Instituto de Computação
Série de seminários
Coordenadora: Islene Calciolari Garcia

Are Knowledge Graphs Still Relevant in the Era of Large Language Models?
André Gomes Regino, do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer (CTI)
Dia 26/6/2026 às 14h - Auditório do IC-3

Os Large Language Models tornaram os Knowledge Graphs obsoletos? Nesta palestra, argumentaremos que a resposta é não. Em vez de competirem, LLMs e Knowledge Graphs representam formas complementares de armazenar e utilizar conhecimento: uma baseada em representações paramétricas e outra em estruturas explícitas e interpretáveis. A apresentação abordará as principais sinergias entre essas tecnologias, incluindo Graph-RAG, criação e manutenção automática de grafos, memória para agentes inteligentes e sistemas capazes de combinar conhecimento simbólico e neural em um ciclo contínuo de aprendizado e atualização.

Graduado em Ciência da Computação pelo IBILCE/UNESP (2015), mestre (2021) e doutor (2025) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Possui MBA em Ciência de Dados pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP (ICMC/USP, 2025) e especialização em Consultoria Web (Pós-graduação Lato Sensu) pela Faculdade de Tecnologia de São Paulo (Fatec, 2018). Atua como tecnologista pleno no Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer (CTI), vinculado à Divisão de Metodologias da Computação (DIMEC). Seus principais interesses de pesquisa incluem Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Web Semântica.

Integridade em Pesquisa Científica na Era da Inteligência Artificial
Professor Jacks Jorge Júnior, da Faculdade de Odontologia de Piracicaba e Coordenador da Comissão de Integridade em Pesquisa da Unicamp
Dia 19/6/2026 às 14h - Auditório do IC-3

A palestra apresentará os princípios da integridade em pesquisa e as atribuições da Comissão de Integridade em Pesquisa. Serão discutidas as principais formas de má conduta científica, como plágio, fabricação e falsificação de resultados, além do uso ético da inteligência artificial na pesquisa científica. A atividade visa promover a integridade, a transparência, a reprodutibilidade e a responsabilidade na produção do conhecimento científico.

Cirurgião Dentista, Professor da área de Patologia da FOP/UNICAMP, Coordenador da CIP/UNICAMP. Áreas de interesse em pesquisa: Câncer bucal, lesões de mucosa bucal, Índice 2D:4D, Infecções fúngicas em cavidade bucal.

O dado que você precisa, o dado que você tem
Profª. Helena de Almeida Maia(IC) e Jhessica Victoria Santos da Silva(Doutorado - IC)
Dia 12/6/2026 às 14h - Auditório do IC-3

O uso de modelos de inteligência artificial (IA) no cotidiano se tornou difundido e acelerado, mas a análise crítica dessas tecnologias não acompanhou essa velocidade de utilização. Diversos relatos indicam problemas no desenvolvimento de modelos de IA, em particular, na adequação dos dados para os contextos de uso. Nesta palestra, discutiremos os impactos que os dados empregados podem apresentar no desenvolvimento dos modelos de IA. Daremos destaque especial para dados multimodais e seus processos de construção de significado. Também apresentaremos ferramentas práticas que podem fomentar reflexão e análise no processo de desenvolvimento.

Helena Maia é professora no Instituto de Computação (IC) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Suas áreas de atuação incluem Ética e Letramento em Inteligência Artificial, 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.

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.

De Sequências a Funções: Aprendizado de Máquina para Análise de Proteínas
Gabriel Bianchin de Oliveira, da Florida International University
Dia 8/5/2026 às 14h - Auditório do IC-3

A anotação funcional de proteínas, que visa identificar qual papel biológico cada proteína desempenha no organismo, é um problema central da biologia computacional. Com o avanço das tecnologias de sequenciamento, o número de proteínas com sequência determinada cresce exponencialmente, mas a anotação funcional ainda depende de experimentos laboratoriais lentos e custosos. Como consequência, a grande maioria das proteínas conhecidas permanece sem anotação. Neste seminário, apresentamos como a combinação de representações extraídas de modelos Transformer com sinais de alinhamento local de sequências permite predizer funções proteicas de forma precisa e escalável, sem depender de informações estruturais ou experimentais.

Bacharel em Ciência da Computação pelo Instituto Federal do Sul de Minas Gerais (2018), mestre (2021) e doutor (2025) em Ciência da Computação pela Unicamp. Atualmente atua como pesquisador de pós-doutorado na Florida International University, com pesquisa focada em representação de moléculas e proteínas para análise de doenças neurodegenerativas.

Inteligência Artificial e Florescimento Humano: Reclamando a Tecnologia para a Humanidade
Anderson Rocha - Docente do IC
Dia 17/4/2026 às 14h - Auditório do IC-3

A Inteligência Artificial está transformando rapidamente a ciência, a economia e a vida cotidiana. Mas a pergunta central não é apenas o que a IA pode fazer e, sim, que tipo de futuro queremos construir com ela. Nesta palestra, discutiremos duas visões em disputa: uma abordagem tecnocrática, centrada na automação e na otimização, e uma perspectiva humanística, baseada nos princípios do Iluminismo, que vê a IA como ferramenta para ampliar as capacidades humanas, fortalecer a ciência e promover o florescimento humano. A partir de exemplos concretos e de reflexões sobre narrativas tecnológicas contemporâneas, proponho uma pergunta essencial: como garantir que a inteligência artificial sirva à humanidade e não o contrário?

Anderson Rocha é Professor Titular de Inteligência Artificial no Instituto de Computação da Unicamp e coordenador do laboratório Recod.ai. É IEEE Fellow e IEEE Distinguished Lecturer. Sua pesquisa envolve inteligência artificial, visão computacional e segurança da informação, com aplicações em ciência e forense digital.

"I like to use my brain": Neurodiversity in Software Engineering
Grischa Liebel - Reykjavik University
Dia 10/4/2026 às 14h - Auditório do IC-3

Neurodiversity is an umbrella term that describes variation in brain function among individuals, including conditions such as Autism spectrum disorder (ASD), Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), or dyslexia. Neurodivergent individuals can face substantial barriers in society due to their conditions, e.g., due to difficulties or differences in communication, reading or writing difficulties, or reduced attention span. While conditions included in the neurodiversity term have traditionally been considered as disabilities in medical terms, these individuals often exhibit strengths in comparison to neurotypical individuals, for instance high attention to detail or higher creativity. In ongoing research, we try to understand how neurodivergent individuals can be involved better in software engineering activities, what relevant strengths they exhibit, and how we can tailor software engineering methods to better support their needs and strengths. In this talk, I will give an overview of current research on neurodiversity in software engineering and future directions open for exploration.

Grischa Liebel is an Associate Professor in Software Engineering and the director of the CRESS research centre at Reykjavik University, Iceland. He holds a Ph.D. degree from Chalmers University of Technology, Sweden. His research focuses on human factors in software engineering, typically in areas such modelling and model-based engineering, requirements engineering, processes, and education. Much of Grischa’s research is done in collaboration with industry - and with humans.

Pac-Man está com fome: uma abordagem motivacional para modelagem de comportamento em agentes de Atari
 Maria Gabriela Valeriano - IC Unicamp
Dia 27/3/2026 às 14h - Auditório do IC-3

A motivação desempenha um papel central na tomada de decisão humana, no direcionamento da atenção, na expectativa de recompensa esperada e na escolha da ação em cenários complexos. Contudo, na maior parte dos sistemas de aprendizado por reforço, a recompensa é reduzida a sinais externos fixos. Neste trabalho, nós investigamos como diferentes teorias da motivação, derivadas da neurociência comportamental, alteram o comportamento de um agente quando integradas ao seu processo de aprendizado.

Bacharel em Ciências Moleculares pela USP (2017) e doutora em Ciências pela Unifesp-ITA (2024). Atualmente atua como pesquisadora de pós-doutorado no Instituto de Computação, onde está vinculada ao Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas. No seu trabalho estuda teorias motivacionais e sua modelagem computacional.

Projeto Araceli: Inteligência Artificial no Combate ao Abuso Sexual Infantil
Carlos Caetano - IC Unicamp
Dia 20/3/2026 às 14h - Auditório do IC-3

O Projeto Araceli é uma iniciativa de pesquisa voltada ao combate à exploração e abuso sexual infantil (do inglês, Child Sexual Abuse Material - CSAM) por meio de técnicas avançadas de Inteligência Artificial. O projeto busca criar métodos capazes de analisar imagens de forma segura, eficiente e eticamente responsável, apoiando investigações conduzidas por órgãos como a Polícia Federal e a Polícia Científica de São Paulo. Um dos pilares do projeto é o uso de proxy tasks, isto é, tarefas intermediárias que permitem aprender representações relevantes sem depender diretamente do conteúdo sensível. Essas representações funcionam como substitutos informativos do conteúdo visual bruto, possibilitando o desenvolvimento e a avaliação de modelos de forma mais segura, interpretável e compatível com as restrições legais e éticas do domínio, além de favorecer a generalização em cenários com poucos dados.

Carlos Caetano é pesquisador de pós-doutorado na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). É doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), tendo realizado parte do doutorado no INRIA Sophia Antipolis – Méditerranée, na França. Possui mestrado em Ciência da Computação e graduação em Sistemas de Informação. Sua pesquisa está na interseção entre visão computacional, reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, com foco em representações estruturadas, como scene graphs, e aprendizado multimodal.

 Extensão de Emparelhamentos em Grafos
Alessandra Aparecida Pereira - Doutoranda IC
Dia 13/3/2026 às 14h - Auditório do IC-3

Na área de Teoria dos Grafos, problemas relacionados à extensão de emparelhamentos a emparelhamentos perfeitos têm sido amplamente estudados, tanto por seu interesse teórico quanto por suas conexões com propriedades estruturais de grafos. Neste seminário, serão apresentados dois trabalhos motivados pela seguinte questão: em que condições um emparelhamento pode ser estendido a um emparelhamento perfeito quando obstruções locais de vizinhança são excluídas? No primeiro trabalho, introduzimos uma terminologia para esse tipo de emparelhamento e apresentamos uma caracterização estrutural para alguns casos. No segundo, investigamos essa questão em uma classe específica de grafos, o produto cartesiano entre hipercubos e caminhos, obtendo limitantes para o tamanho dos emparelhamentos que podem ser estendidos.

Alessandra Aparecida Pereira é doutoranda em Ciência da Computação no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), sob orientação da Profa. Christiane Neme Campos. É mestra em Ciência da Computação pela UNICAMP e bacharela em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC-Goiás). Entre 2023 e 2024, realizou doutorado sanduíche na Universität Ulm, na Alemanha, com bolsa do DAAD. Atualmente, integra o Laboratório de Otimização e Combinatória (LOCo) do Instituto de Computação da UNICAMP. Sua atuação acadêmica concentra-se em Teoria dos Grafos, com pesquisas sobre conjuntos dominantes, emparelhamentos e propriedades estruturais de grafos.

Evoluindo Arquiteturas de Software Nativas na Nuvem
 Prof. Breno Bernard Nicolau de França, docente do IC
Dia 6/3/2026 às 14h - Auditório do IC-3

Enquanto princípios de projeto e arquitetura de software que datam das décadas de 70 e 80 ainda são amplamente desejáveis em arquiteturas de software, tecnologias de nuvem computacional trouxeram soluções interessantes na tentativa de escalar essas soluções e prolongar o ciclo de vida das aplicações ao máximo. Entretanto, esse novo cenário trouxe inúmeros desafios quanto à evolução dessas aplicações e de suas arquiteturas, notadamente a arquitetura de microsserviços. Nessa palestra, mostrarei alguns avanços de pesquisas conduzidas no LASER associadas a essas arquiteturas e práticas de desenvolvimento relacionadas.

Breno é professor do Instituto de Computação (UNICAMP) e coordenador do laboratório de pesquisa LASER (Laboratório de Engenharia e Confiabilidade de Software), pesquisando Engenharia de Software Empírica, Desenvolvimento de Software Contínuo, Arquitetura de Software e Ciência de Dados. Membro da Sociedade Brasileira de Computação. Ele obteve seu doutorado em Engenharia de Sistemas e Ciência da Computação pela COPPE/UFRJ, onde também concluiu pós-doutorado. Possui mestrado e bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Ao longo dos anos, Breno teve diversas colaborações com organizações públicas e privadas no contexto de Pesquisa e Desenvolvimento para aquisição, avaliação e transferência de tecnologia apoiada por métodos experimentais, melhoria de processos de software e ensino e treinamento em Engenharia de Software

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