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Projetos de Pesquisa

 

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Mauricio Roberto Bomio Delmonte

Ciências Exatas e da Terra

Química
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  • desenvolvimento de materiais catódicos para aplicações em baterias de íons sódio
  • Para uma expansão das tecnologias sustentáveis, o armazenamento eficiente de energia proveniente das fontes renováveis, requer um maior investimento em pesquisa e inovação em infraestrutura, na quais as baterias recarregáveis são tecnologias-chave da transição energética. As baterias de íons de lítio (BIL) são unanimidade em todos os dispositivos eletrônicos portáteis e veículos elétricos. Por outro lado, as baterias de íons de sódio (BIS), que possuem uma configuração semelhante as BIL, são alternativas ideais para armazenamento de energia em sistemas larga escala. As vantagens das BIS são que o sódio é um recurso abundante e os materiais catódicos podem ser fabricados com apenas metais de transição baratos. Os óxidos lamelares de sódio e metais de transição (NaxTMO2, TM=metal/s de transição), em especial o Na2/3Ni1/3Mn2/3O2, representam uma família importante de materiais catódicos com potencial para reduzir custos, aumentar a densidade de energia, elevar número de ciclos e melhorar a segurança das BiS. No entanto, esses materiais enfrentam vários desafios a serem superados, incluindo irreversibilidade por transformações de fase durante o ciclo, baixa estabilidade do ar, mecanismos complexos de compensação de carga e decomposição do eletrólito. Dentre os efeitos adversos, o mais deletério a bateria é a coexistência das fases P2(prismática) e O3(octaédrica), as quais reduzem a capacidade das BIS limitando sua aplicabilidade. Dentre as estratégias utilizadas para superar as desvantagens dessa classe de materiais, é a limitação da janela de voltagem a 4V, reduzindo a capacidade específica e a introdução de coatings de superfície, como Al2O3, NaPO3 e C que tem apontado como uma solução viável e eficaz na mitigação das desvantagens descritas. Neste projeto,pretende-se investigar a influência de coatings de NaNbO3 depositados sob a estrutura P2-Na2/3Ni1/3Mn2/3O2 para obtenção de materiais catódicos com elevada capacidade, como também elevar a janela de voltagem a 4,5V
  • Universidade Federal do Rio Grande do Norte - RN - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Mauricio Simoes Abrao

Ciências da Saúde

Medicina
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  • modelo preditivo para o diagnóstico de endometriose através de machine learning
  • Endometriose é uma doença ginecológica benigna, caracterizada pela presença de células do endométrio fora do útero que afeta 5-10% das mulheres em idade fértil, e corresponde a 20-30% das mulheres com sub-infertilidade. É uma doença debilitante e de difícil diagnóstico. Estima-se que demore em média 7 anos entre os primeiros sintomas e o fechamento do diagnóstico. Na área de saúde, algoritmos supervisionados de machine learning já foram utilizados como método de ajuda ao diagnóstico em diversas áreas. Para a endometriose, poucos estudos avaliaram sua eficácia. Nosso objetivo é o estabelecimento de um algoritmo que seja um modelo preditivo de auxílio ao diagnóstico de endometriose utilizando machine learning. O foco do algoritmo serão dados clínicos e imagens de ressonância magnética (RM) em um paradigma do tipo ensemble. Será realizado estudo retrospectivo cuja casuística será composta de aproximadamente 3000 pacientes incluídas no Banco de Registro Endometriose, operadas no período de 2008 a 2023. Serão incluídas mulheres submetidas a laparoscopia com confirmação histológica de endometriose (grupo endometriose) ou ausência de doença (grupo controle). O algoritmo será composto de uma versão proprietária da rede neural convolucional do tipo U-Net, e árvores de decisão no paradigma XGBoost. As imagens de RM passaram pela rede neural. A saída da rede neural se junta então aos dados clínicos e esse conjunto será entradas para as árvores de decisão. A saída final é a probabilidade da paciente ter endometriose. O desempenho do algoritmo será medido pela sua acurácia, sensibilidade, especificidade, e área sob a curva ROC (Receiver operating characteristic curve). A solução inova por ser um produto onde os dados são fornecidos pelo profissional de saúde e a conclusão sobre o diagnóstico é mostrada. O SUS terá uma ferramenta que diminui fortemente o tempo de diagnóstico das pacientes, levando a maior eficiência e velocidade no início do tratamento adequado.
  • Real e Benemérita Associação Portuguesa de Beneficência SP - SP - Brasil
  • 12/12/2023-31/12/2026
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