Artigo de aluno do campus Petrópolis é apresentado em simpósio nacional de telecomunicações

O aluno Pedro Victor Granja, do curso de Engenharia de Computação do Cefet/RJ Petrópolis (atual UFCIRJ), teve um artigo científico apresentado no Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2026), realizado em Salvador (BA), entre 29 de setembro e 2 de outubro.

Intitulado “Symbolic Regression for Large-Scale Propagation Modeling in the Atlantic Forest”, o trabalho foi desenvolvido em coautoria com os docentes do campus Petrópolis Diego Haddad (orientador) e Ana Elisa Ferreira, e com o pesquisador Pedro Henrique Lugão, da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).

^{Pedro Victor Granja cursa atualmente o 10º período da Engenharia de Computação}

Para Pedro Victor, participar de uma pesquisa apresentada em um dos principais eventos científicos brasileiros da área representa um importante passo em sua formação acadêmica. “Ter um trabalho aceito em um evento dessa relevância é uma oportunidade de contribuir para a comunidade científica e de aplicar, na prática, os conhecimentos adquiridos ao longo da graduação”, afirmou.

O estudo investigou o uso da regressão simbólica, uma técnica de inteligência artificial, para desenvolver modelos matemáticos capazes de prever a propagação de sinais de rádio em ambientes de Mata Atlântica. Para isso, foram utilizadas redes LoRa, tecnologia amplamente empregada em aplicações de Internet das Coisas (IoT).

Segundo Diego Haddad, os resultados demonstraram que a técnica permite gerar equações matemáticas compactas, interpretáveis e precisas para estimar a intensidade dos sinais de rádio. Os modelos apresentaram elevada correlação com as medições experimentais e, ao mesmo tempo, preservaram relações físicas esperadas, como a redução da intensidade do sinal com o aumento da distância e a melhoria da comunicação com fatores de espalhamento mais elevados.

Saiba mais sobre a pesquisa

O objetivo da pesquisa foi desenvolver modelos matemáticos capazes de descrever o comportamento de sinais de comunicação sem fio em ambientes de floresta densa, com base em dados reais obtidos por meio da tecnologia LoRa.

"A regressão simbólica apresenta uma vantagem importante em relação a muitos métodos tradicionais de inteligência artificial: além de prever os resultados com elevada precisão, ela produz equações matemáticas explícitas, permitindo compreender o comportamento físico do fenômeno estudado. Isso torna os modelos mais transparentes e facilita sua utilização por engenheiros e pesquisadores", explicou Haddad.

De acordo com o docente, compreender a propagação de sinais em áreas de Mata Atlântica é fundamental para o planejamento de redes sem fio destinadas a aplicações como monitoramento ambiental, agricultura de precisão, turismo em parques naturais e sistemas de comunicação em regiões de difícil acesso.

Os resultados obtidos indicam que a regressão simbólica pode representar uma alternativa promissora tanto aos modelos empíricos tradicionais quanto às abordagens de inteligência artificial do tipo "caixa-preta", conciliando precisão, simplicidade e interpretabilidade.