SANDRA ELIZA FONTES DE AVILA

Sandra Avila é professora associada (MS-5.1) no Instituto de Computação (IC) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). É doutora em Ciência da Computação, com duplo diploma, pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pela Sorbonne Université (UPMC Sorbonne, Paris 6, França), em 2013; mestra em Ciência da Computação pela UFMG, em 2008; e bacharela em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Sergipe (UFS), em 2006. É livre-docente em Aprendizado de Máquina pela UNICAMP (2025). Foi pesquisadora científica em pós-doutorado na UNICAMP, na Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC), em convênio com a Samsung (novembro de 2013 a janeiro de 2016) e pelo PNPD/CAPES (março de 2016 a janeiro de 2017). Presidente (2015) e Vice-Presidente (2019) do IEEE Women in Engineering (WIE) Seção Sul Brasil. É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq Nível 2 (desde 2021). Atuou como chefe do Departamento de Sistemas de Informação (DSI/IC/UNICAMP), 2021 a 2025. Ganhou os prêmios Inventores da UNICAMP, na categoria Tecnologia Licenciada (2018), Google Latin America Research Awards (2018, 2019, 2020 e 2021), Google Awards for Inclusion Research (2022), o prêmio de Reconhecimento Acadêmico em Direitos Humanos UNICAMP-Instituto Vladimir Herzog (2023 e 2024), e o prêmio Dermatologia Mais Inclusiva do Grupo L'Óreal Brasil (2025). Suas pesquisas estão voltadas para Inteligência Artificial e o Bem Social, mais especificamente para as áreas de Aprendizado de Máquina, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural, com ênfase na saúde e análise de mídias sensíveis. Sua paixão é incentivar meninas e mulheres a apostarem em carreiras nas áreas de STEM (Ciências, Tecnologia, Engenharias e Matemática). Desde 2020, é coorganizadora do projeto Meninas SuperCientistas. Em 2020, teve a honra de ser selecionada pela Academia Brasileira de Ciências para representar o Brasil no BRICS Young Scientists Forum, na área de Inteligência Artificial. Em 2022 e 2023, foi apontada entre os top 2 por cento cientistas mais influentes do mundo, de acordo com Stanford/PlosOne/Elsevier. Em 2024, fez parte do grupo revisor da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA).

My research focus is on designing and developing novel deep learning approaches for automatically extracting discriminative space-temporal characteristics from images/videos; proposing new efficient and effective deep learning approaches for sensitive content analysis and medical image analysis.