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

• Processo: 25/01381-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Solange Oliveira Rezende
• Beneficiário: Patricia da Silva Dias
• 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 - IQSC, e também no Laboratório de Inteligência Computacional - LABIC, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC. Ela atuará em laboratório de microbiologia, preparando materiais nutrientes e cultivando diferentes micro-organismos em placas de Petri para registro de imagem por fotografia e/ou captura por software computacional. Além do eventual isolamento de micro-organismos em culturas puras, auxiliará na coleta de imagens em alta resolução a partir de placas de Petri e na anotação de suas respectivas colônias de micro-organismos, processo que consiste em rotular uma determinada colônia com uma ou múltiplas categorias (ou classes) pré-estabelecidas (e.g., ordem, família, gênero e/ou espécie). Ela também contribuirá na manutenção do equipamento usado para coletar as imagens supracitadas, incluindo a câmera fotográfica, as luminárias, a webcâmera e o computador dedicado, além de realizar modificações nesse equipamento para adaptá-lo a um sistema de reconhecimento baseado em modelos de aprendizado de máquina, especialmente aqueles de aprendizado profundo. A candidata e o Dr. Antonio R. S. Parmezan, bolsista de pós-doutorado associado ao LABIC/ICMC no mesmo projeto, serão os principais pontos de contato entre os pesquisadores do QOSBio e do LABIC e os desenvolvedores da parte experimental do projeto relacionada ao reconhecimento de linhagens microbianas por inteligência artificial.