LAMIA - Lab. de Aprendizado de Máquina Aplicado à Indústria

LAMIA - Lab. de Aprendizado de Máquina Aplicado à Indústria O LAMIA produz ciência e soluções para a indústria através de Inteligência Artificial aplicada.

27/08/2026

A popularização da inteligência artificial tornou modelos avançados cada vez mais acessíveis. Nesse cenário, o diferencial competitivo das empresas pode estar menos no modelo utilizado e mais nos dados que elas já produzem diariamente.

Informações de processos, máquinas, clientes, documentos, imagens e operações carregam características específicas de cada negócio. Quando estruturados e utilizados corretamente, esses dados podem permitir o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial adaptadas a problemas que ferramentas genéricas não conseguem resolver da mesma forma.

Isso muda uma questão importante para as empresas. Em vez de perguntar apenas qual modelo de IA utilizar, torna-se necessário entender quais dados estão disponíveis, como eles representam o negócio e quais problemas podem ser solucionados a partir deles.

Na indústria, esse potencial pode aparecer em processos produtivos, inspeção visual, manutenção, qualidade e monitoramento. Em outros setores, pode estar em documentos, atendimento, logística, previsão ou análise de operações.

O valor está justamente na combinação entre dados próprios, conhecimento do processo e inteligência artificial.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, essa perspectiva faz parte da pesquisa aplicada: transformar problemas reais e dados específicos de organizações em soluções inteligentes que possam ser testadas, validadas e posteriormente incorporadas às operações.

No cenário atual, modelos de IA estão cada vez mais acessíveis. O diferencial pode estar naquilo que nenhuma outra empresa possui da mesma forma: os próprios dados e o conhecimento acumulado sobre sua operação.

Como permitir que diferentes organizações colaborem no desenvolvimento de um modelo de Inteligência Artificial sem compa...
26/08/2026

Como permitir que diferentes organizações colaborem no desenvolvimento de um modelo de Inteligência Artificial sem compartilhar seus dados?

O Federated Learning (Aprendizado Federado) propõe uma abordagem em que os dados permanecem onde foram gerados, enquanto o aprendizado é compartilhado entre diferentes participantes.

Em vez de enviar todos os dados para um servidor central, cada participante treina o modelo localmente utilizando seus próprios dados. Depois, apenas atualizações do modelo são compartilhadas e combinadas para construir uma versão global mais eficiente.

Esse processo permite que diferentes dispositivos, empresas ou instituições contribuam para o treinamento de um mesmo modelo sem precisar reunir seus dados em um único local.

A abordagem é especialmente relevante em cenários nos quais privacidade, segurança e distribuição dos dados são fatores importantes, como saúde, dispositivos móveis, finanças e ambientes corporativos.

Além de reduzir a necessidade de centralização, o Federated Learning possibilita aproveitar informações distribuídas entre diferentes fontes, criando modelos capazes de aprender com uma diversidade maior de dados.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, abordagens de aprendizado distribuído são relevantes para o desenvolvimento de soluções que precisam lidar com diferentes fontes de dados, considerando requisitos de privacidade, segurança e eficiência.

Neste conteúdo, detalhamos como o Federated Learning funciona na prática e por que essa abordagem representa uma alternativa importante para o desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial distribuídos.

Acompanhe o carrossel para aprofundar.

21/08/2026

Modelos inteligentes passam a apoiar etapas do projeto de chips, explorando arquiteturas, componentes e configurações com uma escala de possibilidades cada vez maior.

A evolução da inteligência artificial está chegando a uma das camadas mais fundamentais da computação: a engenharia de chips. Modelos inteligentes já podem participar de diferentes etapas do desenvolvimento de hardware, ajudando a explorar arquiteturas e configurações que seriam difíceis de avaliar manualmente.

Projetar um chip envolve milhares de decisões relacionadas à disposição de componentes, consumo de energia, desempenho e área disponível. A utilização de inteligência artificial permite explorar grandes espaços de possibilidades e identificar configurações promissoras com maior velocidade.

Essa mudança é especialmente relevante para a própria evolução da IA. À medida que os modelos se tornam mais complexos, cresce também a necessidade de processadores capazes de executar essas aplicações com maior eficiência.

Na prática, cria-se um ciclo interessante: a inteligência artificial passa a ajudar no desenvolvimento da própria infraestrutura computacional necessária para sua evolução.

Esse avanço pode contribuir para processadores mais eficientes, especializados e adequados a diferentes aplicações, desde grandes sistemas de computação até dispositivos que precisam executar inteligência artificial localmente.

A transformação mostra que a evolução da IA não acontece apenas no desenvolvimento de novos modelos. Ela também está modificando as tecnologias físicas responsáveis por tornar esses modelos possíveis.

A inteligência artificial começa, assim, a participar da construção da própria computação que sustentará sua próxima geração.

Como o cérebro humano processa informações de forma extremamente eficiente, consumindo energia apenas quando determinado...
18/08/2026

Como o cérebro humano processa informações de forma extremamente eficiente, consumindo energia apenas quando determinados estímulos são relevantes?

As Spiking Neural Networks (SNNs) buscam reproduzir parte desse princípio no aprendizado de máquina.

Diferentemente das redes neurais tradicionais, que normalmente trabalham com valores contínuos a cada etapa de processamento, as SNNs utilizam spikes, eventos discretos que ocorrem quando a atividade de um neurônio ultrapassa determinado limiar.

Essa dinâmica introduz uma dimensão temporal ao processamento. A informação não está apenas no valor produzido por um neurônio, mas também em quando esse evento acontece.

Essa característica permite que as SNNs processem informações de maneira orientada a eventos, podendo reduzir significativamente a quantidade de operações realizadas quando comparadas a arquiteturas convencionais em determinados cenários.

As SNNs são especialmente promissoras em aplicações que envolvem processamento contínuo e informações temporais, como robótica, visão computacional, reconhecimento de padrões, sistemas embarcados e dispositivos neuromórficos.

Seu potencial está diretamente relacionado à combinação entre eficiência energética, processamento temporal e computação orientada a eventos, aproximando determinados sistemas artificiais dos princípios utilizados pelo cérebro biológico.

No LAMIA da URFPR de Santa Helena, pesquisas relacionadas a novas arquiteturas de aprendizado de máquina são relevantes para explorar alternativas mais eficientes e adaptáveis para aplicações de Inteligência Artificial.

Neste conteúdo, detalhamos como as Spiking Neural Networks funcionam e por que elas representam uma abordagem promissora para a próxima geração de sistemas inteligentes.

Acompanhe o carrossel para aprofundar.

13/08/2026

A inteligência artificial está ampliando a forma como novos materiais podem ser descobertos e desenvolvidos. Modelos computacionais conseguem analisar grandes espaços de possibilidades e identificar combinações com propriedades específicas, acelerando etapas que tradicionalmente exigem longos ciclos de pesquisa e experimentação.

Em vez de testar cada possibilidade individualmente, pesquisadores podem utilizar IA para direcionar a investigação para alternativas mais promissoras, considerando características como resistência, condutividade, estabilidade e desempenho.

Na indústria, essa abordagem pode contribuir para o desenvolvimento de materiais mais adequados a diferentes aplicações, reduzindo o tempo entre a definição de uma necessidade e a identificação de possíveis soluções. Na pesquisa, permite explorar conjuntos de possibilidades que seriam difíceis de avaliar exclusivamente por meio de experimentos físicos.

A combinação entre inteligência artificial, simulação computacional e experimentação cria um novo caminho para a engenharia de materiais, no qual modelos inteligentes ajudam a ampliar o espaço de possibilidades investigadas.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, essa perspectiva se conecta à pesquisa aplicada em inteligência artificial e aprendizado de máquina, utilizando métodos computacionais para investigar problemas complexos e apoiar o desenvolvimento de novas soluções.

Entre os principais potenciais, destacam-se:

• Exploração de grandes espaços de possibilidades
• Redução do tempo de investigação
• Identificação de materiais com propriedades específicas
• Apoio à pesquisa e ao desenvolvimento de novas soluções

A inteligência artificial passa a atuar não apenas na análise do que já existe, mas também na busca por novas possibilidades que ainda não foram exploradas.

Como uma máquina aprende a tomar decisões quando não recebe a resposta correta para cada situação?O Reinforcement Learni...
11/08/2026

Como uma máquina aprende a tomar decisões quando não recebe a resposta correta para cada situação?

O Reinforcement Learning (RL) propõe uma abordagem diferente para o aprendizado de máquina.

Em vez de aprender exclusivamente a partir de exemplos previamente classificados, o agente interage com um ambiente, executa ações e observa as consequências de suas decisões.

A cada interação, o sistema recebe sinais de recompensa ou penalização. Com base nessas experiências, aprende quais comportamentos tendem a produzir melhores resultados e ajusta sua estratégia ao longo do tempo.

Esse processo permite que o agente desenvolva uma política de decisão por meio de tentativa, exploração e aprendizado contínuo, buscando maximizar a recompensa acumulada.

O Reinforcement Learning possui aplicações em áreas como robótica, veículos autônomos, sistemas de recomendação, otimização industrial, jogos e controle de sistemas complexos.

Um dos principais desafios está justamente no equilíbrio entre explorar novas possibilidades e utilizar estratégias que já demonstraram bons resultados.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, abordagens de aprendizado por reforço são relevantes para problemas em que sistemas precisam tomar decisões sequenciais, adaptar seu comportamento e otimizar ações diante de diferentes condições.

Neste conteúdo, detalhamos como o Reinforcement Learning funciona na prática e por que essa abordagem é fundamental para o desenvolvimento de sistemas capazes de aprender por interação.

Acompanhe o carrossel para aprofundar.

06/08/2026

A evolução da inteligência artificial está ampliando o potencial dos gêmeos digitais, representações virtuais que acompanham o comportamento de equipamentos, processos e operações ao longo do tempo.

Ao integrar dados provenientes de sensores, sistemas de monitoramento e modelos computacionais, essas representações deixam de ser apenas uma reprodução do mundo físico e passam a interpretar mudanças, identificar padrões e apoiar decisões de forma contínua.

Essa nova geração de gêmeos digitais permite acompanhar operações com maior precisão, testar cenários antes de sua implementação e avaliar impactos sem interferir diretamente no ambiente real.

Na indústria, essa abordagem fortalece o monitoramento de ativos, a otimização de processos produtivos e a análise do desempenho operacional. No contexto empresarial, amplia a capacidade de simular estratégias, antecipar necessidades e apoiar decisões baseadas em informações atualizadas continuamente.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, essa evolução está alinhada ao desenvolvimento de pesquisas aplicadas que integram inteligência artificial, modelagem computacional e análise de dados para construir soluções capazes de representar e compreender ambientes complexos.

Entre os principais benefícios observados, destacam-se:

• Monitoramento contínuo de operações
• Simulação de cenários antes da execução
• Melhor compreensão do comportamento dos sistemas
• Apoio mais qualificado à tomada de decisão

A próxima geração dos gêmeos digitais amplia a integração entre o mundo físico e sua representação computacional, permitindo que decisões sejam tomadas com maior conhecimento sobre o comportamento real dos sistemas.

Muitos modelos de Inteligência Artificial são extremamente precisos, mas nem sempre é possível compreender como chegaram...
05/08/2026

Muitos modelos de Inteligência Artificial são extremamente precisos, mas nem sempre é possível compreender como chegaram a uma determinada decisão.

É nesse contexto que surge a Explainable Artificial Intelligence (XAI).

A IA Explicável reúne técnicas que tornam o processo de tomada de decisão dos modelos mais transparente, permitindo identificar quais informações influenciaram um resultado e compreender o raciocínio por trás de uma previsão.

Em vez de tratar os modelos como uma “caixa-preta”, a XAI busca revelar como diferentes fatores contribuem para cada decisão, aumentando a confiança, a interpretabilidade e a capacidade de validação dos sistemas.

Essa abordagem é especialmente importante em aplicações de alto impacto, como saúde, setor financeiro, indústria, justiça e segurança, onde compreender o motivo de uma decisão é tão importante quanto sua precisão.

Além de atender requisitos regulatórios e éticos, modelos explicáveis facilitam a identificação de vieses, a depuração de erros e a melhoria contínua dos sistemas de Inteligência Artificial.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, conceitos relacionados à Explainable Artificial Intelligence são relevantes para o desenvolvimento de soluções que aliam alto desempenho à transparência, contribuindo para sistemas mais confiáveis, interpretáveis e alinhados às necessidades do mundo real.

Neste conteúdo, detalhamos como a XAI funciona na prática e por que ela se tornou um dos pilares para a construção de uma Inteligência Artificial mais responsável.

Acompanhe o carrossel para aprofundar.

30/07/2026

O avanço da inteligência artificial não depende apenas da evolução dos modelos. Nos últimos anos, a infraestrutura que sustenta essas aplicações também passou por uma transformação significativa, impulsionando uma nova geração de sistemas mais eficientes e preparados para demandas cada vez maiores.

À medida que aplicações inteligentes se tornam mais presentes em diferentes setores, cresce a necessidade de soluções capazes de processar grandes volumes de dados com menor consumo de recursos, menor latência e maior capacidade de adaptação aos diferentes ambientes de operação.

Esse cenário impulsiona o desenvolvimento de novas arquiteturas computacionais, processadores especializados, computação distribuída e processamento próximo à origem dos dados, permitindo que a inteligência artificial opere de forma mais eficiente tanto em grandes centros de processamento quanto em dispositivos embarcados.

Na indústria, essa evolução favorece aplicações em tempo real, monitoramento contínuo e maior integração entre equipamentos e sistemas produtivos. No contexto empresarial, amplia a capacidade de escalar soluções inteligentes, reduzindo custos operacionais e aumentando a agilidade na utilização de modelos de IA.

No LAMIA da UTFPR de Santa Helena, acompanhar essa evolução é fundamental para o desenvolvimento de pesquisas aplicadas capazes de explorar diferentes arquiteturas computacionais e tecnologias que tornam soluções inteligentes mais eficientes e preparadas para desafios reais.

Entre os principais benefícios observados, destacam-se:

• Maior eficiência computacional
• Redução da latência no processamento
• Melhor escalabilidade das aplicações inteligentes
• Expansão das possibilidades de uso da IA em diferentes ambientes

À medida que a infraestrutura evolui, a inteligência artificial amplia sua capacidade de chegar a novos contextos, tornando aplicações inteligentes mais acessíveis, eficientes e integradas ao cotidiano de empresas e da indústria.

Endereço

Universidade Tecnológica Federal Do Paraná/Bloco L/LAMIA
Santa Helena, PR
85892000

Telefone

+5545998357976

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