01 · VR
Realidade Virtual
Ambientes imersivos para aprendizado, treinamento e simulação.
AixCAVE & miniCAVE — Germany / BrazilUniversidade Federal do Espírito Santo
Laboratório de Realidade Estendida e Modelos Inteligentes
O REMI realiza pesquisa multidisciplinar em realidades estendidas, inteligência artificial, interação humano–computador e modelos computacionais aplicados.
01 / SOBRE
O laboratório
Sobre o REMI
O Laboratório de Realidade Estendida e Modelos Inteligentes — REMI — desenvolve tecnologias que combinam realidades virtuais, aumentadas e mistas com inteligência artificial e modelos computacionais avançados.
Investigamos novas fronteiras em ambientes imersivos e interativos, criando soluções que aprimoram a interação humano–máquina em educação, saúde, entretenimento e treinamento.
Linhas de pesquisa
Áreas de
pesquisa.
Da concepção de interfaces à análise inteligente de dados, trabalhamos em toda a cadeia de experiências imersivas.
02 · AR
Realidade Aumentada
Integração de conteúdo digital e ambiente físico.
KinesiOS03 · AI
Modelos Inteligentes
Análise de dados, decisões autônomas e personalização.
BSN — exemplo04 · HCI
Interação Humano–Computador
Interfaces e métodos de interação em ambientes virtuais e físicos.
miniCAVE05 · ST
Simulação e Treinamento
Realidades estendidas aplicadas à formação profissional e à educação.
Demonstração no Instituto NeuronEquipe
Integrantes do
laboratório.
Coordenação e estudantes com orientações em andamento registradas no currículo acadêmico.
Coordenador
Diego Roberto Colombo Dias
Professor Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo. Atua em realidade virtual e aumentada, inteligência artificial, redes e sistemas distribuídos e computação gráfica.
diego.dias@ufes.brPesquisadores
Marcelo de Paiva Guimarães
Professor · Universidade Federal de São Paulo (Unifesp)
Alunos de pós-graduação
Heitor Coitinho Quartezani
Mestrado · Ingresso em 2026/01
Magno Macedo de Oliveira
Mestrado em Informática · Início em 2025
Isabela Crespo
Mestrado em Informática · Início em 2025
Antonio Borssato
Aprendizado federado, Kubernetes e edge computing · Início em 2024
Lucas Oliveira Alves
Modelos de linguagem e dados sintéticos para reabilitação neuromotora · Início em 2024
Iniciação científica
Lucas Dantas Brandão
Engenharia Elétrica · Geração de dados sintéticos em reabilitação motora com LLMs e LoRA · Início em 2025
Diana Mello Rosi
Engenharia da Computação · Uso de câmeras convencionais para análise motora em Alzheimer · Início em 2025
Camila Oliveira Signor
Estatística e Ciência de Dados
TCC
Nenhuma orientação em andamento registrada.
05linhas de
pesquisa
pesquisa
15publicações
recentes
recentes
6artigos em
periódicos
periódicos
04áreas de aplicação:
educação, saúde,
entretenimento, treinamento
educação, saúde,
entretenimento, treinamento
Produção científica
Publicações
recentes.
Review-Aware Recommender Systems (RARSs): Recent Advances, Experimental Comparative Analysis, Discussions, and New Directions
Bittencourt, G.; Vasconcelos, N.; Andrade, Y.; Silva, N. C.; Cunha, W.; Dias, D. R. C.; et al.
ACM Computing Surveys · v. 58 · p. 1–49Do Aprendizado Centralizado ao Federado: O Que Acontece com a Explicabilidade dos Modelos?
Trindade, D. R.; Zambon, E.; Villaça, R. S.; Dias, D. R. C.; Comarela, G.
XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos · p. 659–672Are federated and centralized models alike? A comparative study via XAI
Borssato, A. V. O.; Trindade, D. R.; Comarela, G. V.; Zambon, E.; Mota, V. F. S.; Dias, D. R. C.
22nd DCOSS-IoT · Reykjavik · p. 1131FlowMIA: Membership Inference Attack on Generative Network Flow Models
Brotto, G. S. G.; Ribeiro, I. F.; Comarela, G.; Drago, I.; Dias, D. R. C.; Mota, V. F. S.
22nd DCOSS-IoT · Reykjavik · p. 1243A Multidimensional Quality Assessment of Synthetic Movement Data for Post-Stroke Rehabilitation
Ferreira, A. P. A.; Alves, L. O.; Molinares, F. A. F.; Guimarães, M. P.; Mota, V. F. S.; Rocha, L.; Dias, D. R. C.
ICCSA 2026 · Braga · p. 233–250Zero-Shot LLM Sentiment Meets Market Microstructure: Parsimonious Feature Selection for High-Frequency Bitcoin Forecastings
Moraes, L. A.; Marques, D.; Nojiri, L.; Albergaria, E. T.; Dias, D. R. C.; Mota, V. F. S.; Guimarães, M. P.; Rocha, L.
ICCSA 2026 · Braga · p. 569–583Evaluating Segmentation and Temporal Resolution in Highway Crash Forecasting: The BR-040 Corridor
Tozetto, J. P.; Nunes, I.; Soares, B.; Albergaria, E. T.; Dias, D. R. C.; Mota, V. F. S.; Rocha, L.
ICCSA 2026 · Braga · p. 584–600Semantic Noise Filtering in Post-Stroke Kinematic Data: An Automated Deep Learning Approach
Kwon, V. Y. K.; Rodrigues, L. G. S.; Zamprogno, B.; Guimarães, M. P.; Rocha, L.; Zambon, E.; Mota, V. F. S.; Dias, D. R. C.
ICCSA 2026 · Braga · p. 601–617A Machine Learning Approach for an End-to-End Music Inpainting Pipeline
Romão, G.; Albergaria, E. T.; Dias, D. R. C.; Almeida, M. A.; Mota, V. F. S.; Rocha, L.
ICCSA 2026 · Braga · p. 629–638Hierarchical edge-cloud scheduling for sustainable education under limited connectivity
Guimarães, M. P.; Dias, D. R. C.; Cavalcante, R. C.; Dantas, L. H. A.; Fontes, A. I. R.; Vieira, T. M. A.
12th International Conference on eDemocracy & eGovernment — ICEDEG 2026 · LisboaExploring transparency: A comparative analysis of explainable artificial intelligence techniques in retinography images to support the diagnosis of glaucoma
Vieira, C.; Rocha, L.; Guimarães, M.; Dias, D.
Computers in Biology and Medicine · v. 185 · 109556Immunization thresholds to change the overall level and the effect of cases on deaths by COVID-19 in pregnant and postpartum women
Sarnaglia, A. J. Q.; Godoi, L. G.; Monroy, N. A. J.; Molinares, F. A. F.; Zamprogno, B.; Dias, D. R. C.; Rodrigues, A. S.
Environmental Research · v. 271 · 121047Are the current topic modeling evaluation metrics enough? Mitigating the limitations using a multi-perspective game theoretic approach
Pereira, A.; Viegas, F.; Dias, D. R. C.; Tuler, E.; Machado, A. C.; Fonseca, G.; Gonçalves, M. A.; Rocha, L.
Knowledge-Based Systems · 113634Uso da biometria facial para o controle de benefícios e gratuidades no Transporte Público Coletivo: um estudo de caso na cidade de Ilhéus
Barbosa Sobrinho, M.; Correa, F.; Soares, A. N.; Ribeiro, J. S. A. N.; Dias, D. R. C.
Revista Transporte y Territorio · v. 30 · p. 149–157Disruption of exploratory behavior and olfactory memory in cockroaches exposed to sublethal doses of the neonicotinoid Thiamethoxam
Ferreira, L. C.; Rosa, M. E.; Rodrigues, L. G. S.; Dias, D. R. C.; et al.
Pesticide Biochemistry and Physiology · 106167Pesquisa em rede
Parcerias e
colaboração
O REMI colabora com academia, indústria e governo para gerar impacto social e econômico por meio da inovação e da pesquisa aplicada.
Endereço
Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
Campus Universitário de Goiabeiras
Av. Fernando Ferrari, 514
Centro Tecnológico (CT), Prédio CT-13, Sala 16
Goiabeiras
Vitória – ES
29075-910