O PGEB, em parceria com o Biod-AI, lança o PGEB StatAtlas — Atlas Colaborativo de Testes e Métodos Estatísticos, uma ferramenta digital criada para apoiar estudantes, docentes, pesquisadores e equipes técnicas de todos os cursos da UFF. A proposta é tornar a estatística mais acessível, aplicada e cientificamente orientada, reunindo em um só ambiente recursos para escolher, compreender e executar testes e modelos estatísticos com maior segurança metodológica.
O StatAtlas reúne 360 testes e modelos estatísticos, com explicações, exemplos de aplicação nas áreas de Saúde, Biossistemas e Computação, códigos completos em R e gráficos apropriados para apresentar os resultados conforme o teste ou modelo escolhido. A ferramenta foi pensada como um atlas colaborativo: um ponto de partida para quem está planejando trabalhos acadêmicos, artigos científicos, dissertações, teses, projetos de extensão, análises laboratoriais, estudos computacionais ou investigações aplicadas que dependam de dados e evidência quantitativa.
Além do atlas estatístico, o StatAtlas oferece um segundo recurso de grande impacto: um criador de mapas customizáveis por estados e municípios, permitindo representar indicadores por região geográfica e apoiar estudos com recorte territorial. Com ele, pesquisadores podem produzir visualizações úteis para trabalhos, artigos e projetos que envolvam municípios, estados, indicadores epidemiológicos, ambientais, sociais, educacionais ou tecnológicos. O acesso ao StatAtlas está disponibilizado pelo site do PGEB: https://pgeb.uff.br
A inclusão dos laboratórios na PNIPE amplia a visibilidade da infraestrutura científica do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas e fortalece oportunidades de cooperação, inovação e compartilhamento de recursos de pesquisa.
O Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas da Universidade Federal Fluminense — PGEB/UFF — celebra a aprovação do credenciamento de dois de seus laboratórios na Plataforma Nacional de Infraestrutura de Pesquisa do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação — PNIPE/MCTI: o Laboratório de Engenharia de Inteligência Artificial para a Biodiversidade, Sustentabilidade & Saúde — BiodAI e o Laboratório de Interação Planta-Ambiente — LIPA.
A PNIPE é uma iniciativa do Governo Federal destinada a reunir e disponibilizar informações sobre a infraestrutura de pesquisa existente nas Instituições Científicas, Tecnológicas e de Inovação brasileiras. A plataforma busca ampliar o acesso da comunidade científica, tecnológica e empresarial aos laboratórios e equipamentos cadastrados, além de estimular o uso compartilhado da infraestrutura científica nacional.
A aprovação representa um importante avanço para o PGEB, ao conferir maior visibilidade nacional às competências científicas, tecnológicas e laboratoriais desenvolvidas no âmbito do Programa. O credenciamento também favorece a formação de redes interinstitucionais, a construção de projetos cooperativos, a utilização compartilhada de equipamentos e a aproximação com pesquisadores, instituições públicas, organizações sociais e empresas interessadas em pesquisa, desenvolvimento e inovação.
Laboratório BiodAI
O Laboratório de Engenharia de Inteligência Artificial para a Biodiversidade, Sustentabilidade & Saúde — BiodAI constitui um ambiente interdisciplinar dedicado à aplicação de métodos computacionais e de inteligência artificial na investigação de problemas relacionados à biodiversidade, à sustentabilidade ambiental, à saúde e à Engenharia de Biossistemas.
Suas atividades contribuem para o desenvolvimento de soluções baseadas em análise de dados, modelagem, aprendizagem de máquina e integração de informações ambientais e biológicas. O laboratório fortalece uma área estratégica para a ciência contemporânea, aproximando inteligência artificial, conservação da biodiversidade, saúde, mudanças climáticas, agricultura sustentável e desenvolvimento de tecnologias voltadas ao enfrentamento de desafios socioambientais complexos.
O credenciamento do BiodAI na PNIPE reforça sua inserção no cenário nacional de pesquisa e inovação e amplia as possibilidades de colaboração com grupos que atuam em inteligência artificial, ciência de dados, biodiversidade, sustentabilidade e saúde.
Laboratório de Interação Planta-Ambiente
O Laboratório de Interação Planta-Ambiente — LIPA desenvolve atividades relacionadas ao estudo das respostas das plantas às diferentes condições ambientais, contribuindo para a compreensão dos processos que regulam seu crescimento, desenvolvimento, produtividade e adaptação.
As pesquisas conduzidas nesse campo são fundamentais para o desenvolvimento de sistemas produtivos mais eficientes e sustentáveis, especialmente diante dos impactos das mudanças climáticas, das alterações na disponibilidade de água, das variações de temperatura, das condições do solo e de outros fatores ambientais que influenciam o desempenho vegetal.
A presença do LIPA na PNIPE amplia a divulgação de sua infraestrutura e de suas competências científicas, favorecendo cooperações nas áreas de fisiologia vegetal, ecofisiologia, produção vegetal, monitoramento ambiental, agricultura sustentável e avaliação das interações entre plantas e ambiente.
Fortalecimento da infraestrutura científica do PGEB
O credenciamento simultâneo do BiodAI e do LIPA evidencia a natureza interdisciplinar do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas. Enquanto o BiodAI atua na integração entre inteligência artificial, dados, biodiversidade, sustentabilidade e saúde, o LIPA contribui para a investigação experimental das relações entre organismos vegetais e condições ambientais.
A articulação entre essas duas infraestruturas cria novas possibilidades para o desenvolvimento de pesquisas que combinem experimentação, monitoramento, modelagem computacional e análise de grandes conjuntos de dados. Essa complementaridade fortalece a capacidade do PGEB de produzir conhecimento científico e soluções tecnológicas aplicáveis à agricultura, ao meio ambiente, à conservação da biodiversidade, à saúde e ao desenvolvimento sustentável.
Além de ampliar a visibilidade institucional, a participação na PNIPE poderá contribuir para estimular o compartilhamento responsável da infraestrutura laboratorial; ampliar a cooperação com outras universidades e instituições de pesquisa; favorecer a elaboração de projetos científicos multi-institucionais; aproximar os laboratórios de empresas e organizações interessadas em pesquisa e inovação; fortalecer a formação de estudantes de mestrado, doutorado e pós-doutorado; aumentar a competitividade do Programa em chamadas públicas e redes nacionais de pesquisa; promover maior integração entre pesquisa científica, desenvolvimento tecnológico e inovação.
A aprovação do credenciamento dos laboratórios BiodAI e LIPA reafirma o compromisso do PGEB/UFF com a excelência acadêmica, a interdisciplinaridade, o desenvolvimento científico e tecnológico e a formação de recursos humanos qualificados para enfrentar os desafios ambientais, produtivos, sociais e sanitários contemporâneos. O PGEB segue na ampliação de sua presença no sistema nacional de ciência, tecnologia e inovação e fortalece sua contribuição para a construção de soluções sustentáveis, inclusivas e baseadas em conhecimento científico.
O aluno de mestrado do PGEB/UFF Bruno Ricciardi, orientado pela Professora Thelma Machado, e vinculado à Escola de Engenharia, gravou um vídeo diretamente do Centro de Comando e Controle da Copa do Mundo, nos Estados Unidos, para apresentar a grandiosa estrutura tecnológica utilizada pela FIFA durante o evento. No registro, o mestrando mostra como funciona o sistema responsável por transmitir imagens para o mundo inteiro e revela os bastidores da operação que integra captação, processamento e distribuição de dados em tempo real.
Integrante do Biod- AI, grupo de pesquisas em inteligência artificial vinculado ao PGEB e coordenado pela professora Thelma Machado, Bruno explica como tecnologias de ponta apoiam o controle do VAR e a análise do jogo em grande escala. Entre os recursos apresentados estão bolas monitoradas por RFID, chuteiras mapeadas, escaneamento corporal dos jogadores e sistemas avançados de inteligência artificial, processados por mega-servidores instalados no centro de comando e controle, que ajudam a tornar as decisões e transmissões cada vez mais precisas, rápidas e integradas.
Leonardo Ricciardi defenderá pesquisa sobre redes neurais recorrentes bayesianas aplicadas à tomada de decisão estratégica em mercados futuros ligados à cana-de-açúcar, em sessão remota pela plataforma Google Meet.
O Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas da Universidade Federal Fluminense realizará, no dia 30 de junho de 2026, às 9h, a primeira defesa de tese de doutorado do programa. A sessão será realizada em formato remoto, por meio da plataforma Google Meet.
A tese, intitulada “Use of Bayesian Recurrent Neural Networks for Strategic Decision-Making in Sugarcane-Related Futures Markets: Navigating Chaotic and Multimodal Contexts with Bayesian Architectures”, apresenta uma investigação voltada ao uso de redes neurais recorrentes bayesianas para apoio à tomada de decisão estratégica em mercados futuros relacionados à cana-de-açúcar, considerando contextos caóticos e multimodais. O trabalho é de autoria do doutorando Leonardo Ricciardi.
A pesquisa foi desenvolvida sob a orientação da Profa. Dra. Thelma de Barros Machado e coorientação do Prof. Dr. Gustavo Bastos Lyra. A banca examinadora será composta, ainda, pelos docentes Prof. Carlos Rodrigues Pereira e Prof. Fábio Freitas, do PGEB/UFF, além dos membros externos Prof. Dr. Angelo Gurgel, do MIT – Massachusetts Institute of Technology, e Prof. Dr. Durval Dourado Neto, da USP – Universidade de São Paulo.
A realização desta defesa representa um marco na trajetória do PGEB/UFF e reafirma o avanço do programa em sua consolidação acadêmica, ampliando sua contribuição para a formação de pesquisadores e para a produção de conhecimento em temas estratégicos na interface entre engenharia, modelagem computacional, inteligência artificial e sustentabilidade.
Defesa de tese de doutorado
Leonardo Ricciardi
Data
30 de junho de 2026
Horário
9h
Modalidade
Remota, via Google Meet
Título da tese
Use of Bayesian Recurrent Neural Networks for Strategic Decision-Making in Sugarcane-Related Futures Markets: Navigating Chaotic and Multimodal Contexts with Bayesian Architectures
Orientadora
Profa. Dra. Thelma de Barros Machado
Coorientador
Prof. Dr. Gustavo Bastos Lyra
Banca examinadora
Profa. Dra. Thelma de Barros Machado; Prof. Dr. Gustavo Bastos Lyra; Prof. Carlos Rodrigues Pereira; Prof. Fábio Freitas; Prof. Dr. Angelo Gurgel (MIT – Massachusetts Institute of Technology); Prof. Dr. Durval Dourado Neto (USP – Universidade de São Paulo).
O Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas (PGEB) da Universidade Federal Fluminense celebra a conquista do Prêmio UFF de Excelência 2025 – categoria Inovação Mercadológica – pelo doutorando Leonardo Ricciardi. Sob orientação da Profa. Thelma de Barros Machado (UFF) e coorientação do Prof. Gustavo Bastos Lyra (UFRRJ), Leonardo foi o premiado de 2025 nesta categoria, um reconhecimento de destaque à inovação presente em seu projeto de doutorado. A cerimônia de premiação, organizada pela Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação (PROPPI/UFF), ressaltou a excelência e o impacto dos trabalhos acadêmicos laureados.
Pesquisa inovadora em mercados de açúcar e etanol
O projeto intitulado “Uso de Redes Neurais Recorrentes Bayesianas Para Insights e Tomada de Decisão no Mercado Futuro de Commodities Agrícolas: Cana-de-Açúcar”, propõe uma abordagem pioneira para quantificar incertezas e apoiar decisões nos mercados co-dependentes de açúcar e etanol. Esses dois mercados do complexo sucroenergético brasileiro estão interligados – a mesma usina pode destinar matéria-prima para açúcar ou para etanol, e políticas públicas (como mandatos de mistura de etanol) influenciam diretamente a dinâmica de preços. Modelar cada mercado separadamente tende a subestimar riscos, especialmente em momentos de volatilidade extrema. A pesquisa premiada busca suprir essa lacuna ao fornecer ferramentas preditivas mais robustas para análise conjunta desses mercados.
Principais destaques do projeto premiado:
Quantificação rigorosa da incerteza: desenvolvimento de um modelo estatístico hierárquico bayesiano que gera distribuições preditivas calibradas para os preços do açúcar e do etanol, em bases semanais de 2010 a 2024. O modelo captura a dinâmica de acoplamento entre os mercados, levando em conta a alocação produtiva usina a usina (açúcar vs. etanol) e variáveis de políticas públicas que afetam a oferta e demanda.
Volatilidade e correlações dinâmicas: utilização de modelos de volatilidade multivariada (como DCC-GARCH) combinados a técnicas de machine learning (redes neurais recorrentes bayesianas) para aprender padrões temporais complexos. Isso permite refletir, de forma adaptativa, como os choques em um mercado impactam o outro e vice-versa, inclusive capturando dependências de cauda – ou seja, cenários extremos em que preços de açúcar e etanol tendem a se movimentar juntos.
Decomposição das fontes de risco: aplicação da lei da variância total para decompor a incerteza projetada em componentes com significado econômico. O modelo separa o risco decorrente de fatores de produção (como safras e escolhas de mix produtivo açúcar–etanol), de fatores de política/regulação (por exemplo, mudanças em mandatos de mistura ou subsídios), e de choques de mercado externos (como eventos climáticos severos – secas, geadas –, flutuações nos preços internacionais do açúcar e do petróleo/etanol, demanda global, câmbio e outros fatores macroeconômicos). Essa decomposição ajuda a identificar quais fontes de volatilidade mais afetam o setor em cada período, oferecendo informações valiosas para estratégias de hedge e planejamento.
Inovação em decisões de investimento: criação do conceito Uncertainty-Adjusted Mean–Variance Optimization (UAMVO) – ou “Otimização Média-Variância Ajustada à Incerteza”. Trata-se de uma extensão bayesiana original do consagrado modelo de Markowitz, que passa a internalizar a incerteza das estimativas de retorno médio e covariâncias. Na prática, o UAMVO adiciona uma penalização baseada na incerteza posterior calculada pelo modelo, tornando a seleção de portfólio ou estratégias de comercialização mais robustas contra erros de estimativa. Essa abordagem inédita, desenvolvida no contexto do açúcar e etanol, pode ser aplicada para melhorar a alocação de ativos e contratos em mercados agroindustriais, servindo como ferramenta de apoio a decisões mais confiáveis mesmo diante de cenários incertos.
Supercomputação e colaboração internacional
Para atingir esses resultados, a pesquisa de Leonardo também se destaca pelo uso intensivo de computação de alto desempenho (HPC). O doutorando foi contemplado com uma bolsa CAPES de doutorado sanduíche, realizando parte de seus estudos no Barcelona Supercomputing Center (BSC), na Espanha, e no Supercomputador Santos Dumont (LNCC). Nesses ambientes, ele executa cadeias de Monte Carlo em larga escala (via algoritmos MCMC/NUTS) e vastas simulações estocásticas, além de utilizar frameworks paralelos (MPI/Dask) para orquestrar experimentos complexos, como filtros de correlação dinâmica em múltiplos cenários. Essa parceria internacional permite escalar e validar os modelos com reprodutibilidade e eficiência, além de abrir caminho para futuras aplicações do núcleo metodológico em outras áreas, como a previsão de eventos climáticos extremos que impactam a agroindústria.
Declaração da orientadora
“Este prêmio é motivo de grande orgulho para nós. Ele reconhece não apenas a dedicação e competência do Leonardo, mas também a qualidade e a inovação da pesquisa que estamos desenvolvendo no PGEB/UFF,” destacou a Profa. Thelma de Barros Machado, orientadora do projeto. “Ao aliar inteligência artificial e estatística bayesiana para resolver um problema real do setor sucroenergético, o Leonardo demonstra o potencial transformador da pesquisa acadêmica. Essa conquista mostra a importância de investirmos em abordagens interdisciplinares e uso de supercomputação. Sem dúvida, o trabalho dele servirá de inspiração para outros alunos e contribuirá para decisões mais seguras e eficientes no agronegócio brasileiro.”
A professora Thelma chama ainda a atenção dos pesquisadores brasileiros para uma quebra de paradigma: “Fazer ciência de ponta no Brasil exige responder, ao mesmo tempo, às demandas sociais e às necessidades econômicas e de mercado, sem perder de vista que a produção científica deve manter um equilíbrio estratégico entre conhecimento aberto, acessível à sociedade, e inovação aplicada, capaz de gerar soluções, produtos e serviços. Quando resultados científicos se traduzem em aplicações com valor econômico, criam-se oportunidades legítimas de retorno financeiro — por meio de parcerias, transferência de tecnologia e novos modelos de negócios — que podem ser reinvestidas pelos grupos de pesquisa em infraestrutura, formação de pessoas e novas agendas científicas, estabelecendo um ciclo virtuoso de autofinanciamento em prol da ciência brasileira. Nesse modelo, uma vertente alavanca a outra: a pesquisa orientada ao mercado amplia recursos e escala, enquanto a pesquisa de base e aberta fortalece o conhecimento público, qualifica métodos e forma especialistas, elevando o patamar de excelência científica. Ao somar esforços com o Governo Brasileiro, esse equilíbrio fortalece a soberania científica do país e amplia a capacidade dos cientistas brasileiros de produzir conhecimento avançado que, ao circular pelo mercado, fomenta ainda mais pesquisa e devolve à sociedade resultados abertos, robustos e transformadores”.
O PGEB/UFF parabeniza o doutorando Leonardo Ricciardi e seus orientadores pela conquista do Prêmio UFF de Excelência 2025. Este reconhecimento ressalta a missão do programa em promover pesquisa de ponta, com impacto prático e alinhada às demandas da sociedade. A inovação mercadológica evidenciada pelo estudo reforça o compromisso do PGEB em formar profissionais capacitados a impulsionar o desenvolvimento científico e tecnológico no Brasil.
Minercia Job Macamo desenvolverá modelagem hidrodinâmica e ecológica no Instituto Superior Técnico de Lisboa com apoio do programa CAPES/PDSE, reforçando a internacionalização e a excelência científica do PGEB.
O Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas (PGEB) da Universidade Federal Fluminense celebra a conquista de sua segunda bolsa de doutorado sanduíche no exterior desde a criação do curso de doutorado, há dois anos. A doutoranda Minercia Job Macamo foi aprovada no edital nº 17/2025 do Programa Institucional de Doutorado Sanduíche no Exterior (PDSE) da CAPES (seleção 2026 – primeira chamada). Com isso, a pesquisadora realizará parte de seus estudos no Instituto Superior Técnico (IST), em Lisboa – um dos mais conceituados centros de ensino e pesquisa em engenharia da Europa –, sob a orientação do Prof. Dr. Ramiro Neves e com coorientação no Brasil do Professor Dr. Fábio Ferreira Dias, no âmbito do PGEB.
Essa nova conquista representa mais um marco para o PGEB, evidenciando a crescente consolidação acadêmica e científica do programa em nível nacional e internacional. Além de destacar o êxito da estratégia de internacionalização do PGEB, a bolsa obtida por Minercia Macamo reforça a relevância da formação oferecida pelo programa, pautada na excelência acadêmica e no compromisso com soluções sustentáveis para desafios ambientais.
O projeto aprovado, intitulado “Sistema Lagunar de Piratininga-Itaipu: uma contribuição à gestão hídrica do município de Niterói-RJ, Brasil”, tem foco na modelagem hidrodinâmica e ecológica do degradado sistema lagunar de Piratininga-Itaipu, em Niterói (RJ). Trata-se de um ecossistema costeiro de grande importância para serviços como pesca e lazer, porém atualmente classificado como hipertrófico devido à elevada carga de nutrientes. Para enfrentar esse desafio, a pesquisa utilizará o modelo numérico MOHID (Modelo Hidrodinâmico Integrado) na simulação dos principais processos biogeoquímicos responsáveis pela eutrofização, com ênfase nos ciclos de nutrientes (nitrogênio e fósforo), além de oxigênio dissolvido e matéria orgânica.
No IST, a doutoranda passará por treinamento avançado no uso da plataforma MOHID, incluindo módulos de hidrodinâmica e qualidade da água, e atuará na coleta e organização de dados essenciais – como batimetria, regime de marés, vazões dos rios e informações meteorológicas – para embasar o modelo. Em seguida, será construída, calibrada e validada uma modelagem hidrodinâmica detalhada do sistema lagunar, que servirá de base para acoplar o módulo de qualidade da água. Com o modelo integrado, Minercia poderá simular cenários de eutrofização e hipóxia na lagoa, avaliando os impactos de diferentes condições ambientais e antropogênicas.
Os resultados esperados incluem a geração de dados e produtos que permitam um diagnóstico ambiental robusto do sistema Piratininga-Itaipu, bem como o desenvolvimento de uma ferramenta preditiva fundamental para o planejamento ambiental sustentável da região. O modelo auxiliará gestores e autoridades locais a reduzir riscos de degradação ecológica e a promover a sustentabilidade dos múltiplos usos do ecossistema costeiro, servindo de base para estratégias de recuperação e conservação em longo prazo. Do ponto de vista científico, o trabalho contribuirá para o avanço do conhecimento sobre processos ecológicos em lagoas costeiras urbanizadas, oferecendo subsídios para políticas de manejo de recursos hídricos em ambientes costeiros sensíveis.
O impacto social do projeto é direto e estratégico para Niterói e para a Região Oceânica: ao produzir um diagnóstico sólido e uma ferramenta preditiva para apoiar o planejamento ambiental do sistema lagunar de Piratininga-Itaipu, a pesquisa contribui para qualificar decisões públicas e comunitárias sobre qualidade da água, redução de riscos de degradação e sustentabilidade dos usos do ecossistema — como pesca e lazer. Nesse sentido, o estudo oferece respostas contundentes sobretudo aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS): ODS 6 (Água Potável e Saneamento), ao apoiar a gestão hídrica e o enfrentamento de processos de eutrofização/hipóxia; ODS 11 (Cidades e Comunidades Sustentáveis), por fortalecer a resiliência ambiental urbana e a governança territorial; ODS 14 (Vida na Água), ao orientar a recuperação e conservação de ecossistemas aquáticos costeiros; e ODS 13 (Ação Climática), ao ampliar a capacidade de monitoramento e adaptação de ambientes sensíveis a pressões e variabilidades ambientais.
Esta conquista reafirma o compromisso do PGEB/UFF com a excelência acadêmica, a internacionalização e o fortalecimento da formação de seus pós-graduandos. Ao viabilizar experiências de pesquisa de alto nível no exterior e focadas em problemas socioambientais relevantes, o programa segue impulsionando a capacitação de recursos humanos qualificados e a produção de conhecimento voltado ao desenvolvimento sustentável.
A Coordenação do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em ENGENHARIA DE BIOSSISTEMAS (PGEB), da Escola de Engenharia da Universidade Federal Fluminense, no uso de suas atribuições e considerando o Edital CAPES Nº 17/2025 que dispõe sobre o Programa Institucional de Doutorado Sanduíche no Exterior, faz saber que estão abertas as inscrições para seleção interna para indicação de doutorando, na forma deste Edital.
A UFF alcançou as primeiras posições em nova divulgação do Times Higher Education (THE) Impact Rankings 2025, que avalia o desempenho de instituições de ensino superior em relação aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)! 🏅 Somos: • 1º lugar no Brasil no ODS 16 (Paz, Justiça e Instituições Eficazes); • 2º lugar no Brasil no ODS 14 (Vida na Água); • 3º lugar no Brasil no ODS 17 (Parcerias e Meios de Implementação); • 6 º federal do país mais bem colocada do país.
🔗 Para saber mais sobre essa conquista, clique no link: https://www.timeshighereducation.com/impactrankings
🎙 O Quinto Episódio do PGEB Podcast discute Resolução 01/2025 sobre o uso da Inteligência Artificial no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas da Universidade Federal Fluminense.
No ar o quinto episódio do PGEB Podcast, trazendo novidades que marcam um momento histórico para o Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas (PGEB) da Universidade Federal Fluminense. Desta vez, o tema é a recém-aprovada Resolução nº 01/2025, que regulamenta o uso, a prática, o ensino, a pesquisa e o desenvolvimento de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial (IA) no âmbito do PGEB.
A resolução, aprovada por unanimidade pelo colegiado do programa, estabelece diretrizes éticas, científicas e pedagógicas para orientar docentes, discentes e pesquisadores na aplicação de IA em projetos acadêmicos e científicos. Entre os destaques, está a criação do Comitê Interno de Ética em Inteligência Artificial do PGEB, responsável por acompanhar e avaliar os projetos relacionados à IA, garantindo a conformidade com princípios éticos, a segurança de dados e o respeito à dignidade humana.
No episódio os apresentadores explicam a importância da resolução para alinhar o programa com as melhores práticas internacionais, além de destacar a responsabilidade social e ambiental do uso de IA na engenharia de biossistemas.
Segundo a coordenação do PGEB, a Resolução nº 01/2025 representa um marco para o programa, inserindo-o em um contexto contemporâneo de inovação e sustentabilidade, em consonância com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU.
🔊 Aperte o play e confira este episódio especial que coloca a IA no centro das discussões científicas, éticas e tecnológicas do PGEB!
📌 O episódio está disponível no site oficial do PGEB e, em breve, nas plataformas de streaming.
Hoje no PGEB Podcast vamos tratar sobre o livro eletrônico “Diretrizes para o uso ético e responsável dainteligência artificial generativa: um guia prático para pesquisadores de Rafael Cardoso Sampaio, Marcelo Sabbatini, Ricardo Limongi publicado em 2024 e disponível em https://econtents.bc.unicamp.br/boletins/index.php/ppec/article/view/9509/4948 O livro eletrônico apresenta diretrizes para o uso responsável da IA Generativa na pesquisa acadêmica, reconhecendo tanto as oportunidades quanto os desafios que essa tecnologia impõe. Ele discute a transparência necessária ao utilizar IAG, a questão da autoria e originalidade, e as limitações de ferramentas de detecção de conteúdo gerado por IA. Os autores abordam o uso da IAG em diversas etapas da pesquisa, como a exploração de ideias, busca e escrita de materiais, análise de dados e programação. Finalmente, o documento ressalta a importância de uma postura crítica, a formação em letramento em IA e a busca por um uso soberano da tecnologia no Brasil.
Nesse contexto, a coordenação do PGEB iniciou a redação da Resolução PGEB 01/2025 que tratará das Diretrizes éticas e científicas para o uso, a prática, a pesquisa, o ensino e o desenvolvimento de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas da Universidade Federal Fluminense. Fique ligado! Em breve esta nova Resolução Interna do PGEB estará disponível em nosso site para toda a nossa comunidade acadêmica.
