A docente foi homenageada por sua contribuição no ensino de Tecnologia no estado de Pernambuco
A professora do Centro de Informática (CIn) da UFPE e referência internacional em Inteligência Artificial, Teresa Ludermir, foi uma das vencedoras do Prêmio Tacaruna Mulher 2026, que destaca o protagonismo feminino em Pernambuco. A docente foi homenageada na categoria “Educação”, pela sua contribuição no desenvolvimento do ensino de Tecnologia no estado. O evento aconteceu no UCI Kinoplex do Shopping Tacaruna, no dia 3 de março, às 19h.
A escolha das homenageadas foi realizada por um comitê de notáveis, formado por profissionais e especialistas das áreas contempladas na premiação, responsáveis por indicar nomes de destaque. Entre os critérios analisados estão inovação, representatividade e influência social. Durante a cerimônia, Renata Souza, Professora Titular do CIn-UFPE e integrante do CIn.AI, grupo de pesquisa em Inteligência Artificial, recebeu o prêmio representando Teresa Ludermir, que não pôde comparecer.
Ao definir seu papel como professora, Teresa afirma: “Se alguém pedir para eu me definir, eu vou dizer que eu sou uma formadora de pessoas, eu gosto de ensinar e formar cientistas. Hoje, cientistas que estudaram pelos meus livros, pelos meus artigos, pelas minhas aulas ou foram meus ex-alunos, são os responsáveis por dar uma continuidade ao trabalho”.
Sobre Teresa Ludemir – Atuando como professora Titular no CIn-UFPE desde 2007, onde já orientou mais de 40 dissertações de mestrado e de 25 teses de doutorado, a docente possui uma trajetória extensa e de impacto mundial na área de Inteligência Artificial. Teresa trouxe representatividade ao ser a primeira mulher na área de Tecnologia a se tornar Membro da Academia Brasileira de Ciências. Além disso, possui o título de Comendadora da Ordem Nacional do Mérito Científico, concedido pela Presidência da República do Brasil em 2010; é membro titular da Academia Pernambucana de Ciências; integrante Conselho da SBC, atuando no período de 2025 a 2029; Fellow da The World Academy of Sciences (TWAS) e da Asia-Pacific Artificial Intelligence Association (AAIA); e Membro sênior do IEEE e da International Neural Network Society (INNS).
Em fevereiro de 2026, Teresa foi anunciada como a única brasileira a integrar o Painel Científico Internacional Independente sobre Inteligência Artificial, iniciativa da Organização das Nações Unidas (ONU). O painel tem o objetivo de reunir e sistematizar evidências e conhecimentos científicos sobre inteligência artificial, contribuindo para o esclarecimento de debates globais relacionados ao desenvolvimento, ao uso e à governança dessas tecnologias.
Sobre o CIn-UFPE – Com mais de cinco décadas de história, o Centro de Informática (CIn) da UFPE é reconhecido como um dos principais polos de ensino e pesquisa em Computação na América Latina. Oferecendo quatro cursos de graduação – Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação e Inteligência Artificial – o CIn-UFPE recebe, anualmente, cerca de 350 novos alunos e já formou mais de 2.300 profissionais que atuam em nível nacional e internacional.
O Centro também se destaca pela excelência de seus programas de pós-graduação, especialmente o Programa Acadêmico em Ciência da Computação, é o único curso de computação no Norte, Nordeste e Centro-oeste que possui nota máxima (7) na avaliação da Capes. Todos os cursos do Centro figuram entre os cinco melhores do país, de acordo com o Ranking Universitário Folha (RUF) 2025. Além disso, o CIn é referência em inovação e empreendedorismo, sendo responsável pela formação de startups de tecnologia bem-sucedidas e pela colaboração com mais de 40 empresas públicas e privadas, nacionais e internacionais, por meio de parcerias estratégicas.
Atuando como um agente transformador, o CIn-UFPE é pioneiro no fortalecimento do ecossistema de Tecnologia da Informação em Pernambuco, contribuindo significativamente para o desenvolvimento de soluções tecnológicas, produtos e serviços para o mercado, além de formar líderes e profissionais qualificados para o setor.
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