Sobre o GAIA

Pesquisa em IA com rigor acadêmico e responsabilidade social.

O Grupo de Aplicações em Inteligência Artificial da UFPel reúne docentes, pesquisadores e estudantes em torno da investigação teórica e prática de técnicas de IA. Atuamos no desenvolvimento de tecnologias inovadoras em parceria com a indústria e com a comunidade, e mantemos um olhar crítico sobre os impactos sociais e éticos da área, dado seu caráter transdisciplinar.

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Parceiros e apoiadores

Instituições e empresas que apoiam o GAIA

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Áreas de atuação

Temas de pesquisa do grupo

Aprendizado de Máquina

Modelos preditivos e métodos estatísticos aplicados a dados reais.

Redes Neurais

Arquiteturas profundas para reconhecimento, geração e inferência.

Visão Computacional

Percepção e análise automática de imagens e vídeos.

Automação e Smart Buildings

Ambientes inteligentes, eficiência energética e sistemas embarcados.

Robótica Inteligente

Autonomia, navegação e controle em plataformas robóticas.

IA na Educação

Tecnologias educacionais, tutoria inteligente e formação docente.

IA Distribuída

Divisão do processamento e das tarefas de um sistema inteligente entre vários dispositivos ou redes conectadas, em vez de usar apenas um computador.

Ética na IA

Impactos sociais, transparência e uso responsável da tecnologia.

Publicações recentes

O que o grupo tem produzido

Todas as publicações

  • Liver Tumor Segmentation in CT Scans Using Deep Learning: A U-Net Approach with Transfer Learning

    Este trabalho apresenta um pipeline para segmentação 2D de fígado e tumores a partir de tomografia computadorizada (NIfTI). Utilizamos o dataset público Liver Tumor Segmentation com 131 volumes, do qual foram extraídas fatias 2D e convertidas em imagens JPEG (com compressão mínima, sem perda perceptível) para treinamento da U-Net com backbone ResNet50 (transfer learning) implementando a biblioteca FastAI. O pré-processamento inclui leitura dos volumes com NiBabel, aplicação de janelas DICOM específicas para fígado, normalização e redimensionamento para 128×128. Como função de perda foi adotada CrossEntropy (multiclasse) e métricas customizadas de acurácia sobre os pixels de interesse (foreground). Leia o artigo completo: https://doi.org/10.5753/eramiars.2025.16788

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  • Mensageria Descentralizada como Infraestrutura Pública: Uma Perspectiva sobre a Web3 como Bem Comum Digital

    Digital messaging plays a central role in modern society, but it is currently dominated by centralized platforms that compromise user privacy and control. This position paper argues that decentralized messaging systems, based on open protocols and free software, can serve as public communication infrastructure and exemplify Web3 as a digital common good. We discuss the limitations of current services (identity lock-in, user fragmentation, data exposure) and present decentralized approaches (peer-to-peer, federated, blockchain-based) according to recent literature. We relate these models to the concept of public digital infrastructure, essential communication systems managed in a non-exclusive manner, and the notions of digital commons. As illustrative cases, we cite open protocols like Matrix and Web3 initiatives that adopt blockchain-based identity (e.g., XMTP), showing that such systems exhibit the characteristics of common resources: public specification, collective governance, and open-source software. Leia o artigo completo: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2025.16385

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