STRONGER TOGETHER: Equipes de Robôs Autônomos no Espaço

E se, em vez de um único rover, enviássemos uma equipe de robôs para explorar a Lua, capazes de se coordenar, dividir tarefas e tomar decisões sozinhos, sem esperar comandos da Terra?

Nesta palestra, a Dra. Maira Saboia da Silva, Robotics Technologist do Jet Propulsion Laboratory (NASA/JPL), apresenta o CADRE (Cooperative Autonomous Distributed Robotic Exploration), uma demonstração tecnológica da NASA/JPL que levará à superfície lunar uma equipe de três mini-rovers (cada um com menos de 10 kg), acompanhados de uma estação-base e uma câmera de consciência situacional. Rumo à região de Reiner Gamma, os rovers operarão durante um dia lunar (cerca de 14 dias terrestres), demonstrando exploração cooperativa e medições científicas distribuídas com radares de penetração de solo (GPR). Uma técnica em que múltiplos robôs, trabalhando em formação, enxergam o subsolo lunar com uma nitidez impossível para um robô sozinho.

Maira Saboia da Silva

Robotics Technologist no Jet Propulsion Laboratory (NASA/JPL)

Maira Saboia da Silva, Ph.D., é Robotics Technologist no Jet Propulsion Laboratory (NASA/JPL), na Califórnia, onde desenvolve autonomia para equipes de robôs em ambientes extremos; de cavernas subterrâneas à superfície da Lua. Atualmente integra a missão lunar CADRE, que demonstrará exploração cooperativa com uma equipe de mini-rovers autônomos. Foi membro do Team CoSTAR no DARPA Subterranean Challenge, onde liderou a pesquisa em planejamento e manutenção de comunicação para equipes de robôs em ambientes com comunicação degradada. Também atuou no projeto MOSAIC, de autonomia multiagente para balões científicos em Vênus. Brasileira, fez seu doutorado na University at Buffalo (EUA) como bolsista CAPES, com pesquisa em construção autônoma multi-robô em terrenos não estruturados.

Grupo QuintoAndar – Usando IA para ajudar as pessoas a amarem o lugar onde vivem

A visão central do Grupo QuintoAndar é ajudar as pessoas a amarem o lugar onde moram. Para acelerar essa missão em escala, estamos adotando a IA não apenas como uma funcionalidade de produto, mas como um catalisador para uma mudança operacional e arquitetural em toda a empresa. Revisamos drasticamente nosso ciclo de desenvolvimento de produtos e nossas principais práticas de engenharia para integrar a IA desde a base. Isso resultou em melhorias significativas tanto na qualidade de nossas plataformas quanto na velocidade da nossa engenharia. Nesta apresentação, compartilharei exemplos práticos de como a IA está remodelando nossas operações e multiplicando nossa capacidade de concretizar a nossa visão.

Bruno Diniz

Distinguished Engineer at Grupo QuintoAndar

Bruno é Distinguished Engineer no Grupo QuintoAndar, a maior proptech da América Latina. Como líder sênior de engenharia e arquiteto de software, ele é especialista em projetar frameworks e sistemas concorrentes de alta performance e grande escalabilidade. Com profunda experiência técnica em modelos avançados de concorrência, Bruno foca na construção de fundações arquiteturais robustas que permitem o funcionamento e a evolução de aplicações em escala massiva. Atualmente, ele se dedica à interseção entre essas práticas avançadas de engenharia e a Inteligência Artificial, impulsionando melhorias sistêmicas nos produtos do QuintoAndar e acelerando a visão da empresa de ajudar as pessoas a amarem o lugar onde moram.

From Social Network Analysis to Simulating Societies: Recent Research in Computational Social Science at KDD Lab

Computational social science is evolving beyond the analysis of social networks toward the development of computational models capable of reproducing and exploring the dynamics of entire societies. This talk presents recent research from the KDD Lab @ ISTI-CNR, outlining a common vision that bridges the study of online social systems with the emerging paradigm of AI-driven social simulation. The journey begins with network modeling and the analysis of online phenomena, including debate polarization and echo chambers, and the identification of supportive interactions and resilient communities. It then moves to the characterization of Large Language Models as computational models of social cognition, examining their biases, semantic organization through resources such as the LLM World of Words (LWOW) dataset, and their tendency to exploit logical fallacies when debating in multi agent systems. Finally, the talk explores LLM-based social simulations, where generative agents interact within synthetic social environments to investigate the emergence of collective behavior and assess interventions in silico. Together, these research directions illustrate how computational social science is progressing from understanding social networks to building computational models of digital societies.

Giulio Rossetti

Senior Researcher at the Institute of Information Science and Technologies (ISTI) of the Italian National Research Council (CNR)

Giulio Rossetti is a Senior Researcher at the Institute of Information Science and Technologies (ISTI) of the Italian National Research Council (CNR), where he leads the Social Network Analysis unit of the KDD laboratory. His work lies at the crossroads of modeling and understanding complex social systems through network science, large-scale online data analysis, and generative AI. His recent research spans online polarization, opinion dynamics, supportive communities, “cognitive” biases of large language models, and IA-powered social simulations.

Como a Inteligência Artificial está transformando a profissão do desenvolvedor de software

Como transformar grandes volumes de dados em inteligência capaz de apoiar decisões reais? A palestra apresenta como a Quaest vem construindo uma infraestrutura tecnológica que combina pesquisas de opinião, dados digitais, modelos de linguagem, RAG, fine-tuning, MCP e sistemas agênticos para interpretar a complexidade do Brasil. A partir de projetos desenvolvidos para empresas, governos e organizações, serão apresentados os desafios técnicos envolvidos na construção de sistemas que não apenas processam informações, mas também incorporam contexto, território, linguagem e comportamento para compreender os diversos Brasis.

Jonatas Varella

Sócio e Diretor de Inovação e Tecnologia da Quaest

Jonatas Varella é sócio e Diretor de Inovação e Tecnologia da Quaest, onde lidera o desenvolvimento de produtos, sistemas e soluções baseadas em dados e inteligência artificial. Mestre em Ciência Política e graduado em Gestão Pública pela UFMG, atua na interseção entre pesquisa, engenharia de dados, estatística e tecnologia. Seu trabalho está voltado à construção de sistemas que combinam pesquisas de opinião, dados digitais, modelos de linguagem e arquiteturas de agentes para transformar problemas sociais complexos em inteligência para empresas, governos, organizações e lideranças políticas.

Como a Inteligência Artificial está transformando a profissão do desenvolvedor de software

A Inteligência Artificial está mudando profundamente a forma como softwares são idealizados, desenvolvidos, testados e operados. Nesta palestra, vamos discutir como ferramentas de IA e agentes inteligentes estão transformando o trabalho dos desenvolvedores, quais atividades tendem a ser automatizadas e quais habilidades se tornarão ainda mais importantes.

A apresentação também abordará a evolução do papel do desenvolvedor, que deixa de atuar apenas como produtor de código e passa a assumir uma posição cada vez mais estratégica na definição de problemas, arquitetura de soluções, validação de resultados e coordenação de agentes de IA. Por fim, serão discutidos os riscos, as oportunidades e os caminhos para que estudantes e profissionais se preparem para essa nova realidade.

Tiago Machado

Diretor de Engenharia de Produto do Inter

Tiago Machado é Diretor de Engenharia de Produto do Inter, onde lidera uma estrutura com mais de mil profissionais de tecnologia. Formado em Ciência da Computação, atua há cerca de 20 anos no desenvolvimento de software, criação de produtos digitais, liderança de equipes de engenharia e transformação tecnológica.

Do código à especificação: como a IA está transformando o papel do profissional de computação

Como a IA está mudando a carreira de quem desenvolve software? Nesta palestra, vamos mostrar como copilots, agentes autônomos e LLMs integrados a produtos já fazem parte da rotina de desenvolvimento e estão redefinindo o perfil dos profissionais que o mercado busca. A partir da experiência da SYDLE de desenvolvimento de produtos, compartilharemos casos reais de aplicação de IA nas nossas soluções e processos internos, além de discutir o que essas transformações indicam sobre o caminho que o mercado tem seguido.

Dayvisson Valadão

Group Product Manager

Dayvisson Valadão, engenheiro de computação pelo CEFET-MG, atua como Group Product Manager na SYDLE, com mais de 10 anos de experiência em desenvolvimento web e especialização em frontend

IA e Semicondutores: Projetando os chips que moldarão o futuro

A indústria de semicondutores está no centro da transformação tecnológica global, da computação em nuvem aos carros autônomos, da IA generativa aos dispositivos de baixo consumo. Nesta palestra, vamos contextualizar como um chip é concebido, do projeto à verificação, mostrar o papel do Brasil nesse ecossistema e discutir como a inteligência artificial está mudando o trabalho de desenvolvimento de software e hardware. A conversa também abordará desafios de energia, oportunidades para estudantes de computação e o futuro da colaboração entre o desenvolvimento de software e agentes de IA.

Gustavo Guedes de Azevedo Barbosa

Engenheiro de Software Líder na Cadence

Egresso da UFMG, Gustavo traçou uma trajetória voltada para a área de sistemas digitais desde seu primeiro semestre na universidade. Hoje acumula 7 anos de experiência na empresa e é um dos líderes do time de desenvolvimento de Verification IPs (Intellectual Property) na Cadence.

A Inteligência Artificial Vai Curar Doenças? O Que Já Conseguimos Fazer e o Que Ainda Falta Descobrir

Os avanços recentes da Inteligência Artificial têm alimentado expectativas de uma nova era para a medicina e a biologia. Sistemas de IA já são capazes de prever estruturas de proteínas, analisar genomas, identificar padrões em grandes volumes de dados biomédicos e auxiliar na descoberta de novos fármacos. Mas será que a IA realmente será capaz de curar doenças? E quais são os obstáculos científicos que ainda precisam ser superados?

Nesta palestra, discutiremos como técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial estão sendo aplicadas para compreender os mecanismos moleculares da vida, acelerar descobertas científicas e apoiar o desenvolvimento de terapias inovadoras. A partir de exemplos reais da Bioinformática e da Biologia Computacional, exploraremos os avanços mais impressionantes da área, seus desafios atuais e as oportunidades para estudantes e pesquisadores de Computação que desejam atuar em uma das fronteiras mais promissoras da ciência contemporânea.

Raquel Cardoso de Melo Minardi

DCC/UFMG

Comportamento Humano na Era dos Dados: Da Disseminação de Informação em Mídias Sociais à Exposição de Usuários em Dados de Mobilidade

O comportamento humano é inerentemente heterogêneo, multifacetado e dinâmico, envolvendo aspectos que frequentemente são subjetivos e difíceis de serem capturados a partir de rastros digitais. Nesta palestra, apresentarei uma breve visão geral de nossas pesquisas sobre modelagem do comportamento de usuários em dois domínios: a disseminação de informação em redes sociais e a mobilidade individual.

No contexto das redes sociais, apresentarei resultados recentes que mostram como comportamentos individuais e coletivos influenciam a propagação de informações. No contexto da mobilidade, discutirei os riscos de privacidade associados ao uso crescente de dados de mobilidade para viabilizar serviços digitais, destacando a necessidade de novos métodos para quantificar a exposição dos usuários.

Jussara Marques de Almeida

DCC/UFMG

Criptografia pós-quântica, ou como um computador quântico operacional destruiria cinco décadas de pesquisa em criptografia

Por cinquenta anos, a criptografia de chave pública baseou-se na suposta dificuldade de problemas como a fatoração de grandes números (RSA) e o cálculo de logaritmos discretos (DHKE, ElGamal). Essas premissas sustentam assinaturas digitais, SSL/TLS, blockchains e provas de conhecimento zero. No entanto, o algoritmo de Shor, executado em um computador quântico tolerante a falhas suficientemente grande, destruiria todas elas em dias ou horas.

Dois artigos publicados no final de março de 2026 mudaram fundamentalmente o cálculo de risco. O Google revelou um circuito quântico drasticamente mais eficiente para logaritmos discretos em curvas elípticas, reduzindo os qubits lógicos necessários para cerca de 1200. No dia seguinte, Oratomic, Caltech e Berkeley demonstraram um caminho escalável para construir esses qubits lógicos. Nenhum artigo é catastrófico isoladamente; mas juntos, representam a convergência entre avanço algorítmico e viabilidade de hardware.

Exploramos o problema da tradução de “qubits lógicos para físicos”, a correção de erros quânticos, e por que o progresso agora ocorre em saltos, não em curvas suaves da Lei de Moore. Em seguida, mapeamos o cenário da criptografia pós-quântica, discutindo os novos algoritmos sendo aprovados pelo NIST. Por fim, analisamos os riscos de apressar essa transição — como mover chaves para fora de hardwares seguros antes que a infraestrutura esteja pronta — e avaliamos cronogramas reais, incluindo o motivo pelo qual o prazo de atualização de 2029 é agressivo e necessário. Devemos atualizar agora, não porque a chegada dos computadores quânticos seja garantida até 2030, mas porque não podemos se dar ao luxo de errar.

Jeroen van de Graaf

DCC/UFMG