Um aluno do ensino médio integrado ao curso técnico em Telecomunicações do Cefet/RJ, em Petrópolis, é coautor de um artigo científico publicado em uma revista internacional da área de engenharia elétrica. O trabalho foi divulgado em março de 2026 no Journal of Communication and Information Systems (JCIS).
O estudante João Pedro Mayworm participou da pesquisa ao lado dos professores Diego Haddad e Luís Tarrataca, ambos do Cefet/RJ, além de Flávio Henrique Meira, mestrando do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da instituição. O artigo intitula-se “A Novel Bias-Variance Decomposition of the LMS Algorithm Learning Behavior”.
João Pedro relatou que a pesquisa teve início em março de 2024, a partir de um projeto desenvolvido com o orientador na área de filtragem adaptativa. A ideia de transformar o estudo em um artigo científico surgiu no ano seguinte, com o aprofundamento da investigação teórica.
““Foi uma experiência incrível poder pesquisar, aprender com professores experientes e escrever um artigo para uma revista científica. Isso certamente vai contribuir muito para a minha formação e para o meu currículo”,”
afirmou o estudante.
O aluno explicou que colaborou principalmente na parte matemática do trabalho e no desenvolvimento dos códigos de programação utilizados para gerar os gráficos apresentados no artigo. Para ele, a participação na pesquisa foi fundamental para ampliar o interesse pela área acadêmica.
O professor Diego Haddad destacou que o estudo traz uma contribuição relevante para a compreensão de algoritmos adaptativos, amplamente utilizados em áreas como comunicações digitais, cancelamento de ruído e identificação de sistemas.
““A publicação de um artigo desse nível, ainda durante o ensino médio técnico, demonstra o potencial acadêmico do estudante e a qualidade da formação oferecida pelo Cefet/RJ. O trabalho também reforça a atuação da unidade de Petrópolis em pesquisas de ponta na área de engenharia elétrica”,”
afirmou o professor.
O estudo propõe uma nova abordagem para analisar o comportamento do algoritmo LMS (Least Mean Squares), utilizado em aplicações de aprendizado de máquina e processamento de sinais. A pesquisa apresenta uma decomposição do erro em termos de viés e variância, permitindo compreender melhor a evolução do algoritmo ao longo do tempo, inclusive em cenários mais complexos.
Os autores afirmam que o modelo ajuda a prever o desempenho do algoritmo em situações práticas e contribui para a escolha mais precisa de parâmetros. Entre os avanços apontados no artigo estão a obtenção de expressões analíticas que descrevem o comportamento do algoritmo e a identificação de efeitos durante o processo de aprendizagem, como o aumento temporário da variância antes da estabilização. O artigo completo pode ser acessado no site do periódico científico.
