Danton Diego Ferreira, possui graduação em Engenharia Industrial Elétrica pela UFSJ (2005), Mestrado em Engenharia Elétrica pela UFJF (2007), Doutorado na COPPE/UFRJ (2010) em Engenharia Elétrica, na área Inteligência Computacional e Pós-doutorado na UFJF (2014). Atualmente é professor Associado em regime de dedicação exclusiva na UFLA, onde é Chefe do Departamento de Automática. É Pesquisador de Produtividade Nível 1D do CNPq. É coordenador do Grupo de Pesquisa do CNPq denominado Automação e Inteligência Artificial (AIA/UFLA) e membro dos Grupos intitulados Grupo de Controle e Modelagem (GCOM/UFSJ), Informação e Comunicação em Saúde (InfComSaude/UNICAMP), Processamento da Informação (UFRJ) e Processamento de Sinais Aplicado a Sistemas de Potência (PSCOPE/UFJF). É coordenador e fundador do Centro de Inovação em Automação e Inteligência Artificial (AIA) da UFLA (http://www.aia.ufla.br/). É coordenador do Comitê Técnico Específico da Sociedade Brasileira de Automática (SBA) denominado Identificação de Sistemas e Ciência de Dados e membro do Conselho Técnico da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional (SBIC). É membro da Câmara de Arquitetura e Engenharia da FAPEMIG desde março de 2025. Tem trabalhado com os seguintes temas: processamento de sinais, inteligência computacional, redes neurais, análise de componentes independentes, qualidade de energia elétrica, indústria e agricultura 4.0, e engenharia biomédica.

Linhas de Pesquisa

Processamento de Sinais e Inteligência Computacional para Smart Grids

Objetivo: Estudar e desenvolver técnicas de inteligência computacional e processamento de sinais para análises de qualidade de energia elétrica em Smart Grids.
Grande área: Engenharias
Setores de atividade: Eletricidade, gás e outras utilidades.

Processamento de Sinais Biomédicos

Reconhecimento de Padrões

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Projetos de pesquisa

Título	Descrição	Data de início	Data de término
Desenvolvimento de Sistemas de Reconhecimento de Padrões com Baixa Complexidade Computacional	Este projeto propõe o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de padrões com baixa complexidade computacional. O uso de sistemas de baixa complexidade computacional pode apresentar ganhos em eficiência computacional, tempo de resposta, redução de custo, acessibilidade e portabilidade, menor consumo de energia (reduzida pegada do carbono) e facilidade de implementação. Para isso, serão propostos modelos de reconhecimento de padrões baseados em técnicas de processamento estatístico de sinais como, curvas principais (PC), análise de componentes principais (PCA) e análise de componentes independentes (ICA). Técnicas de few shot learning e transfer learning serão também exploradas de forma comparativa e em conjunto com PC, PCA e ICA. Os modelos desenvolvidos serão aplicados em dois cenários distintos: (1) Monitoramento de sinais elétricos em sistemas de potência; e (2) Detecção de tuberculose ativa via imagens de Raio X. Ambos os cenários requerem soluções que viabilizem implementações em tempo real com baixa complexidade computacional.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.	2024
Projeto de modelos de inteligência artificial com baixa complexidade computacional e reduzida pegada do carbono	Este projeto propõe o desenvolvimento de sistemas baseados em IA com baixa complexidade computacional e reduzida pegada do carbono. O uso de sistemas de baixa complexidade computacional pode apresentar ganhos em eficiência computacional, tempo de resposta, redução de custo, acessibilidade e portabilidade, menor consumo de energia e facilidade de implementação. Serão propostos modelos de IA que incluirão os seguintes objetivos em um problema de otimização mutiobjetivo: 1) emissões de CO2 medidas em todas as etapas do projeto do modelo; 2) Adequação aos dados de validação; 3) Grau Médio de Explicabilidade. O método proposto será desenvolvido e testado considerando principalmente duas áreas deaplicação, não se limitando a elas: a) Sistemas Elétricos de Potência (SEP): monitoramento de Sinais Elétricos; b) Saúde: detecção e triagem de doenças e complicações a partir de dados e imagens.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.	2024
Monitoramento da Qualidade de Energia Elétrica com Processamento Estatístico de Sinais e Inteligência Computacional	A presente proposta se caracteriza como continuidade dos projetos contemplados nos Editais FAPEMIG 02/2015 e CNPq 28/2018, que tiveram como objetivo a análise de distúrbios elétricos em Sistemas de Potência utilizando inteligência computacional, e apresentaram resultados promissores, divulgados em periódicos e conferências. Este projeto trata o problema da qualidade de energia elétrica (QEE) no atual cenário caracterizado pela forte penetração de energia solar e eólica no contexto de Smart Grids. Neste novo cenário de grande penetração de geração distribuída e dispersa, será necessário envidar esforços em pesquisas e no desenvolvimento de novas tecnologias para a solução dos problemas que já começam a aparecer nas redes. Neste sentido, o objetivo geral deste projeto é desenvolver e aprimorar técnicas avançadas de processamento estatístico de sinais e inteligência computacional para decomposição e análise de sinais elétricos em sistemas de potência. Para a decomposição, técnicas baseadas em processamento estatístico de sinais como Análise de Componentes Independentes (ICA) e Análise de Componentes Principais (PCA) serão exploradas. Nestaetapa, algoritmos novos de ICA e PCA online serão introduzidos com o objetivo de implementar em tempo real. Para a análise dos sinais, Estatísticas de Ordem Superior (EOS) aliadas a classificadores/estimadores baseados em Inteligência Computacional e Reconhecimento de Padrões serão empregados. Nesta etapa, o conceito de detecção de novidade será introduzido com o objetivo de detectar eventos desconhecidos. Como resultados, esperam-se desenvolver novas metodologias para: (1) extração de harmônicos, interharmônicos, subharmônicos e supraharmônicos; (2) classificação e localização de faltas em sistemas de potência; e (3) detecção de ilhamentos. Os métodos serão testados em sinais simulados e reais via MatLab. Espera-se implementa-los em FPGA e LabView.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2021	2024
Diagnóstico auxiliado por computador para exclusão de tuberculose ativa em contatos de pacientes com tuberculose pulmonar quebrando a cadeia de transmissão	Este projeto pretende validar e desenvolver aplicativos para ler RxT de contatos e distinguir (a) padrões normais; (b) lesões parenquimatosas não relacionadas à TB e (c) lesões ativas da TB. O aplicativo desenvolvido pelo grupo será disponibilizado para incorporação no SUS, sem custos. Isso permitiria a exclusão no mesmo dia da TB ativa e a possibilidade de prescrição de TPR. Para isso, dispõe-se de uma equipe multidisciplinar que incluirá especialistas em TB, saúde pública e engenheiros especializados em inteligência artificial. Para aprendizado de máquina será usado um banco de dados RxT normal, de participantes de dois ensaios clínicos de diferentes regimes para tratar LTBI, e bancos de dados disponíveis publicamente de múltiplos RxT com e sem TB.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2020	2024
Sistema de inteligência artificial para o auxílio à tomada de decisão em triagem e diagnóstico de pacientes da COVID-19: escore e grupos de risco baseados em exames por imagem do tórax	Neste momento em que a pandemia do COVID-19 tem características avassaladoras a nível mundial e está progredindo de forma preocupante no Brasil, a telemedicina se tornou uma opção diária para várias pessoas. A infecção por COVID-19 produz um quadro bastante agressivo ao aparelho respiratório em uma parte da população que tem uma má evolução da doença. Apesar de, hoje, já se conhecer o caráter sistêmico da infecção, a análise clínica pulmonar continua sendo um dos itens mais importantes na triagem e diagnóstico da doença e é um elemento central do atendimento por telemedicina. Como um indicador, em relação ao ano de 2019, as internações por Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) cresceu 606 nas primeiras 18 semanas epidemiológicas de 2020. Em recente entrevista, a pesquisadora Margareth Dalcolmo da Fiocruz destaca que o padrão de infecção pulmonar pelo COVID-19 é bastante diferente do que se conhecia até hoje. Assim, a análise por radiografia, tomografiacomputadorizada ou ultrassonografia passa a ser bastante desafiadora, ainda mais considerando-se outras possíveis doenças a que o paciente se expôs ao longo da vida e que dizem respeito ao aparelho respiratório (pneumonia, tuberculose), deixando cicatrizes que devem ser consideradas nas análises das imagens. A interpretação do exame por imagem requer a presença de um especialista, o que atrasa o processo em muitos cenários da atenção básica. Visando superar esta barreira, estamos propondo odesenvolvimento de um aplicativo em software aberto, que permita uma avaliação rápida das imagens. A análise dos exames por imagem pode ser combinada com informações clínicas, de tal modo que grupos de risco podem ser associados aos pacientes, indo-se além de um suporte preditivo da doença. O aplicativo proposto será desenvolvido utilizando as técnicas da reprodutibilidade, o que facilita a sua incorporação no SUS, e será validado e disponibilizado gratuitamente para o SUS. Técnicas deinteligência computacional serão utilizadas, mais precisamente o aprendizado profundo. Destaque-se que os métodos de inteligência computacional se apoiam nos dados disponíveis, de tal modo que a qualidade destes dados tem importância fundamental. Adicionalmente, é sobre dados com qualidade que se pode obter a informação que se pretende processar e, com isso, reconhecer os padrões de interesse, no caso, para a triagem e diagnóstico da infecção por COVID-19. Portanto, as técnicas que avaliam a qualidade de dados (DQ, em inglês) e, consequentemente, a qualidade de informação vêm recebendo crescente atenção nas áreas de ciência de dados e serão aqui utilizadas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2020	2023
Modelagem da ocorrência de pragas e doenças do cafeeiro utilizando técnicas de descoberta do conhecimento	Este projeto visa desenvolver modelos matemáticos a partir de dados meteorológicos associados à ocorrência de pragas e doenças da cafeicultura nas regiões sul de Minas Gerais. Os objetivos específicos são: (i) Desenvolver protótipos de software para o monitoramento de ocorrências e incidências de pragas e doenças em cafeeiros; (ii) Monitorar a ocorrência das principais pragas e doenças em cafeeiros; (iii) Monitorar as variáveis meteorológicas mais relevantes para as ocorrências e incidências de pragas e doenças em cafeeiros; (iv) Estabelecer curvas de progresso das principais pragas e doenças dos cafeeiros; (v) Utilizar técnicas de descoberta do conhecimento para identificar padrões meteorológicos visando à modelagem da ocorrência de pragas e doenças do cafeeiro.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2019	2024
Modelagem de variáveis espectrais provenientes de sensores orbitais e suborbitais para determinação das condições hídrica de cafeeiros	Este projeto tem como objetivo desenvolver tecnologias para determinar padrões de refletância das folhas como indicadores das condições hídricas dos cafeeiros; Propor tecnologia de monitoramento das condições hídricas de cafeeiros utilizando agricultura de precisão.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2019	2024
Processamento Estatístico de Sinais Aplicado a Smart Grids	Apresente proposta tem como principal objetivo desenvolver metodologias para a aplicação de processamento estatístico de sinais (PES) a Smart Grids. Dentre as ferramentas de processamento estatístico de sinais, serão exploradas na presente proposta as técnicas Análise de Componentes Principais (PCA - Principal Component Analysis), Análise de Componentes Independentes (ICA - Independent Component Analysis) e Estatísticas de Ordem Superior (HOS - Higher-order Statistics). Estas ferramentas tem em comum a boa capacidade de: (i) lidar com dados de alta dimensão; (ii) extrair informações relevantes (geralmente escondidas) de sinais elétricos; (iii) decompor sinais em componentes isolados; (iv) estimar parâmetros e (v) projetar filtros adaptativos. As metodologias a serem desenvolvidas terão foco de aplicação nas tão faladas redes inteligentes, ou Smart Grids, num contexto de geração distribuída (GD). As redes inteligentes devem possuir um conjunto de funções básicas que permitam a modernização da infra-estrutura elétrica, dentre as quais destacam-se: (1) capacidade de auto-reconfiguração; (2) ser tolerante a falhas, resistindo a ataques de hackers; (3) permitir a integração de todas as opções de fontes de energia e de armazenamento; (4) permitir a otimização dinâmica da operação da rede; (5) permitir a participação ativa dos consumidores; e (6) melhoria da confiabilidade, qualidade de energia, segurança e eficiência do sistema de energia. Algumas destas funções, não são evidentemente novas, pois a infraestrutura de energia sempre contou com tecnologias inteligentes para a sua operação, controle e proteção, etc., porém neste novo cenário de grande penetração de geração distribuída e dispersa, será necessário envidar esforços em pesquisas e no desenvolvimento de novas tecnologias para a solução dos problemas que já começam a aparecer nas redes. Neste contexto, as principais contribuições do presente projeto são: (i) o desenvolvimento de um sistema de classificação de causas de afundamentos de tensão; (ii) desenvolvimento de um sistema de detecção de ilhamento; (iii) desenvolvimento de um método de extração de componentes harmônicos, sub-harmônicos e interharmônicos e (iv) a proposta de uma metodologia para compressão de sinais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2018	2022
Desenvolvimento de Técnicas de Inteligência Computacional e Processamento de Sinais para Análises de Qualidade de Energia e Identificação de Cargas Elétricas em Smart Grids	A presente proposta se caracteriza como continuidade do projeto contemplado no Edital FAPEMIG 01/2011, que teve como objetivo a análise de distúrbios elétricos em Sistemas de Potência utilizando inteligência computacional, e apresentou resultados promissores (um artigo científico em periódico internacional Qualis A1 e três artigos completos em congressos nacionais). Ainda na linha de análise de sinais elétricos com inteligência computacional e processamento de sinais, a presente proposta agora tem um foco nas tão faladas redes inteligentes ou ?Smart Grids?. As redes inteligentes devem possuir um conjunto de funções básicas que permitam a modernização da infra-estrutura elétrica, dentre as quais destacam-se: (1) capacidade de auto-reconfiguração; (2) Ser tolerante a falhas, resistindo a ataques de hackers; (3) permitir a integração de todas as opções de fontes de energia e de armazenamento; (4) permitir a otimização dinâmica da operação da rede; (5) permitir a participação ativa dos consumidores; e (6) melhoria da confiabilidade, qualidade de energia, segurança e eficiência do sistema de energia. Algumas destas funções, não são evidentemente novas, pois a infraestrutura de energia sempre contou com tecnologias inteligentes para a sua operação, controle e proteção, etc., porém neste novo cenário de grande penetração de geração distribuída e dispersa, será necessário envidar esforços em pesquisas e no desenvolvimento de novas tecnologias para a solução dos problemas que já começam a aparecer nas redes. Neste sentido, o objetivo geral deste projeto é desenvolver um sistema de monitoramento de energia elétrica capaz de identificar as cargas elétricas acionadas em um dado sistema elétrico e disponibilizar informações sobre a qualidade de energia elétrica da rede que alimenta tais cargas, bem como as alterações da mesma em função do acionamento de cada carga elétrica, considerando-se o senário Smart Grids.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2015	2017
Instrumentação, Processamento de Sinais e Inteligência Computacional para Reconhecimento de Padrões	Este projeto propõe o desenvolvimento de ferramentas de instrumentação com técnicas de processamento de sinais e inteligência computacional para aplicações em reconhecimento de padrões e sistemas que requerem criteriosa análise de dados (ou sinais). Com este propósito, o projeto aborda três subprojetos que estão sendo desenvolvidos pelo coordenador e que estão diretamente relacionados com o tema principal da presente proposta. Estes subprojetos têm em comum o desenvolvimento e aperfeiçoamento de técnicas de instrumentação, processamento de sinais e inteligência computacional para os seguintes fins: 1. Análises de Qualidade de Energia e Identificação de Cargas Elétricas em Smart Grids; 2. Análises de sinais biomédicos: eletroencefalograma (EEG), eletrocardiograma (ECG) e eletromiograma (EMG); 3. Prevenção do pé diabético: uma abordagem multidisciplinar.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.	2015
Desenvolvimento de Técnicas de Inteligência Computacional e Processamento de Sinais para Smart Grids	A presente proposta se caracteriza como continuidade do projeto contemplado no Edital FAPEMIG 01/2011, que teve como objetivo a análise de distúrbios elétricos em Sistemas de Potência utilizando inteligência computacional, e apresentou resultados promissores (um artigo científico em periódico internacional Qualis A1 e três artigos completos em congressos nacionais). Ainda na linha de análise de sinais elétricos com inteligência computacional e processamento de sinais, a presente proposta agora tem um foco nas tão faladas redes inteligentes ou ?Smart Grids?. As redes inteligentes devem possuir um conjunto de funções básicas que permitam a modernização da infra-estrutura elétrica, dentre as quais destacam-se: (1) capacidade de auto-reconfiguração; (2) Ser tolerante a falhas, resistindo a ataques de hackers; (3) permitir a integração de todas as opções de fontes de energia e de armazenamento; (4) permitir a otimização dinâmica da operação da rede; (5) permitir a participação ativa dos consumidores; e (6) melhoria da confiabilidade, qualidade de energia, segurança e eficiência do sistema de energia. Algumas destas funções, não são evidentemente novas, pois a infra-estrutura de energia sempre contou com tecnologias inteligentes para a sua operação, controle e proteção, etc., porém neste novo cenário de grande penetração de geração distribuída e dispersa, será necessário envidar esforços em pesquisas e no desenvolvimento de novas tecnologias para a solução dos problemas que já começam a aparecer nas redes. Neste sentido, o objetivo geral deste projeto é desenvolver um sistema de monitoramento de energia elétrica capaz de identificar as cargas elétricas acionadas em um dado sistema elétrico e disponibilizar informações sobre a qualidade de energia elétrica da rede que alimenta tais cargas, bem como as alterações da mesma em função do acionamento de cada carga elétrica, considerando-se o senário Smart Grids.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2013	2016
Desenvolvimento de Técnicas de Inteligência Computacional e Processamento de Sinais para Análises de Qualidade de Energia e Identificação de Cargas Elétricas em Smart Grids	A presente proposta se caracteriza como continuidade do projeto contemplado no Edital FAPEMIG 01/2011, que teve como objetivo a análise de distúrbios elétricos em Sistemas de Potência utilizando inteligência computacional, e apresentou resultados promissores (um artigo científico em periódico internacional Qualis A1 e três artigos completos em congressos nacionais). Ainda na linha de análise de sinais elétricos com inteligência computacional e processamento de sinais, a presente proposta agora tem um foco nas tão faladas redes inteligentes ou ?Smart Grids?. As redes inteligentes devem possuir um conjunto de funções básicas que permitam a modernização da infra-estrutura elétrica, dentre as quais destacam-se: (1) capacidade de auto-reconfiguração; (2) Ser tolerante a falhas, resistindo a ataques de hackers; (3) permitir a integração de todas as opções de fontes de energia e de armazenamento; (4) permitir a otimização dinâmica da operação da rede; (5) permitir a participação ativa dos consumidores; e (6) melhoria da confiabilidade, qualidade de energia, segurança e eficiência do sistema de energia. Algumas destas funções, não são evidentemente novas, pois a infraestrutura de energia sempre contou com tecnologias inteligentes para a sua operação, controle e proteção, etc., porém neste novo cenário de grande penetração de geração distribuída e dispersa, será necessário envidar esforços em pesquisas e no desenvolvimento de novas tecnologias para a solução dos problemas que já começam a aparecer nas redes. Neste sentido, o objetivo geral deste projeto é desenvolver um sistema de monitoramento de energia elétrica capaz de identificar as cargas elétricas acionadas em um dado sistema elétrico e disponibilizar informações sobre a qualidade de energia elétrica da rede que alimenta tais cargas, bem como as alterações da mesma em função do acionamento de cada carga elétrica, considerando-se o senário Smart Grids.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2013	2015
Análise de Distúrbios Elétricos em Sistemas de Potência Utilizando Inteligência Computacional	Os objetivos gerais deste projeto são o desenvolvimento e estudo de metodologias para a análise de distúrbios elétricos em sistemas de potência utilizando-se técnicas avançadas de inteligência computacional considerando-se a ocorrência de ambos os distúrbios isolados e múltiplos. O desenvolvimento destas metodologias terá como finalidade propor sistemas com reduzida complexidade computacional de forma a viabilizar a sua aplicação em tempo real.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa	2012	2014
Inteligência Computacional Aplicada a Sinais Biomédicos	Este trabalho tem como objetivo processar sinais biomédicos, tais como sinais do eletroencefalograma (EEG), do eletrocardiograma (ECG) e sinais eletromiográficos (EMG), utilizando-se técnicas avançadas de inteligência computacional de modo a tornar a análise clínica a partir destes sinais mais objetiva.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2011	2024
Identificação de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares: Aplicações Usando Computação Natural e Sistemas Híbridos	Este projeto visa o estudo e desenvolvimento de técnicas avançadas de identificação caixa-cinza ou caixa-preta de sistemas dinâmicos não-lineares, comparando as diferentes entidades erro de predição e erro de simulação, além de propor outras funções-custo, principalmente no treinamento de redes neurais artificiais, empregando ou não a abordagem multi-modelos e utilizando técnicas da computação natural.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2011	2013
Aquisição e Análise de Sinais Elétricos Para Aplicações de Inteligência Computacional	Este projeto visa fazer a aquisição e análise de sinais elétricos utilizando-se técnicas avançadas de inteligência computacional e processamento de sinais para fins de ensino e de pesquisa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.	2011	2012
Inteligência Computacional Aplicada na Identificação de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares	O objetivo deste projeto é analisar o uso de diferentes funções-custo (como erro de predição e o erro de simulação) e o uso de diferentes estruturas de modelos (como as redes neurais artificiais e os modelos racionais e polinomiais) para a identificação de sistemas dinâmicos não-lineares. Ademais, este projeto visa a comparação e proposição de métodos para a identificação de sistemas híbridos e a implementação de novas abordagens para inserção de informação a priori no treinamento de redes neurais artificiais. Algoritmos evolucionários serão implementados para a estimação dos parâmetros dos modelos tanto em problemas mono-objetivo quanto em problemas multi-objetivo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.	2010	2012
Processamento de Sinais e Inteligência Computacional Aplicados ao Monitoramento da Qualidade de Energia Elétrica	O presente projeto tem como objetivo desenvolver sistemas de monitoramento da qualidade de energia elétrica (QEE) utilizando técnicas sofisticadas de processamento de sinais e inteligência computacional. No contexto de monitoramento da QEE será dado ênfase à detecção e classificação de distúrbios e, idenficiação e localização de fontes geradoras de distúrbios.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.	2010	2012

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Year	Publication
2025	KACZMARCZYK, GRZEGORZ ; STANISLAWSKI, RADOSLAW ; KAMINSKI, MARCIN ; KASPRZYK, KACPER ; FERREIRA, DANTON DIEGO . A neural-enhanced active disturbance load-side speed control of an electric drive with a flexible link. Archives Of Electrical Engineering, v. 74, p. 269-269, 2025.

Extension Projects

Título	Descrição	Data de início	Data de término
Inteligência Artificial para Automação de Processos	O projeto visa a divulgação de informações técnicas a respeito de inteligência artificial (IA) para automação de processos gerais para a comunidade. O projeto será desenvolvido no Laboratório de Automação e Inteligência Artificial (AIA) do Departamento de Automática (DAT) pelo grupo de pesquisa do CNPq intitulado Artificial Intelligence and Automation. Com o advento da área de IA nos últimos 5 anos, principalmente impulsionada pelas limitações impostas pela pandemia, o termo "inteligência artificial" se popularizou bastante. Em consequência, a busca por produtos baseados em IA aumentou. Porém, o conhecimento técnico sobre a ferramenta é ainda muito restrito a cientistas e engenheiros. O objetivo do projeto é, portanto, mostrar à comunidade as possibilidades e limitações da ferramenta, além de divulgar o trabalho do grupo de pesquisa da UFLA.. Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.	2022
Estudo sobre eficiência energética e automação em veículos	O projeto tem como objetivo a divulgação da importância da energia ?limpa?, e em paralelo atrair a atenção dos alunos para a necessidade da formação de engenheiros para o desenvolvimento do Brasil, além de passar o conhecimento básico de mecânica e elétrica usando um protótipo produzido pelo grupo. Inicialmente será feito o protótipo de um carro elétrico que participará da Competição da Maratona Universitária da Eficiência Energética. Este será usado para que o grupo transmita o conhecimento de mecânica e elétrica para os alunos de ensino médio, contextualizando os tópicos de matemática e física aprendidos no colégio.. Situação: Concluído; Natureza: Extensão.	2013	2018
Desenvolvimento de um Sistema Automático para a Identificação de Pacientes Diabéticos com Potencial para Desenvolver o Pé Diabético	O diabetes é um sério problema de saúde, que se refere tanto ao número de pessoas afetadas, gerando incapacidade e mortalidade, quanto ao elevado investimento do governo para o controle e tratamento de suas complicações, com destaque para as infecções acometendo os pés, conhecidas como pé diabético. Estas infecções são a principal causa de amputação. Sabendo que a principal medida no tratamento do pé diabético é a detecção precoce, este projeto visa desenvolver um sistema automático utilizando redes neurais para a identificação de pacientes que possuem potencial para desenvolver o pé diabético. O sistema processará informações dos pacientes, colhidas em questionários, e apresentará como saída o enquadramento do mesmo em três grupos de risco de desenvolver o pé-diabético: alto risco, médio risco e baixo risco. O sistema permitirá um controle mais dinâmico do problema e direcionará campanhas mais específicas a cada grupo, prevenindo assim o desenvolvimento do pé diabético.. Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.	2012
Informatização de Procedimentos em Doenças Infecciosas de Alto Impacto no Rio de Janeiro	O projeto visa o desenvolvimento de uma plataforma on-line de apoio ao diagnóstico médico da Tuberculose.. Situação: Concluído; Natureza: Extensão.	2008	2009