Será defendida no dia 31 de julho de 2026, às 14:00 horas, na sala 304 do Instituto de Computação e por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Computação Reversível: Princípios e Projeto de Algoritmos”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Marcio Contente Arese.
Link para defesa: https://meet.google.com/ewn-givs-hzq?pli=1&authuser=5
Resumo:
O computador digital tornou-se o dispositivo central da civilização tecnológica contemporânea, estando presente em praticamente todos os sistemas inteligentes. A lógica e a física irreversíveis que fundamentam a computação tradicional implicam dissipação de energia sempre que ocorre destruição de informação, ameaçando a continuidade do avanço da eficiência e da miniaturização. As demandas computacionais crescentes da inteligência artificial intensificam essa preocupação, traduzindo-se em custos energéticos e econômicos significativos. A computação reversível surge como alternativa potencial capaz de superar o limite inferior fundamental de dissipação associado à irreversibilidade lógica. Este trabalho apresenta as bases físicas e lógicas da irreversibilidade e da reversibilidade, revisita o desenvolvimento histórico da computação reversível e examina as condições lógicas para a inversibilidade de programas e para a semirreversibilidade — entendida como a admissão controlada de operações irreversíveis em um arcabouço parcialmente reversível. Dá-se especial atenção à distinção entre irreversibilidade física e lógica, ao princípio de Landauer que relaciona perda de informação a custo termodinâmico e a perspectivas críticas que questionam se a dissipação é estritamente inevitável em todos os cenários práticos. Utiliza-se uma linguagem de pseudocódigo acrescida de reversibilidade para implementar algoritmos clássicos — Subsequência Comum Mais Longa (LCS), Floyd–Warshall e Radix Sort — examinando o impacto da reversibilização nas complexidades de tempo e espaço. Os resultados evidenciam tanto as restrições impostas pelas estruturas de dependência quanto a viabilidade de soluções algoritmicamente reversíveis sem custo energético assintótico adicional.
Abstract:
Digital computers have become the central device of contemporary technological civilization, embedded in virtually all intelligent systems. The irreversible logic and physics on which they are traditionally based imply energy dissipation whenever information is destroyed, threatening the continued advance of efficiency and miniaturization. The ever-growing computational demands of artificial intelligence intensify this concern, translating into substantial economic and energetic costs. Reversible computing emerges as a potential alternative capable of overcoming the fundamental lower bound on dissipation associated with logical irreversibility. This work presents the physical and logical foundations of irreversibility and reversibility, revisits the historical development of reversible computing, and examines the logical conditions for program invertibility and semireversibility—the controlled admission of irreversible operations within a partially reversible framework. Particular attention is devoted to the distinction between physical and logical irreversibility, to Landauer’s principle relating information loss to thermodynamic cost, and to critical perspectives that question whether dissipation is strictly unavoidable in all practical scenarios. A pseudocode language with added reversibility is used to implement classical algorithms — Longest Common Subsequence (LCS), Floyd–Warshall, and Radix Sort — examining the impact of reversibilization on time and space complexity. The results illustrate both the constraints imposed by dependency structures and the feasibility of constructing fully reversible algorithmic solutions without asymptotic energy cost.
Banca examinadora:
Prof. Uéverton dos Santos Souza, UFF
Prof. Luis Antonio Brasil Kowada, UFF
Prof. Pedro Henrique González Silva, UFRJ
Graduado em Ciências Atuariais pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e Mestrando em IA no Instituto de Computação da UFF (nota máxima no CAPES). Palestrante e Professor de Inteligência Artificial e Linguagem de Programação; autor de livros, artigos e aplicativos.
Professor do Grupo de Trabalho em Inteligência Artificial da UFF (GT-IA/UFF) e do Laboratório de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade (LITS/UFF), entre outros projetos.
Proprietário dos projetos:
entre outros.
💫 Apaixonado pela vida, pelas amizades, pelas viagens, pelos sorrisos, pela praia, pelas baladas, pela natureza, pelo jazz e pela tecnologia.
