O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Goiás (UFG) torna público o Edital de Seleção para Alunos Especiais referente ao segundo semestre letivo de 2026.
O Programa de Pós Graduação em Ciencia da Computação do Instituto de Informática da UFG divulga o resultado do Prêmio INF de Tese e Dissertação 2026, que reconhece os melhores trabalhos acadêmicos defendidos de 2025 no âmbito do programa.
O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC/UFG) informa que a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG) publicou a Chamada Pública nº 44/2025 – Programa de Concessão de Bolsas de Formação – Bolsa de Excelência na Pós-Graduação (Edição 2026), destinada a doutorandos(as) com desempenho acadêmico excepcional.
Edital de Seleção de Bolsistas para o semestre 2026/1 - Mestrado e Doutorado
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação conquista nota 5 na Avaliação Quadrienal 2025 da CAPES
A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Goiás (UFG) torna público o presente Edital 001/2026, que estabelece as normas para a abertura de inscrições no processo seletivo simplificado destinado a candidatos(as) interessados(as) em cursar disciplinas na condição de aluno(a) especial no semestre 2026/1, sem vínculo com o referido Programa.
403ª defesa de Mestrado
Aluno(a): Alef Iury Siqueira Ferreira
Local da defesa: Lab.250 INF e sala 1 RNP
Data: 31/07/2026
Horário: 14h
Título do trabalho: " Harmony Through Alignment: Unifying Multimodal Representations of Sound and Text Across Languages "
Membros da banca:
Resumo:
O alinhamento entre modalidades obteve grandes avanços, especialmente no domínio texto-imagem. No entanto, a extensão desses princípios para criar representações robustas e multilíngues de linguagem e áudio introduz desafios distintos que ainda permanecem parcialmente não resolvidos na literatura. Entre eles estão a escassez de conjuntos de dados texto-áudio linguisticamente diversos e o custo computacional proibitivamente alto do treinamento de modelos em larga escala. Para lidar com os altos custos computacionais e de dados associados ao treinamento de modelos multimodais, esta dissertação apresenta inicialmente o CACARA (Cross-Modal Alignment Leveraging a Text-Centric Approach for Cost-Effective Multimodal and Multilingual Learning), um framework projetado para integrar novas modalidades de forma eficiente. O CACARA emprega uma estratégia de aprendizado por alinhamento emergente. Uma nova modalidade, o áudio, é alinhada a um modelo multilíngue texto-imagem pré-treinado que é mantido congelado. O modelo herda as capacidades multilíngues do codificador textual ao utilizar o framework proposto usando apenas dados em inglês. Essa abordagem permite recuperação zero-shot entre línguas e entre modalidades, reduzindo o tempo de treinamento e o consumo de energia. Como contribuição complementar, esta pesquisa apresenta o PALMA (Pre-trained Audio-Language Multilingual Alignment via Mixture-of-Layers), um framework para a otimização sistemática de modelos bimodais linguagem-áudio. O PALMA vai além dos métodos convencionais ao avaliar de forma abrangente codificadores estado da arte (state-of-the-art, SOTA) e paradigmas modernos de treinamento. Sua principal inovação é o método “Mixture of Layers” (MoL). Essa estratégia de agregação adaptável combina características de múltiplas camadas do codificador para criar uma representação de áudio mais rica e refinada. Avaliações empíricas validam as abordagens propostas, que alcançam resultados competitivos. Nossos resultados fornecem fortes evidências de que o alinhamento emergente é uma estratégia viável, escalável e de baixo custo para expansão multimodal. Em última análise, este trabalho contribui para o desenvolvimento de sistemas multimodais mais acessíveis, eficientes e linguisticamente inclusivos.
Vídeos sobre o PPGCC
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