ICAIAC 2027 reunirá pesquisadores para discutir reconhecimento de emoções, modelos de IA afetiva, interação humano-máquina, interfaces cérebro-computador e aplicações em saúde e educação. Submissões de trabalhos poderão ser realizadas até 12 de março de 2027.
A cidade de Hangzhou, na China, receberá, entre os dias 21 e 23 de maio de 2027, a 2027 International Conference on Artificial Intelligence and Affective Computing (ICAIAC 2027), conferência internacional dedicada à integração entre Inteligência Artificial (IA) e Computação Afetiva.
O evento pretende reunir pesquisadores, professores, engenheiros, profissionais da indústria e representantes de instituições acadêmicas para apresentar pesquisas, compartilhar experiências e discutir novas possibilidades de desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de reconhecer, interpretar e responder a informações relacionadas às emoções humanas.
A conferência aborda uma área interdisciplinar que conecta Ciência da Computação, Psicologia, Neurociência, Engenharia, Ciência Cognitiva e Interação Humano-Computador. A proposta é investigar como os sistemas computacionais podem considerar aspectos emocionais e comportamentais durante suas interações com pessoas.
O que é Computação Afetiva?
A Computação Afetiva (Affective Computing) é um campo de pesquisa que investiga como computadores e sistemas inteligentes podem reconhecer, interpretar, modelar, expressar e responder a informações relacionadas às emoções humanas.
O conceito ganhou projeção acadêmica com os trabalhos da pesquisadora Rosalind Picard, do Massachusetts Institute of Technology (MIT), especialmente a partir de seu livro Affective Computing, publicado em 1997.
Na prática, essa área permite desenvolver tecnologias que vão além do processamento tradicional de comandos e informações. Um sistema pode, por exemplo, analisar características da fala, expressões faciais, textos, movimentos e sinais fisiológicos para estimar determinados estados emocionais.
Entre as aplicações possíveis estão plataformas educacionais capazes de adaptar experiências de aprendizagem, sistemas de atendimento que consideram o contexto emocional de uma conversa, robôs que ajustam seu comportamento durante uma interação e ferramentas de apoio à saúde.
É importante destacar que reconhecer padrões associados às emoções não significa compreender integralmente o que uma pessoa sente. A interpretação de estados emocionais continua sendo um desafio científico, especialmente porque expressões e comportamentos podem variar conforme o contexto, a cultura e as características individuais.
Principais temas da ICAIAC 2027
A programação científica proposta pela conferência contempla diferentes linhas de investigação. Entre os principais temas de interesse estão:
1. Reconhecimento e compreensão multimodal de emoções
Pesquisas que utilizam diferentes fontes de informação para identificar padrões emocionais, incluindo expressões faciais, voz, linguagem escrita, movimentos e sinais fisiológicos. A abordagem multimodal busca combinar essas informações para produzir estimativas mais contextualizadas.
2. Grandes modelos de IA e Computação Afetiva
Investigações sobre a integração de grandes modelos de linguagem (LLMs) com sistemas capazes de considerar informações emocionais. O objetivo é ampliar as possibilidades de interação entre pessoas e agentes inteligentes, tornando as respostas mais contextualizadas e adaptadas às necessidades dos usuários.
3. Inteligência Artificial incorporada e robótica
Estudos envolvendo IA incorporada (Embodied AI), robótica afetiva e sistemas inteligentes que interagem com o ambiente físico. Essas tecnologias podem permitir que robôs reconheçam determinados sinais humanos e ajustem suas respostas durante atividades colaborativas.
4. Interfaces cérebro-computador
Pesquisas sobre interfaces que estabelecem comunicação entre atividade cerebral e sistemas computacionais, incluindo possíveis aplicações na identificação de estados cognitivos e emocionais.
5. Interação empática entre humanos e máquinas
Desenvolvimento de sistemas conversacionais, assistentes virtuais e agentes inteligentes capazes de adaptar sua comunicação a diferentes situações e sinais emocionais dos usuários.
6. Geração e regulação afetiva
Pesquisas relacionadas à geração de fala emocional, produção de textos com diferentes características afetivas, expressão multimodal e mecanismos de resposta emocional em sistemas artificiais.
7. Ética, privacidade e segurança
Um dos aspectos relevantes da conferência é a discussão sobre proteção de dados emocionais, privacidade, vieses algorítmicos, transparência, justiça algorítmica e desenvolvimento responsável de tecnologias afetivas.
Aplicações em saúde, educação e indústria
A integração entre Inteligência Artificial e Computação Afetiva pode contribuir para diferentes setores.
Na educação, sistemas inteligentes podem investigar sinais de engajamento, dificuldades e mudanças de comportamento durante atividades de aprendizagem, oferecendo possibilidades de adaptação das experiências educacionais.
Na saúde, pesquisas podem explorar o uso de informações comportamentais e fisiológicas em ferramentas de apoio ao acompanhamento de pacientes e à interação com profissionais. Essas aplicações exigem validação científica, proteção de dados e supervisão adequada.
No atendimento ao consumidor, sistemas de análise de sentimentos podem auxiliar na identificação de padrões de satisfação e insatisfação em conversas e avaliações.
Na robótica, a capacidade de considerar sinais humanos pode favorecer interações mais adequadas entre pessoas e máquinas, especialmente em ambientes colaborativos.
Essas possibilidades também levantam questões importantes: até que ponto um algoritmo consegue interpretar corretamente uma emoção? Como evitar decisões discriminatórias? Quem terá acesso aos dados emocionais coletados? São questões que tornam a ética e a governança elementos fundamentais para o avanço dessa área.
Submissão de trabalhos científicos
A ICAIAC 2027 está recebendo contribuições de pesquisadores interessados nos temas relacionados à Inteligência Artificial e à Computação Afetiva.
De acordo com as informações publicadas pela organização, os trabalhos devem apresentar resultados originais de pesquisa, sejam experimentais ou teóricos, e não podem ter sido publicados anteriormente ou estar em avaliação simultânea em outra publicação.
O processo editorial informado pela conferência prevê uma avaliação inicial, verificação de similaridade e revisão por pares em modalidade double-blind, na qual as identidades dos autores e avaliadores não são reveladas durante a avaliação.
Os trabalhos completos aceitos serão publicados nos anais da conferência (Conference Proceedings). A organização informa que os artigos serão encaminhados para avaliação de indexação nas bases EI Compendex e Scopus. Isso não deve ser interpretado como garantia de indexação: a inclusão efetiva depende dos critérios e das decisões das respectivas bases.
Calendário e prazos
As principais datas divulgadas para a conferência são:
- 12 de março de 2027: prazo final para submissão de trabalhos.
- 16 de abril de 2027: divulgação das notificações de aceitação.
- 1º de maio de 2027: prazo para envio da versão final dos trabalhos.
- 7 de maio de 2027: encerramento das inscrições.
- 21 a 23 de maio de 2027: realização da conferência em Hangzhou, China.
Informações e participação
Pesquisadores, professores, estudantes de graduação e pós-graduação e profissionais interessados podem consultar as orientações para submissão, os temas de pesquisa e as informações sobre participação diretamente no portal oficial da conferência.
Site oficial: https://www.icaiac.com/
Chamada de trabalhos (Call for Papers): https://www.icaiac.com/call_for_paper
Contato da organização: icaiac@yeah.net
A ICAIAC 2027 representa uma oportunidade de acompanhar o desenvolvimento de uma área que aproxima Inteligência Artificial, comportamento humano e interação tecnológica. Mais do que desenvolver máquinas capazes de identificar expressões ou classificar sentimentos, o desafio científico está em construir sistemas que utilizem essas informações de maneira contextualizada, confiável, ética e efetivamente útil para as pessoas.
Graduado em Ciências Atuariais pela Universidade Federal Fluminense (UFF), Pós-Graduado em Inteligência Artificial, Pós-Graduado em Marketing Digital, 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), do Laboratório de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade (LITS/UFF), da Pós-Graduação na Universidade Estácio de Sá, entre outras iniciativas.
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