1. Capacitação

● Residência em Robótica e Inteligência Artificial: Baseado no modelo de Residência em Software, premiado pelo MCTI e inspirado nas residências médicas. Seriam 2 turmas, uma em cada ano de execução, em regime presencial, em sala de aula e laboratório (chão de fábrica), totalizando 360h para cada turma.
● Cursos de Extensão: Treinamento pontual e específico de curta duração. O regime de condução do curso será remoto. Serão 7 cursos com 30 horas de aula e atividades para cada curso.

2. Inovação e Pesquisa

A equipe de inovação e pesquisa do projeto é composta por vários membros acadêmicos, incluindo cientistas-chefes (professores), professores pesquisadores, alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado. Esta composição multifacetada é essencial para criar um ambiente rico em conhecimento e experiência, permitindo uma abordagem abrangente e inovadora aos desafios de pesquisa. O foco principal da equipe está na investigação da literatura científica, replicação de metodologias e avanço do estado da arte e da prática, o que é crucial para garantir que o projeto esteja na vanguarda do conhecimento científico e tecnológico.

A publicação dos resultados da pesquisa realizada no ambiente do projeto é um objetivo fundamental, pois permite a disseminação do conhecimento gerado, contribuindo para o avanço da comunidade científica como um todo e aumentando o impacto do trabalho realizado. Além disso, a equipe se dedica a abordar desafios de inovação na área de robótica, inteligência artificial e software para celulares, campos que estão em constante evolução e oferecem oportunidades significativas para avanços tecnológicos e científicos.

Entre os objetivos de pesquisa almejados, destaca-se a modelagem computacional da avaliação subjetiva humana de qualidade de imagens. Este é um aspecto crucial para melhorar a compreensão de como os seres humanos percebem e avaliam a qualidade visual, permitindo o desenvolvimento de sistemas mais eficientes e alinhados com a percepção humana. Paralelamente, o desenvolvimento de métodos eficientes para criação de bases de imagens coerentes para avaliação de qualidade é essencial para fornecer dados confiáveis e representativos para treinamento e teste de algoritmos.

O uso de braços robóticos para aquisição padronizada de imagens em condições controladas é uma abordagem inovadora que visa aumentar a precisão e reprodutibilidade dos dados coletados. Isso é complementado pelo desenvolvimento de soluções para captura de imagens com referência em cenas naturais sem uso de marcadores, o que amplia as possibilidades de aplicação em ambientes reais e não controlados.

A otimização do ajuste automático de parâmetros de câmera para avaliação de qualidade é outro objetivo importante, pois permite uma coleta de dados mais eficiente e adaptável a diferentes condições. Além disso, o desenvolvimento de técnicas de alinhamento e enquadramento automático para captura de imagens de referência e métodos para garantir consistência na captura de imagens por diferentes dispositivos e câmeras são fundamentais para assegurar a qualidade e comparabilidade dos dados coletados.

No âmbito da identificação de equipamentos cirúrgicos, o projeto visa a construção automática de um dataset robusto com mais de 100 classes para aprendizagem. Este objetivo é particularmente desafiador devido à semelhança entre algumas classes, onde apenas a ponta da ferramenta difere, exigindo uma abordagem de classificação em duas etapas. Esta pesquisa tem o potencial de melhorar significativamente a eficiência e precisão em ambientes cirúrgicos.

Por fim, o projeto também aborda a dispensação de medicamentos da farmácia, com o objetivo de construir um sistema eficiente capaz de processar um grande volume de medicamentos em um curto período. Além da eficiência, é crucial garantir a segurança do ponto de vista medicamentoso, assegurando que os medicamentos correspondam exatamente à prescrição. Este aspecto do projeto tem implicações diretas na melhoria da segurança do paciente e na otimização de processos farmacêuticos.

3. Automação Robótica Inteligente

A Automação Robótica Inteligente abrange três sistemas principais, cada um com objetivos específicos e fundamentais para o avanço da automação em ambientes hospitalares e de pesquisa. O primeiro sistema foca na Dispensação de Medicamentos no Hospital das Clínicas da UFPE, visando automatizar o processo de separação de medicamentos. Este objetivo é crucial para aumentar a eficiência e reduzir erros humanos na distribuição de medicamentos, melhorando significativamente a segurança do paciente. O sistema utiliza um braço robótico, uma estrutura 3D impressa e um computador para operação, demonstrando uma abordagem inovadora que combina tecnologias avançadas para solucionar um problema prático e crítico em ambientes hospitalares.

As funcionalidades deste sistema incluem o acesso seguro aos dados do sistema de prescrição médica, garantindo a confidencialidade e precisão das informações. A capacidade de separar até 250 kits de medicamentos por dia, com uma média de 6 medicamentos cada, representa um aumento substancial na eficiência operacional do hospital. A movimentação precisa e inteligente do braço robótico, capaz de identificar mudanças no ambiente ao seu redor, é essencial para garantir a segurança e adaptabilidade do sistema. Além disso, a manipulação de diferentes tipos de medicamentos através de atuadores personalizados demonstra a versatilidade do sistema, permitindo sua aplicação em diversas situações farmacêuticas.

O segundo sistema foca no Rastreamento e Classificação de Instrumentais Cirúrgicos, também no Hospital das Clínicas da UFPE. Este sistema visa detectar e classificar mais de 100 instrumentais cirúrgicos, um objetivo ambicioso que pode revolucionar a gestão de equipamentos em ambientes cirúrgicos. O desenvolvimento de modelos robustos de IA para classificação precisa é fundamental para garantir a confiabilidade do sistema, especialmente considerando a variedade e complexidade dos instrumentos cirúrgicos.

Este sistema é dividido em módulos dedicados a cada necessidade específica. O módulo de classificação de instrumental e montagem de kits automatiza um processo tradicionalmente manual e propenso a erros. O módulo de estoque para controle de kits de instrumentos melhora a gestão de inventário, garantindo que os instrumentos necessários estejam sempre disponíveis. O módulo de dispensação de kits de instrumentais agiliza a preparação para procedimentos cirúrgicos, enquanto o módulo de relatórios para exportação de informações de utilização e estado dos kits fornece dados valiosos para a otimização de processos e manutenção preventiva.

O terceiro sistema, focado em Fotografia Automatizada e Análise de Qualidade de Imagem, representa uma abordagem inovadora para a comparação de câmeras de celulares. Este objetivo é particularmente relevante no contexto atual, onde a qualidade da câmera é um fator crucial na escolha de smartphones. A utilização de um braço robótico industrial para o posicionamento preciso dos aparelhos garante consistência e precisão nas comparações, eliminando variáveis humanas que poderiam afetar os resultados.

As funcionalidades deste sistema incluem a captura automatizada de imagens em diferentes posições e configurações, permitindo uma avaliação abrangente das capacidades das câmeras. A comparação lado a lado de imagens de diferentes aparelhos oferece uma perspectiva visual direta e objetiva das diferenças de qualidade. A análise de qualidade de imagem utilizando IA adiciona uma camada de avaliação objetiva e quantitativa, complementando a análise visual.

Cada um desses sistemas representa um avanço significativo em suas respectivas áreas, combinando automação robótica com inteligência artificial para resolver problemas complexos e melhorar processos existentes. Juntos, eles demonstram o potencial da automação robótica inteligente para transformar setores críticos como saúde e tecnologia de consumo.

4. Desenvolvimento de Aplicações com IA

O desenvolvimento de aplicações com Inteligência Artificial (IA) é um objetivo fundamental do projeto, visando explorar e aproveitar o potencial transformador das tecnologias de IA, Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e Modelos de Linguagem Multimodal (LMM). Este foco é crucial para avançar na criação de soluções inovadoras que possam ter um impacto significativo em diversos setores, especialmente na saúde e educação.

O projeto busca desenvolver aplicações que integrem modelos de visão computacional, como detecção, classificação e segmentação, com grandes modelos de linguagem para propósitos específicos. Esta abordagem integrada é essencial para criar sistemas mais robustos e versáteis, capazes de processar e interpretar informações complexas de múltiplas fontes. Ao combinar essas tecnologias, o projeto visa criar aplicações que possam entender e responder a contextos mais ricos e elaborados, ampliando significativamente o escopo e a eficácia das soluções de IA.

O foco em aplicações móveis nas áreas de saúde e educação é particularmente relevante devido ao potencial impacto social dessas inovações. Na área da saúde, por exemplo, o desenvolvimento de aplicativos para diagnóstico com imagem, identificação de lesões de pele ou detecção de hanseníase pode democratizar o acesso a ferramentas de diagnóstico avançadas, especialmente em regiões com recursos médicos limitados. Isso pode levar a diagnósticos mais precoces e precisos, melhorando significativamente os resultados de saúde para muitas pessoas.

Na educação, o desenvolvimento de aplicações para suporte ao docente na criação de material didático e exercícios pode revolucionar a forma como o conteúdo educacional é produzido e personalizado. Isso não apenas alivia a carga de trabalho dos educadores, mas também permite a criação de materiais mais adaptados às necessidades individuais dos alunos, potencialmente melhorando a qualidade e a eficácia do ensino.

A utilização de modelos multimodais e modelos de Foundation nestas aplicações é um aspecto crucial do projeto. Estes modelos avançados permitem uma compreensão mais profunda e contextualizada das informações, integrando diferentes tipos de dados (como texto, imagem e áudio) de maneira coesa. Isso possibilita o desenvolvimento de aplicações mais sofisticadas e intuitivas, capazes de oferecer experiências mais ricas e naturais aos usuários.

Paralelamente ao desenvolvimento de aplicações, o projeto também se concentra na otimização de LLMs. Este objetivo é fundamental para ampliar a acessibilidade e a utilidade dessas tecnologias avançadas. A implementação e divulgação de técnicas para execução de grandes modelos de linguagem em dispositivos com recursos limitados, como dispositivos IoT, celulares e notebooks, é um desafio técnico significativo, mas com um potencial de impacto enorme.

Ao focar na ampliação da possibilidade de implantação de sistemas de IA em dispositivos móveis, o projeto busca democratizar o acesso a tecnologias de ponta. Isso pode levar a uma revolução na forma como interagimos com a IA no dia a dia, tornando possível executar tarefas complexas de processamento de linguagem natural e análise de dados diretamente em dispositivos pessoais, sem necessidade de conexão constante com servidores remotos.

Esta otimização não apenas aumenta a privacidade e a segurança dos usuários, mantendo os dados processados localmente, mas também expande significativamente o escopo de aplicações possíveis. Isso pode resultar em assistentes pessoais mais poderosos, ferramentas de produtividade mais eficientes e aplicativos educacionais mais robustos, todos funcionando de forma eficaz em dispositivos de uso cotidiano.

Em suma, o desenvolvimento de aplicações com IA, combinado com a otimização de LLMs para dispositivos móveis, representa um esforço abrangente para levar as capacidades avançadas da IA para mais perto do usuário final, com potencial para transformar significativamente áreas críticas como saúde e educação, além de abrir caminho para inovações em diversos outros campos.

Este projeto integra capacitação teórica e prática, inovação, pesquisa e desenvolvimento, visando a transferência de tecnologia para a sociedade através da resolução de problemas utilizando robótica, inteligência artificial e telefones celulares.

Em atendimento à Resolução CATI no 1 de 07.12.2015, este projeto se enquadra na(s) linha(s) temática(s):
● Internet das coisas
● Manufatura avançada (indústria 4.0), com ênfase em pesquisa e desenvolvimento em sensores, inteligência artificial, impressão 3D e robótica
● Pesquisa, desenvolvimento e inovação com foco em componentes microeletrônicos, bens, sistemas, tecnologias imersivas e plataformas de TIC para aplicações em Saúde, Educação, Energia, Mobilidade, Cidades Inteligentes e Agronegócios
● Tecnologias móveis avançadas