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Doutoranda do ICMC Brilha no Japão com Dois Prêmios em IA

Horário 30/07/202630/07/2026
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A doutoranda Rafaela Miglinski Lucca, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, conquistou dois dos mais prestigiados prêmios na 9ª Conferência Internacional de Aprendizado de Máquina e Inteligência de Máquina (MLMI 2026), realizada entre os dias 17 e 20 de julho, em Tóquio, Japão. Rafaela foi agraciada com as honrarias de Melhor Artigo (Best Paper) e Melhor Apresentação (Best Presentation), destacando a excelência de sua pesquisa e a clareza em sua comunicação no cenário global da inteligência artificial.

O trabalho premiado, intitulado “Garantias de Cobertura Local para Predição do Risco de Violência”, propõe um modelo inovador para prever o risco de diferentes tipos de violência contra a mulher. A pesquisa utiliza dados do Sistema Único de Saúde (SUS) para identificar situações de maior vulnerabilidade, visando apoiar ações preventivas e contribuir para a segurança de mulheres.

Reconhecimento Internacional e Impacto da Pesquisa

A MLMI 2026 é uma das conferências mais relevantes no campo do aprendizado de máquina e inteligência de máquina, atraindo pesquisadores de ponta de todo o mundo. A vitória de Rafaela Miglinski Lucca nas categorias de Melhor Artigo e Melhor Apresentação sublinha a qualidade e a relevância de sua contribuição científica. O prêmio de Melhor Artigo reconhece a originalidade e o impacto da pesquisa no avanço do conhecimento na área, enquanto o de Melhor Apresentação avalia a capacidade do pesquisador de transmitir seu trabalho de forma clara, organizada e com domínio do inglês.

A doutoranda expressou grande satisfação com o reconhecimento. “Me sinto muito feliz e lisonjeada. Poder ir para o outro lado do mundo representando essa universidade pela qual tenho tanto carinho e, ainda, tratar de uma pauta tão importante me deixa extremamente realizada”, comentou Rafaela.

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Desenvolvimento e Apoio Acadêmico

A pesquisa de Rafaela teve seu início na disciplina de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, ministrada pela professora Roseli Romero. Foi a professora Romero quem incentivou a inscrição do trabalho na conferência japonesa. A doutoranda também conta com a orientação do professor Ricardo Cerri em seu projeto de doutorado.

A participação de Rafaela na MLMI 2026 foi viabilizada graças ao apoio do Programa de Excelência Acadêmica (PROEX) do ICMC, que custeou as despesas de viagem e auxiliou nos trâmites burocráticos necessários. “O PROEX me ajudou tanto financeiramente quanto com questões burocráticas, sendo bastante ágil e atencioso. Sem ele, eu não teria ido ao Japão”, relatou a doutoranda, enfatizando a importância do suporte institucional para a projeção internacional de pesquisas brasileiras.

Desdobramentos e Futuras Contribuições

O reconhecimento internacional impulsionou novos projetos para Rafaela Miglinski Lucca. Em parceria com a professora Roseli Romero, um novo trabalho já foi desenvolvido e será submetido ao 41º Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), que acontecerá em setembro, no próprio ICMC. Este evento será mais uma oportunidade para a doutoranda compartilhar suas inovações e continuar a contribuir para o avanço da inteligência artificial no Brasil e no mundo.

A pesquisa de Rafaela Miglinski Lucca representa um avanço significativo na aplicação da inteligência artificial para resolver problemas sociais complexos, como a violência contra a mulher. A capacidade de prever riscos com base em dados pode fornecer ferramentas cruciais para a formulação de políticas públicas mais eficazes e para o desenvolvimento de estratégias de prevenção mais assertivas.

O sucesso da doutoranda do ICMC no Japão reforça a qualidade da pesquisa desenvolvida nas universidades brasileiras e a crescente projeção de talentos nacionais em áreas de alta tecnologia, como a inteligência artificial. A colaboração entre estudantes, orientadores e programas de fomento é essencial para que mais trabalhos de impacto alcancem reconhecimento global e gerem benefícios para a sociedade.

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