{"id":14932,"date":"2025-05-22T19:33:49","date_gmt":"2025-05-22T22:33:49","guid":{"rendered":"https:\/\/ppee.unb.br\/?p=14932"},"modified":"2025-05-22T19:40:32","modified_gmt":"2025-05-22T22:40:32","slug":"defesa-de-dissertacao-aborda-vies-racial-em-sistemas-de-reconhecimento-facial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ppee.unb.br\/?p=14932","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o aborda vi\u00e9s racial em sistemas de reconhecimento facial"},"content":{"rendered":"\n

O discente Alexandre Mundim de Oliveira defendeu sua disserta\u00e7\u00e3o intitulada \u201cInflu\u00eancia do vi\u00e9s racial no uso de reconhecimento facial aplicado para controle de acesso\u201d, no dia 14 de abril de 2025, no \u00e2mbito do Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o Profissional em Engenharia El\u00e9trica (PPEE) da Universidade de Bras\u00edlia (UnB), sob orienta\u00e7\u00e3o do professor Luiz Ant\u00f4nio Ribeiro J\u00fanior.<\/p>\n\n\n\n

A disserta\u00e7\u00e3o se insere na linha de pesquisa Ci\u00eancia e Engenharia de Dados, e Concep\u00e7\u00e3o e Desenvolvimento de Materiais Estrat\u00e9gicos e Cr\u00edticos para Seguran\u00e7a Cibern\u00e9tica (LP4) e abordou um tema emergente e sens\u00edvel na \u00e1rea de seguran\u00e7a cibern\u00e9tica: os impactos do vi\u00e9s racial em tecnologias de reconhecimento facial utilizadas para controle de acesso. Essas tecnologias, embora amplamente empregadas, podem reproduzir desigualdades estruturais quando treinadas com bases de dados desbalanceadas, afetando de forma desproporcional grupos raciais sub-representados.<\/p>\n\n\n\n

Utilizando uma abordagem que combina aprendizado de m\u00e1quina (Machine Learning) e simula\u00e7\u00f5es laboratoriais, o trabalho demonstrou que a ado\u00e7\u00e3o de conjuntos de dados mais representativos pode reduzir significativamente os efeitos do vi\u00e9s. Al\u00e9m disso, o estudo apresentou 14 recomenda\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas para mitigar o vi\u00e9s racial em sistemas de reconhecimento facial, destacando a import\u00e2ncia da diversidade nos dados, da transpar\u00eancia dos algoritmos e da atua\u00e7\u00e3o de equipes multidisciplinares. As propostas est\u00e3o alinhadas ao NIST AI Risk Management Framework (NIST AI 600), refer\u00eancia internacional para desenvolvimento \u00e9tico e respons\u00e1vel de sistemas de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Durante sua trajet\u00f3ria no PPEE, Alexandre destacou a relev\u00e2ncia acad\u00eamica e social do curso:<\/p>\n\n\n\n

\u201cO trabalho traz uma contribui\u00e7\u00e3o concreta para a constru\u00e7\u00e3o de tecnologias mais justas, seguras e confi\u00e1veis. A experi\u00eancia no PPEE foi extremamente enriquecedora, tanto pela qualidade dos docentes quanto pelo ambiente colaborativo, que foi essencial para o desenvolvimento da pesquisa.\u201d<\/p>\n\n\n\n

A banca examinadora foi composta pelos professores Rafael Rabelo Nunes (membro interno), Alexandre de Barros Barreto (membro externo) e William Ferreira Giozza (suplente).<\/p>\n\n\n\n

A vers\u00e3o digital da disserta\u00e7\u00e3o est\u00e1 dispon\u00edvel para consulta na p\u00e1gina: https:\/\/ppee.unb.br\/?page_id=36<\/a>, com acesso p\u00fablico autorizado pelo autor.<\/p>\n\n\n

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