Maria Cristina Ferreira de Oliveira é homenageada por sua trajetória científica, enquanto Lucas Pascotti Valem recebe o prêmio de Best Paper no SIBGRAPI, em Salvador
Maria Cristina Ferreira de Oliveira, professora do ICMC, foi homenageada pelo impacto e pelas contribuições à comunidade científica no SIBGRAPI 2025 (Crédito da imagem: SIBGRAPI 2025)
O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, teve dois importantes reconhecimentos durante o SIBGRAPI 2025. O principal evento científico do país nas áreas de computação gráfica, processamento de imagens e visão computacional foi realizado de 30 de setembro a 3 de outubro, em Salvador.
A professora Maria Cristina Ferreira de Oliveira foi homenageada pelo impacto e pelas contribuições à comunidade científica. Já o professor Lucas Pascotti Valem recebeu o prêmio de Best Paper, reforçando a excelência e a relevância das pesquisas desenvolvidas no Instituto.
Reconhecimento nacional na área – Com uma carreira inteiramente construída no ICMC, Maria Cristina é uma das referências nacionais em visualização e visual analytics. Sua atuação à frente do Grupo de Gráficos, Imagens, Visualização e Análise (GIVA) contribuiu para consolidar o campo no Brasil e formar gerações de pesquisadores.
“A homenagem representa um reconhecimento da comunidade do SIBGRAPI pela minha atuação na área de visualização e na conferência ao longo de muitos anos. Foi uma honra recebê-la”, afirma Maria Cristina que, em 2018, tornou-se a primeira mulher a dirigir o ICMC. Ela ressalta que o prêmio a pegou de surpresa: “Não esperava. Porque a comissão tinha muitos outros nomes que também poderiam ser considerados merecedores.”
A docente lembra que o apoio institucional foi fundamental para o amadurecimento de suas pesquisas: “Fiz toda a minha carreira no ICMC, onde sempre tive muito apoio. Nosso grupo, o GIVA, foi um dos pioneiros em pesquisas na área de visualização no país.”
Ao refletir sobre a evolução da área, Maria Cristina destaca o crescimento e a maturação da comunidade brasileira. “A área cresceu no Brasil, amadureceu e ganhou visibilidade. O número de pesquisadores aumentou, e as fronteiras entre as áreas relacionadas ficaram muito mais difusas, o que também contribuiu para isso”, evidencia ela, que foi coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação e Matemática Computacional por duas vezes e chefe do Departamento de Ciências de Computação (SCC) de 2010 a 2014.
Best Paper – Docente do ICMC desde fevereiro deste ano, Lucas Pascotti Valem foi premiado pelo melhor trabalho no SIBGRAPI: um projeto que propõe avanços na classificação de imagens com redes neurais baseadas em grafos, área na interseção entre inteligência artificial e visão computacional. O artigo, intitulado Density-Guided Rank Correlation Graphs for Graph Convolutional Networks in Image Classification (Grafos de Correlação de Ranking Orientados por Densidade para Classificação de Imagens com Redes Convolucionais em Grafos, na tradução), é fruto da iniciação científica de Gabriel Maia Brito, aluno do Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP), orientado por Lucas.
“Foi uma imensa alegria e reconhecimento do nosso trabalho. Reforça a relevância científica da nossa contribuição e nos motiva a perseguir objetivos ainda mais ambiciosos”, afirma o professor. O estudo busca ensinar redes neurais a classificar imagens com menos esforço humano, reduzindo a dependência de grandes bases de dados anotadas — um dos gargalos da inteligência artificial (IA).
Como os métodos tradicionais de IA consomem muito tempo e demandam forte intervenção humana, para reduzir essa dependência, Lucas e Gabriel adotaram redes neurais baseadas em grafos, que funcionam bem com menos exemplos anotados. Em linguagem acessível, o professor do ICMC compara o funcionamento do modelo proposto a uma rede de amizades. “Pense no grafo como uma sala de aula. Cada imagem é uma criança, e as arestas são as semelhanças entre elas. No modelo tradicional, a criança escolhe amigos só por proximidade na fila — conexões superficiais. Na nossa proposta, as conexões surgem quando as listas de amizade se parecem. Isso evita superlotação e melhora o desempenho do modelo”, explica Lucas.
Os resultados superaram abordagens tradicionais, consolidando a proposta como uma referência técnica. “Esse reconhecimento amplia a visibilidade do nosso trabalho, legitima a proposta e fortalece a formação de estudantes”, completa ele. A conquista teve como pano de fundo o ambiente de pesquisa do ICMC, que oferece infraestrutura robusta e um ecossistema altamente favorável ao desenvolvimento científico. Inserido no GIVA e no Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBDI), o professor contou com servidores de alto desempenho e suporte técnico especializado — fatores decisivos para a execução do estudo premiado.
Recém-chegado ao ICMC, o docente agradece ao Programa de Apoio aos Novos Docentes USP – 2025, que viabilizou a bolsa de iniciação científica concedida ao estudante. Com a premiação, o grupo pretende ampliar as aplicações do modelo para diferentes áreas, como imagens médicas, sensoriamento remoto na agricultura e reidentificação de pessoas. Lucas finaliza compartilhando um aprendizado que orienta sua prática de pesquisador e docente: “Toda pesquisa que dá certo é resultado de muita persistência e consistência. Por trás de cada acerto, há vários erros que o antecederam. Como disse Thomas Edison: ‘Eu não falhei. Apenas descobri 10 mil maneiras que não funcionam’.”
O professor Lucas Pascotti Valem, também do ICMC, conquistou o prêmio de melhor trabalho no SIBGRAPI por projeto que propõe avanços na classificação de imagens com redes neurais baseadas em grafos (Crédito da imagem: arquivo pessoal)
Texto: Matheus Martins Fontes, da Fontes Comunicação Científica
Mais informações
Acesse o artigo premiado: http://sibgrapi.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/sibgrapi/2025/09.14.05.07/doc/brito-108.pdf
Leia o perfil O Pioneirismo de Cristina: https://www.icmc.usp.br/noticias/5870-o-pioneirismo-de-cristina
