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Escola Regional de
Alto Desempenho do
Região Nordeste
RECIFE, PE • 8 a 10 de Julho
Minicursos
Minicursos
Minicurso 1
Minicurso 1
Análise de Dados com R: Introdução às Técnicas de Inteligência Artificial aplicado a problemas reais
Data e horário: 08/07/2026 - 11h00 às 12h30 | 14h00 às 15h30 - Sala 3
Resumo:
Apresentar, de forma prática e introdutória, os principais conceitos e ferramentas para análise de dados utilizando a linguagem R, com foco na aplicação de técnicas de Inteligência Artificial em cenários do mundo real. Ao longo do minicurso, os participantes serão introduzidos aos fundamentos da análise de dados, incluindo manipulação, visualização e interpretação de informações, utilizando pacotes amplamente adotados no ecossistema R. Em seguida, serão exploradas técnicas básicas de Inteligência Artificial aplicadas a conjuntos de dados reais. A abordagem será orientada à prática, permitindo aos participantes compreender como transformar dados em insights relevantes para tomada de decisão. Ao final, espera-se que os participantes sejam capazes de realizar análises exploratórias, aplicar modelos simples de IA e interpretar resultados de forma crítica, desenvolvendo uma base inicial para estudos mais avançados na área de Ciência de Dados.
Instrutora:
Roberta Fagundes - UPE
Possui Pós-Doutorado em Estatística (2015) pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Possui também doutorado (2013) e mestrado (2006) em Ciência da Computação pela UFPE. Graduada em Tecnologia em Telemática (2002) pelo Centro Federal de Educação Tecnológica da Paraíba (CEFET-PB). Atualmente é Professora Associada da Universidade de Pernambuco (2007) do cursos de Engenharia da e também, faço parte desde 2015 do Programa de Pós-Graduação de Engenharia da Computação (PPGEC), onde possuo em torno de 15 orientandos de mestrado e doutorado, 02 Iniciação científica e 02 de Trabalho de Conclusão. Possuindo interesse em pesquisa na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional. Na área de gestão, sou gerente de cultura da Poli/UPE participando de diversos projetos como: Trote de Bem, Forum de Extensão, escrita de editais de extensão, participação em projetos de música, poesia e poema, eventos esportivos com caráter de doações.
Minicurso 2
Minicurso 2
Análise e perfilamento de escalabilidade em aplicações paralelas com o Parallel Scalability Suite
Data e horário: 09/07/2026 - 09h00 às 10h30 | 13h30 às 15h00 - Sala 3
Resumo:
Supercomputadores são ferramentas essenciais para o avanço científico e tecnológico, mas sua capacidade de processamento nem sempre é totalmente utilizada. Programas práticos costumam ter dificuldade em aproveitar mais de 2% da capacidade total das máquinas, tornando-os ineficientes. Ferramentas tradicionais de apoio ao desenvolvimento de software para supercomputadores focam na aceleração em configurações específicas, sem prever o comportamento em outras máquinas.
Visando otimizar o uso de supercomputadores, o Laboratório de Arquiteturas Paralelas para Processamento de Sinais da UFRN desenvolveu o Parallel Scalability (PaScal) Suite. Esse conjunto de ferramentas inovadoras se diferencia por avaliar a escalabilidade dos programas, em vez de apenas o desempenho. Por meio do PaScal Suite, é possível prever como o programa se comporta em diferentes configurações e máquinas, otimizando o uso de recursos e aumentando a eficiência geral.
O PaScal Suite é uma ferramenta brasileira reconhecida internacionalmente, recentemente integrada ao VI-HPS (Virtual Institute – High Productivity Supercomputing), o que evidencia sua relevância para a comunidade global de HPC. O conjunto integra duas ferramentas: o PaScal Analyzer e o PaScal Viewer, o que simplifica a execução, a medição e a comparação de execuções de programas paralelos. Ele permite a análise de tendências de escalabilidade em diferentes configurações de processamento e de cargas de trabalho, com elementos visuais que ajudam a identificar gargalos de escalabilidade. Esse conjunto de ferramentas contribui para o desenvolvimento de aplicações paralelas escaláveis em nós computacionais de memória compartilhada.
O minicurso aborda a importância e os métodos de avaliação da escalabilidade em programas paralelos, demonstrando como o PaScal Suite pode auxiliar desenvolvedores no perfilamento e na análise de desempenho, ensinando, na prática, a identificar pontos críticos e gargalos.
Instrutores:
Bruno Victor Paiva da Silva - UFRN
Engenheiro pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), em 2025, com pesquisas na graduação realizadas na área de HPC aplicado à Geofísica e Computação Quântica aplicada ao Deep Learning. Em 2026, iniciou sua participação no Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com pesquisa em andamento em Eficiência e Escalabilidade para Sistemas de Computação de Alto Desempenho.
Felipe Hidequel Santos da Silva - UFRN
Recebeu o grau de Bacharel em Tecnologia da Informação (2025) pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA) e atualmente é aluno de mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Seus interesses de pesquisa incluem Computação de Alto Desempenho (HPC) e Otimização.
Igor Sérgio de França Correia - UFRN
Mestrando em Engenharia Elétrica e de Computação pela UFRN, possui graduação em Ciências e Tecnologia (2022) e graduação em curso em Engenharia de Computação pela mesma universidade. Integra o LAPPS, onde pesquisa o desenvolvimento e manutenção de ferramentas para análise de aplicações paralelas e distribuídas.
Samuel Xavier de Souza - UFRN
Nasceu em Natal, Brasil. É graduado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Brasil, em 2000, e doutor em Engenharia Elétrica pela Katholieke Universiteit Leuven, Bélgica, em 2007. Trabalhou no IMEC, Bélgica, como Engenheiro de Software/Hardware, e no Flemish Supercomputing Center, Bélgica, como Consultor em Computação de Alto Desempenho. Em 2009, ingressou no Departamento de Engenharia de Computação e Automação da UFRN, onde atualmente é Professor Associado. É fundador e diretor do Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD) da UFRN. Em 2016, foi agraciado com o Royal Society-Newton Advanced Fellowship.
Minicurso 3
Minicurso 3
Simuladores utilizados em Robótica
Data e horário: 10/07/2026 - 09h00 às 11h00 - Sala 3
Resumo:
A Esta oficina propõe uma introdução prática ao uso de simuladores em robótica, destacando seu papel no desenvolvimento, validação e escalabilidade de soluções complexas.
Inicialmente, serão apresentados os principais simuladores utilizados em robótica, discutindo suas características, aplicações e limitações. A oficina enfatiza cenários reais que podem ser reproduzidos em simulação, como navegação autônoma, percepção computacional, controle de robôs móveis, planejamento de rotas para manipuladores e integração com algoritmos de aprendizado de máquina.
Na parte prática, os participantes irão explorar o simulador Webots, uma ferramenta amplamente utilizada para prototipação e testes em robótica. Serão conduzidos experimentos guiados que demonstram como configurar ambientes, modelar robôs e implementar comportamentos inteligentes, aproveitando o potencial de processamento disponível para simulações mais complexas e realistas.
Instrutores:
Henrique Foresti - CESAR
Professor Henrique Foresti leciona na CESAR School, mestre em Engenharia Mecânica, Bacharel em Ciências da Computação também cursou a Escola Técnica de Eletrônica. Tem como propósito realizar Transformação Social com Cultura, Arte e Tecnologia. Lidera o Garagino - time de pesquisas em Computação Física e já atuou em grandes empresas de tecnologia onde executou importantes projetos de inovação. Um dos destaques de sua trajetória é fazer parte do movimento Robolivre. É representante estadual da Olimpíada Brasileira de Robótica e Curador do Festival Rec'N'Play.
Humberto Lima - CESAR
Estudante de Design com interesse em UX, robótica e tecnologia. Interesse em pesquisa, prototipagem e programação aplicadas ao desenvolvimento de experiências mais intuitivas e funcionais.
Arthur Paixão - CESAR
Concluinte em Ciência da Computação com interesse em robótica, aprendizado de máquina e ciência de dados. Foco em pesquisa, prototipagem e análise de sistemas que unifiquem hardware e software, e armazenamento e análise de dados.
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