PROFESSOR E ALUNOS DO CT GANHAM PRÊMIOS EM EVENTOS INTERNACIONAIS

No último mês de junho professores e alunos do Centro de Tecnologia (CT) da UFRN tiveram artigos premiados em eventos internacionais. Durante a participação no IEEE MetroAutomotive 2026, realizado em Brescia, na Itália, e no IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), no Algarve, em Portugal, os pesquisadores da instituição garantiram prêmios nas categorias Best Paper Award e Best Student Paper Award, reforçando a excelência da pesquisa desenvolvida na UFRN na área de Inteligência Artificial aplicada a sistemas automotivos.

No IEEE MetroAutomotive 2026, realizado entre os dias 17 e 19 de junho, Morsinaldo Medeiros, discente de doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC), recebeu o Best Student Paper Award, prêmio concedido ao melhor artigo apresentado por um estudante no evento.

O trabalho vencedor, “Retrieval Transparency for Reliable Automotive Voice Assistants: A Comparative Study of Managed and Auditable RAG Pipelines”, foi desenvolvido em parceria com Maria Luz, graduanda de Engenharia de Computação, Thaís Medeiros aluna de doutorado do PPgEEC, Marianne Silva, pós-doutoranda do PPgEEC

A pesquisa criou um assistente cognitivo baseado em agentes conversacionais de IA capaz de esclarecer, em tempo real, dúvidas sobre aspectos técnicos, defeitos e situações corriqueiras no uso de um veículo, uma tecnologia que aproxima motoristas e carros por meio da conversação.

O estudo é resultado da colaboração entre a Universidade Federal do Rio Grande Do Norte e a Universidade de Bréscia (Itália), no projeto de  internacionalização do CNPq que leva o título de “Integração de IA Generativa e IoT: soluções avançadas para mobilidade e automação industrial”.

 

Morsinaldo Medeiros e o Prof. Ivanovitch Silva

Entre os dias 23 e 26 de junho, foi a vez do professor Thomas Kevin Sales Flores, egresso de doutorado do PPgEEC e atualmente vinculado ao Departamento de Computação e Tecnologia do CERES/UFRN, a receber o Best Paper Award, prêmio de melhor artigo do evento, na 31ª edição do IEEE ISCC, em Portugal, na região de Algarve

O artigo “A TinyMoE Approach for Embedded Mixture-of-Experts in Driver Support Systems”, desenvolvido em parceria com João Carlos N. Bittencourt (Universidade do Porto), Thiago C. Jesus (UEFS), Ivanovitch Silva (UFRN) e Daniel G. Costa (Universidade do Porto), propõe o TinyMoE, uma arquitetura inovadora que divide um assistente de IA em modelos menores e especializados – como primeiros socorros, manual do veículo e legislação de trânsito –, escolhendo automaticamente o mais adequado para cada pergunta.

Os resultados demonstram que a abordagem gera respostas mais precisas e reduz o tempo de processamento em dispositivos embarcados, tornando viável executar assistentes inteligentes diretamente no veículo, sem depender da internet.

A pesquisa integra o Projeto Universal CNPq “Edge4AI: Desenvolvimento tinyML e SLMs para Soluções Inteligentes e Adaptativas na Borda”, resultado da parceria entre a UFRN e a Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP).