# data[].attributes.body
Quantitativa; Aplicada; Descritiva; Experimental.

# data[].attributes.body
Com a popularização das redes sociais, como o Twitter e o Instagram, lidar com a análise, processamento e armazenamento de grande volume de dados se tornou um grande desafio, especialmente se considerando a complexidade de tempo e de memória dos algoritmos clássicos.
Com este trabalho busca-se avaliar o desempenho de técnicas de agrupamento mais recentes, utilizando estruturas de dados probabilísticas, para o problema de detecção de comunidades em redes sociais.

# data[].attributes.body
- Definição das estruturas de dados que serão utilizadas;
- Implementação dos algoritmos de agrupamento;
- Comparação, quanto ao tempo de execução e uso de memória, entre os algoritmos utilizando estruturas clássicas e os probabilísticos.

# data[].attributes.body
Implementar algoritmos de agrupamento usando estruturas clássicas e probabilísticas e realizar comparação dos resultados obtidos.

# data[].attributes.body
O uso de um algoritmos de agrupamento utilizando estruturas de dados probabilísticas é capaz de realizar busca de comunidades de maneira mais eficiente
que as estruturas de dados mais conhecidas.

# data[].attributes.body
É possível descobrir comunidades do Twitter de forma eficiente utilizando estruturas de dados probabilísticas?

# data[].attributes.body
Uso de algoritmos de agrupamento baseados em estruturas e dados probabilísticas para detecção de comunidades no Twitter.

# data[].attributes.body
Estruturas de dados probabilísticas.

# data[].attributes.body
Detecção de câncer de pele do tipo melanoma baseando-se em segmentação de padrões de marrom utilizando redes neurais profundas.

# data[].attributes.body
Ainda não definida

# data[].attributes.body
As petrolíferas perdem tempo e dinheiro tentando descobrir a causa e o local de onde tem um problema nas plataformas

# data[].attributes.body
Desenvolver uma solução que detecte anomalias em plataformas de elevação de petróleo

# data[].attributes.body
Quanto à abordagem: Quantitativa; À natureza: Aplicada; Aos objetivos: Exploratória; Aos procedimentos: Experimental.

# data[].attributes.body
Com a crescente demanda hospitalar e aumento dos preços de produtos tecnológicos na área da saúde, devido ao COVID-19, surgiu a ideia de projetar um termômetro infravermelho de baixo custo, inteligente, de simples uso e portátil. Comumente, a triagem hospitalar é feita apenas aferindo a temperatura, fazendo um questionamento verbal e direcionando os pacientes ao local adequado para os sintomas. A proposta do termômetro é catalogar todas as informações da pré-triagem de disponibilizá-las em nuvem, por meio de um dashboard.

# data[].attributes.body
- Identificar sintomas relacionados ao COVID-19 e agilizar os procedimentos e encaminhamentos;

- Triar pacientes de acordo com os sintomas apresentados;

- Registrar as informações em um banco dados na nuvem para a melhoria da gestão hospitalar;

- Diminuir a exposição dos profissionais de saúde no processo de pré-triagem dos pacientes.

# data[].attributes.body
Desenvolver um protótipo para auxílio de pacientes e profissionais da área da saúde, que atuam no combate e prevenção do COVID-19, na pré-triagem hospitalar.

# data[].attributes.body
O equipamento terá baixo custo de desenvolvimento e maior precisão que um termômetro convencional.

# data[].attributes.body
Como criar um protótipo de termômetro digital infravermelho inteligente capaz de registrar não só a temperatura do indivíduo, mas também os sintomas da COVID-19?

# data[].attributes.body
Criação de protótipo de termômetro digital infravermelho inteligente capaz de registrar não só a temperatura do indivíduo, mas também os sintomas da COVID-19, de forma a oportunizar maior precisão nas tomadas de decisões hospitalares.

# data[].attributes.body
Internet of Things

# data[].attributes.body
Pesquisa Aplicada

# data[].attributes.body
·        Estudar os conceitos e formas de diagnóstico do melanoma;

·        Aplicar técnicas de processamento de imagens, como segmentação de padrões de marrom, nas imagens de pele;

·        Aplicar arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para a extração de características com o intuito de auxiliar o reconhecimento de regiões suspeitas de melanoma;

·        Avaliar a metodologia proposta por meio de experimentos

·        Analisar os resultados obtidos, entendendo as vantagens e limitações da metodologia de classificação.

# data[].attributes.body
Desenvolver um sistema para diagnóstico de câncer de pele do tipo melanoma por meio de redes neurais profundas e técnicas de processamento de imagens aplicadas a imagens dermatoscópicas .

# data[].attributes.body
O uso de índices de marrom em cada canal RGB tornará possível o uso de redes profundas mais rasas.

# data[].attributes.body
Utilizar uma rede mais rasa com mantendo a eficiência utilizando técnicas de índices de marrom.

# data[].attributes.body
Classificação de imagens de pele em câncer do tipo melanoma em maligno ou benigno utilizando técnicas de índices de marrom

# data[].attributes.body
Processamento Digital de Imagens e Deep Learning

# data[].attributes.body
Feito. Obrigado

# data[].attributes.body
Revise sua hipótese!
Segundo o material de apoio, "hipóteses são suposições colocadas como respostas plausíveis e provisórias para o problema de pesquisa".

# data[].attributes.body
O problema de pesquisa deve ser uma pergunta/questão a ser resolvida.
Os objetivos específicos podem ser divididos em tópicos.

# data[].attributes.body
Tente reescrever o seu tema de pesquisa em uma única frase.
Seu problema de pesquisa deve ser uma pergunta.

# data[].attributes.body
O problema de pesquisa deve ser uma pergunta.

# data[].attributes.body
Repense sobre a sua hipótese!
Segundo o material de apoio, "hipóteses são suposições colocadas como respostas plausíveis e provisórias para o problema de pesquisa".

# data[].attributes.body
Tente reescrever seu tema de forma que não seja necessário ler o assunto para saber do que se trata, isto é, complemente o seu tema.

# data[].attributes.body
Seu "objetivo geral" deve ser comprimido.

# data[].attributes.body
Revise sua hipótese, ela deve possui objetivos diferentes da justificativa.
Segundo o material de apoio, "hipóteses são suposições colocadas como respostas plausíveis e provisórias para o problema de pesquisa".

# data[].attributes.body
A educação e o cuidado na primeira infância vêm sendo tratados, cada vez mais, como assuntos prioritários em âmbito nacional. O objetivo é apresentar uma estratégia de solução do problema da localização das creches públicas para o município de Curitiba-PR baseada em Algoritmo Genético (AG). Utilizou-se para avaliar a distribuição espacial dessas unidades, o modelo das p-medianas não capacitado. Tal problema consiste num aspecto importante da administração pública, podendo atenuar problemas de desigualdades observadas no ensino público, em termos de acessibilidade e disponibilidade de vagas, por exemplo.

# data[].attributes.body
- Validar por meio de experimentação o uso do Algoritmo Genético como solução para o tipo de problema;
- Determinar pontos ótimos;
-

# data[].attributes.body
Aplicar o Algorimo Genético para solucionar um problema de p-medianas não capacitado.

# data[].attributes.body
O Algoritmo Genético resolve o  problema da localização de centros públicos de educação infantil?

# data[].attributes.body
Apresentar uma estratégia de solução do problema da localização das creches públicas baseada no Algoritmo Genético.

# data[].attributes.body
Pesquisa bibliográfica

# data[].attributes.body
Possibilidade de substituir tecnologias atuais.

# data[].attributes.body
Identificar os potenciais e limitações dessa nova tecnologia.

# data[].attributes.body
Fazer uma revisão bibliografica de pesquisas recentes sobre o uso desses sistemas de dados.

# data[].attributes.body
Quais as principais formas de gerir grande quantidade de dados e como os data lakes mudaram esse paradigma?

# data[].attributes.body
Uso de data lakes para visualização analise e exploração de dados.

# data[].attributes.body
Data lakes

# data[].attributes.body
Pesquisa Básica Explicativa Quantitativa Bibliográfica

# data[].attributes.body
Prever tendências evolutivas baseando-se apenas em observações feitas atualmente no (geologicamente falando) curto tempo no qual a ciência existe neste planeta, é bastante limitante para a coleta de informações, o que torna o registro fóssil a única ferramenta confiável para observar os efeitos da seleção natural a longo termo. Porém, o registro fóssil é extremamente limitado, visto que fossilização é um processo que ocorre apenas em situações bastante específicas, em frequentes casos, espécies inteiras são associadas à apenas um espécime incompleto, como um fragmento de um dente.

# data[].attributes.body
Verificar a possibilidade da eventual descoberta de novas espécies por meio de modelos computacionais

Previsão da existência de espécies futuras utilizando apenas modelos computacionais.

Se distanciar da necessidade de descoberta de novos fósseis para o estudo da paleontologia.

# data[].attributes.body
Estudar a aplicação de modelos computacionais ao estudo e descoberta de espécies extintas e existentes com maior precisão.

# data[].attributes.body
Modelos computacionais podem propor cenários extremamente perto da realidade nos quais espécies especuladas possam ser estudadas em curtos e longos períodos geológicos, observando assim o processo de seleção natural com extrema precisão.

# data[].attributes.body
Como estudar a seleção natural de espécies por meio de modelos computacionais?

# data[].attributes.body
O uso de algoritmos e simulações computacionais para prever o surgimento de novas espécies e especular a existência de espécies extintas que não podem ser estudadas devido à ausência de fósseis.

# data[].attributes.body
O estudo da evolução por meio de modelos computacionais

# data[].attributes.body
Aplicada. Exploratória. Quantitativa.

# data[].attributes.body
Alto índice de infecção de HPV entre jovens capixabas na região metropolitana da Grande Vitória e a baixa procura por
diagnóstico devido a vários fatores  entre quais estão os socioeconômicos e culturais. Então, como proposta, o diagnóstico de verrugas HPV por meio de técnicas de Visão Computacional. Técnicas de visão computacional possuem uma imensa gama de aplicações e sua aplicabilidade é uma oportunidade a ser explorada.

# data[].attributes.body
-Levantamento bibliográfico dos aspectos morfológicos na caracterização de verrugas HPV e também um levantamento bibliográfico de técnicas de visão computacional na identificação do processamento digital de imagens;
- Levantar, distinguir e selecionar conjunto de imagens digitais de verrugas de HPV padronizadas;
- Estabelecer diferentes agrupamentos de técnicas de visão computacional capazes de analisar computacionalmente as verrugas HPV em imagens digitais;
- Exibir desempenho de modelo de classificação com a meta de ajudar o diagnóstico na caracterização de verrugas HPV;

# data[].attributes.body
Determinar se o diagnóstico de identificação de verrugas HPV é possível através do uso de técnicas de Visão Computacional, com  a meta de auxiliar em um menor tempo de diagnostico, diminuindo o tempo de espera por tratamento e como meta procurar reduzir constrangimentos em pacientes.

# data[].attributes.body
Emprego de técnicas de Visão Computacional na identificação de verrugas HPV.

# data[].attributes.body
Como ajudar o aluno na organização/gestão da sua graduação?

# data[].attributes.body
Ferramentas de organização com foco em otimizar e auxiliar alunos universitários no andamento da graduação.

# data[].attributes.body
Desenvolvimento de Sistema

# data[].attributes.body
Quanto à natureza: Aplicada
Quanto à forma de abordagem do problema: Pesquisa Quantitativa
Quanto aos fins: Pesquisa intervencionista
Quando aos procedimentos técnicos: Pesquisa Experimental

# data[].attributes.body
Para proteger o ecossistema de TI das instituições, foram desenvolvidas ferramentas que monitoram os ambientes e detectam possíveis ameaças. Nesse contexto, uma das soluções mais conhecidas é o SIEM. SIEM é a combinação de gerenciamento de eventos de segurança (SEM – security event management) e gerenciamento de informações de segurança (SIM – security information management). As plataformas SIEM geralmente fornecem relatórios e alertas, através de análises de eventos e dados de registros (logs) em tempo real para correlacionar eventos, monitorar ameaças e responder a incidentes. Para realizar o monitoramento dos dispositivos e aplicações, eles são integrados a uma plataforma SIEM. Essa integração se dá por meio do encaminhamento dos logs e eventos para a plataforma. Na grande maioria dos casos, esses logs/eventos vem em formato de texto não-estruturados então é necessário que analista desenvolva parsers para estrutura-los. Essa estruturação é importante para que seja possível gerar alertas e gráficos a partir dos logs.
No entanto, o processo de desenvolvimento de parsers pode ser muito trabalhoso visto que cada fonte de dados possui formatos diferentes. Além disso, dado o grande volume de logs em alguns casos o analista não consegue identificar todos os campos existentes. Nesse sentido, visto que o desenvolvimento de parser é crucial para que sejam enviados alertas, esse projeto propõe a estruturação de logs utilizando ferramentas de NLP. O objetivo é identificar os campos chave-valor dos logs de forma automatizada sem a ajuda de um analista. Dessa forma o processo se tornará mais rápido e preciso.

# data[].attributes.body
- Estudar as ferramentas já utilizadas anteriormente para resolver o problema.
- Revisão da literatura de NLP com o objetivo de identificar possíveis técnicas de resolução de problemas.
- Selecionar um tipo de log (firewall, antivirus, sistema, etc) para abordar o problema.
- Desenvolvimento do programa

# data[].attributes.body
Desenvolver uma solução que automatize o processo de estruturação de logs em campos chave-valor.

# data[].attributes.body
Criação de um programa utilizando técnicas de NLP que estrutura os logs de diversos dispositivos de forma automatizada.

# data[].attributes.body
Um sistema auto adaptativo pode monitorar seu comportamento e alterar sua configuração ou arquitetura em tempo de execução para resguardar e melhorar seus atributos de qualidade (por exemplo, desempenho, confiabilidade e segurança) sob condições de operação variáveis ( cargas de trabalho, erros e ameaças de segurança). A autoadaptação em sistemas pode ocorrer de diversas maneiras, os ciclos de controle autônomos viabilizam um dispositivo genérico para sistemas autoadaptativos. O ciclo de controle autônomo normalmente é desenhado na forma do ciclo MAPE, sendo dividido em quatro funções: Monitorar, Analisar, Planejar e Executar. Além disso, existe uma base de conhecimento compartilhada, que sustenta o fluxo de informações exigido em todas as atividades do ciclo. Neste contexto ​​nos últimos anos várias técnicas, como gerenciamento automatizado de servidores, elasticidade de nuvem e gerenciamento automatizado de data center, chegaram aos aplicativos industriais. Por exemplo Kubernetes uma plataforma orquestração de containers que é cada vez mais usada para implantar e gerenciar aplicativos de microsserviços, fornece dimensionamento automático, ou seja, a capacidade de alterar automaticamente o número de instâncias de um serviço e autocura (em outras palavras, a capacidade de reiniciar automaticamente o serviço com falha instâncias), como parte de sua auto-capacidades de adaptação. Podemos citar também a cultura DevOps, que fornece práticas e ferramentas que permeiam um ciclo contínuo entre o ambiente de desenvolvimento e operação, com fases bem definidas que são codificação, compilação, teste, pacote, liberação, configuração e monitoramento. Considerando esse cenário das características dos Sistemas autoadaptativo e as tecnologias, práticas disponíveis na indústria, esse projeto visa descrever um ambiente utilizando microserviços aplicado ao  desenvolvimento de sistemas autoadaptativos, visando facilitar e otimizar a implementação de softwares autoadaptativos.

# data[].attributes.body
Quanto à natureza: Pesquisa Aplicada

Quanto à forma de abordagem do problema: Pesquisa Qualitativa

Quanto aos fins: Pesquisa Exploratória

Quanto aos procedimentos técnicos: Pesquisa Experimental

# data[].attributes.body
Quanto à natureza: Pesquisa aplicada.

Quanto aos objetivos: Pesquisa exploratória.

Quanto à abordagem: Quantitativa (emprego de métricas de qualidade).

Quanto aos procedimentos: Pesquisa bibliográfica / Pesquisa experimental.

# data[].attributes.body
Identificar as principais características e conceitos de Sistemas Autoadaptativos.

Examinar e Identificar as principais plataformas de Microserviços e Ferramentas DevOps que atendam as principais características dos Sistemas Autoadaptativos.

Descrever um possível ambiente baseado em Microserviços e Ferramentas DevOps para Sistemas Autodaptativos.

Validar por meio de experimentos a descrição desse ambiente.

# data[].attributes.body
Apesar de sua importância para a realização de diagnósticos, a tomografia computadorizada expõe os pacientes a doses de radiação ionizante. A radiação ionizante é um fator que pode aumentar a chande de desenvolvimento de câncer. Com o objetivo de reduzir a exposição dos pacientes à radiação é importante o desenvolvimento de técnicas que busquem realizar a reconstrução das imagens de tomografia a partir de sinais captados a partir de uma menor potência irradiada ou com menor número de registros, que correspondem aos ângulos no entorno do paciente onde os registros são capturados.
Com o aumento da capacidade de processamento dos computadores espera-se que seja possível implementar algoritmos de ART capazes de alcançar uma qualidade próxima de técnicas tradicionais, como o FBP, porém utilizando um menor número de registros dos sensores.

# data[].attributes.body
Descrever um ambiente utilizando microserviços aplicado ao  desemvolvimento de sistemas autoadaptativos.

# data[].attributes.body
Criar uma roteiro de configuração de ambiente utilizando microsserviços e ferramentas DevOps para prover um ambiente de desenvolvimento de Sistemas Autoadaptativos.

# data[].attributes.body
- Empregar técnicas de reconstrução algébrica (algebraic reconstruction technique, ART) avaliando o efeito da redução do número de projeções na qualidade da imagem final.

- Otimizar os algoritmos de ART mais promissores para recuperação de imagens de tomografia computadorizada com redução do número de ângulos de registro minimizando a perda de qualidade.

- Apontar os algoritmos que apresentaram melhor resultado de imagens recuperadas por meio da comparação com as imagens obtidas com os registros completos por técnicas tradicionais como o FBP.

- Descrever as otimizações realizadas para a melhoria da qualidade das imagens de tomografia obtidas com menor quantidade de ângulos de registro.

# data[].attributes.body
Empregar técnicas de reconstrução algébrica para recuperação de imagens de tomografia computadorizada com um menor número de ângulos de registro reduzindo a perda de qualidade das imagens em comparação com as imagens recuperadas a partir dos registros completos por técnicas tradicionais como o Filtered BackProjection (FBP).

# data[].attributes.body
Possibilidade do emprego de técnicas de reconstrução algébrica para recuperação de imagens de tomografia computadorizada com menor número de ângulos de registro, reduzindo a dosagem de radiação absorvida pelo paciente.

# data[].attributes.body
Para melhor organização, posicione os seus tópicos conforme apresentado pela Lucia: Assunto, Tema, Problema de Pesquisa, Hipótese, Objetivo Geral, Objetivos Específicos, Justificativa e Classificação da Pesquisa.

# data[].attributes.body
Para melhor organização, escreva no espaço que aparece "Assunto" apenas os tópicos: Assunto, Tema, Problema de Pesquisa, ... a sua resposta para cada um dos tópicos deve ser escrita no espaço abaixo, no qual aparece "escreva algo fantástico".
Reescreva seu problema de pesquisa de  forma a completá-lo, isto é, "essa técnica" pode ser trocado pela técnica que você está utilizando.

# data[].attributes.body
Para melhor organização, escreva no espaço que aparece "Assunto" apenas os tópicos: Assunto, Tema, Problema de Pesquisa, ... a sua resposta para cada um dos tópicos deve ser escrita no espaço abaixo, no qual aparece "escreva algo fantástico".

# data[].attributes.body
Para melhor organização, escreva no espaço que aparece "Assunto" apenas os tópicos: Assunto, Tema, Problema de Pesquisa, ... a sua resposta para cada um dos tópicos deve ser escrita no espaço abaixo, no qual aparece "escreva algo fantástico".

# data[].attributes.body
Para melhor organização, escreva no espaço que aparece "Assunto" apenas os tópicos: Assunto, Tema, Problema de Pesquisa, ... a sua resposta para cada um dos tópicos deve ser escrita no espaço abaixo, no qual aparece "escreva algo fantástico".

# data[].attributes.body
Aplicada. Exploratória. Quantitativa. Experimental.

# data[].attributes.body
Os efeitos das mudanças climáticas não apenas afetam regimes médios, mas também eventos extremos. Uma mudança do clima pode levar a mudanças na frequência, intensidade, extensão espacial, duração e tempo dos extremos meteorológicos. Assim, é de grande importância para as instituições locais, regionais e nacionais que analisam desastres naturais estarem cientes dos riscos relacionados ao presente e aos futuros extremos climáticos, a fim de desenvolver estratégias de adaptação. Contudo, uma avaliação dos extremos do tempo (meteorologia) e suas mudanças é mais complicado de estudar e de prever do que as propriedades médias do clima.

# data[].attributes.body
-  Levantamento, pré-processamento, tratamento estatístico e limpeza dos dados meteorológicos e de eventos meteorológicos adversos.
- Construção de modelos de deep learning capazes de realizar a previsão de eventos meteorológicos severos de curto prazo.
- Atualização dos dados anteriormente levantados e adquiridos.
- Refinamento dos modelos e das abordagens desenvolvidas.

# data[].attributes.headline
Objetivo geral: Desenvolver redes neurais artificiais profundas para a modelagem de sistemas atmosféricos de abrangência regional, capazes de atender a previsões de curto prazo de eventos meteorológicos extremos em localidades distintas do Brasil.

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Objetivo geral: Desenvolver redes neurais artificiais profundas para a modelagem de sistemas atmosféricos de abrangência regional, capazes de atender a previsões de curto prazo de eventos meteorológicos extremos em localidades distintas do Brasil.

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Hipótese: Com o uso de redes neurais artificiais profundas é possível prever previsões de curto prazo de eventos meteorológicos extremos.

# data[].attributes.subject
Hipótese: Com o uso de redes neurais artificiais profundas é possível prever previsões de curto prazo de eventos meteorológicos extremos.

# data[].attributes.body
Natureza Aplicada;
Fim Metodológico;
Abordagem Qualitativa e
Pesquisa Experimental.

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Pessoas cegas acessam a internet através de leitores que reproduzem o conteúdo da página em formato de áudio. Porém é comum que durante o desenvolvimento desses sites algumas práticas de acessibilidade passem despercebidas. Por exemplo, não inserir o texto alternativo à uma imagem, a má disposição da informação ou até mesmo inserir muita informação antes do conteúdo principal, o que faria um leitor de tela ler cada informação antes de chegar no conteúdo de interesse.

Os problemas de acessibilidade que a ausência dessas práticas geram podem não ser facilmente identificáveis sem o auxílio de ferramentas adequadas. Embora existam ferramentas que realizam algum nível de checagem em um site baseados nos requisitos definidos pelo W3C, as ferramentas possuem a limitação de não conseguir avaliar a experiência geral do usuário em um site, tarefa que é feita manualmente.

# data[].attributes.body
- Analisar a forma que a acessibilidade de websites é medida segundo as convenções do W3C

- Investigar como ferramentas já existentes atualmente avaliam essa acessibilidade

- A partir dos resultados obtidos, elaborar uma forma de classificação que aprimore os pontos fracos de outras soluções

# data[].attributes.body
A partir de um website qualquer, ser capaz de analisar seu nível de acessibilidade para pessoas cegas e identificar possíveis pontos de melhoria na interface

# data[].attributes.body
O uso de técnicas e ferramentas da área de Ciência de Dados pode ser capaz de avaliar o nível de acessibilidade de um site para pessoas com algum nível de comprometimento visual e encontrar possíveis pontos de melhoria na interface.

# data[].attributes.body
Como classificar se um website foi projetado de forma acessível?

# data[].attributes.body
Aplicação de técnicas da área de Ciência de Dados para medir o nível de acessibilidade de um website

# data[].attributes.body
Ciência de Dados

# data[].attributes.body
Quanto à natureza: Pesquisa Aplicada

Quanto à forma de abordagem do problema: Pesquisa Qualitativa

Quanto aos fins: Pesquisa Exploratória

Quanto aos procedimentos técnicos: Pesquisa Experimental

# data[].attributes.body
Empresas que atuam no setor industrial tendem a investir cada vez mais, em equipamentos modernos e que possuem alto custo de aquisição. Em vista deste panorama, houve um crescimento paralelo em investimentos em manutenção preventiva. Neste contexto, falhas e problemas em equipamentos industriais podem aumentar consideravelmente os custos manutenção ou até mesmo paralisar a operação de grandes industrias. A identificação rápida e precisa, reduz custos e automatiza os processos de manutenção.

Equipamentos industriais modernos contam com sensores cada vez mais sofisticados, eles tem sido utilizados para monitor e diagnosticar o estado deste equipamentos. Diagnóstico de falhas consiste em monitorar o funcionamento do equipamento através da ocorrência de uma falha. Com o avanço dos estudos na área de Inteligência Artificial, é possível aumentar a confiabilidade do diagnóstico de falhas aplicando técnicas de aprendizado de máquina. Consequente, constitui-se um desempenho mais confiável dos equipamentos industriais.

Classificar os resultados é uma das etapas do diagnóstico de falhas. Diversas técnicas tem sido exploradas para otimizar os resultados na classificação dos sinais de vibração. Otimizar a acurácia na classificação é essencial para obter diagnósticos cada vez mais precisos. No cenário da inteligência artificial, entende-se que a classificação de imagens tem dado passos largos e possui uma comunidade ativa. Neste sentido, explorar a conversão de sinais de vibração em imagens, afim de aplicar técnicas mais avançadas para classificação, é um campo de estudo que precisa ser explorado com a atenção necessária.