★ Inteligência Artificial Responsável e Sustentável

Washington Cunha

Professor Doutor I (MS3.1)

Instituto de Computação
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)

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Biografia

Sobre Mim

Sou Professor Doutor I (MS3.1) do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Sou membro do Comitê Gestor e Secretário-Geral do INCT-TILDIAR.

Prof. Washington Cunha

Formação Acadêmica

2025 – 2026

Pós-Doutorado em Ciência da Computação

DCC/UFMG — Projeto Amplify - Google/DCC financiado por Google Research.

2019 – 2024

Doutorado em Ciência da Computação

UFMG + Sanduíche no ISTI/CNR, Pisa, Itália

2018 – 2019

Mestrado em Ciência da Computação

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

2014 – 2017

Bacharelado em Ciência da Computação

Universidade Federal de São João del Rei (UFSJ)

Áreas de Atuação

Pesquisa

Linhas de investigação com impacto nacional e internacional.

🌱

Green AI & Data-Centric AI para NLP

Desenvolvimento de métodos sustentáveis para Processamento de Linguagem Natural, equilibrando desempenho e custo computacional. Foco em curadoria de dados, eficiência energética e redução do impacto ambiental de LLMs.

🔐

IA Responsável & Ética

Desenvolvimento de métodos e sistemas de IA guiados por princípios de imparcialidade, explicabilidade, privacidade e sustentabilidade. Atuação em pesquisas sobre mitigação de vieses, transparência em modelos de linguagem, combate à desinformação e uso responsável de IA em aplicações de impacto social.

🧠

Modelos de Linguagem & IA Generativa

Aplicação e adaptação de Large Language Models (LLMs) em diferentes domínios, incluindo saúde digital, jurídico e sistemas inteligentes. Exploração de técnicas como prompt engineering e integração de contexto.

📄

Classificação Automática de Texto & Recuperação de Informação

Modelagem e organização de grandes volumes de dados textuais, com aplicações em análise de sentimentos, detecção de desinformação e classificação semântica. Integra abordagens neurais (Transformers, LLMs) e não-neurais com foco em eficiência e qualidade.

🗣️

Datasets Multilíngues & Diversidade Linguística

Construção e curadoria de datasets representativos (Projeto Amplify), com foco em variações linguísticas do português e inclusão de línguas sub-representadas em IA.

🤖

Modelos Fundacionais

Gerenciamento de recursos, computação em nuvem e borda, Internet das Coisas e sistemas inteligentes conectados.Pesquisa e aplicação de modelos fundacionais (Foundation Models), incluindo Large Language Models (LLMs) e arquiteturas Transformer, com foco em adaptação eficiente, fine-tuning, engenharia de prompts, integração contextual e desenvolvimento de soluções generativas robustas e sustentáveis.

Produção Científica

Publicações em Números

70 publicações no período 2017–2026, em colaboração com pesquisadores de diversos países.

0
Artigos em Periódicos Internacionais
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Artigos em Periódicos Nacionais
0
Conferências Internacionais
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Conferências Nacionais

Índices de Citação

0
H-index (Google Scholar)
930 citações
0
H-index (SCOPUS)
308 citações
0
H-index (Semantic Scholar)
626 citações

50% das publicações em periódicos com H-index superior a 100. Mais de 79% em periódicos com fator de impacto superior a 4. Concentração em veículos Q1 e Q2 de alta seletividade (e.g., IP&M, ACM CSUR, ACM TOIS, Neurocomputing, Computational Linguistics e Scientific Reports).

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Rede Internacional

Colaborações

Colaborações ativas com 28 instituições em 10 países, incluindo universidades e centros de pesquisa de destaque mundial.

Internacional

Nacional

Reconhecimentos

Prêmios e Distinções

21 prêmios e distinções, incluindo 5 internacionais, 13 nacionais e 2 de orientações premiadas.

2026
Best Reviewer Award — ACL 2026 (January)
SBSI 2026 — Reconhecimento como coordenador de Publicidade e Publicações do SBSI 2026.
2025
Destaque como um Mineiro de 2025 — Área da Educação, Revista Encontro
1º Lugar — Concurso de Teses e Dissertações em Bancos de Dados (CTDBD), SBBD 2025
2º Lugar — Concurso de Teses e Dissertações do CSBC 2025, 45º Congresso da Sociedade Brasileira de Computação
Menção Honrosa — Prêmio Maria Carolina Monard, ICMC-USP
1º Lugar — Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Computacional, XVII Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC)
1º Lugar — VII Concurso de Teses, Dissertações e Trabalhos de Graduação em Sistemas de Informação (CTDGSI), XXI Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação
1º Lugar — Concurso de Teses e Dissertações no Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia)
Melhor Artigo — "Muitas Classes Desbalanceadas? Não Classifique-Ranqueie! Uma Abordagem Baseada em Retrieval-Augmented Generation (RAG)-labels para Classificação Textual Multi-classe", SBBD 2025
Menção Honrosa — "Um estudo comparativo de estratégias de seleção de exemplos para aprendizado em contexto aplicado à classificação automática de texto com grandes modelos de linguagem", SBBD 2025
15º Prêmio IESS de Produção Científica em Saúde Complementar — Trabalho premiado na categoria Promoção da Saúde, Qualidade de Vida e Gestão da Saúde
2024
Especialista Convidado — Articulação de colaborações internacionais em IA (Google-UFMG)
Best Reviewer Award — SIGIR 2024
Best Reviewer Award — ACL 2024
Top 10 Projetos de Graduação do Brasil — SBC, atuando como co-orientador no CTIC 2024
2023
SIGIR Student Travel Grant — Reconhecimento pela apresentação de artigo completo no SIGIR 2023, Taipei, Taiwan
Bolsa CAPES-PRINT — Semestre sabático no ISTI-CNR, Itália
Menção Honrosa — Workshop WFA - Ferramentas e Aplicações, WebMedia 2023
2021
Menção Honrosa — Concurso de Dissertação de Mestrado do CTDBD, SBBD 2021
2019
Top 10 Projetos de Graduação do Brasil — SBC, atuando como co-orientador no CTIC 2019
Financiamento

Projetos de Pesquisa

2026 – Atual

Towards Greener NLP: Data-Centered Approaches for Sustainable AI

Investigação de abordagens centradas em dados para tornar modelos de NLP mais sustentáveis, reduzindo custos computacionais e impactos ambientais sem comprometer desempenho, financiado pela iniciativa AI for Good da NVIDIA.

R$ 3,074 milhões
2025 – Atual

INCT em IA Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (INCT-TILDIAR)

Secretário-Geral e membro do comitê gestor do INCT-TILDIAR. Atuação no desenvolvimento sustentável de sistemas de IA e em novas abordagens para Inteligência Artificial responsável aplicada à linguagem e disseminação de informação.

R$ 15 milhões
2024 – Atual

Convênio Google Research

Sub-coordenador em projeto de pesquisa voltado ao desenvolvimento de artefatos para aplicações de IA generativa e estratégias de Grandes Modelos de Linguagem, com foco em representatividade do português brasileiro.

R$ 627 mil
Docência

Atividades de Ensino

7 disciplinas diferentes ministradas desde 2024 na graduação, pós-graduação e extensão, com boas avaliações discentes e forte integração entre ensino, pesquisa e prática profissional.

Disciplinas Ministradas

MO430 Metodologia Científica (Pós-Graduação)
MC102 Algoritmos e Programação de Computadores
DCC204 Programação e Desenvolvimento de Software
DCC011 Introdução à Bancos de Dados
DCC865 Projeto e Análise de Algoritmos
DCC034 Cálculo Numérico
DCC205 Estruturas de Dados

Formação de Alunos(as)

0
Dissertações de Mestrado
0
Orientações em Andamento
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Guilherme do Nascimento (UFMG - orientador: Marcos André Gonçalves) — Instance-Selection-Inspired Undersampling Strategies for Bias Reduction in SLMs and LLMs for Binary Text Classification
Gabriel Catizani (UFMG - orientador: Marcos André Gonçalves) — Rotulação Automática com Grandes Modelos de Linguagem
Arthur Bittencourt Vasconcelos (UFF - orientadores: Aline Paes e Alexandre Plastino) — Copia, mas quão igual?
Alexandre Cassimiro (UFMG - orientador: Adriano Pereira) — IA e Prontuário Médico.
Daniel Carvalho (UFSJ) — Modelagem de Tópicos como Ferramenta na Predição de chamadas Help Desk
Marcos Rezende (UFMG) — Estudo de Caso sobre Desempenho e Escalabilidade em Sistemas de Grande Porte para Redução de Latência e Custos Operacionais
Igor Eduardo Martins Braga (UFMG) — Revisitando Ponto de Equilıbrio Entre Modelos Pequenos e Grandes: Um Protocolo Experimental Robusto
Thiago Morais Araújo (UFMG) — Engenharia de Prompts: Classificação Automática de Texto usando um Modelo de Linguagem Generativo de Larga Escala
Guilherme Fonseca do Nascimento (UFSJ) — Análise Comparativa de Métodos de Undersampling em Classificação Automática de Texto Baseada em Transformers
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    Instituto de Computação
    Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)

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