Em setembro de 2024, Guilherme Kneitz concluía sua graduação em Engenharia de Computação pelo Cefet/RJ Petrópolis. Sua pesquisa para o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) ganhou o mundo logo depois com a publicação de dois artigos: o primeiro foi publicado no Symposium on Internet of Things (SIoT), simpósio internacional realizado no Rio de Janeiro em outubro de 2024; e o segundo integra o volume 88 do periódico internacional Telecommunication Systems, lançado em 18 de maio de 2025.
“As publicações representam um marco muito importante na minha trajetória acadêmica. Participar de uma pesquisa que resultou em trabalhos científicos publicados em simpósio e periódico internacionais é, acima de tudo, uma validação do esforço coletivo envolvido e da qualidade da formação que recebi”, declarou Guilherme.
Intitulados “Analytical Expression for Recommendation ITU-R P.l546-6 Propagation Curves of Land Paths Up to 20 km Using Symbolic Regression” e “Symbolic regression approach for analytical modeling of ITU-R P.1546-6 propagation curves”, os artigos buscam contribuir para melhorar a compreensão e o planejamento de sistemas de comunicação sem fio, utilizados em diversas áreas, como telefonia, internet e rádio. Os trabalhos tiveram a contribuição de Diego Haddad (orientador do TCC), Maurício Henrique Costa Dias (professor do Cefet/RJ Maracanã) e de Gilson Antonio Giraldi, pesquisador do LNCC.
Guilherme contou que sempre teve interesse em aprofundar seus conhecimentos em inteligência artificial, com ênfase em inteligência artificial evolutiva. Assim, se aprofundou na temática para sua pesquisa do TCC. Ele destacou a formação sólida do Cefet/RJ Petrópolis, que proporcionou a base necessária para o desenvolvimento da pesquisa. “O conhecimento adquirido durante o curso, aliado à orientação dos professores, foi essencial para que eu pudesse superar os obstáculos e contribuir para as discussões e resultados apresentados nesses artigos”, ressaltou.
Saiba mais sobre a pesquisa
De acordo com o professor Diego Haddad, a pesquisa desenvolveu uma série de fórmulas matemáticas que ajudam a estimar como o sinal de rádio perde força à medida que percorre distâncias diferentes. Para isso, foi utilizada uma técnica computacional chamada regressão simbólica, que combina inteligência artificial com dados reais de propagação de sinais.
“Essas fórmulas são importantes porque são simples, claras e fáceis de aplicar, permitindo que engenheiros e projetistas planejem redes de comunicação mais eficientes e confiáveis”, afirmou Diego. Assim, os sistemas de comunicação conseguem trabalhar melhor para garantir que o sinal chegue forte o suficiente até o destinatário, mesmo a longas distâncias.
Diego explicou que modelar como o sinal se enfraquece ao longo do caminho é fundamental para evitar problemas de conexão. Tradicionalmente, esses modelos são complexos ou muito específicos, dificultando seu uso prático.
“Esses trabalhos trazem soluções mais acessíveis e precisas, auxiliando a criar redes de comunicação mais robustas. Assim, trata-se de um método moderno alternativo aos tradicionais para criar modelos matemáticos que explicam complexos fenômenos físicos de forma simples. Essa abordagem pode ser aplicada em futuras pesquisas e ajudar na evolução de tecnologias de comunicação, contribuindo para uma internet mais rápida, confiável e acessível para todos”, destacou.