarding the behaviour of the coefficient of restitution for low impact velocities, the possibility of multiple contacts during a single rebound, and energy recovery on subsequent bounces. Insight obtained from this model problem in contact mechanics can inform ongoing efforts towards the development of predictive models for contact problems that arise naturally in multiple engineering applications.
Síntese e caracterização de sistemas à base de Bi2Sr2Ca2Cu3O10 quando adicionado Fe+3 para aplicações eletroeletrônicas a baixa e alta temperatura
(2023) Reis, Vinícius Venâncio
A busca por materiais que possam solucionar uma variedade de problemas, com destaque para a eficiência energética, conduziu à síntese de sistemas baseados em Bi2Sr2Ca2Cu3O10 (Bi-2223) neste estudo. Estes sistemas foram produzidos através do método de síntese de reação em estado sólido, com adição de 0,0; 1,0; 3,0 e 5,0% de Fe 3+. Análises de caráter estrutural foram conduzidas nos sistemas sintetizados utilizando Difratometria de Raio X, enquanto as características microestruturais foram investigadas por meio da técnica de Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV). Além disso, outras análises essenciais, como Análise Termogravimétrica (ATG), foram realizadas para caracterizar os sistemas, juntamente com algumas outras avaliações destinadas a examinar suas respostas elétricas, como a Espectroscopia de Impedância (EI). Primeiramente, os reagentes para a produção do Bi-2223 foram misturados utilizando um moinho de bolas e, em seguida, submetidos a análises térmicas para determinar a temperatura de calcinação, a qual foi estabelecida em 790°C. As amostras foram posteriormente avaliadas utilizando do ensaio de densidade a verde, demonstrando atingir 8.786 g/cm³ sob uma força de 1.25 toneladas. Os corpos prensados foram então sinterizados a uma temperatura de 840°C por um período de 12 horas. No estudo microestrutural, a técnica de Difratometria de Raio X (DRX) foi empregada, identificando a presença de diversas fases na amostra com 0% de ferro. Conforme a quantidade de Fe3+ aumentava, observou-se uma estabilização das fases. A análise por Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV) revelou que a introdução de Fe no sistema resultou em uma diminuição no tamanho dos grãos. Além disso, foram identificados grãos laminares que se alongaram e afinaram à medida que a quantidade de Fe 3+ aumentava. Finalmente, a resposta elétrica das amostras à temperatura ambiente foi estudada por meio de espectroscopia de impedância, evidenciando um aumento na condutividade das amostras. As permissividades dielétricas foram medidas na ordem de 10³ para uma ampla faixa de frequências.
Algoritmos Quânticos Híbridos e o Problema do Caixeiro Viajante
(2023) Krzyzanowski, Gabriel
Problemas de otimização são de grande interesse na indústria e na academia, em especial o problema do Caixeiro Viajante. Este é um famoso problema NP-hard que desafia algoritmos na busca de uma solução eficaz e eficiente. O uso de computadores quânticos para encontrar soluções de tais problemas apresenta-se como uma possível alternativa para o futuro. No presente trabalho, utilizamos dois algoritmos quânticos variacionais bem estabelecidos na literatura para resolver instâncias simples do problema do Caixeiro Viajante. Com a motivação de se realizar uma prova de conceito, obtivemos resultados que demonstram a viabilidade do método, quando comparados com o benchmark clássico representado pelo método Simplex. Apesar dos possíveis gargalos nas aplicações de problemas em escala, nossos experimentos demonstraram resultados que nos encorajam a aprofundar as pesquisas neste campo.
Algoritmo de Otimização Shuffled Frog Leaping aplicado em Sistemas Fotovoltaicos com Sombreamento Parcial (SFLA-MPPT)
(2023) Rodrigues, Fábio Jose
O aumento do consumo de energia elétrica em todo o mundo tem levado ao desenvolvimento de novas tecnologias para a redução de emissões de poluentes e a diminuição da degradação do meio ambiente. No Brasil, as dificuldades para implantação de novas unidades geradoras e a busca por fontes de energia alternativas têm impulsionado a geração de energia elétrica por fontes renováveis, especialmente a solar e a eólica. No entanto, é necessário buscar a otimização de performance e a resolução de problemas clássicos, como a perda de eficiência devido ao sombreamento parcial, no caso de geração fotovoltaica. O algoritmo Perturbe e Observe, mais utilizado comercialmente, pode falhar ao tentar localizar o ponto de operação de um arranjo de painéis solares. Visto isso foi foi realizado a implementação dos algoritmos Perturbe e Observe e também Shuffled Frog Leaping Algorithm aplicados no chaveamento um conversor de corrente contínua do tipo boost, utilizando o software de simulação PSim para avaliar as curvas de resposta da potência, e compará-las. Observa-se vantagens para cada um dos métodos dependendo da resposta desejada. O Perturbe e Observe mostra uma resposta de convergência mais rápida quando comparado com o Suffled Frog Leaping Algorithm, porém apresenta uma oscilação de potência de saída e possui o risco de não alcançar a tensão de operação ideal. Já o Shuffled Frog Leaping Algorithm demonstrou sempre localizar a potência de operação desejada ao custo de um tempo de convergência mais lento.
Estudo das Propriedades Físico-Químicas do CaCu3-xSrxTi4O12 (0 < X < 3,00), Modificados com Óxido de Grafeno e Óxido de Grafeno Reduzido, como Material de Eletrodo para Supercapacitores
(2023) Moussa, Hussein Abdul Karim
Neste trabalho focamos na preparação e investigação de sistemas de CaCu3-xSrxTi4O12 (0  x  3,00), puros e modificados com óxido de grafeno (OG) e óxido de grafeno reduzido (OGr), direcionados à aplicação como eletrodos em supercapacitores. O material matriz é um composto multifuncional com aplicações em dispositivos de armazenamento de energia devido à sua alta constante dielétrica. A difração de raios X, a microscopia eletrônica de varredura e a voltametria cíclica foram usados para examinarmos tanto as propriedades eletroquímicas quanto estruturais desses materiais. Os resultados indicam que a adição de 6% de OGr ao CCTO resulta em um aumento significativo da capacitância específica em todas as velocidades de varredura, o que implica que o OGr melhora a capacidade de armazenamento de carga do CCTO. Entretanto, a adição de OG aparentemente diminui a capacitância específica em relação ao CCTO puro. Observamos também que o CCTO 0.15 com 6% de OGr exibe os valores mais altos de capacitância específica. Por outro lado, a adição de OG parece não contribuir positivamente para as propriedades eletroquímicas do CCTO 0.15, resultando em uma redução da capacitância específica. No caso do CCTO 0.30, encontramos uma ligeira melhoria na capacitância específica com a adição de 6% de OG. Por fim, em relação ao SCTO, a adição de OG ou OGr gera valores de capacitância específica semelhantes ou levemente superiores ao SCTO puro, o que indica que a influência desses materiais nas propriedades eletroquímicas do SCTO pode ser limitada. Esses resultados iniciais oferecem insights valiosos sobre o potencial de uso do CCTO e suas variações como materiais de eletrodos para supercapacitores, abrindo caminho para futuras investigações nesse sentido. Ainda assim, entendemos que há espaço para otimizar a síntese e a resposta elétrica desses sistemas, apresentando oportunidades adicionais para melhorar o desempenho dos supercapacitores baseados em CCTO.
Automatic Temperature Extraction from Arresters’ Thermal Images with Artificial Intelligence
(2023) Moussa, Adel Abdul Karim
Os para-raios são fundamentais para garantir a confiabilidade, a economia e a segurança dos sistemas elétricos. Entretanto, a degradação que ocorre naturalmente ao longo do tempo representa um problema que leva a um desafio ainda em aberto, no qual vários estudos científicos propuseram e exploraram técnicas inovadoras de diagnóstico. Um novo método de diagnóstico manual está sendo empregado atualmente em subestações elétricas. O método emprega uma lógica anotada paraconsistente de dois valores, usando medições de temperatura por termografia infravermelha e dados de corrente de fuga resistiva como entrada para uma avaliação precisa da condição do para-raios. Tal método baseia-se em campanhas de coleta para obter imagens térmicas de para-raios de alta tensão em operação, exigindo posteriormente a extração manual dos dados de temperatura máxima e média e suas diferenças (delta) ao longo do eixo principal de cada para-raios por meio de um software de câmera digital. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo aprimorar e automatizar o diagnóstico de para-raios por meio do cálculo automático da temperatura delta, introduzindo um novo método, cuja abordagem é baseada em Inteligência Artificial Deep Learning. O método proposto neste estudo emprega um modelo de Rede Neural Convolucional de Região de Máscara (Mask R-CNN) para segmentação dos para-raios a partir da imagem térmica, seguido de um algoritmo para extração de dados de temperatura dos para-raios, que são usados para diagnóstico de degradação. O processo de segmentação de para-raios com Mask R-CNN, em imagens térmicas, mostrou se viável, com uma precisão média de 83,85%. A análise comparativa da precisão média entre o método manual (original) e o método proposto (automatizado), a partir de 195 imagens térmicas processadas, revelou um Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) de 11,48% na temperatura delta, que é usada na análise da degradação do para-raios. Esse resultado demonstra que o método proposto neste estudo é viável e permite automatizar a inspeção de para-raios. Investigações futuras consistem em refinar o processo de segmentação por meio do ajuste fino dos hiperparâmetros e do uso da técnica de validação cruzada
“EUREKA AI!”: um Jogo Pedagógico para Explorar os Heróis da Ciência e suas Contribuições Históricas
(2023) König, Nícolas Iunovich
A integração entre educação e tecnologia tornou-se uma necessidade no século XXI, com os avanços tecnológicos alavancando o cenário educacional. A imprescindibilidade de planejar os alunos para o futuro digital e promover o pensamento crítico e desenvolvimento cognitivo requer englobar a tecnologia no processo de aprendizagem. Este trabalho possui como foco a exploração e utilização de inteligências artificiais como aporte para construir uma ferramenta pedagógica. Portanto, o objetivo do presente trabalho foi o desenvolvimento de um jogo pedagógico, denominado “Eureka AI!”, utilizando duas inteligências artificiais avançadas: o ChatGPT, um modelo de linguagem que gera textos, e o Midjourney, um gerador de imagens baseado em inteligência artificial. O jogo pedagógico resultante visa atuar como uma ferramenta de divulgação científica no processo educacional, a fim de aumentar o engajamento dos alunos e proporcionar um ambiente de aprendizado mais interativo e envolvente para tratar sobre os cientistas e suas inúmeras contribuições para o avanço da sociedade. A pesquisa é de natureza qualitativa e adotou como procedimento metodológico a pesquisa do tipo participante. Os dados foram obtidos por meio da aplicação de questionários e observações anotadas em diário de campo. O jogo foi aplicado para alunos da Educação Básica, visando analisar as suas percepções sobre o jogo e suas compreensões sobre a Inteligência Artificial e conhecimentos sobre os cientistas. Os resultados obtidos foram positivos, demonstrando que a integração da inteligência artificial no processo educacional por meio do jogo pôde oferecer benefícios significativos sobre a temática para os discentes. As respostas obtidas sugerem ainda que a abordagem foi eficiente na utilização de inteligências artificiais para auxílio na criação de jogos educacionais.

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