Dissertação de Mestrado - UNICAMP FT

Estudo sobre estratégias para Otimização computacional visando eficiência energética e Latência no Processamento Hiperespectral Embarcado

Autor: Diego Maia
Email: maia.df11@gmail.com
GitHub: @maia-diego
Instituição: Faculdade de Tecnologia (FT) - UNICAMP

📊 Status Atual do Projeto

Etapa Atual: ✅ Etapa 1: Fundamentação Teórica e Estado da Arte
Última Atualização: 2025-08-12
Progresso Geral: 30% (Catalogação sistemática concluída)

🎯 Próximos Passos Imediatos (Etapa 1):

• ✅ CONCLUÍDO: Catalogação sistemática de 25 artigos com métricas quantitativas
• ✅ CONCLUÍDO: Implementação da fase de qualificação UNICAMP no cronograma
• ✅ CONCLUÍDO: Redução da Etapa 1 de 5 para 4 meses
• Completar revisão sistemática da literatura (85% concluída)
• Finalizar análise de técnicas de otimização (60% concluída)
• Desenvolver caracterização de sistemas heterogêneos (40% concluída)
• Estabelecer framework conceitual e metodologia (20% concluída)
• Preparar documentação para qualificação UNICAMP (Dezembro 2025)

🔬 Contexto da Pesquisa

Área de Pesquisa:

• Processamento Hiperespectral Embarcado
• Sistemas Heterogêneos (CPU+GPU+FPGA)
• Codesign Hardware/Software para Otimização Energética
• Aplicações em Tempo Real: Agricultura de Precisão, UAVs, Monitoramento

Estruturação da Pesquisa em Duas Etapas:

Etapa 1 - Mestrado (2025): Validação de metodologias de integração de sistemas heterogêneos, focando na análise do estado da arte, caracterização de trade-offs e desenvolvimento de framework conceitual.

Etapa 2 - Doutorado (2026-2029): Proposição e implementação de arquitetura otimizada integrada, baseada nas validações e diretrizes estabelecidas na Etapa 1.

Problema de Pesquisa da Etapa 1:

Como validar e quantificar o potencial de integração de técnicas comprovadas de otimização em sistemas heterogêneos para processamento hiperespectral embarcado, estabelecendo metodologias e frameworks conceituais para orientar futuras implementações práticas.

📊 Principais Descobertas da Catalogação Sistemática (25 artigos):

Gaps Identificados: - 96% dos trabalhos focam em técnicas isoladas (apenas 1 sistema completo UAV) - 88% reportam métricas parciais (apenas 3 trabalhos com FPS+latência+consumo+precisão) - 80% validação sintética (apenas 2 validações em campo real)

Oportunidades Mapeadas: - Redução combinada: 90-95% (EMCR 80% + CS 50-70%) - Eficiência energética: FPGA + GPU + CPU pode atingir <15W - **Throughput integrado**: >100 fps com precisão >95% - Speedup típico: 18-21x vs CPU baseline

Configuração Ótima Identificada: 1. FPGA (Zynq UltraScale+): Correção + Seleção EMCR (80% redução, <5ms, <5W) 2. GPU (Jetson Orin): CS/PCA (50-70% redução adicional, <10ms, <10W)
3. CPU (ARM Cortex-A78): Classificação leve (CNN/SVM, <5ms, <5W)

Hipóteses Principais da Etapa 1:

• H1: A análise sistemática de técnicas comprovadas pode demonstrar, através de simulações e protótipos conceituais, o potencial teórico de redução energética superior a 20x em sistemas hiperespectrais embarcados
• H2: É possível estabelecer, através de modelagem e validação conceitual, que um framework arquitetural heterogêneo pode teoricamente atingir metas de latência <50ms/frame mantendo precisão >95%
• H3: Uma metodologia sistemática de avaliação pode identificar e quantificar os trade-offs fundamentais entre precisão, consumo e latência, estabelecendo um framework de decisão para a Etapa 2

📁 Nova Estrutura Organizacional do Projeto

artigo-mestrado-unicamp-ft/ ├── 📄 compila.sh # Script de compilação principal ├── 📄 README.md # Documentação do projeto ├── 📄 .gitignore # Arquivos ignorados pelo Git ├── 📄 LICENSE.txt # Licença do projeto ├── 📄 CITATION.cff # Informações de citação │ ├── 📁 src/ # 📝 ARQUIVOS LATEX PRINCIPAIS │ ├── tese.tex # Documento principal │ ├── introducao.tex # Capítulo: Introdução │ ├── levantamento.tex # Capítulo: Estado da Arte │ ├── desenvolvimento.tex # Capítulo: Metodologia │ ├── resultados.tex # Capítulo: Resultados │ ├── discussao.tex # Capítulo: Discussão │ ├── conclusoes.tex # Capítulo: Conclusões │ ├── agradecimentos.tex # Agradecimentos │ ├── apendices.tex # Apêndices │ ├── listaSimbolos.tex # Lista de símbolos │ ├── bibliografia.bib # Bibliografia principal │ ├── tese-FT.cls # Classe LaTeX UNICAMP-FT │ ├── figuras/ # → Link para ../assets/figuras/ │ └── logotipos/ # → Link para ../assets/logotipos/ │ ├── 📁 compilacao/ # 🔧 ARQUIVOS TEMPORÁRIOS DE COMPILAÇÃO │ ├── *.aux # Arquivos auxiliares LaTeX │ ├── *.log # Logs de compilação │ ├── *.bcf, *.bbl # Arquivos de bibliografia │ ├── *.out, *.toc # Índices e links │ └── *.nlo, *.nls # Lista de símbolos │ ├── 📁 dist/ # 📖 DOCUMENTOS FINAIS │ └── tese.pdf # PDF final da dissertação │ ├── 📁 assets/ # 🖼️ RECURSOS VISUAIS │ ├── figuras/ # Figuras e diagramas (legado) │ ├── logotipos/ # Logos institucionais │ └── imagens_artigo/ # 🎨 IMAGENS ORGANIZADAS DO ARTIGO │ ├── cronogramas/ # Gráficos de cronograma │ ├── diagramas_arquitetura/ # Diagramas do sistema │ ├── graficos_performance/ # Gráficos de performance │ ├── resultados_experimentais/ # Resultados experimentais │ ├── imagens_hiperespectrais/ # Dados hiperespectrais │ └── logos_institucionais/ # Logos organizados │ ├── 📁 documentos/ # 📚 DOCUMENTAÇÃO E RELATÓRIOS │ ├── README.md # Documentação principal (cópia) │ ├── CHANGELOG.md # Histórico de mudanças │ ├── DicasUteisTextosAcademicos.md # Dicas de escrita │ ├── qualificacao-unicamp.md # 📋 Documento para qualificação UNICAMP │ ├── resumo-executivo-qualificacao.md # 📊 Resumo das mudanças implementadas │ ├── relatorio-etapa1.pdf # Relatório da Etapa 1 │ ├── relatorio-etapa1.md # Versão markdown do relatório │ ├── esboco-estado-da-arte.md # Esboço do estado da arte │ ├── matriz-temas-artigos.md # Matriz temática dos artigos │ ├── fichamento-artigos-prioritarios.md # Fichamentos detalhados │ ├── catalogacao-sistematica-tecnicas-metricas.md # 📊 Catalogação sistemática de 25 artigos com métricas quantitativas │ └── bibliografia-organizada.bib # Bibliografia organizada │ ├── 📁 referencias/ # 📖 MATERIAL DE REFERÊNCIA │ ├── templates_unicamp/ # Templates oficiais UNICAMP-FT │ ├── meus_trabalhos/ # Trabalhos anteriores (estilo) │ └── levantamento_teorico/ # Base teórica e artigos │ ├── 📁 config/ # ⚙️ CONFIGURAÇÕES │ ├── .cursor/ # Regras do editor Cursor │ ├── compila.sh # Script original de compilação │ └── _config.yml # Configurações do projeto │ ├── 📁 dissertacao-versoes/ # 📚 VERSÕES DA DISSERTAÇÃO │ └── v1.0-etapa1/ # Primeira versão completa │ └── 📁 etapas/ # 📋 PLANO DE EXECUÇÃO ├── 00-plano-geral.md ├── 01-revisao-bibliografia.md ├── 02-reestruturacao-teorico.md ├── 03-definicao-metodologia.md ├── 04-desenvolvimento-experimental.md ├── 05-analise-resultados.md ├── 06-redacao-capitulos.md ├── 07-conclusoes-finalizacao.md └── 08-revisao-ajustes-finais.md

🎓 Dissertação v2.0 - Reconstrução Completa

Localização: src/
Status: ✅ Base Teórica Completa - Pronta para implementação
Data: 2025-01-03

📄 Conteúdo da Dissertação (Estrutura Simplificada)

• Título: Estudo sobre estratégias para Otimização computacional visando eficiência energética e Latência no Processamento Hiperespectral Embarcado
• Foco: Validação metodológica para integração de sistemas heterogêneos
• Estrutura: 5 capítulos diretos + bibliografia com 20 referências da revisão sistemática
• Base Teórica: Análise sistemática, modelagem conceitual e protótipos de prova de conceito

🔍 Principais Contribuições da Estrutura Simplificada

1. Framework arquitetural conceitual para sistemas heterogêneos integrados
2. Metodologia de validação sistemática baseada em simulação e protótipos
3. Análise quantitativa de trade-offs: Compressive sensing, EMCR, codesign HW/SW
4. Protocolos de avaliação para sistemas heterogêneos embarcados
5. Diretrizes técnicas para implementação da arquitetura otimizada na Etapa 2
6. Base bibliográfica sólida com 20 artigos sistematicamente analisados

📊 Técnicas Integradas da Revisão Bibliográfica

• Compressive Sensing (Lim et al.): 50-70% redução de dados
• Seleção EMCR (Martins et al.): 80% redução processamento, 99.7% precisão
• Codesign HW/SW (Hwang et al.): 43.5x melhoria energética
• GPU Embarcadas (Díaz et al.): 330 fps em Jetson TX2
• CNNs Ultra-eficientes (TakuNet): 37.685 parâmetros, >650 fps

🎯 Próximos Passos (Implementação)

• Configuração ambiente heterogêneo (FPGA + GPU + CPU)
• Implementação módulo FPGA (ELM + EMCR + CS encoder)
• Desenvolvimento pipeline GPU (CGNE + CNNs 3D)
• Integração sistema completo com balanceamento dinâmico

🎯 Plano de Execução (4 Etapas Principais + Qualificação)

| Etapa | Título | Duração | Status | Entregáveis Principais | |-------|--------|---------|--------|----------------------| | 1 | Fundamentação Teórica e Estado da Arte | 4 meses | 🔄 Em Andamento | Framework conceitual, metodologia de validação | | Q | Fase de Qualificação UNICAMP | 1 mês | ⏳ Pendente | Documentação para qualificação, apresentação | | 2 | Desenvolvimento Experimental e Validação | 5 meses | ⏳ Pendente | Protótipos implementados, dados experimentais | | 3 | Análise de Resultados e Redação | 4 meses | ⏳ Pendente | Capítulos da dissertação, análise estatística | | 4 | Finalização e Preparação para Defesa | 1.5 meses | ⏳ Pendente | Dissertação final, apresentação de defesa |

Duração Total: 14 meses (Agosto 2025 - Setembro 2026) Qualificação UNICAMP: Janeiro 2026

🎓 Fase de Qualificação UNICAMP (Dezembro 2025 - Janeiro 2026)

Objetivo: Apresentação e aprovação da qualificação perante banca examinadora da UNICAMP-FT.

Componentes da Qualificação: - Q1: Preparação para Qualificação (2 semanas): Finalização da documentação e preparação da apresentação - Q2: Qualificação UNICAMP (1 semana): Apresentação formal perante banca examinadora - Q3: Ajustes Pós-Qualificação (1 semana): Implementação de sugestões e correções da banca

Entregáveis para Qualificação: - Documento de qualificação com fundamentação teórica completa - Apresentação formal (slides) com metodologia e cronograma - Framework conceitual validado e metodologia de validação - Cronograma detalhado para desenvolvimento experimental

Cronograma da Qualificação: - Início: 10 de Dezembro 2025 - Apresentação: 30 de Dezembro 2025 - Ajustes: 9 de Janeiro 2026 - Início Etapa 2: 10 de Janeiro 2026

📊 Progresso Detalhado da Etapa 1:

• 1.1 Revisão Sistemática da Literatura: 80% concluída
• 1.2 Análise de Técnicas de Otimização: 40% concluída
  
• 1.3 Caracterização de Sistemas Heterogêneos: 20% concluída
• 1.4 Framework Conceitual e Metodologia: 0% concluída

📅 Cronograma Detalhado

🎯 Milestones Principais:

• M1: Framework Conceitual Completo (Dezembro 2025): Conclusão da fundamentação teórica
• M2: Qualificação UNICAMP (Janeiro 2026): Apresentação e aprovação da qualificação
• M3: Protótipos Validados (Junho 2026): Validação experimental das técnicas
• M4: Dissertação Completa (Outubro 2026): Documento final redigido
• M5: Defesa (Setembro 2026): Apresentação e defesa da dissertação

📈 Visualização do Cronograma:

• Arquivo HTML: cronograma_mestrado_gantt.html - Visualização interativa com D3.js
• Seção na Dissertação: Capítulo 3 (Metodologia) - Seção "Cronograma de Execução"
• Controle: Monitoramento semanal com orientador e revisões mensais

🔄 Sistema de Controle:

• Reuniões Semanais: Acompanhamento do progresso das tarefas
• Revisões Mensais: Avaliação geral e ajustes no cronograma
• Contingências: Buffer de 2 semanas por etapa para imprevistos

📚 Bibliografia Principal

Documento Base:

• 250526_levatamento_teorico_v3.pdf - Levantamento teórico inicial (467KB, 5119 linhas)

Artigos de Referência Prioritários:

• Land use land cover LULC classification using hyperspectral images a review.pdf (8.7MB)
• AVIRISforDummies.pdf (121KB, 1019 linhas)
• Robust Radiometric and Geometric Correction Methods for Drone-Based Hyperspectral Imaging.pdf (6.3MB)
• remotesensing-12-03338-v2.pdf (3.6MB)
• remotesensing-14-04579-v2.pdf (5.4MB)
• sensors-22-09793-v3.pdf (583KB, 5678 linhas)

Trabalhos de Referência de Estilo:

• admin,+BJD+115+Dezembro.pdf - Publicação acadêmica
• projeto_final.pdf - Projeto final (944KB, 7317 linhas)
• plano-de-gerenciamento-de-config.pdf - Documentação técnica
• instrumentovirtualecgwavelet.pdf - Implementação técnica

⚙️ Configuração e Desenvolvimento

Template Base:

Este projeto utiliza o Template UNICAMP-FT adaptado para dissertações de mestrado, seguindo as normas institucionais (Instrução Normativa CPG 002/2021).

Regras de Desenvolvimento Ativas:

• Gestão de README: Leitura obrigatória antes de tarefas + atualização após conclusão
• Estilo de Escrita: Baseado nos trabalhos anteriores do autor (meus_trabalhos/)
• Padrões UNICAMP-FT: Formatação e estrutura institucional (templates_unicamp/)
• Commits: Padrão conventional (feat, fix, docs, refactor)
• Contexto Contínuo: Preservação da memória do projeto entre sessões

Compilação:

```bash

Compilação completa (incluindo bibliografia)

./compila.sh tese.tex

Ambiente recomendado: TeXLive completo + Python 3.8+

```

📈 Histórico de Mudanças Recentes

2025-08-12:

• ✅ Implementação da Fase de Qualificação UNICAMP - Adicionada fase completa de qualificação (Dezembro 2025 - Janeiro 2026) com 3 subfases: preparação, qualificação e ajustes pós-qualificação.
• ✅ Redução da Etapa 1 de 5 para 4 meses - Cronograma ajustado para acomodar a fase de qualificação, mantendo a duração total de 14 meses.
• ✅ Atualização do Script de Cronograma - Versão 3.0 do script gantt_chart.py com suporte à fase de qualificação e novos milestones.
• ✅ 5 Milestones Principais - Reorganização dos milestones incluindo M2: Qualificação UNICAMP (Janeiro 2026).
• ✅ Cronograma Visual Atualizado - Gantt Chart HTML e PNG atualizados com nova estrutura incluindo qualificação.
• ✅ Documentação Completa - README atualizado com seção específica sobre qualificação e cronograma detalhado.

2025-08-06:

• ✅ Fundamentação de Sistemas Heterogêneos Aprofundada - Adicionado estudo de caso industrial.
• ✅ Análise da SightLine Applications - Integrada ao capítulo de metodologia como exemplo prático de arquitetura heterogênea (CPU, GPU, DSP, NPU).
• ✅ Validação com Fontes Primárias - O SoC Qualcomm QCS8250, utilizado pela SightLine, foi confirmado através de documentação da Lantronix.
• ✅ Bibliografia Expandida - Adicionada referência técnica do System-on-Module da Lantronix para embasar o estudo de caso.
• ✅ Conexão Teoria-Prática Reforçada - O novo texto serve como ponte entre o framework arquitetural conceitual e as implementações do mundo real.

2025-08-05:

• ✅ Cronograma detalhado atualizado - Gantt Chart com 14 meses (Agosto 2025 - Setembro 2026)
• ✅ 4 etapas principais definidas - Fundamentação Teórica, Desenvolvimento Experimental, Análise/Redação, Finalização
• ✅ 12 tarefas detalhadas - Cronograma granular com dependências e milestones
• ✅ Seção de cronograma na dissertação - Adicionada ao capítulo de metodologia
• ✅ Visualização interativa - Gráfico Gantt HTML com progresso em tempo real
• ✅ Milestones críticos - 4 pontos de verificação importantes (M1-M4)
• ✅ Controle e acompanhamento - Sistema de monitoramento semanal e mensal
• ✅ Estrutura de imagens organizada - Nova organização em assets/imagens_artigo/ com 6 categorias
• ✅ Script de Gantt atualizado - Versão 2.2 com fontes maiores e novo caminho de saída
• ✅ Integração com compilação - Script de compilação atualizado para copiar imagens organizadas

2025-01-03:

• ✅ Reconstrução completa do projeto do zero - Nova base teórica baseada na revisão de 20 artigos
• ✅ Arquitetura heterogênea definida - Sistema CPU+GPU+FPGA com pipeline especializado
• ✅ Introdução reescrita - Contextualização sobre sistemas heterogêneos e codesign HW/SW
• ✅ Levantamento bibliográfico completo - Análise sistemática de 20 artigos com categorização por relevância
• ✅ Metodologia detalhada - 4 fases de desenvolvimento com implementações específicas
• ✅ Bibliografia atualizada - 20 referências organizadas por relevância com notas técnicas
• ✅ Estrutura LaTeX completa - 7 capítulos com seções preparadas para implementação
• ✅ Metas quantitativas estabelecidas - Targets específicos de performance, consumo e latência
• ✅ Conformidade UNICAMP-FT corrigida - Documento ajustado para usar classe oficial tese-FT.cls
• ✅ Comandos institucionais implementados - Capa, folha de aprovação e elementos pré-textuais conforme padrão
• ✅ Sistema de bibliografia atualizado - Compatibilidade com biblatex e estilo ABNT da instituição

2024-12-19:

• ✅ Reestruturação completa da dissertação - Reescrita focada no tema correto
• ✅ Título atualizado - "Classificação de Uso e Cobertura da Terra usando Imagens Hiperespectrais de Drones"
• ✅ Introdução reescrita - Contextualização adequada sobre LULC e drones hiperespectrais
• ✅ Levantamento bibliográfico expandido - 6 seções abrangentes sobre estado da arte
• ✅ Metodologia reformulada - Pipeline completo para classificação LULC com deep learning
• ✅ Bibliografia atualizada - Inclusão de artigos de referência dos treinados
• ✅ Resumo/Abstract atualizados - Alinhamento com novo foco da pesquisa
• ✅ Consistência temática - Eliminação de desconexões entre README e dissertação

2024-12-17:

• ✅ Etapa 1 concluída - Revisão e Organização da Bibliografia
• ✅ 14 artigos analisados e catalogados no banco bibliográfico
• ✅ 4 artigos prioritários com fichamento detalhado
• ✅ Matriz temática criada organizando artigos por 6 categorias
• ✅ Gaps na literatura identificados e documentados
• ✅ Esboço do estado da arte estruturado em 6 seções
• ✅ Relatório da Etapa 1 gerado em PDF (relatorio-etapa1.pdf)
• ✅ Base teórica sólida estabelecida para próximas etapas
• ✅ Dissertação v1.0 criada - Primeira versão completa (16 páginas, 188KB PDF)
• ✅ Estrutura completa com 6 capítulos, resumo/abstract, bibliografia organizada
• ✅ Compilação bem-sucedida usando LaTeX padrão (classe report)

2024-12-16:

• ✅ Criado plano detalhado de 8 etapas para escrita da dissertação
• ✅ Configurado .gitignore para pastas de referência (templates_unicamp/, levantamento_teorico/, meus_trabalhos/)
• ✅ Estabelecidas regras de estilo baseadas em trabalhos anteriores
• ✅ Definidos padrões UNICAMP-FT para formatação
• ✅ Repositório enviado para GitHub com sucesso
• ✅ README atualizado com contexto específico do projeto
• ✅ Criada regra de gestão de README para manutenção contínua do contexto

Configurações Implementadas:

• Regra de Gestão de README: Atualização automática do contexto a cada tarefa
• Regras Cursor: Manutenção de contexto e estilo de escrita
• Estrutura de etapas: Pasta etapas/ com 8 etapas detalhadas
• Bibliografia organizada: Artigos categorizados por temática
• Templates de referência: Padrões UNICAMP-FT e exemplos institucionais

🎯 Objetivos e Metas da Etapa 1 (Mestrado)

Objetivo Geral da Etapa 1:

Validar e quantificar o potencial de integração de técnicas comprovadas de otimização em sistemas heterogêneos para processamento hiperespectral embarcado, gerando análises detalhadas do estado da arte e estabelecendo metodologias de avaliação para orientar futuras implementações.

Objetivos Específicos da Etapa 1:

1. Realizar análise sistemática do estado da arte em processamento hiperespectral embarcado, catalogando técnicas comprovadas
2. Caracterizar quantitativamente os trade-offs através de simulações e protótipos conceituais
3. Desenvolver metodologia de avaliação para sistemas heterogêneos, estabelecendo métricas e benchmarks
4. Validar conceitos fundamentais através de implementações de prova de conceito das técnicas mais promissoras
5. Propor framework arquitetural para integração sistemática, definindo especificações para a Etapa 2
6. Estabelecer baseline experimental para quantificar potencial de melhoria e orientar desenvolvimento futuro

Metas da Etapa 1:

• Validação Conceitual: Demonstrar potencial teórico de redução energética >20x através de modelagem
• Framework Metodológico: Estabelecer protocolos de avaliação para sistemas heterogêneos
• Diretrizes Técnicas: Definir especificações arquiteturais para implementação na Etapa 2
• Baseline Quantitativo: Caracterizar trade-offs precisão vs consumo vs latência com datasets padrão

Objetivos da Etapa 2 (Doutorado - 2026-2029):

• Implementação Prática: Desenvolver arquitetura heterogênea completa CPU+GPU+FPGA
• Otimização Avançada: Algoritmos adaptativos de qualidade vs recursos com gestão inteligente de energia
• Validação Real: Aplicações práticas em agricultura de precisão, monitoramento ambiental e industrial
• Metas Quantitativas: Performance >30 fps, consumo <15W, latência <40ms, precisão >95%

🔗 Links Úteis

• Template Overleaf: Template UNICAMP-FT
• Repositório GitHub: artigo-mestrado-unicamp-ft
• CTAN (pacotes LaTeX): https://ctan.org
• Normas UNICAMP: Instrução Normativa CPG 002/2021

🎓 Dissertação v1.0 - Primeira Versão Completa

Localização: dissertacao-versoes/v1.0-etapa1/
Status: ✅ Compilada com sucesso (16 páginas, 188KB)
Data: 2024-12-17

📄 Conteúdo da Dissertação

• Título: Classificação de Uso e Cobertura da Terra (LULC) usando Imagens Hiperespectrais de Drones
• Subtítulo: Uma Abordagem Baseada em Deep Learning para Agricultura de Precisão
• Páginas: 16 (capa + 6 capítulos + bibliografia + apêndices)
• Bibliografia: 14 referências organizadas e catalogadas

🔍 Principais Contribuições desta Versão

1. Estrutura acadêmica completa seguindo padrões UNICAMP-FT
2. Fundamentação teórica sólida baseada na Etapa 1
3. 3 hipóteses claramente formuladas com base na literatura
4. Lacunas científicas identificadas e justificativa robusta
5. Pipeline metodológico integrado (aquisição → classificação)
6. Resumo/Abstract bilíngue profissional

🎯 Próxima Evolução (v2.0 - Etapa 2)

• Expansão do capítulo teórico (20-25 páginas)
• Integração completa dos 14 artigos analisados
• Reestruturação em 6 seções conforme esboço criado
• Incorporação de template UNICAMP-FT oficial

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Última atualização: 2025-01-03
Próxima revisão prevista: Ao completar Etapa 2 (Reestruturação Teórica)