Banca de DEFESA: JOSÉ NIUTON DA NOVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOSÉ NIUTON DA NOVA
DATA : 24/10/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto via Teams
TÍTULO:

Arquitetura para Integração de Dados de Simulação de Combate no Âmbito da Força Terrestre

 

PALAVRAS-CHAVES:

Simulação Distribuída, Simulação de Combate, Integração de Simuladores, Integração de Dados

PÁGINAS: 127
RESUMO:

No âmbito do avanço tecnológico em defesa, com ênfase em tecnologias disruptivas como Big Data, Analytics e Inteligência Artificial (IA), o Exército Brasileiro (EB) busca integrar essas ferramentas ao preparo da Força Terrestre (F Ter). Sistemas de simulação de combate produzem volumes elevados de dados, porém, a ausência de uma infraestrutura unificada para coleta, armazenamento e processamento impede a extração de valor completo desses dados, inviabilizando análises avançadas e aplicações de IA no treinamento e na experimentação doutrinária. O presente trabalho tem por finalidade propor uma arquitetura para integração de dados de simulação de combate, capaz de coletar, armazenar, processar e servir tais dados, atendendo às necessidades do Preparo da Força Terrestre e da Doutrina Militar Terrestre. Estudos sobre conceitos fundamentais em modelagem e simulação militar, engenharia de dados, arquiteturas de referência e frameworks de simulação fundamentaram a proposta, alinhada à visão de negócio. Um protótipo foi implementado e validado por meio de um estudo de caso, utilizando a metodologia Goal-Question-Metric (GQM), que aferiu métricas de qualidade como eficiência (acima de 95% em componentes-chave), confiabilidade (taxa de perda de 1%) e escalabilidade. Os testes revelaram aderência às características de Big Data, com geração de até 3 milhões de mensagens em 3 horas, baixa latência (0,1891 ms) e robustez no processamento de volumes elevados. Em conclusão, a arquitetura proposta demonstra viabilidade técnica e valor estratégico para o EB, superando limitações atuais e pavimentando o caminho para aplicações em analytics e IA, com recomendações para testes em maior escala na EBNet.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1706731 - ALETEIA PATRICIA FAVACHO DE ARAUJO VON PAUMGARTTEN
Interno - 1072256 - EDISON ISHIKAWA
Interno - 1141309 - JOAO JOSE COSTA GONDIM
Externa à Instituição - MARIA CLICIA STELLING DE CASTRO - UERJ