Estudantes da UFSC são premiados em competições de desenvolvimento de ferramentas para o combate à Covid-19
Três estudantes da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) foram premiados em duas competições internacionais que envolvem a utilização de inteligência artificial e blockchain para a criação de ferramentas que colaborem para o combate à pandemia de Covid-19 e ajudem o planeta a se recuperar da crise. O mestrando em Engenharia Mecânica, Ruan Comelli, e os alunos da graduação em Engenharia Eletrônica, Kauê Cano e Matheus Tosta, integram a equipe internacional, com membros de oito países diferentes, que ficou em primeiro lugar na Planet Wide SOS Hackathon e em segundo lugar na COVIDathon – Decentralized AI Hackathon.
A primeira, que teve seu resultado divulgado nesta sexta-feira, 3 de julho, contou com 308 participantes, inscritos em 50 equipes, com a finalidade de desenvolver ideias e soluções para curar nosso planeta e construir o novo mundo pós-crise. Já a COVIDathon é uma competição organizada pela Fundação DAIA (Decentralized AI Alliance), pela Ocean Protocol Foundation e pela SingularityNET com o objetivo de desenvolver soluções inteligentes e descentralizadas para o combate à Covid-19. 1184 competidores, divididos em cem equipes, participaram desse hackathon (eventos como esses, que reúnem profissionais e estudantes ligados ao desenvolvimento de software com o objetivo de criar soluções específicas para um ou vários desafios).
O projeto apresentado em ambas as competições foi o Immuno Lynk — uma extensão da iniciativa vencedora de outra competição: a Hackathon Lumiata Covid-19 Global AI, promovida por uma empresa do Vale do Silício (Entenda mais em: Aluno de Engenharia Eletrônica integra equipe vencedora do ‘Hackathon Lumiata Covid-19 Global Al’). A solução consiste em uma plataforma que pode ser utilizada em duas frentes: um aplicativo para uso dos trabalhadores da saúde e uma interface voltada aos gestores de hospitais e demais instituições da área.
O aplicativo auxilia o monitoramento das condições de saúde dos usuários por meio de questionários sobre seu estado de saúde e sua exposição ao novo coronavírus (Sars-CoV-2) e de testes de anticorpos. “Os testes são fotografados e processados por uma rede neural convolucional, que é capaz de interpretar os resultados tão bem quanto médicos treinados. Tanto os questionários quanto os testes são processados por modelos de inteligência artificial desenvolvidos pela equipe. Como saída desse processamento, o usuário obtém uma estimativa de quando ele deve fazer um novo teste, bem como uma avaliação da sua imunidade”, explica Ruan. O aplicativo fornece, ainda, estimativas dos riscos a que os profissionais estão submetidos e garante a privacidade e a segurança dos dados.
Os gestores, por sua vez, têm acesso a uma interface com as informações de imunidade à Covid-19 dos trabalhadores — disponibilizadas de acordo com as legislações de privacidade e sigilo. “Com base nisso, as organizações podem tomar decisões importantes como o afastamento ou a realocação de profissionais, assim como podem pedir o retorno de empregados que se mostrem imunes”, comenta o estudante. Segundo ele, a solução pode ser facilmente adaptada para qualquer tipo de organização, bem como para outras pandemias em que testes de anticorpos sejam amplamente utilizados.
Mais informações podem ser obtidas no site do projeto e na descrição da plataforma submetida aos hackathons. Também estão disponíveis demonstrações do aplicativo e da interface a que as organizações têm acesso.
Fonte: Camila Raposo/Agecom via Notícias UFSC, com informações do portal EMC UFSC.
