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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Mantuan, Altobelli de Brito | - |
Autor(es): dc.contributor | Nolasco, Ricardo de Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Borges, Joyce Liz Costa | - |
Autor(es): dc.creator | David, Victor da Conceição | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:13:29Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:13:29Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-21 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/37386 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057023 | - |
Descrição: dc.description | A Inteligência Artificial (IA) tem provocado profundas mudanças em diversas áreas do conhecimento, desempenhando um papel crucial na solução de problemas complexos e na inovação tecnológica. Na área farmacêutica, sua aplicação tem potencial para acelerar a descoberta de medicamentos, otimizar o estudo de macromoléculas e promover o desenvolvimento econômico. Essa revolução tecnológica depende de avanços no desenvolvimento de softwares e sistemas, que forneçam a estrutura necessária para a manipulação de sistemas complexos e escaláveis pelos usuários finais. Nesse aspecto, este trabalho teve como objetivo apresentar a proposta de arquitetura do software “farmacIA” com interface, projetada para integrar modelos de IA de maneira eficiente e escalável, fornecendo uma aplicação amigável e que atenda às demandas específicas da pesquisa dos de laboratórios de farmácia da UFRJ. O trabalho foi desenvolvido em colaboração com o Laboratório de Tecnologia e Inovação Farmacêutica (LabTIF), onde foram utilizados dois tipos de modelos de IA: um modelo de classificação, para identificar e categorizar moléculas de interesse farmacológico, e um modelo preditivo, voltado para prever propriedades químicas e biológicas de novas moléculas. Com esse propósito, o trabalho adotou uma abordagem de desenvolvimento de um backend baseada no padrão MVC (Model-View-Controller), para viabilizar a execução e orquestração do fluxo de informação da aplicação. A validação da arquitetura considerou os resultados de aplicação dos modelos e sua capacidade de gerar predições, evidenciando sua funcionalidade e flexibilidade tanto na análise quanto no uso de diferentes modelos de IA. Os resultados destacam o potencial da abordagem proposta para servir de modelo para o desenvolvimento de soluções de software que possam contribuir para avanços na pesquisa farmacêutica, alinhando o uso de tecnologia IA de alto impacto e ciência aplicada. | - |
Descrição: dc.description | 55 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Arquitetura de software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pesquisa farmacêutica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Arquitetura de software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tecnologia em saúde | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aplicação web | - |
Título: dc.title | Proposta de arquitetura para software que engloba biblioteca de modelos de IA | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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