A parceria internacional entre a Universidade Federal do Rio Grande (FURG) e a Universidade de Antióquia na Colômbia (Udea), obteve registro de um novo software, o Algid (Automatic Learning GUI for Image Detection). O registro oficial junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (Inpi) garante proteção legal, reconhecimento de autoria e respaldo institucional à tecnologia desenvolvida.
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O software foi desenvolvido para identificar e quantificar microalgas a partir de imagens obtidas por câmeras de celulares convencionais acopladas a microscópios, utilizando técnicas de aprendizado de máquina (Inteligência Artificial). O software, a partir de centenas (ou milhares) de imagens rotuladas, identifica padrões matemáticos que permitem reconhecer e contar microalgas com precisão. A nova ferramenta proporciona mais agilidade, precisão e padronização na identificação de microalgas e é promissora para pesquisas em ficologia, ecologia e monitoramento ambiental.
O registro consolida uma colaboração científica voltada ao desenvolvimento de soluções inovadoras para a pesquisa científica. O trabalho reuniu pesquisadores do Grupo de Electrónica de Potencia, Automatización y Robótica (Gepar), liderado pelo professor David McCann, da Udea; do Grupo de Pesquisa em Biomonitoramento e Ecotoxicologia Aquática (Ecobiotox), liderado pela professora Camila Martins, da FURG; e do Laboratório de Microalgas, de responsabilidade do dr. Pablo Guimarães, da FURG.
A colaboração teve início a partir da experiência da egressa do Programa de Pós-Graduação em Biologia de Ambientes Aquáticos Continentais (PPGBAC) da FURG, Yarin Tatiana Puerta, engenheira ambiental formada pela Udea. Durante seu mestrado, orientado pela professora Camila, a pesquisadora Yarin percebeu as dificuldades e o tempo demandado pelas contagens de microalgas em laboratório. Ao retornar à Colombia, Yarin foi contratada pela Udea e propôs a parceria que deu origem ao software, transformando um problema prático em uma solução inovadora.
Como próxima etapa, os pesquisadores pretendem continuar aprimorando o software, ampliando sua validação para outras espécies de microalgas e incorporando também a identificação de cianobactérias. Com isso, espera-se expandir o potencial de aplicação da ferramenta.
