Banco de Dados de Imagens Microbianas para Desenvolvimento de Reconhecimento por Inteligência Artificial

• Processo: 22/10471-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Solange Oliveira Rezende
• Beneficiário: Danielle Raquel Gonçalves da Costa
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 19/17721-9 - A função da Química na adaptação de holobiontes, AP.TEM
• Assunto(s): Bactérias Fungos Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bacteria | Fungi | imaging databank | imaging recognition | microorganism identification | Inteligência Artificial

Resumo

A candidata desenvolverá atividades técnicas no Grupo de Química Orgânica de Sistemas Biológicos - QOSBio do Instituto de Química de São Carlos -e também no Laboratório de Inteligência Computacional - LABIC, do Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação. A candidata atuará em laboratório de microbiologia, preparando materiais nutrientes e cultivando diferentes microrganismos em placas de Petri para registro de imagem por fotografia e/ou captura por software computacional. Além do eventual isolamento de microrganismos em culturas puras, a candidata auxiliará na coleta de imagens em alta resolução a partir de placas de Petri e na anotação de suas respectivas colônias de microrganismos. Anotação refere-se ao processo de rotular uma determinada colônia com uma ou múltiplas categorias (ou classes) pré-estabelecidas (e.g., ordem, família, gênero e/ou espécie). A candidata também contribuirá na manutenção do equipamento a ser usado para coletar as imagens supracitadas, incluindo câmara fotográfica, as luminárias, webcâmera e computador dedicado, e fará modificações neste equipamento para adaptá-lo ao sistema de reconhecimento usando modelos de aprendizado profundo. A candidata e outro bolsista de pós-doutorado do mesmo projeto (associado ao LABIC-ICMC, Dr. Antônio R. S. Parmezan) serão os principais pontos de contato entre os pesquisadores do QOSBio e do Laboratório de Inteligência Computacional - LABIC do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC-USP e desenvolvedores da parte experimental do projeto relacionada ao reconhecimento de linhagens microbianas por IA.