Inteligência Artificial para Detecção de Ervas Daninhas
O crescimento de ervas daninhas na lavoura de grãos – em especial da soja – impacta consideravelmente e negativamente na produtividade. Infelizmente, quando as ervas daninhas se tornam mais visíveis já é sinal que a praga se disseminou. Dessa forma, contar com um modelo de Inteligência Artificial de Visão Computacional para identificar o problema com antecedência pode representar uma importante vantagem competitiva.
Plataforma de Federated Learning para Dados Médicos
Desenvolver uma solução de Inteligência Artificial para o treinamento de modelos de dados médicos que preserve a privacidade dos pacientes e a segurança das informações, conforme a LGPD. O desafio é criar uma plataforma que permita o treinamento colaborativo de algoritmos de aprendizado de máquina sem a necessidade de compartilhar dados entre instituições, superando as barreiras de confidencialidade e proporcionando avanços na área da saúde.
Monitoramento por sensoriamento remoto
O projeto envolve não só o desenvolvimento do sistema como também a coleta de dados e todas as etapas necessárias para ajuste e validação de modelos específicos para o reservatório de Foz do Chapecó. Com relação à customização de modelos para o reservatório, um dos principais desafios é a obtenção dos dados in situ necessários para o ajuste e validação dos modelos, que devem ser concomitante com as passagens de satélites e seguir todo um protocolo de aquisição visando a qualidade dos dados.