Resumo: O Tempo sempre foi um conceito físico misterioso e evasivo de se compreender e modelar formalmente. Quando tiramos uma fotografia, estamos imprimindo visualmente o contexto temporal de um momento no tempo. Da iluminação e as cores de uma cena, até a forma como nos vestimos e a aparência do mundo ao nosso redor; todos esses elementos carregam algum grau de informação temporal. Nesta palestra, discutiremos como podemos perceber visualmente a passagem do tempo e, principalmente, como isto pode ser utilizado para extrair conhecimento temporal útil para problemas forenses. Investigamos duas tarefas de inferência temporal: detecção de manipulações em metadados temporais e ordenação cronológica de imagens. Apresentamos soluções de inteligência artificial para lidar com esses problemas e discutimos diversas implicações de pesquisa.

Biografia: Anderson Rocha é professor titular do Instituto de Computação, Unicamp. Suas principais áreas de atuação são Inteligência Artificial e Forense Digital e, Inferência em Dados Complexos. É membro afiliado eleito da Academia Brasileira de Ciências (ABC) e da Academia Brasileira de Ciências Forenses (ABCF). Em 2016, foi eleito pela segunda vez para o IEEE Information Forensics and Security Technical Committee (IFS-TC) e, em Dezembro de 2019, foi eleito chair do mesmo comitê para o biênio 2019/2020. É um Microsoft Research e um Google Research Faculty Fellow, reconhecimentos acadêmico promovidos pela Microsoft Research e pela Google, respectivamente. Adicionalmente, em 2016 tornou-se um Tan Chin Tuan (TCT) Fellow, reconhecimento feito pela Tan Chin Tuan Foundation de Singapura. É coordenador de diversos projetos de pesquisa financiados por agências de fomento e empresas nacionais e multi-nacionais tendo diversas patentes licenciadas. Finalmente, desde Abril de 2019, é Diretor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas.