Biossensores eletroquímicos para detecção de pesticidas usando inteligência artificial

• Processo: 25/26678-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
• Pesquisador responsável: Luiz Henrique Capparelli Mattoso
• Beneficiário: Pedro Ramon Almeida Oiticica
• Supervisor: Manel Del Valle
• Instituição Sede: Embrapa Instrumentação Agropecuária. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), Espanha
• Vinculado à bolsa: 24/21703-4 - Biossensores plasmônicos no monitoramento ambiental usando visão computacional e aprendizado de máquina: abordagens para detecção de pesticidas, BP.PD
• Assunto(s): Aprendizado computacional Técnicas biossensoriais Língua eletrônica Monitoramento ambiental
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | biossensores | Língua eletrônica | Monitoramento ambiental | Biossensores

Resumo

Os biossensores tornaram-se importantes na promoção da saúde, bem-estar e monitoramento ambiental. Uma abordagem promissora para aumentar a sensibilidade dos sensores é o uso de aprendizado de máquina na fase de detecção e na otimização de sensores. Sensores baseados em sinais colorimétricos, plasmônicos e elétricos possuem sinais de saída multidimensionais que podem ser analisados por modelos de ML treinados, permitindo detecção rápida, precisa e de baixo custo. Entre os desafios no desenvolvimento de aplicações em larga escala e no uso de pontos de atendimento (PoC) está o custo dos materiais e do processo de fabricação. Métodos de inteligência artificial na detecção de sensores podem melhorar a sensibilidade e o desempenho, contribuindo para alcançar um bom equilíbrio entre o desempenho da sensibilidade do sensor e os custos de fabricação. Neste projeto de estágio pós-doutoral, nosso objetivo é desenvolver biossensores eletroquímicos para analitos de monitoramento biológico e ambiental. Vamos empregar aprendizado de máquina para analisar dados de sensores. Este projeto visa contribuir para o desenvolvimento de sensores para a detecção de pesticidas e outros analitos relacionados ao monitoramento ambiental. (AU)