ICLR 2026: Pesquisadores Associados ao IIA-LNCC Apresentam Avanços em IA e Computação Científica

O Instituto de Inteligência Artificial do LNCC (IIA-LNCC) esteve presente no International Conference on Learning Representations 2026, um dos principais eventos internacionais da área de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. A 14ª edição da conferência foi realizada no Rio de Janeiro entre os dias 23 e 27 de abril de 2026, reunindo pesquisadores, estudantes e profissionais de diversos países para discutir avanços recentes em modelos fundacionais, aprendizado profundo, IA científica e aplicações computacionais em diferentes domínios do conhecimento. A programação principal ocorreu entre os dias 23 e 25 de abril, enquanto os workshops foram realizados nos dias 26 e 27.

Com apoio institucional e patrocínio do IIA-LNCC, pesquisadores associados ao instituto participaram de workshops do evento apresentando trabalhos relacionados à modelagem científica orientada por IA, operadores neurais informados pela física, sistemas confiáveis de perguntas e respostas científicas e modelagem epidemiológica baseada em aprendizado híbrido.

No workshop Foundation Models for Science (FM4Science), Bruno Leonardo Santos Menezes apresentou o trabalho Evidence-Gated Scientific QA with Explicit Abstention and Page-Level Provenance, relacionado ao sistema Pororoca. O estudo propõe uma abordagem para perguntas e respostas científicas baseada em modelos de linguagem, na qual o sistema toma decisões explícitas sobre quando responder e quando se abster, condicionando a geração de respostas à existência de evidências verificáveis no corpus analisado. Segundo Bruno, “a participação no workshop FM4Science foi uma oportunidade importante para apresentar o Pororoca a uma audiência internacional de pesquisadores que trabalham na interseção entre modelos de linguagem e ciência”. O pesquisador também destacou que a proposta trata a abstenção “não como uma limitação do sistema, mas como uma resposta correta e auditável quando a evidência é insuficiente”. Para ele, apresentar o trabalho no ICLR foi importante tanto para posicionar as pesquisas do IIA-LNCC no debate sobre confiabilidade de LLMs em domínios científicos de alto risco quanto para receber feedback da comunidade internacional e identificar conexões com trabalhos correlatos.

Entre os trabalhos apresentados também esteve Learning Dengue Dynamics Through Hybrid Equation-guided And Data-driven Models, de Américo Barbosa da Cunha Junior, apresentado no workshop AI&PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations. O estudo explora abordagens híbridas que combinam modelos orientados por equações diferenciais e técnicas baseadas em dados para modelagem das dinâmicas da dengue. Sobre a experiência no evento, o pesquisador destacou que “a participação no ICLR 2026 foi uma experiência muito construtiva, proporcionando a oportunidade de acompanhar os avanços mais recentes em Inteligência Artificial, além de trocar experiências com pesquisadores e profissionais da área”. Segundo ele, o evento reuniu trabalhos de “alto impacto científico e tecnológico”, contribuindo significativamente para novas discussões e perspectivas de pesquisa em IA.

No mesmo workshop, Fabio Pereira dos Santos apresentou o trabalho Physics-Informed Shearlet Neural Operator (PI-ShearletNO) for Parametric Partial Differential Equations. A pesquisa propõe um operador neural informado pela física para resolução de equações diferenciais parciais paramétricas utilizando representações baseadas em shearlets. O pesquisador ressaltou que “apresentar o PI-ShearletNO no workshop AI&PDE possibilitou trocas valiosas com especialistas de diferentes partes do mundo”, oferecendo novas perspectivas sobre operadores neurais e aprendizado informado pela física. Segundo ele, as discussões com pesquisadores atuando em métodos multiescala, quantificação de incertezas e arquiteturas espectrais forneceram contribuições importantes para a abordagem proposta, especialmente em problemas envolvendo soluções anisotrópicas. Fabio também destacou que o workshop foi essencial para “situar o trabalho dentro do esforço global de integração entre geometric deep learning e computação científica”.

A participação dos pesquisadores no ICLR 2026 reforça a atuação do IIA-LNCC em temas estratégicos da Inteligência Artificial contemporânea e evidencia o papel do instituto no fortalecimento da inserção internacional da pesquisa brasileira em IA, computação científica e modelos fundacionais aplicados à ciência.

Núcleo de Divulgação do IIA instituto.ia@lncc.br