A pesquisadora Eduarda Chagas, doutoranda em Ciência da Computação no Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), integrante do FufureLab, esteve presente na International Conference on Machine Learning (ICML 2026), realizada na Coreia do Sul.
Reconhecida como uma das mais prestigiadas e competitivas conferências científicas do mundo nas áreas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina, a ICML reúne anualmente pesquisadores responsáveis pelos principais avanços científicos que impulsionam o desenvolvimento da IA em escala global.
Orientada pelo professor Heitor Ramos e coorientada pelo professor Frederico Gadelha, ambos integrantes do FutureLab e docentes do DCC/UFMG, Eduarda participou do evento com dois trabalhos científicos, apresentados em workshops da conferência.
Pesquisa na fronteira da Inteligência Artificial
A atuação da pesquisadora concentra-se em duas linhas de investigação.
A primeira busca desenvolver métodos para geração de dados sintéticos destinados a modelos fundacionais, preservando não apenas as propriedades estatísticas dos dados, mas também suas relações causais. O objetivo é ampliar a disponibilidade de dados de qualidade em contextos marcados por restrições de privacidade ou escassez de informações, especialmente em áreas sensíveis, como a saúde.
A segunda linha dedica-se ao estudo de sistemas multiagentes baseados em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). A pesquisa investiga como informações de telemetria produzidas durante a execução desses sistemas podem ser utilizadas para monitorar seu comportamento e desenvolver mecanismos capazes de aumentar sua eficiência, confiabilidade e segurança.
Dois trabalhos apresentados na ICML
Durante a conferência, Eduarda apresentou dois estudos que abordam desafios relacionados à geração de dados sintéticos para aplicações em Inteligência Artificial.
No workshop LxAI, foi apresentado o artigo completo “Beyond Statistical Fidelity: Causal-Valid Synthetic EHR Generation for Foundation Models in Low-Resource Settings”, que será publicado nos anais do evento. A pesquisa propõe uma abordagem para geração de prontuários eletrônicos sintéticos capaz de preservar simultaneamente as propriedades estatísticas e as relações causais dos dados, contribuindo para o desenvolvimento de modelos fundacionais em saúde em cenários de baixa disponibilidade de dados.
Já no workshop FMSD, foi apresentado o short paper “DataSynK: Causal-Symbolic EHR Synthesis for Tabular Foundation Models in Low-Resource Settings”, que introduz um framework baseado na integração entre descoberta causal e raciocínio simbólico para gerar dados sintéticos tabulares mais consistentes, ampliando as possibilidades de aplicação em modelos fundacionais.
Um processo altamente competitivo
Segundo Eduarda, a aceitação dos trabalhos representa o resultado de um longo processo de pesquisa. “Desde a definição da ideia até a versão final do artigo, foram vários meses de pesquisa, experimentação, escrita e revisões. Trabalhos submetidos à ICML passam por uma avaliação bastante criteriosa, o que exige elevado rigor científico e validação experimental consistente. Ter o trabalho aceito representa o reconhecimento de todo esse esforço e uma excelente oportunidade de discutir a pesquisa com especialistas da área”, destacou.
Internacionalização e novas conexões científicas
Além da apresentação dos trabalhos, a participação na ICML proporcionou contato direto com pesquisas que representam o estado da arte da Inteligência Artificial, além da oportunidade de estabelecer conexões com pesquisadores de diferentes países.
“Participar da ICML foi uma experiência extremamente enriquecedora, tanto do ponto de vista científico quanto profissional. Além de apresentar nossa pesquisa, tive a oportunidade de conhecer trabalhos que estão definindo o estado da arte em Inteligência Artificial, conversar com pesquisadores de diferentes países e trocar experiências sobre os principais desafios da área. Esses contatos geram novas ideias, abrem portas para futuras colaborações e ajudam a direcionar os próximos passos da pesquisa”, ressaltou Eduarda;
Para a pesquisadora, também foi motivo de orgulho representar a UFMG e o FutureLab em um dos principais fóruns científicos internacionais dedicados à Inteligência Artificial.
Destaque para a presença da UFMG
Outro aspecto ressaltado por Eduarda foi a forte participação da Universidade Federal de Minas Gerais na conferência. O DCC-UFMG foi o departamento brasileiro com o maior número de participantes na ICML 2026, reunindo estudantes e pesquisadores de diferentes laboratórios, entre eles o FutureLab, o LIA e o UAI, além de diversos ex-alunos da universidade que hoje atuam em instituições de pesquisa e empresas de referência ao redor do mundo.
Essa representatividade evidencia a excelência científica desenvolvida no DCC e reforça o crescente processo de internacionalização da pesquisa produzida na UFMG.
