O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) oferece os cursos de mestrado e doutorado além de estágio pós-doutoral e estágio pós-mestrado. O PPGCC é um curso reconhecido por sua excelência pelo Comitê de Área da Computação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). O PPGCC recebeu nota 6 na  Avaliação Quadrienal 2021 – 2024.

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   No dia 26 de novembro, o PPGCC receberá o Professor Bruno Agard, do departamento de Matemática e Engenharia Industrial da Polytechnique Montréal, para uma palestra com tema: Making Industrial Data Work: Lessons from Two Decades of University–Industry AI Projects. O evento acontecerá no auditório do INE às 14h e valerá como crédito de seminário aos discentes do PPGCC.

   Esta palestra apresentará como o Laboratório de Inteligência de Dados (LID) da Polytechnique Montréal transforma dados industriais brutos em ferramentas operacionais de suporte à decisão, por meio de projetos realizados conjuntamente por estudantes de pós-graduação e parceiros industriais. Após introduzir a abordagem do laboratório, desde os testes de viabilidade com os dados dos parceiros até a entrega de ferramentas funcionais, a palestra desenvolverá diversos estudos de caso. Eles abrangem a detecção de anomalias em sinais de sensores aeronáuticos, a manutenção preditiva de equipamentos de mineração, o sequenciamento de produção e a qualidade na fabricação de pneus, o suporte à decisão na moagem de farinha orgânica, o consumo de energia de frotas de ônibus elétricos, e a simulação de armazéns e gêmeos digitais. A palestra se encerrará com as condições para uma colaboração de sucesso entre universidade e indústria em IA aplicada, e com oportunidades para pesquisas conjuntas e capacitação.

   Bruno Agard é professor no Departamento de Matemática e Engenharia Industrial da Polytechnique Montréal, onde dirige o Laboratório de Inteligência de Dados (LID). Ele possui doutorado pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (2002). Sua pesquisa se concentra na extração de conhecimento relevante para a tomada de decisões a partir de dados industriais, utilizando mineração de dados, aprendizado de máquina e otimização, com aplicações em manutenção preditiva, otimização de processos, eficiência energética, cadeia de suprimentos e armazenagem. É autor de 73 artigos em periódicos e 146 trabalhos em conferências. Orientou 16 teses de doutorado e 96 estudantes de mestrado, a maioria em projetos conduzidos com parceiros industriais como Airbus, Bridgestone, Air Liquide, Logistik Unicorp e a Société de transport de Montréal. Ele recebeu diversos prêmios de ensino na Polytechnique Montréal.

O PPGCC parabeniza a mestranda Gabriela Batista de Souza por ter ganhado o prêmio de melhor artigo (Best Paper Award Certificate) por seu trabalho Micro-Prompt Chaining for Relational Extraction: An Inference Orchestration Architecture for Complex Documents no 18th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR). O evento ocorreu em Angers, na França, entre os dias 28 e 30 de outubro deste ano.

O Prof. Dr. Laércio Pilla, da Université de Bordeaux (França), dará uma palestra intitulada Escalonamento energeticamente eficiente para cadeias de tarefas parcialmente replicáveis em processadores multicore, no dia 11/11/2026 (quarta-feira) no auditório da FEESC às 9h. Além do tema da palestra, o professor falará sobre oportunidades de cooperação com sua universidade de atuação.

Resumo dos assuntos abordados: Nesta palestra, nós vamos nos concentrar nos desafios que os processadores multicore homogêneos e heterogêneos apresentam para cadeias de tarefas parcialmente replicáveis que lidam com aplicações de streaming, como é o caso da comunicação digital usando rádio definido por software (SDR – software-defined radio). Nosso objetivo neste contexto era maximizar a taxa de transferência de dados (throughput) dessas cadeias de tarefas e, ao mesmo tempo, minimizar o consumo de energia ou a utilização de recursos.Nós modelamos esses problemas de escalonamento como workflows usando paralelismo de pipeline e de replicação com diferentes objetivos. Nós propusemos diversos algoritmos de programação gulosa e dinâmica para resolvê-los. Alguns desses algoritmos foram provados ótimos para seus cenários específicos. Durante esta palestra, nós discutiremos os desafios específicos que enfrentamos, como conseguimos modelá-los, como identificamos heurísticas e algoritmos ótimos, qual foi o desempenho deles em plataformas reais e quais são os próximos passos para a nossa pesquisa.

Esta palestra contará como atividade de seminário para os alunos do PPGCC/UFSC.

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação torna pública a Segunda Retificação do Edital N°. 07/2026/PPGCC/UFSC.
O período de inscrições para o processo seletivo para Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação na UFSC vai até o dia 04/11/2026. Para mais informações, clique aqui.

No último dia 7, a editora neerlandesa Elsevier publicou um ranking dos cientistas mais influentes do mundo. Entre 52 pesquisadores da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), gostaríamos de parabenizar, em especial, à Professora Doutora Fabiane Barreto Vavassori Benitti (http://lattes.cnpq.br/7951999302081531), que integra o nosso Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.