Biossensores plasmônicos no monitoramento ambiental usando visão computacional e aprendizado de máquina: abordagens para detecção de pesticidas

• Processo: 24/21703-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física
• Pesquisador responsável: Luiz Henrique Capparelli Mattoso
• Beneficiário: Pedro Ramon Almeida Oiticica
• Instituição Sede: Embrapa Instrumentação Agropecuária. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Técnicas biossensoriais Agrotóxicos Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | biossensores | Pesticidas | Substratos Plasmônicos | Visão Computacional | Biossensores

Resumo

Biossensores têm se tornado importantes na promoção da saúde, bem estar, e monitoramento ambiental e de processos industriais. Um caminho promissor para o desenvolvimento de novos biossensores ópticos é usando substratos plasmônicos. Sensores plasmônicos realizam a detecção sem a necessidade de marcadores, pela interação da luz com as nanoestruturas metálicas nas proximidades do analito. Dentre os desafios deste tipo de biossensor em aplicações em larga escala e no ponto de atendimento (PoC, Point of Care) destaca-se o alto custo de fabricação dos substratos plasmônicos e a necessidade de espectrômetros ou outros equipamentos de medida óptica que só existem em laboratórios especializados. Neste projeto de pós-doutorado serão desenvolvidos biossensores plasmônicos de baixo custo para detecção de analitos de interesse em monitoramento ambiental, para detecção de pesticidas. Empregaremos técnicas computacionais de visão computacional e aprendizado de máquina para a análise de dados de imagens de sensores usando microscopia óptica como método de detecção. buscamos a combinação de métodos de inteligência artificial na análise de dados, contribuindo para tornar os biossensores plasmônicos mais acessíveis e possíveis de serem aplicados com amostras reais e fora do laboratório. Este projeto visa contribuir para o desenvolvimento de tecnologias de monitoramento ambiental mais acessíveis e eficazes, possibilitando a detecção de pesticidas em campo e em tempo real, o que pode auxiliar na preservação de ecossistemas e na saúde pública.