Nesta pesquisa, verificamos em nível local a questão de gênero na área de Tecnologia da Informação (TI) e também em situações específicas de cada grupo no ambiente acadêmico. Assim, usamos uma combinação de métodos exploratórios e quantitativos. Concluímos que, embora muitas mulheres que iniciam um curso técnico tenham afinidades com o curso, poucas desejam ingressar em um curso de graduação na mesma área. Além disso, nos cursos de graduação, há uma grande porcentagem de abandono. Muitos fatores, como estímulos ambientais, timidez, instabilidade emocional e insegurança, geralmente dão a sensação de que tudo é demais para elas, contribuindo para resultar em um número reduzido de mulheres estudando Ciência da Computação.

Supernovas são explosões super luminosas que caracterizam o fim da vida de uma estrela supermassiva. Redes Neurais Artificiais são ferramentas promissoras para a automação da análise dos dados de supernovas provenientes de telescópios, porém, apresentam uma desvantagem, que é a grande demanda por recursos de hardware necessários para sua implementação. Neste trabalho, propõe-se uma Rede Neural Convolucional otimizada para Detecção de Supernovas em imagens, utilizando a técnica de poda dos parâmetros. O algoritmo obteve uma acurácia de 0,964 e a poda foi capaz de reduzir o tamanho do modelo em até 70%, sem perda significativa de acurácia.