Keynotes Confirmados

I Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2

	Carla Osthoff: Possui graduação em Engenharia Elétrica pela PUC do Rio de Janeiro (1983), mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela UFRJ (1989) e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela UFRJ (2000). Atua na área de processamento de alto desempenho desde 1985 inicialmente em projetos de desenvolvimento de hardware de multiprocessadores paralelos distribuídos e depois como pesquisadora em Arquitetura de Computadores. Atualmente, é pesquisadora na área de Computação de Alto Desempenho do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), é professora do Programa Multidisciplinar de Pós-Graduação do Laboratório Nacional de Computação Científica e coordena o Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho (CENAPAD) do LNCC. Tópicos de interesse são: computação de alto desempenho, sistemas distribuídos, processamento paralelo, modelos de programação e computação científica.
	Alba Cristina M. A. de Melo: Possui graduação em Processamento de Dados pela Universidade de Brasília (1986), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1991) e doutorado em Ciência da Computação pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (1996). Atualmente é Professor Titular da Universidade de Brasília e IEEE Senior Member. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: bioinformatics, high performance computing, distributed shared memory, cloud computing, memory consistency models, cluster computing, GPUs e FPGAs.
	José Nelson Amaral: É professor na Universidade de Alberta, Canadá, onde lidera o Laboratório de Design e Otimização de Compiladores. É doutor em Electrical and Computer Engineering pela University of Texas, Austin, mestre em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA/SP), e graduado em Engenharia Eletrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUC-RS). É membro senior do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) e ACM Distinguished Engineer. Em 2012 foi selecionado “Professor do Ano” pelo Centro para Estudos Avançados da IBM em Toronto no Canadá e recebeu o Faculty of Science Excellence in Teaching Award em 2015 pela Universidade de Alberta.
	Raquel Vigolvino Lopes: É atualmente é Professora da Universidade Federal da Paraíba (UFPB)/Campus IV, atuando nos curso de Ciência da Computação e Sistemas de Informação. Anteriormente esteve associada à Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) onde atuou na Unidade Acadêmica de Sistemas e Computação (UASC) por 10 anos. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (1999), mestrado em Informática pela Universidade Federal da Paraíba (2002) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (2007). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas Distribuídos, em especial considerando aspectos de computação autonômica e gerência de capacidade em ambientes dinâmicos.

I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2

	Marcelo Finger: Possui graduação em Engenharia Eletronica pela Universidade de São Paulo (1988), mestrado em Foundations of Advanced Information Technology - Imperial College of Science, Technology and Medicine (1990) e doutorado em PhD in Computing - Imperial College of Science and Technology, University of London (1994). Foi professor visitante em departamentos de Ciência da Computação na Universitée Paul Sabatier - Toulouse (2011) e na Cornell University (2012-2013). Atualmente é professor titular da Universidade de São Paulo. É editor das revistas: South American Journal of Logic, São Paulo Journal of Mathematical Sciences e editor convidado da Theoretical Computer Science e da Anals of Mathematics in Artificial Intelligence. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Lógica, Raciocínio Lógico-Probabilístico, Linguística Computacional, e tem atuado como pesquisador principal nos seguintes temas: logica, inteligência artificial, Humanidades Digitais e linguistica computacional.
	Marco Antônio Mollinetti: Nasceu em Belém, Pará, Brasil, em 1993. É graduado em Ciência da Computação pelo Centro Universitário do Estado do Pará (CESUPA) em 2015. Mestre e Ph.D. em Engenharia da Informação pela Universidade de Tsukuba em 2018 e 2021. Tem experiencia em Ciência de Computação e Pesquisa Operacional, tendo atuado nos seguintes campos de pesquisa: Computação Evolucionaria, Teoria dos Jogos, Algoritmos Livres de Derivativos, Otimização Não-linear, Neuroevolução, Aprendizado de Máquina e Visão Computacional. Atua como Analista Senior na Plimes Inc., startup que desenvolve Wearables usando Machine Learning para monitorar a atividade de deglutição de idosos.
	Bruno Duarte Gomes: É Professor Associado da Faculdade de Biotecnologia da Universidade Federal do Pará (2009), da Pós-Graduação em Neurociências e Biologia celular (nível 4) e da Pós-Graduação em Neurociência e Comportamento (nível 3). É pesquisador colaborador no Instituto Tecnológico Vale para Desenvolvimento Sustentável e pesquisador afiliado do Massachusetts Institute of Technology desde 2017. É associado a SBNeC (Sociedade Brasileira de Neurociências e Comportamento) e a SFN (Society for Neuroscience). Trabalha na interface Biologia-Computação realizando investigação científica e orientação acadêmica na área de Neurofisiologia e Neurociência Computacional com ênfase em computação neural medida a partir de registros eletrofisiológicos em humanos e animais não humanos. Realizou pós-doutorado no McGovern Institute for Brain Research no Massachusetts Institute of Technology (CAPES CSF nº 11733/13-6). Membro titular da Academia Paraense de Ciências (2011).
	Ricardo Gudwin: É professor associado no Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial, da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, da Universidade Estadual de Campinas. Obteve sua graduação em Engenharia Elétrica (1989), Mestrado em Engenharia Elétrica (1992), Doutorado em Engenharia Elétrica (1996), e Livre Docência em Engenharia de Computação (2003), todos os títulos pela FEEC/UNICAMP. Atua na área de sistemas inteligentes, tendo apresentado contribuições nas áreas de sistemas e lógica fuzzy, redes neurais e sistemas evolutivos. Suas áreas de interesse incluem o relacionamento entre a semiótica e sistemas inteligentes, semiótica computacional e síntese semiótica, agentes inteligentes e a simulação de agentes inteligentes em ambientes de realidade virtual.