Mês: junho 2026

Pesquisador Dr. Luiz Bittencourt apresenta webinar dia 2 de julho

O seminário será intitulado ‘The Computing Continuum: Beyond Cloud and Edge Intelligence’

Com a combinação da Internet das Coisas, da computação de ponta e da computação em nuvem, os serviços de computação podem ser distribuídos por um conjunto de recursos computacionais que abrangem todo o espectro, desde os dispositivos dos usuários até a infraestrutura computacional intermediária implantada entre eles. As tecnologias de rede em evolução proporcionam maior largura de banda e capacidade de transmissão de dados com menor latência, permitindo que os recursos computacionais distribuídos sejam tratados como uma plataforma interconectada, distribuída e heterogênea. Esse continuum de capacidade computacional pode ser utilizado para processar grandes quantidades de dados com tempos de resposta reduzidos. No entanto, criar uma infraestrutura de computação distribuída integrada e gerenciar seus recursos para otimizar aplicativos com requisitos altamente heterogêneos continua sendo um desafio, mesmo após décadas de pesquisa. O surgimento de técnicas de aprendizado de máquina distribuídas acrescenta ainda mais complexidade, mas também introduz mecanismos adicionais para lidar com esse problema. Nesta palestra, Dr. Luiz Bittencourt apresentará uma visão geral do problema da alocação de recursos, com foco em aspectos que podem ajudar a construir um Continuum de Computação Inteligente.

O palestrante

Luiz Bittencourt é professor associado da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), no Brasil. Luiz recebeu o Prêmio Jovem Profissional da IEEE ComSoc América Latina em 2013. Ele atua na organização de diversas conferências nas áreas de computação em nuvem e computação de borda, além de participar de vários comitês de programa técnico. Atuou como editor associado da revista IEEE Cloud Computing Magazine e, atualmente, atua como editor associado das revistas “Computers and Electrical Engineering” e “Internet of Things”, do “Journal of Network and Systems Management” e da “IEEE Networking Letters”. Seus principais interesses são a gestão de recursos e o agendamento na computação em nuvem, de borda e em névoa, bem como sua sinergia rumo a um continuum de computação inteligente por meio de técnicas de aprendizado de máquina distribuído.

Webinar

Data: 2 de julho de 2026

Horário: 16h (Brasília)

Transmissão: youtube.com/@incticoniot

 

CSBC 2026 será marcado pela diversidade na programação

O CSBC caracteriza-se por sua ampla e diversificada programação científica.

A edição de 2026 contará com 10 eventos base e 16 eventos satélites, contemplando diferentes áreas e níveis de formação. 

Entre os destaques estão a Jornada de Atualização em Informática (JAI), o Women in Information Technology (WIT), o Concurso de Teses e Dissertações (CTD), o Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (ENCompIF) e o COMPUTEC.

Essa diversidade possibilita a participação de diferentes públicos, desde estudantes em formação inicial até pesquisadores e profissionais envolvidos em discussões avançadas sobre tecnologia, mercado e gestão.

O CSBC 2026 será realizado de 19 a 23 de julho, em Gramado.

O evento é promovido pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC), principal entidade científica da área no Brasil. Nesta edição, estão na organização os pesquisadores Weverton Cordeiro e Alberto Egon Schaeffer Filho (UFRGS), ambos pesquisadores vinculados ao INCT ICoNIoT.

Saiba mais

Workshop do ICoNIoT aconteceu no último dia 27 no SBRC 2026

O 44º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2026) foi realizado em Praia do Forte, na Bahia, entre os dias 25 e 29 de maio de 2026. No dia 27, tivemos o workshop do nosso INCT ICoNIoT.
 
A reunião, liderada por Eduardo Cerqueira (UFPA), contou com a participação do keynote speaker Torsten Braun, da Universidade de Berna, além dos pesquisadores do ICoNIoT Carlos Kamienski (UFABC), Flavia Delicato (UFF), Marcelo Fernandes (UFRN), Allan Souza (UNICAMP),  Everton Cavalcante (UFRN), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), Edmundo Madeira (UNICAMP), Rafael Lopes (UECE), Augusto Neto (UFRN) e Carlos Trujillo (UNICAMP). 
 
Na ocasião, foram apresentados os avanços nos projetos e abertos novos espaços para colaborações.
Foi um momento de grande sucesso para o nosso INCT. Confira o vídeo!

SBRC 2026 com muitos motivos de comemoração para o ICoNIoT

O 44º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2026) foi realizado em Praia do Forte, na Bahia, entre os
dias 25 e 29 de maio de 2026. Além de termos obtido grande sucesso com a realização do nosso workshop, estamos celebrado também várias conquistas de nossa equipe:

. O artigo *Agente VAMOS! Planejamento de Rotas Veiculares Cientes de
Contexto Semântico com Agentes de LLM* de autoria de Carnot Braun,
Daniel Ludovico Guidoni, Eduardo Coelho Cerqueira, Joahannes Bruno Dias
da Costa, Leandro Villas, Allan Mariano de Souza, recebeu Menção Honrosa
na Trilha Principal do SBRC 2026.

. A tese de doutorado intitulada *”Técnicas de Gerenciamento de Sobrecarga
e Alocação de Recursos para Comunicação Massiva do Tipo Máquina em Redes de Acesso 3GPP”* de autoria de Tiago Pedroso (UNICAMP), e orientada pelo Prof. Nelson Fonseca (UNICAMP, e coordenador geral do ICoNIoT) recebeu menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do SBRC 2026.

. A dissertação de mestrado intitulada *”Detecção de Colisões e
Priorização no Acesso Aleatório mMTC Inteligentes em Redes Celulares
IoT”*, de autoria de Giancarlo Maldonado Cardenas, e orientada pelos
professores Nelson L.S. da Fonseca e Carlos A. Astudillo, foi agraciada
com menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do SBRC 2026.

. O artigo “Controle Seguro e Evasão de Colisões em Tráfego Denso de
Drones via Aprendizado por Reforço”, de Henrique J. Felisardo dos
Santos, Israel da Silva Barros, Luiz Fernando Bittencourt, Carlos
Kamienski e Fabíola M. C. de Oliveira, recebeu menção honrosa no Workshop de Computação Urbana (CoUrb).

. O artigo *”Self-Supervised Learning for Early Preamble Collision
Detection in Cellular IoT Networks”*, de autoria de Daniela M.
Casas-Velasco, Diogo Maciel Cunha, Marco Aurelio Guerra Pedroso,
Giancarlo Maldonado Cardenas, Carlos Alberto Astudillo Trujillo e Nelson
Fonseca, recebeu menção honrosa no I Workshop de Inteligência
Artificial para Redes de Computadores (WIARC) do SBRC 2026.

. O artigo “A Performance Comparison of Authentication and Authorization Patterns for Microservices Applications”, de Rafael Freitas Cardoso (UFRGS) e Jeferson Campos Nobre (UFRGS), recebeu menção honrosa no WGRS – XXXI Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços do SBRC 2026.

Conheça o projeto ‘Agente K-alibra: Estratégia para Seleção de K-Clientes em Aprendizado Federado autônoma’

O Agente K-alibra é um orquestrador baseado em Modelos de Linguagem (LM) projetado para ajustar dinamicamente o número de clientes () participantes em cada rodada de Aprendizado Federado (FL).Ele foi criado para superar a rigidez de algoritmos estáticos tradicionais, que geralmente utilizam um número fixo de clientes, o que pode resultar em ineficiência ou sobrecarga de rede.

O projeto foi desenvolvido a partir de uma parceria de pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), da Universidade Federal do Pará (UFPA) e da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) que fazem parte do ICoNIoT. São eles: Rafael O. Jarczewski (UNICAMP), Eduardo Cerqueira (UFPA), Antonio Loureiro (UFMG) , Leandro A. Villas (UNICAMP) e Allan de Souza (UNICAMP). Ele está publicado nos anais do SBRC 2026, e pode ser lido na íntegra aqui.

O Aprendizado Federado (FL) é uma maneira de treinar inteligência artificial de forma segura, já que os dados de cada pessoa ficam protegidos em seus próprios aparelhos, sem precisar serem enviados para uma central. O problema é que esse processo costuma gastar muita internet e fica difícil de gerenciar quando há muitos usuários.

Atualmente, para tentar resolver isso, os sistemas escolhem quais aparelhos vão participar do treino. Porém, esses sistemas são “teimosos”: eles costumam usar sempre a mesma quantidade de aparelhos, sem mudar esse número conforme a necessidade do momento. Isso faz com que o processo gaste recursos desnecessários ou demore para aprender.

Para acabar com essa rigidez, foi criado o K-Agent. Ele funciona como um “chefe” inteligente (usando modelos de linguagem, parecidos com o que há por trás de chats de IA) que decide dinamicamente quantos aparelhos devem participar em cada etapa.Ele trabalha em três passos:

  1. Percebe como está a situação atual do treino.
  2. Raciocina para encontrar a melhor estratégia.
  3. Age, definindo o número ideal de participantes.

Os testes mostraram que o K-Agent é muito eficiente: ele consegue economizar entre 44,4% e 59% do uso da internet em comparação com os métodos tradicionais, mantendo o aprendizado estável e de alta qualidade.

Além disso, ele consegue explicar o porquê de suas decisões, tornando o sistema mais transparente para os desenvolvedores.