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Vinicius Nunes Henrique Silva

Engenharias

Engenharia Elétrica
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  • instrumentação, sensoriamento e monitoramento no mbito da agricultura e pecuária 4.0 - ismaap 4.0
  • Com a crescente demanda mundial por alimentos, o Brasil destaca-se na produção de proteína animal e vegetal, enfrentando desafios ambientais pelos impactos gerados. A emissão de gases de efeito estufa (GEE) e óxidos nitrosos requer monitoramento das atividades agropecuárias para avaliar sua sustentabilidade e buscar soluções de mitigação. Tecnologias digitais como sensoriamento remoto, internet das coisas e computação em nuvem são amplamente utilizadas, contribuindo para o diagnóstico da produtividade e parâmetros biofísicos, e permitindo o monitoramento da terra, recursos naturais, índices zootécnicos e segurança alimentar. No entanto, a instalação de sensores complexos não é suficiente para o desenvolvimento sustentável, pois podem gerar grandes volumes de dados de difícil acesso, afastando a tecnologia dos produtores. Além disso, áreas agropecuárias isoladas e a falta de sistemas de telecomunicações locais criam dificuldades adicionais na conexão entre sensores e sistemas de monitoramento e o produtor. É necessário desenvolver um sistema adequado para as condições de campo, com técnicas de comunicação e extração de dados em um sistema de fácil leitura, a fim de auxiliar o produtor em seu trabalho. Os dados coletados podem ser armazenados para estudos posteriores, incluindo a elaboração de modelos de taxa de crescimento, otimização de projetos de irrigação, estado nutricional e físico do solo, e condições climáticas favoráveis aos cultivos. O objetivo do projeto é desenvolver uma estação multi-paramétrica com comunicação híbrida e computação em nuvem, um sistema de auxílio à tomada de decisão para o produtor, uma estação de fluxo de calor óptico para avaliação de evapotranspiração e GEE, e um sistema de câmeras com inteligência artificial embarcada para observação e avaliação de comportamento animal a distância.
  • Universidade Federal Fluminense - RJ - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Vinicius Ponte Machado

Ciências da Saúde

Medicina
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  • modelo de predição de dados clínicos em pacientes com calazar baseado em aprendizagem de máquina
  • O calazar nas Américas é causado pelo protozoário Leishmania infantum transmitido pela picada de flebotomíneos fêmeas infectadas do gênero Lutzomyia sp. Diversos fatores de prognóstico têm sido estudados com o objetivo de quantificar a gravidade da doença e a probabilidade de morte. A identificação precoce de pacientes com maior risco de evoluir para doença grave e morte é crucial para a implementação de medidas terapêuticas e preventivas; isso poderia reduzir a morbidade e a mortalidade causadas pelo calazar. OBJETIVO: Criar um modelo preditivo baseado Inteligência Artificial (IA) para inferir dados clínicos ausentes, além de estimar prognósticos do avanço das intervenções em pacientes com calazar. METODOLOGIA: Estudo transversal com 7000 pessoas admitidas no Instituto de Doenças Tropicais Natan Portela com sintomas sugestivos de calazar e com diagnóstico laboratorial. Foram incluídos indivíduos de ambos os sexos de todas as idades. Serão realizados experimentos utilizando diversos tipos de algoritmos de AM visando alcançar as melhores taxas de acerto para estimar valores de dados clínicos inexistentes. INOVAÇÃO: A predição de valores baseados em IA em um ambiente de diagnóstico clínico possui caráter tecnológico e inovador, pois pode ajudar a melhorar a qualidade do atendimento ao paciente, reduzir erros e aumentar a eficiência do sistema de saúde. Uma plataforma eletrônica para auxílio ao diagnóstico contribuir para que os profissionais de saúde tenham acesso às informações do paciente, incluindo histórico médico, resultados de exames e outros dados importantes. RELEVÂNCIA: A inteligência artificial pode ser usada para analisar dados do paciente, como histórico médico, resultados de exames e outros fatores, para ajudar a determinar a gravidade da condição do paciente e a urgência do atendimento necessário. Isso pode ajudar os profissionais de saúde a tomar decisões mais informadas sobre como priorizar o atendimento aos pacientes.
  • Universidade Federal do Piauí - PI - Brasil
  • 13/12/2023-31/12/2026
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