Mês: dezembro 2025
Dr. Michele Nogueira fará uma palestra no workshop do ICoNIoT em 15 de dezembro
A Dr. Michele Nogueira, pertencente ao comitê gestor do ICoNIoT e coordenadora da linha temática de segurança do INCT, fará uma palestra intitulada ‘Resiliência Cibernética Orientada a Dados: Uma Faca de Dois Gumes para Segurança e Privacidade’, dentro da programação do workshop do INCT ICoNIoT que acontece nos dias 15 e 16 de dezembro. A apresentação da pesquisadora acontece no dia 15/12.
Resumo:
Em um mundo cada vez mais conectado e rico em dados, a resiliência cibernética não se resume mais a suportar falhas — trata-se de se adaptar, aprender e se recuperar em tempo real. No centro dessa evolução estão os dados: vastos, dinâmicos e cada vez mais essenciais para a tomada de decisões em sistemas seguros e confiáveis. Mas, embora as estratégias orientadas a dados tenham aberto novas fronteiras na detecção de ameaças, na adaptação de sistemas e na predição de anomalias, elas também introduziram novas vulnerabilidades. Desde o envenenamento de conjuntos de treinamento em modelos de aprendizado de máquina até vazamentos de metadados em logs de sistema, os dados podem fortalecer tanto defensores quanto adversários. Esta palestra explora o paradoxo da resiliência orientada a dados, como os conjuntos de dados que permitem defesa adaptativa e tolerância a falhas também podem expor os sistemas a novos vetores de ataque e violações de privacidade. Com base em estudos de caso reais, insights de pesquisas e lições, examinaremos as compensações inerentes à construção de sistemas resilientes por meio de dados.
Dr. Shiwen Mao fará uma palestra no workshop do ICoNIoT em 16 de dezembro
Ele apresentará a palestra ‘Generative AI-empowered 3D human pose tracking’
Resumo: Nos últimos anos, o reconhecimento e o rastreamento de atividades humanas em 3D tornaram-se temas importantes na interação humano-computador. Para preservar a privacidade dos usuários, há um interesse crescente em técnicas que não utilizam câmeras de vídeo. Nesta apresentação, discutiremos inicialmente o RFID-Pose, um sistema de estimativa de pose humana 3D assistido por visão e baseado em aprendizado profundo (DL), bem como suas variações com maior capacidade de generalização para novos indivíduos e ambientes de teste. O desempenho de modelos de DL depende da disponibilidade de dados de radiofrequência (RF) suficientes e de alta qualidade — que são mais difíceis e caros de coletar do que outros tipos de dados.
Para superar esse obstáculo, na segunda parte da palestra apresentaremos abordagens de IA generativa para produzir dados sintéticos rotulados de RF para múltiplas plataformas de detecção sem fio, como Wi-Fi, RFID e radar mmWave, incluindo uma abordagem condicional baseada em Redes Adversárias Generativas Recorrentes (R-GAN), além de abordagens baseadas em difusão e difusão latente. Por fim, propomos um novo framework que utiliza transformadores de difusão latente para sintetizar dados de RF de alta qualidade. Esses dados sintéticos ampliam conjuntos de dados limitados, possibilitando o treinamento de um preditor cinemático baseado em transformador e adaptável ao indivíduo, capaz de estimar poses 3D com suavidade temporal a partir de dados RFID. Além disso, introduzimos um transformador de difusão latente com condicionamento por atenção cruzada para inferir com precisão articulações ausentes em poses esqueléticas, completando configurações completas de 25 articulações a partir de entradas parciais (ou seja, 12 articulações). Este é o primeiro método capaz de detectar mais de 20 articulações esqueléticas distintas utilizando IA generativa para estimativa contínua de pose humana 3D (HPE) baseada em sensoriamento por RF.
Bio: Shiwen Mao é Professor, Earle C. Williams Eminent Scholar e Diretor do Centro de Pesquisa e Educação em Engenharia Sem Fio da Universidade de Auburn. Seu interesse de pesquisa inclui redes wireless, comunicações multimídia, sensoriamento por RF e IoT, saúde inteligente e redes elétricas inteligentes. Ele é editor-chefe do IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, membro do Board of Governors e Diretor do Technical Committee Board da IEEE Communications Society, além de Vice-Presidente de Atividades Técnicas do IEEE Council on Radio Frequency Identification (CRFID). É co-receptor de diversos prêmios técnicos e de serviço do IEEE. Ele é Fellow do IEEE.
Webinário “Infraestrutura de conectividade e corresponsabilidade dos atores” conta com a participação de Antonio Abelem, pesquisador do INCT ICoNIoT
No próximo dia 5 de dezembro, a partir das 10h30, acontece o webinário “Infraestrutura de conectividade e corresponsabilidade dos atores”.
Promovido pela Câmara de Universalização e Inclusão Digital e a Câmara de Conteúdo e Bens Culturais do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br), o encontro multissetorial pretende ser espaço de reflexão sobre a corresponsabilidade dos diferentes atores no desenvolvimento, manutenção e uso da Internet, considerando a interdependência entre plataformas digitais, provedores de conexão, infraestrutura de telecomunicações e de rede, governos e usuários.
A discussão busca analisar como as dinâmicas de uso e governança da Internet impactam, direta ou indiretamente, as relações entre esses atores e os prestadores de serviços, além de explorar modelos de corresponsabilidade, sustentabilidade e cooperação no ecossistema da Internet.
Webinário “Infraestrutura de conectividade e corresponsabilidade dos atores”
Quando: 05 de dezembro de 2025, das 10h30 às 12h30
Onde: Transmissão online no canal @NICbrvideos no YouTube (https://lnkd.in/dmWVmrBu)
PROGRAMAÇÃO:
10h30 às 10h45 | Abertura: moderadora Bia Barbosa contextualiza o webinário, apresentando um breve histórico das discussões da Câmara de Universalização e Inclusão Digital sobre o tema
10h45 às 11h30 | Bloco 1 – Infraestrutura e conectividade: pensando nos diferentes atores e setores envolvidos na construção da infraestrutura da Internet, quais as responsabilidades de cada um no desenvolvimento e manutenção da infraestrutura da rede, e na promoção da conectividade no Brasil?
11h30 às 12h15 | Bloco 2 – Corresponsabilidade e Governança: as relações entre diferentes agentes no ecossistema da Internet constroem arranjos para o funcionamento da rede. Nesse contexto, qual deve ser a responsabilidade de cada setor/ente e quais os desafios de governança colocados para ampliar a conectividade significativa no Brasil?
12h15 às 12h30 | Encerramento
Conheça os painelistas:
Bloco 1 – Infraestrutura e Conectividade:
· Tiago Machado (Vivo)
· Ana Luiza Prado de Almeida (MegaEdu)
· Eduardo Jacomassi (Anatel)
· Simone Ranieri (ESALQ/USP)
Bloco 2 – Corresponsabilidade e Governança:
· Igor Vilas Boas de Freitas (Pakt Consultoria e Assessoria)
· Flávia Lefèvre (NUPEF)
· Renata Mielli (MCTI)
· Antônio Abelem (Sociedade Brasileira de Computação)
Compressão consciente
Como a técnica contribui para a evolução da IoT com modelos capazes de se autopodar durante o seu treinamento
A intersecção entre Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e Computação de Borda está redefinindo a indústria e a saúde. O trabalho do pesquisador Marcelo Fernandes, da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), que atua há 25 anos com IA, explora essa integração. Ele hoje faz parte de três linhas temáticas dentro do INCT ICoNIoT: IoT Industrial, Computação de Borda e Saúde.
Marcelo explica que um dos grandes obstáculos ao implantar aprendizado de máquina (ML) em dispositivos de IoT é o tamanho dos modelos. Embora os modelos de ML para IoT não sejam modelos de linguagem e sejam menores que os Large Language Models (LLMs), eles ainda podem ser grandes demais para caber em dispositivos limitados. A solução proposta envolve modelos comprimidos. Marcelo Fernandes, em colaboração com o professor H. T. Kung da Universidade de Harvard, desenvolveu duas técnicas inovadoras de compressão consciente. A compressão é dita “consciente” porque o modelo não apenas aprende a realizar sua função, mas também aprende a se comprimir. Isso é feito durante o treinamento, no qual o modelo é forçado a usar menos bits e a se autopodar, tirando nós para determinar sua importância. Existem outras técnicas que reduzem o modelo após o treinamento, mas isso geralmente resulta em uma queda na acurácia.
As duas técnicas propostas pelos pesquisadores nessa linha são:
- COMPRESSÃO CONSCIENTE ITERATIVA BASEADA EM QUANTIZAÇÃO SEGUIDA DE PODA (Iterative Aware Compression Based on Quantization Followed by Pruning).
- COMPRESSÃO CONSCIENTE ITERATIVA BASEADA EM POD SEGUIDA DE QUANTIZAÇÃO (Iterative Aware Compression Based on Pruning Followed by Quantization)
A primeira publicação dos pesquisadores acerca do assunto foi feita em 2021 (doi: 10.1109/IJCNN52387.2021.9534430). Desde então, Fernandes vem testando as técnicas com foco em aplicações diversas. Pela primeira vez estão sendo aplicadas em dispositivos de IoT – esse foco teve início quando Marcelo Fernandes começou a trabalhar junto ao ICoNIoT. Ele tem um aluno de doutorado, Mateus Golbarg, e um de mestrado, Vitor Fidelis Freitas, na UFRN, também trabalhando nessa perspectiva. Eles priorizam a linguagem C, mais adequada para esses dispositivos.
. No dia 16/12 às 14h (Brasília) teremos uma apresentação do Dr. Shiwen Mao (Universidade de Auburn). A apresentação será intitulada “Generative AI-empowered 3D human pose tracking”;
. No dia 15/12 às 17h teremos uma apresentação da Dra. Michele Nogueira (UFMG/Comitê gestor do ICoNIoT). A apresentação será intitulada ‘Resiliência Cibernética Orientada a Dados: Uma Faca de Dois Gumes para Segurança e Privacidade’.
Convidamos a todos para estar conosco nesses encontros super especiais. Solicitamos apenas que, por gentileza, os interessados em participar enviem um e-mail para cpl@unicamp.br para que possam receber o link das apresentações.
Os detalhes dos keynotes estão no blog do ICoNIoT.
Aguardamos vocês!