Qualificação de doutorado do Jonathan Cristovão, dia 26/09, às 14:00 horas.

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Título: Geração de Dados Sintéticos com IA Generativa Aplicada ao Reconhecimento de Atividades Humanas com Sensores Vestíveis

Resumo: O Reconhecimento de Atividades Humanas (HAR) com sensores vestíveis tem se destacado em áreas como saúde, esportes e segurança, possibilitando a análise automática de movimentos a partir de dados multivariados. Entretanto, a coleta e rotulação desses dados enfrentam desafios significativos, como altos custos, variabilidade entre usuários e desbalanceamento de classes, fatores que comprometem a capacidade de generalização dos modelos de Inteligência Artificial (IA). Nesse cenário, a IA generativa desponta como uma alternativa promissora para mitigar a escassez e o desequilíbrio de dados, permitindo a geração de séries temporais sintéticas que preservam as propriedades estatísticas e temporais dos sinais reais. Este trabalho investiga e avalia a eficácia de modelos generativos, como a TimeGAN e a SeriesGAN com adaptação few-shot, na melhoria do desempenho de classificadores aplicados ao HAR. Para este estudo, foi desenvolvido um dispositivo vestível voltado ao HAR, a partir do qual foi construída uma base de dados multivariada proveniente da fusão de informações de quatro sensores de alta precisão. Esses dados serviram como insumo para os modelos generativos na criação de dados sintéticos. Em seguida, as amostras geradas foram avaliadas por meio de métricas qualitativas e testadas em modelos discriminativos. Os resultados indicam que o uso de dados sintéticos melhora a capacidade de generalização na classificação das atividades presentes na base de dados, especialmente em cenários com recursos limitados, demonstrando o potencial das abordagens propostas para aplicações práticas com sensores vestíveis.

Banca: Prof. Dr. Andrea Gomes Campos; Prof. Dr. Antonio Alfredo Ferreira Loureiro; Prof. Dr. Jorge Miguel Sá Silva; Prof. Dr. Saul Emanuel Delabrida Silva; Prof. Dr. Ricardo Augusto Rabelo Oliveira; Prof. Dr. Mateus Coelho Silva;

Meet: https://meet.google.com/acd-snhh-der?hs=224