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Projetos de Pesquisa

 

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Paulo Ademar Avelar Ferreira

Ciências Agrárias

Agronomia
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  • inoculantes micorrízicos na eficiência simbiótica em cultivares de soja e seus efeitos no microbioma da rizosfera.
  • Os benefícios da inoculação de fungos micorrízicos arbusculares (FMA) são conhecidos em diversas espécies vegetais, mas isso pode ser potencializado à medida que houver maior elucidação de como ocorre esta complexa relação com a microbioma da rizosfera das plantas, contribuindo para sistemas de produção mais sustentáveis. Há um clamor da sociedade para a adoção de sistemas de produção sustentáveis, ou seja, que tragam ganhos sociais e econômicos aos produtores, mas que apresentem baixos impactos no uso dos recursos naturais e nas condições do ambiente. Esta proposta, pretende investigar as relações de FMA com a microbiota rizosférica do solo de modo a se obter inovações e ganhos de produtividade pela introdução dos FMA nos sistemas agrícolas. A hipótese é que a aplicação de inoculantes comerciais de FMA pode alterar positivamente a fixação biológica de nitrogênio, os parâmetros fisiológicos da soja e a comunidade microbiana da rizosfera e a ciclagem do P. Neste sentido, o objetivo desta proposta é investigar os efeitos de diferentes inoculantes micorrízicos utilizados no Brasil sobre a fixação biológica de nitrogênio na soja, além dos efeitos sobre o microbioma da rizosfera e a ciclagem de nutrientes em ambientes agrícolas na região Sul do Brasil. A proposta está estruturada em dois sub-projetos. No sub-projeto 1 será avaliado, em condições controladas, o efeito de diferentes inoculantes micorrizicos na nodulação e fixação biológica de nitrogênio em diferentes cultivares de soja comumente empregadas nos estados do RS, SC e PR. No sub-projeto 2 será avaliado nas culturas da soja, nestes três Estados, o efeito da inoculação micorrizica na composição taxonômica e funcional da comunidade microbiana rizosférica do solo.
  • Universidade Federal de Santa Maria - RS - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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Paulo Adriano Schwingel

Ciências da Saúde

Medicina
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  • análise da performance de modelos de linguagem de grande escala (llms) de código aberto no diagnóstico diferencial assistido por inteligência artificial (ia) de doenças endêmicas brasileiras
  • Doenças endêmicas brasileiras têm manifestações clínicas comparáveis, dificultando o processo de diagnóstico. Incorporar inteligência artificial (AI) como ferramenta auxiliar para o diagnóstico diferencial dessas doenças surge como contribuição importante para as áreas de saúde, clínica médica e tecnologia. A combinação da experiência médica com aprendizado de máquina e análise de dados pode levar a diagnósticos mais precisos, tratamentos e avanços para a Saúde Pública. Este projeto avaliará a performance de 2 modelos de linguagem de grande escala (LLMs) de código aberto no auxílio ao diagnóstico diferencial dessas doenças por meio da IA. Para isso serão implantadas duas estações científicas especializadas para refinar dois LLMs do tipo GPT de código aberto: Llama 2 e Falcon, modelos pré-treinados em bases de conhecimento diferentes e com alta pontuação em benchmarks independentes. Será arquitetado um conjunto de dados abrangente, sanitizado e de alta qualidade com informações relevantes e diversificadas para o refinamento dos modelos, permitindo um aprendizado profundo e contextualizado. Simultaneamente, ocorrerão as prototipações para os experimentos, que serão executados pelas estações científicas e complementados por uso de computação em nuvem de alto desempenho. O refinamento envolve treinamento adicional aplicado aos LLMs, aproveitando seu amplo conhecimento prévio, para auxiliar no diagnóstico diferencial das doenças endêmicas. Os experimentos contarão com tabulação contínua dos resultados, permitindo ajustes nos modelos visando maior precisão diagnóstica diferencial. A finalização da pesquisa envolverá a avaliação do desempenho dos 2 LLMs refinados, por meio de vinhetas clínicas contendo casos de doenças endêmicas brasileiras com metodologias padronizadas e previamente publicadas. Caso o diagnóstico diferencial assistido por IA seja satisfatório, os LLMs refinados serão ofertados ao Conselho Federal de Medicina e ao Ministério da Saúde do Brasil.
  • Universidade de Pernambuco - PE - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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