Gabriel é Professor Assistente do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Unisinos, Brasil. Anteriormente, foi pesquisador pós-doutorado no AI-Lab da Vrije Universiteit Brussel (Bélgica). Gabriel possui doutorado (2018, com louvor) e mestrado (2013) em pelo Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Brasil. Sua pesquisa concentra-se em Inteligência Artificial, com foco em aprendizagem de máquina, aprendizado por reforço, sistemas multiagente, teoria dos jogos, e busca, com aplicações em cidades inteligentes, incluindo trânsito, redes elétricas, saúde e indústria. Página: https://gdoramos.net

Rodolfo Stoffel Antunes é Bacharel em Ciência da Computação pela UNISINOS (2009) e Doutor e Computação pela UFRGS (2016). Também realizou Pós-doutorado no Machine Learning and Data Analytics Lab da FAU Erlangen-Nürnberg (Alemanha, 2020). Colaborou em vários projetos de P&D em parceria com empresas como Siemens Healthineers e Dell Computers. Seus interesses de pesquisa incluem aplicações distribuídas, internet-das-coisas, redes de computadores, e segurança de sistemas computacionais.

Kleinner Farias é Doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2012). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: projeto e arquitetura de software, modelagem de software, engenharia de software experimental, neurociência aplicada a engenharia de software, e desenvolvimento de software dirigido por modelos.

Pós-Doutor em Geomática com Mestrado e Doutorado em Engenharia de Transportes pela (EESC/USP). Professor/Pesquisador na UNISINOS coordena o Vizlab | X-Reality and GeoInformatics Lab. Desenvolve pesquisas em Geoinformática e Inteligência artificial aplicadas nas áreas de Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Sensoriamento Remoto, Cartografia Digital, Planejamento Urbano e Regional e visualização 3D imersiva

Luiz Gonzaga da Silveira Jr graduou-se em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB, atual UFCG) em 1993, conluiu M.Sc. e Ph.D.  em engenharia elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) em 1996 e 2005, respectivamente. Ele ocupa os cargos de pesquisador e professor na Unisinos, onde criou e dirige o Vizlab (X-Reality and GeoInformatics Lab). Seus interesses de pesquisa incluem computação visual, realidade virtual, x-reality, realidade aumentada e visualização imersiva com forte foco em aplicações de geoinformática, envolvendo principalmente técnicas de sensoriamento espectral e inteligiência artificial para predição e extração de conhecimento de dados multisensoriados. Ele tem explorado problemas desafiadores em diferentes áreas de aplicação, como geologia de petróleo, engenharia civil, medicina e saúde e meio ambiente. Atualmente é membro da SBC, IEEE e ACM.

Dr. Cristiano André da Costa é Professor Titular II na Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos). É pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) e diretor do SOFTWARELAB, Núcleo de Excelência em Inovação de Software da Unisinos. Dr. Costa é o fundador do SOFTWARELAB, no qual coordena diversos projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PDI) com a indústria. Seus interesses de pesquisa incluem computação móvel e distribuída, Internet das Coisas, interoperabilidade semântica, e inteligência artificial, principalmente aplicados à área de saúde. Dr. Costa é Mestre e Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Em 2016, foi professor visitante na Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU, Alemanha) no Pattern Recognition Lab. Ele é bolsista de produtividade do CNPq desde 2012. Professor Cristiano Costa é membro sênior da ACM e IEEE. Ele é membro da Engineering in Medicine & Biology Society (EMBS), da International Association for the Development of the Information Society (IADIS) e da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

Cristiano Bonato Both é um pesquisador de produtividade do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Suas pesquisas são focadas em redes sem fio, tecnologias móveis (RAN e 5GC), softwarização e tecnologias virtualizadas para redes de telecomunicação e soluções baseadas em SDN para Internet das Coisas voltadas para redes de longa distância de baixa potência (LPWAN).

Rafael Kunst é professor e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), Brasil, onde também é membro do Laboratório de Inovação de Software - SOFTWARELAB. Ele também é consultor ad-hoc do Ministério da Educação do Brasil. Ele possui Doutorado e Mestrado em Ciência da Computação, ambos recebidos pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Seus interesses atuais de pesquisa envolvem Indústria 4.0, comunicações móveis de última geração, como 5G e 6G, redes militares, Internet das Coisas e Machine Learning. Ele tem vasta experiência como consultor, coordenando e participando de projetos com universidades e empresas no Brasil e no exterior. Em 2020 foi professor visitante no IBM Watson IoT Center, em Munique, na Alemanha.

Rodrigo da Rosa Righi é membro sênior da IEEE e membro sênior da ACM, bolsista de produtividade do CNPq e coordenador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), onde também atua como pesquisador e orientador de alunos de iniciação científica, TCC, mestrado e doutorado. Possui pós-doutorado, realizado no KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology) - Coreia do Sul, com ênfase nas áreas de Internet of Things e Cloud Computing. O mestrado e o doutorado em Ciência da Computação foram feitos na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (conclusões em 2005 e 2009, respectivamente). Em especial, o doutorado foi feito na modalidade sanduiche na Tecnische Universitaet Berlin, Alemanha. Ainda na parte de formação acadêmica, Rodrigo possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria (conclusão em 2003). Rodrigo tem experiência na área de Ciência da Computação, mais particularmente nas subáreas que envolvem a computação paralela e distribuída. Atua nos seguintes temas: avaliação de desempenho, migração e escalonamento de processos, balanceamento de carga e adaptação da comunicação em ambientes distribuídos (Cluster, Grid, Fog e Cloud), computação na área da saúde e Internet of Things. O prof. Rodrigo também fez parte do Comitê de Assessoramento da FAPERGS no que tange a área da Computação, com gestão no período de 2017 a 2019. Ainda, prof. Rodrigo possui experiência na coordenação e como integrante em projetos de pesquisa de cunho nacional e internacional, envolvendo empresas como Siemens, HT Micron Semicondutores e DELL Computadores. Atua também na coordenação de projetos de apoio a eventos científicos suportados pela CAPES, CNPq e FAPERGS. Prof. Rodrigo é revisor de periódicos internacionais conceituados na área como IEEE Cloud Computing, Future Generation Computer Systems, IEEE Communications Magazine e ACM Transactions on Cyber-Physical Systems, bem como membro permanente do Comitê de Programa de conferencias nacionais como SBCUP, ERAD, ERRC e WSCAD-SCC. Por fim, Rodrigo é membro das seguintes instituições: IEEE (membro sênior), ACM (membro sênior), ACM (membro sênior), IADIS, INSTICC e SBC (Sociedade Brasileira de Computação). Rodrigo mantem um Web site com publicações e disciplinas que leciona em nível de graduação e pós-graduação (lato e estrito senso): http://professor.unisinos.br/rrrighi.

Professor assistente do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Unisinos. Anteriormente foi pesquisador de pós-doutorado no Laboratório Visgraf do Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) e no Instituto de Sistemas e Robótica da Universidade de Coimbra (Portugal). Luiz possui doutorado (2021) e mestrado (2016) pelo departamento de informática da PUC-Rio.  Sua pesquisa concentra-se em Inteligência Artificial relacionada principalmente à álgebra multilinear e Deep Learning para Visão Computacional. Também possui interesse em Processamento de Imagens, aplicações de IA para Computação Gráfica e Aprendizado de Máquina em geral

Doutor em Computação pela UFRGS na área de Interação Humano-Computador com ênfase em Realidade Virtual. Mestre em Computação Aplicada pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS, na área de Engenharia de Software e Bacharel em Informática - Hab. Análise de Sistemas pela UNISINOS. Atua no ensino superior desde 2004 e possui experiência de 10 anos no desenvolvimento de sistemas. Atualmente é professor colaborador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada e Coordenador dos cursos de Graduação em Banco de Dados, Gestão de Tecnologia da Informação e Sistemas para a Internet da UNISINOS.

Professor dos cursos de Graduação e Pós-Graduação da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS). Possui Mestrado (2012) e Doutorado (2019) em Computação Aplicada pelo PPGCA (Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada), além de Especialização Lato Sensu em Redes de Computadores e Aplicações Internet (2005) pela UNISINOS, assim como Bacharelado em Ciência da Computação pela UNISC (1999). Possui as certificações profissionais: OMG Certified UML Professional, Java Programmer e SAP Certified Consultant NetWeaver. Atua como professor no ensino superior, a nível de graduação e pós-graduação, desde 2012. Também atua profissionalmente como Gerente de Projetos, Analista e Arquiteto de Sistemas.

Jorge Barbosa possui graduações em Tecnologia em Processamento de Dados e Engenharia Elétrica. Ele obteve especialização em Engenharia de Software e realizou mestrado e doutorado em Ciência da Computação. O professor conduziu pós-doutorados na Sungkyunkwan University (SKKU, Suwon, Coréia do Sul) e na University of California Irvine (UCI, Irvine, EUA). Jorge atua como bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora no CNPq. As áreas de interesse são Computação Móvel e Ubíqua, Internet das Coisas, Bigdata, Sistemas Embarcados, Robótica, Ambientes Inteligentes, Cidade Inteligentes, Veículos Inteligentes, Análise de Similaridade e Padrões em Históricos de Contextos, Aplicações em Acessibilidade, Agricultura, Comércio, Educação, Indústria 4.0, Logística e Saúde.

Professor e Pesquisador da UNISINOS, desde 1995 Pós-doutorado em Aprendizado de Máquina na Friedrich-Alexander Universitat, Erlangen / Alemanha Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul consultor em Inovação (FINEP / Brasil) Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora (DT-2) (CNPq) Áreas de pesquisa: Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural, Engenharia Biomédica, Web Semântica.