Programação por Restrições: Em busca do santo Graal (para comprar um pão de queijo)
Pedro Henrique Del Bianco Hokama - UNIFEI
Dia 14/11/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Nas últimas décadas, buscamos uma forma simples de modelagem matemática, capaz de descrever problemas de maneira intuitiva, e que nos garanta encontrar a melhor solução possível. A Programação por Restrições surge justamente como uma das alternativas mais poderosas. Com um tempo considerável de desenvolvimento, trata-se de um método maduro e confiável para resolver diversos tipos de problemas, em particular aqueles de escalonamento, atribuição, empacotamento, entre outros. Neste seminário, apresentaremos os fundamentos desse método e alguns exemplos de problemas que podem ser resolvidos com ele.
Pedro Henrique Del Bianco Hokama é Professor e Pesquisador na Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), no sul de Minas Gerais, atuando nas áreas de Algoritmos, Otimização Combinatória e Pesquisa Operacional. Doutor, Mestre e Bacharel em Ciência da Computação pela UNICAMP, com Pós-Doutorado na UFSCar. Coordena o projeto de desenvolvimento de jogos Dev-U da UNIFEI e co-lidera o grupo de pesquisa em Algoritmos e Otimização Combinatória da UFSCar. Atua principalmente com problemas NP-difíceis, como problemas de corte e empacotamento, de roteamento de veículos e integrados de produção e logística, utilizando métodos exatos e heurísticos, incluindo Programação Linear Inteira e Programação por Restrições.
Jogos Socioenativos: Investigando Acoplamentos Sociais, Físicos e Digitais no Design de Jogos e Gamificações
Prof. Emanuel Felipe Duarte - Instituto de Computação Unicamp
Dia 7/11/2025 às 14h - Auditório do IC-3
No contexto dos jogos e do ato de jogar — algo intrinsecamente humano e social — há uma frequente ênfase, tanto acadêmica quanto mercadológica, em tarefas, obrigações e condicionamentos. O objetivo desta pesquisa é investigar o design de jogos a partir de uma perspectiva socioenativa, buscando equilibrar a autonomia e a livre exploração da pessoa jogadora com a intencionalidade do design e a emergência de regras. Jogos socioenativos, portanto, não se resumem a produtos de software: eles articulam as dimensões digital, física e social, promovendo uma integração transparente com o ambiente e possibilitando novas formas de interação social entre as pessoas jogadoras.
Emanuel Felipe Duarte é Professor Doutor no Instituto de Computação da UNICAMP, com Doutorado (2020) e Pós-doutorado (2023) na mesma instituição. Atua nas áreas de Interação Humano-Computador (IHC), Informática na Educação e Design de Jogos. Coordena e participa de projetos de pesquisa e extensão voltados à investigação de novas formas de interação e aprendizado mediadas por tecnologias digitais, com ênfase em sistemas e jogos socioenativos, computação ubíqua, design participativo, arte interativa e acessibilidade.
Além das Barreiras: Acessibilidade Digital em Perspectiva
Virgínia Fernandes Mota - COLTEC/UFMG
Dia 31/10/2025 às 14h - Auditório do IC-3
A acessibilidade digital vai muito além de remover obstáculos técnicos: ela transforma experiências e garante que todas as pessoas possam participar plenamente do mundo digital. Nesta palestra, vamos explorar sua trajetória histórica, refletir sobre os principais desafios que ainda persistem e destacar oportunidades de inovação, com ênfase nos jogos digitais. A proposta é ampliar o olhar sobre a acessibilidade, entendendo seu impacto social, cultural e tecnológico, e mostrar como ela pode ser um motor de inclusão e criatividade.
Virgínia Fernandes Mota é professora do Núcleo de Tecnologia da Informação do COLTEC/UFMG e atualmente é pesquisadora de pós-doutorado no Instituto de Computação da UNICAMP. É doutora em Ciência da Computação pela UFMG, mestre em Modelagem Computacional pela UFJF e em Systèmes Intelligents et Communicants pela ENSEA (França), além de bacharel em Ciência da Computação pela UFJF. Sua atuação acadêmica envolve pesquisas em visão computacional e em acessibilidade para jogos digitais, além do incentivo à participação de meninas nas áreas de STEM. Já orientou projetos premiados em iniciativas nacionais e internacionais, como o Technovation Challenge, Change the Game e Gamethons.
IA Sustentável e Responsável baseada em Engenharia de Dados para Processamento de Linguagem Natural
Dr. Washington Cunha
Dia 24/10/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Grandes Modelos de Linguagem (GMLs), baseados em técnicas de Inteligência Artificial, têm transformado o Processamento de Linguagem Natural (PLN), sendo referência em tarefas como classificação de texto, análise de sentimentos, sumarização e perguntas e respostas. No entanto, sua construção e adaptação exigem alto custo computacional, demandando infraestrutura especializada e grande consumo energético, o que acarreta impactos ambientais negativos, como a emissão de CO2. O modelo atual adotado pelos grandes players, baseado na “Lei do Mais” (mais dados, mais hardware, mais energia), é insustentável e pouco viável para países com recursos limitados, como o Brasil, dificultando a competitividade internacional. Nesta palestra, propomos uma alternativa a essa abordagem dominante, focando em soluções inovadoras baseadas em engenharia de dados e técnicas de IA avançada. O objetivo é aumentar a eficiência dos modelos, reduzindo os custos computacionais e o consumo energético, contribuindo para um desenvolvimento mais sustentável e acessível.
Washington Cunha é doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2024) onde também obteve seu título de Mestre (2019). Sua linha de pesquisa inclui Recuperação de Informação, Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural, tendo publicado trabalhos nas mais importantes conferências e periódicos (e.g. ACM SIGIR e ACM CSUR). Acumula em sua carreira vários prêmios em importantes conferências. Atualmente é membro do comitê gestor e secretário-geral do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Inteligência Artificial Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (INCT-TILD-IAR), desenvolvendo pesquisas voltadas à IA responsável e sustentável, tema central da palestra.
Sorria! Você está sendo filmado: Os Problemas e Problemas da Vigilância Automatizada Baseada em Vídeos
Helena Maia, pesquisadora no H.IAAC (Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas)
Dia 17/10/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Com o crescente número de câmeras instaladas nas cidades e o grande interesse em sistemas de inteligência artificial, discutir vigilância automatizada se torna imprescindível. Esta palestra irá introduzir o assunto, passando por conceitos fundamentais, possíveis aplicações e desafios. Também discutiremos os principais impactos dessas tecnologias.
Helena Maia é pesquisadora em pós-doutorado do Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas (H.IAAC), no Instituto de Computação (IC) da UNICAMP, em parceria com o Instituto Eldorado e Softex, e apoio do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) do Brasil. No H.IAAC, a pesquisadora faz parte do grupo de Processamento de Linguagem Natural. Suas áreas de atuação incluem Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Possui graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), e doutorado em Ciência da Computação pela UNICAMP.
Communications, Networking, and Computing in the Era of LEO Satellite Mega-Constellations
Prof. Carlos Alberto Astudillo Trujillo
Dia 10/10/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Low Earth Orbit (LEO) satellite mega-constellations are reshaping the future of global connectivity and serving as key enablers for the evolution of 5G and 6G networks. In this talk, we will explore how these constellations are driving new paradigms in communications, networking, and distributed computing. We will examine the integration of terrestrial infrastructures with space-borne systems, emphasizing how such convergence expands network coverage, enhances resilience, and enables novel applications. Recent advances in this area open unprecedented opportunities for global access, service innovation, and intelligent network management. The talk will conclude with a discussion of emerging research challenges and future directions in this dynamic and rapidly evolving field.
Carlos Alberto Astudillo Trujillo is an assistant professor at the Institute of Computing (IC), University of Campinas (UNICAMP), Brazil. He holds MSc and PhD degrees in Computer Science from IC/UNICAMP and a BEng in Electronics and Telecommunications Engineering from the University of Cauca, Colombia. His research has been recognized through multiple national and international awards for contributions to optical and radio access networks, including two Best Paper Awards at IEEE international conferences and top distinctions in thesis and dissertation competitions at events such as CSBC, SBRC, and CLEI. His current work focuses on the enhancement of network architecture, protocols, and resource management in 5G and 6G networks. He also investigates the application of artificial intelligence and machine learning to seismic data analysis, communications, computing, and networking.
Os desafios das aplicações de Marketing na era da IA generativa
Prof. Marcelo da Silva Reis - Instituto de Computação UNICAMP
Dia 3/10/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Neste seminário abordaremos os desafios em aplicações de Marketing, tanto os antigos quanto os emergentes nesta era da Inteligência Artificial (IA) generativa. Também apresentaremos e discutiremos algumas das soluções que o nosso grupo de pesquisa vêm desenvolvendo na linha de IA para Marketing do Hub de IA e Arquiteturas Cognitivas (H.IAAC).
Marcelo Reis é bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), pós-graduado em Bioinformática pela Universität zu Köln (Alemanha) e doutor em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Com linhas de investigação em Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina e Bioinformática, Marcelo já foi pesquisador do Instituto Butantan e pesquisador visitante no Max-Planck-Institut für Multidisziplinäre Naturwissenschaften (Alemanha). Atualmente ele é Professor Doutor no Instituto de Computação da UNICAMP, onde entre vários projetos, é pesquisador do Hub de IA para Saúde e Bem-Estar Viva Bem e coordenador da linha de pesquisa de IA para Marketing no Hub de IA e Arquiteturas Cognitivas (H.IAAC).
Construindo um acelerador para operações matriciais
Isaías Felzmann - Instituto de Computação UNICAMP
Dia 26/9/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Neste seminário, apresentarei o desenvolvimento de uma extensão aberta do conjunto de instruções RISC-V voltada para operações matriciais, com foco em multiplicação de matrizes, operação central em aplicações de Inteligência Artificial e Computação de Alto Desempenho. O trabalho envolve a especificação de uma extensão de ISA, o desenvolvimento de modelos de programação e a implementação de simuladores funcionais em software livre, permitindo avaliar desempenho, validar a proposta e contribuir para a comunidade RISC-V.
Isaías Felzmann é Professor no Instituto de Computação da UNICAMP. Doutor em Ciência da Computação (UNICAMP, 2023) e graduado em Engenharia da Computação (UFSM, 2016), sua pesquisa é na área de Arquitetura de Computadores, com enfoque em técnicas inovadoras para economia de recursos computacionais, como Computação Aproximada e Processamento em Memória.
A flow-based formulation for parallel machine scheduling using decision diagrams
Roel Leus (KU Leuven)
Dia 19/9/2025 às 14h - Auditório do IC-3
We present a new flow-based formulation for identical parallel machine scheduling with a regular objective function and without idle time. The formulation is constructed with the help of a decision diagram that represents all job sequences that respect specific ordering rules. These rules rely on a partition of the planning horizon into, generally non-uniform, periods and do not exclude all optimal solutions, but they constrain solutions to adhere to a canonical form. The new formulation has numerous variables and constraints, and hence we apply a Dantzig-Wolfe decomposition in order to compute the linear programming relaxation in reasonable time; the resulting lower bound is stronger than the bound from the classical time-indexed formulation. We develop a branch-and-price framework that solves several instances from the literature for the first time. We compare the new formulation with the time-indexed and arc-time-indexed formulation by means of a series of computational experiments.
Roel Leus obtained his PhD in Operations Research (OR) from KU Leuven (Belgium) in 2003, and is currently full professor of OR at the Faculty of Economics and Business of the same university. He is also the program director of the Business Engineering programs (for all campuses, covering around 2000 students), and the chairman of the university-wide Advisory Committee for the Chinese Region of KU Leuven. He was the head of the research group ORSTAT (Operations Research and Statistics) from 2012 to 2016. His main research interests are in sequencing and scheduling, combinatorial optimization, and decision making under uncertainty.
Avaliação de ferramentas de ética em modelos de linguagem desenvolvidos em português
Jhéssica Victória Santos da Silva
Dia 12/9/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Na área de Inteligência Artificial, os modelos de linguagem ganharam um espaço importante devido aos grandes avanços obtidos em vários campos de conhecimento e a recente popularização de sistemas capazes de simular conversas realistas com seres humanos através da geração de textos. Por conta dos seus impactos na sociedade, torna-se fundamental que esses modelos sejam desenvolvidos e implantados de forma responsável, com atenção aos seus impactos negativos e possíveis danos. Nos últimos anos, houve um aumento na publicação de Ferramentas de Ética para IA (AIETs, do inglês AI Ethics Tools). Essas AIETs têm como objetivo ajudar desenvolvedores, empresas, governos e outras partes interessadas a estabelecer confiança, transparência e responsabilidade com suas tecnologias. Nesta palestra, será apresentado um estudo sobre a utilização de AIETs no levantamento de considerações éticas de modelos de linguagem em português. Será discutido brevemente se as AIETs podem auxiliar desenvolvedores a pensarem eticamente seus modelos.
Jhessica Silva é doutoranda do Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas (H.IAAC), no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). É mestra em Ciência da Computação (2024) e bacharela em Engenharia de Computação (2022) ambos pela Universidade Estadual de Campinas. No H.IAAC, a pesquisadora faz parte do grupo de Processamento de Linguagem Natural. Atualmente pesquisa Ética em Modelos de Linguagem e suas áreas de interesse incluem Ética e Letramento em Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional.
Aprendizado de máquina não supervisionado: aplicações em separação de sinais e em agregação de dados
Prof. Leonardo Tomazeli Duarte
Dia 5/9/2025 às 14h - Auditório do IC-3
O aprendizado de máquina não supervisionado representa uma das fronteiras mais importantes da inteligência artificial (IA), pois permite a estimação de estruturas informacionais complexas sem a necessidade de rótulos pré-definidos. Nesta palestra, exploraremos duas problemáticas relevantes em aprendizado não supervisionado. A primeira delas está relacionada a um problema conhecido como separação cega de fontes, que busca estimar um conjunto de sinais fontes a partir exclusivamente de misturas de tais fontes. Apresentaremos uma aplicação separação de fontes em arranjos de sensores químicos utilizados para estimar a concentração de íons em meio líquido. Também abordaremos o processo de agregação não supervisionada de dados, com ênfase em uma aplicação na área de apoio à tomada de decisão. Por fim, discutiremos algumas perspectivas da área, incluindo a formulação de métodos não supervisionados adaptados a um paradigma da computação quântica.
Mini-bio: Leonardo Tomazeli Duarte é Professor Associado na Faculdade de Ciências Aplicadas (FCA) da Unicamp. Formou-se em Engenharia Elétrica pela Unicamp, onde também concluiu o mestrado. Obteve o doutorado no Institut Polytechnique de Grenoble, na França, e o título de Livre-Docente pela Unicamp. Atua na área de inteligência artificial, com foco em aprendizado de máquina, processamento de sinais, aplicações interdisciplinares e no desenvolvimento de métodos para uma IA responsável. É coordenador científico do Centro BI0S (Brazilian Institute of Data Science) e coordenador do Centro de Referência em Tecnologias de Inteligência Artificial (CREFIA), vinculado à DETIC/Unicamp. É Senior Member do IEEE e Membro Afiliado da Academia Brasileira de Ciências (2023–2027).
The Evolution of Chip Design and EDA
Jecel Mattos Assumpção Júnior - Merlintec Computers
Dia 29/8/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Chip design evolved from a manual process to use computer tools to simulate and synthesize circuit layouts from high level descriptions. While commercial tools are a US$16 billion market, in many cases they evolved from open source tools developed by university students. Currently there is a small, but growing effort to make it possible to design chips with open source tools and PDKs (Process Design Kit).
Mini-bio: During the 1980s Jecel worked on the design of higher performance graphical computers using the Smalltalk programming language. He returned to school to graduate in chip design at Poli-USP in 1990. In the 1990s he worked on several projects in collaboration with LSI-USP and in 1999 founded Merlintec to develop a children's computer around a new processor architecture. In 2009 he obtained a master's degree in computer science at ICMC-USP and since then has continued to work on advanced processor designs. In 2020 he participated in Google's first MPW (multi-project wafer) helping other groups overcome some of the early limitations of the OpenLane open source EDA tools while submitting his own design for a configurable circuit.
Esta palestra foi oferecida em conjunto com o FOSForums (Free and Open Source Forums).
Self-supervised learning for fully unsupervised re-identification in real-world applications
Gabriel Capiteli Bertocco - IC/Unicamp
Dia 22/8/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Re-Identification (ReID) is essential for real-world applications such as AI-powered security, event understanding, and smart city development. Its goal is to identify all instances of a given person or object across a network of non-overlapping cameras, based solely on visual appearance. This task is challenging due to occlusions, viewpoint changes, and background similarities. While supervised methods achieve high accuracy, they rely on costly and potentially biased annotations, which limits scalability. To overcome this, we propose self-supervised learning algorithms for unsupervised ReID, extendable to other modalities such as text authorship verification—domains characterized by high intra-class variation and low inter-class distinction. Our contributions include three fully unsupervised ReID methods (one leveraging camera labels, one without side information, and one scalable to large datasets) and a fourth hybrid approach designed for long-range recognition under distortions. These methods improve generalization and enable practical applications in forensics and biometrics. We released open-source code and demonstrated impact through consultancy projects with the Public Prosecutor’s Office of the State of São Paulo (MPSP) and with Brazil’s Federal Legislature (Chamber of Deputies of Brazil and Senate). This research was recognized by the Brazilian Computer Society (SBC) as the best Ph.D. thesis defended in Brazil in 2024.
Gabriel Capiteli Bertocco é pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Inteligência Artificial Recod.ai do Instituto de Computação da Unicamp. Atua na área de IA Generativa, interação entre agentes inteligentes, recuperação de informação, e visão computacional. Apresenta mais de nove anos de experiência na área, com artigos publicados em periódicos e conferências, capítulos de livro, patente, participação em projetos de pesquisa e consultorias para empresas e para o governo no Brasil, Estados Unidos e Emirados Árabes.
Otimização Combinatória e Problemas de Rearranjos de Genomas
Prof. Alexsandro Oliveira Alexandrino - Unifap-CE
Dia 15/8/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Apresentarei a minha trajetória acadêmica e minha área de pesquisa. Irei comentar sobre como a otimização combinatória está presente nas empresas de tecnologia e oportunidades de carreira. Por último, apresentarei a minha tese de doutorado na área de rearranjos de genomas: "A distância de rearranjos é definida como a sequência mínima de rearranjos de genomas necessários para transformar um genoma em outro. A maioria dos estudos assumiu que os genomas comparados compartilhavam o mesmo conjunto de genes, utilizando apenas a ordem relativa dos genes para a comparação. Na minha tese, estudamos problemas de rearranjos incorporando dados adicionais e complexidade aos modelos, a fim de alcançar resultados mais realistas que possam beneficiar diversos campos científicos".
Bacharel em Engenharia de Software pela Universidade Federal do Ceará. Doutor e Mestre em Ciência da Computação pelo Instituto de Computação - Unicamp. Durante seu doutorado, fez um ano de intercâmbio na Universidade de Nantes (França). Possui experiência na área de Teoria da Computação, com ênfase em Biologia Computacional e Otimização Combinatória. Já trabalhou como analista de pesquisa operacional nas empresas Minerva Foods e Loggi. Atualmente, é cientista de dados sênior no iFood, trabalhando em otimização logística, e professor universitário na Unifap-CE.
Ciência de dados na Academia e Indústria
Da pesquisa à aplicação: como a ciência de dados está transformando cadeias de suprimentos no mundo real
Edson Duarte - Venturus
Dia 08/8/2025 às 14h - Auditório do IC-3
Nesta palestra, será apresentada uma introdução à ciência de dados, acompanhada de relatos de experiências práticas em projetos desenvolvidos na Unicamp e no Venturus. O destaque será um projeto voltado ao desenvolvimento de uma solução baseada em aprendizado de ordenação, que resultou na publicação de dois artigos científicos em eventos internacionais, incluindo conferência e revista especializada.
Esta palestra foi oferecida pela SECOMP - 2025
|
