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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.

Em sua 16a edição, a conferência – inaugurada em 2009 por Nelson Fonseca – contou com keynotes internacionais

A IEEE LATINCOM (IEEE Latin American Conference on Communications) é uma conferência regional criada com o objetivo de ampliar o alcance das grandes conferências internacionais da IEEE — como a ICC e a GLOBECOM — e garantir que pesquisadores de diferentes regiões também sejam contemplados.

Essas conferências regionais compartilham as mesmas temáticas e áreas de atuação das grandes conferências globais e são realizadas anualmente.

A LATINCOM foi criada em 2009, por iniciativa de Nelson Fonseca – coordenador geral do ICoNIoT – marcando o surgimento da primeira conferência da IEEE de natureza regional voltada especificamente à América Latina. Seu propósito é dar visibilidade à região, fortalecer a produção científica latino–americana e conectar a América Latina à Europa e aos Estados Unidos, atraindo pesquisadores dessas regiões para participarem do evento – o que tem acontecido.

A LATINCOM consolidou-se como uma conferência de referência, com participação internacional significativa, além da regional. Já foi realizada em diversos países, incluindo Brasil, Equador, Chile, Peru e Colômbia.

Em sua 16ª edição, realizada neste ano na Guatemala, o evento confirmou seu status de conferência estabelecida, contando com palestras magnas (keynotes) internacionais e ampla representatividade científica.

O Prêmio Newton Faller homenageia, a cada ano, membros da SBC que se distinguiram ao longo de sua vida por serviços prestados à SBC. Esta premiação é realizada durante a cerimônia de abertura do Congresso da SBC no ano corrente. O nome do prêmio é uma homenagem ao Professor Newton Faller, que foi pesquisador do Núcleo de Computação Eletrônica da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e é uma grande personalidade da computação brasileira, tendo falecido em 1996.

Neste ano de 2025, o reconhecimento foi dado a Lisandro Granville, que integra o comitê gestor do INCT ICoNIoT. Granville foi Presidente da SBC por dois mandatos, de 2015 a 2019, e Conselheiro de 2019 a 2023. Tem graduação, mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), obtidos em 1995, 1997 e 2001, respectivamente. É professor Titular do Instituto de Informática da (UFRGS) e possui experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Computadores e Internet. Lisandro Granville é também diretor-geral da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) desde maio deste ano.

O trabalho com efeitos sensoriais e experiências multimídia para telas 2D ou ambientes imersivos – daqueles que demandam óculos de realidade virtual – faz parte da rotina da pesquisadora Débora Muchaluat Saade, da UFF. Ela é a coordenadora da linha de pesquisa em Saúde Digital do INCT ICoNIoT.

O mundo digital encontra o físico

Muchaluat Saade trabalha criando ambientes de relaxamento a partir dos ambientes virtuais imersivos. Esses recursos são pensados para pessoas com neurodivergências, por exemplo pessoas com TEA (Transtorno do Espectro do Autismo). Eles podem ser integrados ao mundo físico com dispositivos IoT que fazem essa conexão. Associada a essa noção de experiências multissensoriais, foi desenvolvida, por exemplo, uma bateria que integra a dimensão virtual com a física, unindo baquetas instrumentadas (físicas) e óculos para a imersão 3D. Os movimentos de quem toca a bateria, que é virtual, geram um efeito háptico – isto é, no tato – de modo que a pessoa que toca sente nos dedos as vibrações de sua baqueta “batendo” no instrumento. Há outro projeto, em andamento – em parceria com o professor Marcelo Fernandes, da UFRN, e outras universidades que integram o ICoNIoT – para a produção de um piano que funciona de modo semelhante.

A robótica socialmente assistiva é um campo também muito promissor para as terapias de regulação emocional, por exemplo. São as terapias aplicadas aos pacientes que têm dificuldade de entender a emoção do outro e expressar as suas próprias emoções. Os robôs possibilitam os diálogos com crianças nessas condições, estimulando-as a se comunicar e a identificar emoções, reconhecendo também aquilo que elas próprias sentem.

Já com idosos, os robôs socialmente assistivos podem ser aplicados para estimular a cognição. A memória, por exemplo, pode ser melhorada com jogos semelhantes ao “Genius”. Controlando lâmpadas inteligentes, o robô mostra uma sequência de luzes com cores, enquanto o usuário precisa ficar atento e dizer qual foi a sequência observada.

A pesquisadora Débora Muchaluat Saade e sua equipe se preocupam em desenvolver aplicações que sejam eficientes quanto às tecnologias envolvidas, mas que também sejam acessíveis e de baixo custo. É importante, ainda, que essas tecnologias se mostrem capazes de contribuir para criar espaços abertos para a experimentação do público.

Robótica assistiva e inclusão

Uma outra aplicação de recursos assistivos relatada por Muchaluat Saade foi o uso do robô socialmente assistivo para a inclusão de meninas e mulheres nas ciências exatas. Esse recurso foi usado no projeto Include <meninas.uff>, que é parceiro do Programa Meninas Digitais da SBC (Sociedade Brasileira de Computação). É um projeto de extensão da UFF que conta atualmente com 15 voluntárias e já teve mais de 50 colaboradoras durante toda a sua história.

Uma das vertentes do projeto visa ensinar conceitos de computação para meninas dos colégios públicos de Niterói. Sendo assim, foi realizado um hackathon no qual a metodologia de design thinking foi aplicada para estimular as participantes a pensarem num problema e propor uma solução.

O problema proposto foi que as equipes de estudantes imaginassem o robô assistivo na escola, e pensassem em maneiras como ele poderia ser útil no espaço escolar. As estudantes aprenderam a programar na linguagem do robô – sendo, para isso, utilizado um simulador, ambos desenvolvidos pela equipe da UFF, numa atividade que durou seis semanas. Semanalmente, as alunas compareciam à universidade, onde iam cumprindo cada etapa da metodologia do design thinking. No processo, elas desenvolveram soluções programando para o robô e, no final, rodaram os programas de cada equipe no robô.

Uma das ideias que emergiram dessa atividade foi a de seguir utilizar o robô para ensinar pensamento computacional nas escolas. Essa é uma das habilidades agora presentes na BNCC, que preconiza a importância das capacidades de “compreender, analisar, definir, modelar, resolver, comparar e automatizar problemas e suas soluções, de forma metódica e sistemática, por meio do desenvolvimento de algoritmos”.

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