Mês: outubro 2026

Aprovada a proposta do ICoNIoT para a Escola São Paulo de Ciência Avançada

Recebemos, nesta semana, com muito entusiasmo, a notícia de que foi aprovada a proposta do ICoNIoT para a Escola São Paulo de Ciência Avançada (ESPCA), intitulada Escola São Paulo de Ciência Avançada em Inteligência Artificial para Redes de Comunicação. O projeto é coordenado pelo pesquisador Carlos Kamienski (UFABC), coordenador de Educação e Difusão do INCT ICoNIoT. A previsão é que os cursos ocorram entre 13 e 22 de setembro de 2027.

O parecer que aprova a Escola ressalta a qualidade do conteúdo proposto, que é multidisciplinar e transita entre a área de redes de computadores, telecomunicações e IA. Os pareceristas declararam que o projeto tem grande potencial de contribuição para o aumento da visibilidade da pesquisa e o estímulo à participação nos programas de doutorado e em estágios de pós-doutorado no Estado de São Paulo, especialmente para estudantes de outros países e estados brasileiros. Eles ressaltaram, ainda, que a proposta apresenta uma dinâmica capaz de proporcionar grandes benefícios aos participantes, alunos e pesquisadores do Estado de São Paulo. Os temas a serem abordados pelos palestrantes foram considerados atuais e relevantes.

O parecer destacou que os cientistas responsáveis pelos cursos (palestrantes/professores convidados) têm destaque internacional em seus campos de atuação, e que o conjunto de cientistas propostos (palestrantes/professores convidados) reflete um bom equilíbrio entre estrangeiros e brasileiros.

Atração de estudantes

Espera-se que cada ESPCA receba até em torno de 100 estudantes e serão priorizadas as propostas que apresentarem participação intensa de estudantes de fora do Brasil. Espera-se que pelo menos 50% dos participantes venham de outros países. 

Os estudantes participantes terão a oportunidade de apresentar os resultados de suas pesquisas em andamento em sessões (ou sessão) de pôsteres, incluídas no programa.

Difusão

Foi destacado que a proposta oferece novos meios de disseminação da informação e ideias de uma forma que não poderia ser obtida através de canais usuais de comunicação como publicações científicas e apresentações em eventos científicos. Nesse sentido, o destaque recai sobre as atividades e discussões em grupo, as Student Lightning Talks, as visitas técnicas e as mesas-redondas com a indústria, previstas no projeto. São incluídas visitas técnicas monitoradas aos principais centros, instituições de pesquisa, acadêmicas e empresas relevantes para os temas tratados. Estão planejadas as seguintes visitas técnicas: 1) Telecom Operator; 2) Samsung / Motorola R&D Center; 3) Smart City / Urban Operations Center (COP-SP).

O parecer destacou, ainda, que as discussões presenciais e as atividades hands-on permitem interagir e trocar informações e ideias de forma que não é possível por meio de canais usuais de comunicação, como publicações científicas e apresentações em eventos científicos.

Como funciona a ESPCA

O Programa Escola São Paulo de Ciência Avançada (ESPCA) da FAPESP tem como objetivo apoiar a organização de cursos de curta duração que contribuam para a formação avançada de estudantes e jovens pesquisadores, promovendo a interação com pesquisadores de reconhecida excelência e ampliando a inserção internacional da pesquisa realizada no estado de São Paulo.

A modalidade ESPCA já financiou dezenas de Escolas São Paulo de Ciência Avançada que reuniram milhares de estudantes e pesquisadores de diversos países. A ESPCA oferece recursos para a organização de cursos de curta duração em pesquisa avançada nas diferentes áreas do conhecimento no Estado de São Paulo.

 

Marcelo Fernandes (UFRN) apresenta webinar dia 29 de outubro

O tema da palestra é “Escalonamento Horizontal Inteligente e Dimensionamento Control-Aware em Sistemas IIoT na Borda”

A crescente adoção de arquiteturas distribuídas na Internet das Coisas Industrial (IIoT) tem ampliado a utilização de ambientes de computação de borda para execução de serviços inteligentes e sistemas de controle. Entretanto, a variabilidade das cargas computacionais, as limitações de recursos e os requisitos temporais dessas aplicações introduzem desafios para o gerenciamento dinâmico das infraestruturas.

Esta palestra apresentará a evolução de estratégias de escalonamento horizontal em ambientes Kubernetes, abordando mecanismos inteligentes baseados em técnicas de inteligência artificial, incluindo lógica fuzzy, aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda, para otimização da alocação de recursos, previsão de cargas computacionais e adaptação dinâmica às demandas de sistemas distribuídos. Em seguida, serão discutidas as particularidades da execução de sistemas de controle distribuído em infraestruturas de borda, evidenciando as limitações de estratégias tradicionais de escalonamento baseadas exclusivamente na utilização de CPU. A palestra aprofundará o conceito de dimensionamento control-aware, no qual métricas de qualidade de controle (Quality of Control, QoC), restrições temporais e custos computacionais são considerados conjuntamente para determinar a quantidade adequada de controladores compartilhados.

Serão apresentados resultados experimentais e discutidas perspectivas para o desenvolvimento de mecanismos de gerenciamento de recursos capazes de integrar escalabilidade, eficiência computacional e requisitos de controle em sistemas IIoT.

O palestrante

Marcelo Augusto Costa Fernandes é professor associado do Departamento de Engenharia de Computação e Automação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Possui doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e foi pesquisador visitante no King’s College London (Reino Unido), na Harvard University (Estados Unidos) e na Universidade de Granada (Espanha). Atualmente, é diretor do Núcleo de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (nIACD) do Instituto Metrópole Digital (IMD/UFRN) e coordenador do InovAI Lab. Desenvolve pesquisas nas áreas de inteligência artificial, aprendizado profundo, processamento digital de sinais, sistemas embarcados, computação reconfigurável e bioinformática. É pesquisador associado ao INCT ICoNIoT e participa de projetos nacionais e internacionais voltados ao desenvolvimento de sistemas inteligentes e tecnologias de IA.

CAIROS: Controle Adaptativo do Aprendizado Federado em Redes Sem Fio

O trabalho de Lucas Airam C. de Souza (UFRJ), Nadjib Achir (INRIA Saclay, França), Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ) e Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa (UFRJ) foi apresentado no SBRC 2026. A pesquisa também integrou um minicurso no evento, que incluiu uma atividade prática com uma simulação da mobilidade estudada pelos pesquisadores.

A pesquisa parte de um dos desafios do Aprendizado Federado Veicular: a alta mobilidade dos usuários. À medida que os veículos se deslocam, as condições de comunicação podem variar significativamente, afetando o tempo necessário para o treinamento local e para a transmissão das atualizações ao servidor. Quando uma atualização ultrapassa o tempo limite estabelecido para uma rodada de treinamento, ela pode acabar sendo descartada.

Para lidar com esse problema, os pesquisadores propõem o CAIROS, uma estratégia que utiliza um modelo LSTM (Long Short-Term Memory) para estimar dinamicamente as condições de rede e de computação de cada cliente.

A proposta é utilizar informações disponíveis durante o treinamento — como o tempo máximo estabelecido para a rodada, o tempo já transcorrido, o tempo restante, as condições de rede experimentadas pelo cliente e a quantidade de dados disponível — para avaliar o tempo necessário para concluir o processamento e transmitir a atualização. Com isso, o sistema busca evitar que o trabalho realizado pelo cliente seja perdido por ultrapassar o limite de tempo.

No CAIROS, o modelo LSTM atua como um estimador dinâmico de atrasos. Sua função é prever as condições de comunicação de cada cliente veicular e estimar se o tempo necessário para processar e transmitir a atualização local poderá ultrapassar o limite definido para a rodada.

A partir dessa previsão, o veículo pode decidir entre continuar o treinamento local ou antecipar o envio dos parâmetros ao servidor. A estratégia busca, assim, reduzir o descarte de atualizações e aproveitar melhor o trabalho realizado pelos clientes.

Nos experimentos apresentados pelos pesquisadores, o CAIROS aumentou a eficiência do treinamento e alcançou ganhos de até 25% na acurácia do modelo global em cenários com restrições severas de tempo, em comparação com o algoritmo tradicional FedAvg.

 

Coordenador geral do INCT ICoNIoT esteve presente no Seminário INCT 2026

Prof. Nelson Fonseca apresentou o ICoNIoT em Brasília, no evento organizado pelo CNPq

Entre os dias 22 a 24 de setembro foi realizado, em Brasília, o Seminário INCT 2026. O evento reuniu coordenadores e representantes dos Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia atualmente em atividade, além de dirigentes do CNPq, do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), da Capes, do Conselho Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa (Confap) e de outras instituições parceiras.

O coordenador geral do ICoNIoT, prof. Nelson Fonseca, esteve presente realizando apresentação sobre o INCT ICoNIoT. Ele falou para o público do seminário sobre a estrutura do ICoNIoT; as produções realizadas até o momento; os pesquisadores formados; a interação do INCT com o setor produtivo – cooperações e parcerias com empresas privadas, órgãos públicos, secretarias; as iniciativas de internacionalização do INCT ICoNIoT – que incluem universidades presentes em quase 20 países, e as contribuições do INCT à inovação em políticas públicas. 

Segundo o prof. Nelson, “o workshop organizado pelo CNPq teve como participantes os coordenadores dos INCT vigentes, os gestores e os funcionários do programa. O INCT ICoNIoT foi selecionado para apresentação e recebeu um retorno muito positivo pela sua atuação e excelência na sua área de atuação”. 

Impactos e contribuições do ICoNIoT

Foram destacados, ainda, os impactos científicos e tecnológicos do INCT ICoNIoT, que vem avançando na fronteira do conhecimento em áreas como aprendizado federado, redes 5G/6G e OpenRAN, cibersegurança, edge, fog e cloud, IoT e sistemas veiculares, redes ópticas e IA distribuída. O Instituto tem contribuído para o desenvolvimento de novas metodologias, modelos analíticos, plataformas experimentais, bases de dados e ferramentas computacionais voltadas à análise de tráfego de rede, detecção de anomalias, predição de ataques DDoS, proteção de dispositivos IoT e IIoT, preservação de privacidade e monitoramento de sistemas distribuídos. Esses resultados têm servido de base para novos projetos de pesquisa, formação de recursos humanos altamente qualificados e transferência de conhecimento para setores estratégicos da economia digital.

O prof. Nelson Fonseca comentou sobre como essas contribuições vêm sendo disseminadas em periódicos e conferências internacionais de impacto, fortalecendo a presença da pesquisa brasileira em fóruns científicos de referência mundial. Ele citou, ainda, o reconhecimento da qualidade da pesquisa, que é evidenciado por diversas distinções nacionais e internacionais.

Difusão científica

Na apresentação realizada pelo prof. Nelson Fonseca foi destacada a estratégia de difusão científica que vem sendo implementada pelo ICoNIoT. 

Foram evidenciadas as ações de difusão científica voltadas para a aproximação entre ciência, tecnologia, educação, sociedade e setor produtivo. A estratégia tem como metas contribuir para disseminar o trabalho desenvolvido no INCT por meio de comunicação em linguagens adequadas aos públicos interno e externo; fomentar cultura de colaboração entre pesquisadores para garantir que o conhecimento produzido gere novas parcerias; apoiar uma estratégia de formação de profissionais nas temáticas do INCT e contribuir para potencializar outras dimensões da gestão da ciência e tecnologia no INCT, como a transferência de tecnologia.

Confira algumas fotos do seminário: