Um trabalho desenvolvido em parceria entre o CESAR e a Universidade Federal Fluminense (UFF) foi eleito Melhor Artigo Científico do Fórum de Pós-Graduação da ERAD Sudeste 2025, evento regional da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) dedicado à pesquisa e formação em computação de alto desempenho.
O artigo premiado apresenta uma avaliação de modelos de aprendizado de máquina aplicados à predição do tempo de execução de jobs de simulação de reservatórios petrolíferos em clusters HPC, tema fundamental para a otimização de recursos computacionais em aplicações científicas e industriais.
Utilizando logs reais da Petrobras, o estudo testou os algoritmos XGBoost e J48 com diferentes esquemas de discretização do tempo de execução, investigando impactos diretos na precisão dos modelos.
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A comissão avaliadora destacou a relevância prática e científica do estudo, que contribui para o avanço das áreas de Arquiteturas de Computadores, Aprendizado de Máquina e Computação de Alto Desempenho. O trabalho integra um dos projetos realizados em colaboração com a Petrobras, reforçando o impacto da cooperação entre indústria, centros de inovação e academia.
A premiação foi entregue durante a ERAD Sudeste 2025, realizada entre os dias 5 e 7 de novembro, em Niterói (RJ).
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