XXXVII Concurso de Teses e Dissertações do CSBC 2024: Reconhecendo a Excelência na Pesquisa de Pós-Graduação em Computação no Brasil
O XXXVII Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC) foi realizado em julho, durante o evento em Brasília. O objetivo do evento anual é premiar as melhores teses de doutorado e dissertações de mestrado na área de Computação do Brasil, reconhecendo os trabalhos de pós-graduação mais inovadores e impactantes defendidos e aprovados no ano anterior ao evento.
Processo de Seleção
O processo de seleção do CTD foi dividido em duas etapas. Inicialmente, um comitê de especialistas revisou todos os trabalhos submetidos, avaliando a relevância do problema abordado, a originalidade, o impacto, a qualidade técnico-científica e a clareza na apresentação dos resultados. Na segunda etapa, os autores dos trabalhos selecionados fizeram apresentações orais durante o CTD/CSBC 2024, que ocorreu de 21 a 25 de julho de 2024. A qualidade dessas apresentações também foi considerada para a premiação final.
Premiações e Publicações
Os melhores trabalhos foram premiados em uma cerimônia durante o evento. Além do reconhecimento, os vencedores tiveram a oportunidade de publicar um artigo completo em uma edição especial do Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS), um periódico de alto impacto classificado como Qualis A2 pela Capes.
Coordenação e Participação
O concurso foi coordenado pelos professores Eduardo Santana de Almeida (UFBA) e Célia Ghedini Ralha (UnB). Este ano, foram submetidos 69 trabalhos, sendo 37 teses de doutorado e 32 dissertações de mestrado, evidenciando a alta qualidade e a competitividade das pesquisas na área de Computação no Brasil.
A primeira etapa contou com 96 revisores, os quais avaliaram a relevância do problema e consequente contribuição, originalidade, impacto, qualidade técnico-científica e apresentação, clareza na exposição dos resultados e contribuições. Como resultado da primeira etapa foram selecionadas 7 teses de doutorado e 10 dissertações de mestrado para participar da avaliação oral.
Eduardo Santana de Almeida (UFBA) e Célia Ghedini Ralha (UnB), coordenadores do CTD
Participaram da banca de doutorado na etapa de avaliação oral pesquisadores especialistas nas áreas dos trabalhos, incluindo os professores Altigran Soares (UFAM), Daniel Menasché (UFRJ) e Lucia Drummond (UFF). A banca de mestrado incluiu os professores Edward Herman (PUC-Rio), Jussara Almeida (UFMG) e Marcia Ito (FATEC-SP). O resultado do CTD selecionou as três melhores teses de doutorado e três dissertações de mestrado na área de Computação, por meio de um processo competitivo com alta qualidade técnico-científica.
Teses de Doutorado
1º lugar: Efficient online tree, rule-based, and distance-based algorithms
- Autor: Saulo Martiello Mastelini (ICMP-USP)
- Orientador: Andre C P.L.F. de Carvalho
Na pesquisa em Aprendizado de Máquina há uma linha que visa desenvolver algoritmos que aprendem incrementalmente, ao contrário dos tradicionais, que analisam grandes lotes de dados e mantêm modelos estáticos. Isso é crucial para aplicações com restrições de recursos, como redes de sensores e Internet das Coisas, e para dados que mudam ao longo do tempo, como a variação de insetos conforme a estação. A pesquisa criou soluções eficientes para esses problemas, focando em algoritmos baseados em árvores de decisão. Em parceria com pesquisadores globais, o autor desenvolveu o River, uma ferramenta de código aberto para aprendizado de máquina incremental, da qual é fundador e mantenedor.
Mal pude acreditar quando ganhamos o prêmio! O nível dos trabalhos concorrentes era altíssimo. Fico feliz e honrado com a premiação, especialmente por ter estudado em instituições públicas toda a minha vida. Dedico esse prêmio à minha família e aos professores que me inspiraram e apoiaram ao longo dos anos.
Saulo Martiello Mastelini, autor da tese
2º lugar: Towards Intelligent Security Mechanisms for Connected Things
- Autor: Paulo Freitas de Araujo Filho (UFPE)
- Orientadores: Divanilson R. Campelo e Georges Kaddoum
3º lugar: A Stochastic Approach to Generate Emergent Behaviors in Robotic Swarms
- Autor: Paulo Rezeck (UFMG)
- Orientador: Luiz Chaimowicz
Dissertações de Mestrado
1º lugar: Improving Direct Convolution through Tensor Slicing, Vectorized Packing and ISA Extensions
- Autor: Victor Ferrari (UNICAMP)
- Orientador: Guido Araujo
A convolução é uma operação importante e demorada em modelos de aprendizado de máquina, especialmente em aplicações de imagem. Pode também ser aplicada a outros tipos de dados, como sísmicos e sonoros. A dissertação apresenta o SConv, um novo algoritmo de convolução para CPUs, projetado para ser integrado em compiladores e frameworks de aprendizado de máquina. Ele gera código otimizado para a arquitetura da CPU, focando na reutilização de dados em cache. Comparado com um algoritmo tradicional usado em vários frameworks, o SConv mostrou melhorias de desempenho de 11% a 27% em processadores Intel e de 11% a 34% em processadores IBM. Nas convoluções específicas, a melhoria foi de 13% a 28% em Intel e de 23% a 39% em IBM.
Agradeço a todos que participaram desse projeto ao longo dos últimos anos. A minha dissertação foi resultado de uma colaboração entre a UNICAMP, a Universidade de Alberta e a IBM. Também gostaria de parabenizar todos os outros finalistas por excelentes trabalhos, que representam o melhor da pesquisa acadêmica brasileira.
Victor Ferrari, autor da dissertação
2º lugar: Near-Bipartiteness on graphs having small dominating sets: Structural characterization and
algorithms
- Autor: Maria Luíza L. Cruz (UFF)
- Orientadores: Uéverton Souza e Raquel Bravo
3º lugar: Compromissos arbitrários entre custo e probabilidade à meta e algoritmo de busca heurística
em planejamento probabilístico sob o critério GUBS
- Autor: Gabriel Crispino (USP)
- Orientadores: Valdinei Freire e Karina Valdivia-Delgado
Próxima edição do CTD em Maceió
Se você defendeu ou defenderá a sua tese ou dissertação em 2024, participe da próxima edição do CTD do CSBC 2025, que será realizada em Maceió. Fique atendo à chamada nos canais de comunicação da SBC.
Como citar este artigo
RODRIGUES, L. A. XXXVII Concurso de Teses e Dissertações do CSBC 2024: Reconhecendo a Excelência na Pesquisa de Pós-Graduação em Computação no Brasil. SBC Horizontes, agosto. 2024. ISSN 2175-9235. Disponível em: http://horizontes.sbc.org.br/?p=10549. Acesso em: DD mês. AAAA.
