Professores do IFG Anápolis têm quatro artigos publicados no maior evento latino-americano de banco de dados e IA
Os trabalhos científicos foram produzidos com alunos e docentes de especialização do IFG e também em parceria com a UFMG, UFG e empresas
Dois professores do Câmpus Anápolis do Instituto Federal de Goiás (IFG) participaram do 40º Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), o maior evento da América Latina de banco de dados e inteligência artificial. Daniel Xavier de Sousa e Sérgio Daniel Carvalho Canuto tiveram quatro artigos publicados no SBBD, que foi realizado em Fortaleza (CE), entre os dias 29 de setembro e 02 de outubro de 2025.
Dois dos quatro trabalhos científicos assinados por Daniel e Sérgio têm coautoria de alunos do curso de especialização de Inteligência Artificial Aplicada e de outros professores do Instituto. Os outros dois artigos resultaram de uma parceria entre os profissionais do IFG e colegas da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e/ou da Universidade Federal de Goiás (UFG) e das empresas ISQ Brasil, Petrogal Brasil e Galp.
O professor Sérgio aponta três grandes benefícios gerados pela participação do IFG no contexto do evento: 1. Divulgação dos trabalhos desenvolvidos no IFG para outros grupos de pesquisa/universidades que buscam aplicações da IA no cenário nacional; 2. Ateste da qualidade das produções acadêmicas produzidas no IFG ou em parceria com docentes do IFG; 3. Formação de parcerias a partir da divulgação e diálogo com grupos que trabalham assuntos correlatos, levando ao desenvolvimento de novas soluções e colaboração entre alunos/professores.
Conforme dados do site oficial do evento, o SBBD é promovido e organizado pela Comissão Especial de Bancos de Dados (CEBD) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Em 2025, o SBBD foi promovido junto a outros eventos importantes na área de Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Ciência de Dados: BRACIS (35ª edição do Brazilian Conference on Intelligent Systems), KDMiLe (13ª edição do Knowledge Discovery, Mining and Learning), ENIAC (22º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional) e STIL (16ª edição do Symposium in Information and Human Language Technology).
CONFIRA A SEGUIR INFORMAÇÕES MAIS ESPECÍFICAS SOBRE OS ARTIGOS PUBLICADOS:
ARTIGO 1: Nova Base de Dados Brasileira para Sistemas de Recomendação de Artigos Científicos
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/37245
Comentário do professor Daniel sobre o trabalho: “É muito importante para o IFG se posicionar com uma instituição de pesquisa, entre outras atividades. Então fiquei muito feliz em poder apresentar uma ‘produção caseira’, exclusivamente com alunos e professores do IFG, e ter o trabalho tão bem-aceito na comunidade. Inclusive nosso trabalho estava na lista de melhores papers da conferência. Nesse caso, a pesquisa apresenta uma nova base de dados para recomendação de artigos científicos, trabalho fruto da nossa Plataforma IFG Produz. Durante o evento, muitos pesquisadores mostraram interesse pela base de dados, e puderam conhecer os resultados práticos da pesquisa aplicados no próprio IFG”.
ARTIGO 2: Criando Portfólios de Alto Desempenho: Otimização de Portfólios de Ativos de Alta Volatilidade Através da Previsão de Retorno Baseada em CNN+BiLSTM
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/37274
Comentário do professor Sérgio sobre o trabalho: “Atesta o potencial da aplicação dos conhecimentos obtidos por nossos alunos no nosso programa de ‘especialização em inteligência artificial aplicada’ do IFG. Nesse caso, o trabalho de conclusão de curso do aluno foi avaliado por especialistas da área e selecionado para divulgação no evento de projeção nacional”.
ARTIGO 3: Aprendizado Federado Incremental e Sensível ao Risco para Modelos de Ranqueamento em Cenários com Distribuições Heterogêneas de Dados
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/37224
Comentário do professor Daniel sobre o trabalho:“ No trabalho, mostramos um novo algoritmo para agregar modelos distribuídos de aprendizado de máquina, podendo melhorar por exemplo, a tarefa de corretores textuais nos celulares, que dependem de modelos globais".
ARTIGO 4: Extração Automática de Atributos de Sinais de Emissão Acústica com Redes Neurais Autocodificadoras para Predição de Integridade em Tubulações
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/37306
Comentário do professor Sérgio sobre o trabalho: “A parceria de docentes do IFG, UFMG e empresas (GALP/Petrogal) promoveu a aplicação da teoria da IA na resolução de problemas práticos da indústria. Nesse caso, há não apenas a troca de conhecimento entre docentes/discentes de diferentes instituições mas também o acréscimo de valor agregado às cadeias produtivas nacionais”.
Coordenação de Comunicação Social/Câmpus Anápolis
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