Segurança, Privacidade e Sustentabilidade

Eixo VI — Seguranca, privacidade e sustentabilidade Pesquisa em cibersegurança, proteção de dados e defesa contra ameaças em sistemas de IA. Coordenador: Prof. Camila Pereira (Cimatec) – Junte-se a nós na inovação. Conheça o CPA-IA Pesquisadora Principal Profa. Camila Pereira SENAI CIMATEC Coordenadora do Eixo VI — Segurança, Privacidade e Desenvolvimento Sustentável, responsável por pesquisas em ética, proteção de dados, transparência e sustentabilidade na aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial. Pesquisadores Associados Dr. Davidson Moreira SENAI CIMATEC Profa. Solange Rezende Universidade de São Paulo (USP) Dr. Franco Vieira HP Brasil Dr. Guilherme Bragança Intel Brasil Sobre este Eixo Temático O Eixo VI do CPA-IA trata dos aspectos éticos, sociais e ambientais relacionados à aplicação da Inteligência Artificial, promovendo o uso responsável, seguro e sustentável dessas tecnologias. O foco está na criação de algoritmos explicáveis e auditáveis, bem como no desenvolvimento de mecanismos de proteção de dados e privacidade, assegurando que os sistemas de IA atuem de maneira justa e transparente. Este Eixo também estuda os impactos econômicos e sociais da IA, incluindo os efeitos sobre o emprego, a educação e a equidade social, com vistas à formulação de políticas públicas e estratégias de governança tecnológica. Por fim, busca-se promover o desenvolvimento sustentável através da eficiência energética e da redução do impacto ambiental dos sistemas de IA, incentivando práticas tecnológicas responsáveis e conscientes. Linhas de Pesquisa Ética e Governança em IA Privacidade e Proteção de Dados IA Explicável e Auditável Impactos Econômicos e Sociais da IA Eficiência Energética em Sistemas de IA Sustentabilidade Tecnológica Resultados Esperados IA Ética e Confiável Estabelecimento de diretrizes para o uso responsável e transparente de algoritmos de IA. Proteção de Dados Desenvolvimento de técnicas de anonimização e segurança para dados industriais sensíveis. Sustentabilidade Tecnológica Implementação de soluções de IA com baixo consumo energético e impacto ambiental reduzido. Conheça os outros Eixos do CPA-IA Ver todos os Eixos

Aplicações Industriais

Eixo V — Aplicações Industriais Inteligência Artificial aplicada à produção. Coordenador: Prof. Oberdan Pinheiro (Cimatec) – Junte-se a nós na inovação. Conheça o CPA-IA Pesquisador Principal Prof. Oberdan Pinheiro SENAI CIMATEC Coordenador do Eixo V — Aplicações Industriais, responsável pela aplicação prática de modelos de IA em visão computacional, séries temporais e processamento de linguagem natural para resolver desafios reais da indústria. Pesquisadores Associados Dr. Davidson Moreira SENAI CIMATEC Profa. Solange Rezende Universidade de São Paulo (USP) Dr. Franco Vieira HP Brasil Dr. Guilherme Bragança Intel Brasil Sobre este Eixo Temático O Eixo V do CPA-IA tem como objetivo aplicar técnicas de Inteligência Artificial em desafios reais da indústria, desenvolvendo soluções práticas e inovadoras que aumentem a produtividade e a eficiência. O escopo abrange áreas como visão computacional, séries temporais e processamento de linguagem natural (PNL), fundamentais para tarefas de previsão, monitoramento e automação de processos industriais. A metodologia envolve a criação de modelos para classificação e predição de dados temporais, além do desenvolvimento de sistemas de reconhecimento e análise de imagens para inspeção, rastreamento e controle de qualidade. O Eixo também explora a aplicação de PNL e realidade aumentada para melhorar a comunicação homem-máquina e a visualização de dados em tempo real, fortalecendo a transformação digital nas indústrias. Linhas de Pesquisa Séries Temporais Industriais Visão Computacional Processamento de Linguagem Natural Análise e Previsão de Demanda Análise de Imagens e Biometria Realidade Aumentada e Virtual Industrial Resultados Esperados Otimização de Processos Aplicação de modelos de IA para melhorar eficiência, segurança e produtividade em linhas industriais. Diagnóstico Preditivo Implementação de soluções de manutenção preditiva baseadas em dados e visão computacional. Aplicações em Tempo Real Integração de sistemas de IA embarcados para controle e análise imediata em ambientes industriais. Conheça os outros Eixos do CPA-IA Ver todos os Eixos

AI DevOps

Eixo IV — AI Deveops Automação e integração contínua de IA. Coordenador: Prof. Allan Edgard (IFBA) – Junte-se a nós na inovação. Conheça o CPA-IA Pesquisador Principal Prof. Allan Edgard Universidade Federal da Bahia (UFBA) Coordenador do Eixo IV — AI DevOps, responsável pela integração contínua, automação e implantação escalável de modelos de IA em múltiplas plataformas, incluindo computação em nuvem, borda e dispositivos embarcados. Pesquisadores Associados Dr. Davidson Moreira SENAI CIMATEC Profa. Solange Rezende Universidade de São Paulo (USP) Dr. Franco Vieira HP Brasil Dr. Guilherme Bragança Intel Brasil Sobre este Eixo Temático O Eixo IV do CPA-IA é dedicado à aplicação dos princípios de DevOps no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial, promovendo integração, automação e entrega contínua de soluções de IA. O foco está na criação de ferramentas e processos que garantam que os modelos de IA sejam escaláveis, eficientes e portáveis em diferentes ambientes — desde supercomputadores e nuvem até dispositivos embarcados e de borda. A metodologia inclui o uso de paralelismo, otimização de código e orquestração automatizada para melhorar o desempenho computacional e acelerar o ciclo de vida do desenvolvimento de IA. Um dos pilares deste Eixo é o federated learning (aprendizagem colaborativa), que permite o treinamento distribuído de modelos sem a necessidade de centralizar dados, garantindo privacidade, eficiência e atualização contínua das soluções de IA. Linhas de Pesquisa Integração e Entrega Contínua de IA (CI/CD) Automação de Pipelines de IA Aprendizagem Federada (Federated Learning) Computação em Nuvem, Borda e Neblina Paralelismo e Otimização de Código Escalabilidade e Portabilidade de Modelos Resultados Esperados Automação de Pipelines Implementação de fluxos contínuos para desenvolvimento, teste e implantação de modelos de IA. Infraestrutura Escalável Ambientes integrados em nuvem, borda e neblina para execução eficiente de cargas de IA industrial. Governança de Modelos Mecanismos de versionamento e monitoramento de desempenho para garantir confiabilidade contínua. Conheça os outros Eixos do CPA-IA Ver todos os Eixos

Interface Humano-IA

Eixo III — Interface Humano–IA Estruturação e curadoria de dados industriais para Inteligência Artificial. Coordenador: Prof. Herman Lepikson (CIMATEC) – Junte-se a nós na inovação. Conheça o CPA-IA Pesquisador Principal Prof. Herman Lepikson SENAI CIMATEC Coordenador do Eixo III — Interface Humano-IA, responsável pelo desenvolvimento de tecnologias de interação homem-máquina, robótica inteligente e ambientes imersivos em realidade aumentada e virtual para aplicações industriais. Pesquisadores Associados Dr. Davidson Moreira SENAI CIMATEC Profa. Solange Rezende Universidade de São Paulo (USP) Dr. Franco Vieira HP Brasil Dr. Guilherme Bragança Intel Brasil Sobre este Eixo Temático O Eixo III do CPA-IA tem como foco o desenvolvimento de interfaces inteligentes entre humanos e sistemas de IA, buscando tornar a interação mais intuitiva, eficiente e segura em ambientes industriais. A metodologia envolve o uso de realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR) para criar ambientes imersivos de simulação, treinamento e capacitação, permitindo que profissionais interajam com agentes artificiais em cenários digitais realistas. Outro foco é a robótica inteligente e colaborativa, aplicando IA para a automação de tarefas industriais por meio de robôs autônomos e sistemas multiagentes. Esses sistemas são projetados para otimizar a cooperação entre humanos e máquinas, garantindo maior segurança e produtividade. O Eixo também abrange o desenvolvimento de algoritmos de navegação assistida por IA para veículos autônomos industriais, utilizando dados de sensores e técnicas de decisão em tempo real para otimizar trajetos e reduzir custos operacionais. Linhas de Pesquisa Interação Humano-Computador Realidade Aumentada e Virtual Ambientes Imersivos de Treinamento Robótica Inteligente e Colaborativa Sistemas Multiagentes Navegação Assistida por IA Resultados Esperados Interfaces Imersivas Desenvolvimento de interfaces intuitivas que potencializem a colaboração entre humanos e sistemas de IA. Ambientes Virtuais Criação de ambientes de simulação e treinamento em realidade aumentada e virtual para aplicações industriais. Sistemas Colaborativos Integração de robôs e agentes inteligentes que aprendem e interagem de forma segura com operadores humanos. Conheça os outros Eixos do CPA-IA Ver todos os Eixos

Dados

Eixo I — Dados Estruturação e curadoria de dados industriais para Inteligência Artificial. Coordenador: Prof. Ricardo Rios (UFBA) – Junte-se a nós na inovação. Conheça o CPA-IA Pesquisador Principal Prof. Ricardo Rios Universidade Federal da Bahia (UFBA) Coordenador do Eixo I — Dados, responsável pelas pesquisas em estruturação, curadoria e modelagem de dados industriais no CPA-IA. Pesquisadores Associados Dr. Davidson Moreira SENAI CIMATEC Profa. Solange Rezende Universidade de São Paulo (USP) Dr. Franco Vieira HP Brasil Dr. Guilherme Bragança Intel Brasil Sobre este Eixo Temático O Eixo I do CPA-IA está focado na estruturação e manipulação eficiente dos dados, que são fundamentais para qualquer aplicação de Inteligência Artificial. O escopo deste Eixo abrange o desenvolvimento de métodos e mecanismos para aquisição, processamento, limpeza, padronização e curadoria de grandes volumes de dados multivariados provenientes de diversas fontes da indústria. A indústria moderna lida com uma variedade de dados brutos — tanto estruturados quanto não estruturados — e a metodologia adotada visa transformar esses dados em um formato acessível e utilizável para modelos de IA. Esse processo inclui a criação de ontologias e a construção de metadados, que permitem estabelecer uma estrutura semântica robusta para classificar e organizar os dados de acordo com os domínios industriais específicos, facilitando sua aplicação futura. Além disso, a abordagem do Eixo de Dados envolve o uso de técnicas avançadas de geração de dados sintéticos e aumento de dados, essenciais para lidar com a escassez de dados rotulados em muitas situações industriais. A geração de dados sintéticos permite criar conjuntos de dados adicionais para treinar modelos de IA, enquanto o aumento de dados aprimora a diversidade do conjunto original, melhorando a robustez dos modelos. Outro foco importante é o desenvolvimento de técnicas de pré e pós-processamento de dados, utilizando ferramentas de matemática computacional para resolver problemas de regressão e classificação. Essas técnicas visam otimizar a qualidade dos dados antes que sejam alimentados nos modelos de IA, garantindo que os resultados produzidos sejam precisos, consistentes e confiáveis. Linhas de Pesquisa Curadoria de Dados Ontologias Industriais Dados Sintéticos Pré e Pós-Processamento Big Data Industrial Resultados Esperados Qualidade de Dados Melhoria significativa na confiabilidade e padronização de dados industriais. Modelos Robustos Modelos de IA treinados com dados sintéticos e diversificados, garantindo desempenho aprimorado. Integração Industrial Adoção de processos de curadoria e tratamento de dados nas indústrias parceiras do CPA-IA. Conheça os outros Eixos do CPA-IA Ver todos os Eixos

Modelos de IA

Eixo II — Modelos de IA Estruturação e curadoria de dados industriais para Inteligência Artificial. Coordenador: Prof. Júlio Estrella (ICMC/USP) – Junte-se a nós na inovação. Conheça o CPA-IA Pesquisador Principal Prof. Julio Estrella Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – USP (ICMC/USP) Coordenador do Eixo II — Modelos de IA, responsável pela criação de modelos de Inteligência Artificial avançados e automatizados para aplicações industriais, com foco em aprendizagem supervisionada, semi-supervisionada e por reforço. Pesquisadores Associados Dr. Davidson Moreira SENAI CIMATEC Profa. Solange Rezende Universidade de São Paulo (USP) Dr. Franco Vieira HP Brasil Dr. Guilherme Bragança Intel Brasil Sobre este Eixo Temático O Eixo II do CPA-IA concentra-se na criação de modelos de Inteligência Artificial avançados e eficazes voltados para resolver problemas específicos em contextos industriais diversos. Seu objetivo é automatizar o processo de construção de modelos de IA, permitindo a adaptação rápida a diferentes tipos de dados e problemas. A metodologia envolve a construção automática de modelos, desde a incorporação e transformação de dados até o ajuste fino de hiperparâmetros, utilizando técnicas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e semi-supervisionada. Essa abordagem visa reduzir o tempo de desenvolvimento e aumentar a eficiência na aplicação de IA a novos cenários industriais. O Eixo também explora o uso de aprendizagem por reforço em ambientes multiagentes e de robótica, aplicando conceitos de teoria dos jogos e otimização para a tomada de decisões em sistemas complexos e dinâmicos. Além disso, são estudadas técnicas de redução de dimensionalidade e engenharia de atributos multimodais, permitindo que modelos integrem dados de diferentes fontes, como imagens, textos e sinais numéricos. A transferência de aprendizado também é central nesse eixo, promovendo a generalização e a rápida adaptação de modelos a novos domínios industriais. Linhas de Pesquisa Aprendizagem Supervisionada e Não Supervisionada Aprendizagem Semi-Supervisionada Aprendizagem por Reforço Redução de Dimensionalidade Transferência de Aprendizado Engenharia de Atributos Multimodais Resultados Esperados Modelos de Alta Precisão Desenvolvimento de modelos de IA capazes de generalizar e interpretar dados complexos de maneira precisa. Melhoria de Desempenho Otimização contínua de modelos por meio de técnicas de transferência e aprendizado federado. Ferramentas de Treinamento Criação de pipelines automatizados para experimentação e ajuste de modelos de IA industriais. Conheça os outros Eixos do CPA-IA Ver todos os Eixos