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Acesso em 13/04/2024 às 18h53.

Unesp ganha prêmio em conferência sobre ciência computacional

Unesp ganha prêmio em conferência sobre ciência computacional

Trabalho resultou de parceria entre pesquisadores de três institutos da mesma universidade

7 de agosto de 2023, às 7h41 - Tempo de leitura aproximado: 2 minutos

Ilustração: Unesp/Araraquara

Cientistas do Instituto de Química (IQ) da Unesp, em Araraquara, desenvolveram uma nova técnica baseada em Inteligência Artificial para aplicações na seleção e segmentação de alvos e objetos em fotos digitais. O trabalho, que foi realizado em parceria com alunos e docentes do Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE) e do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT), ambos da Unesp, foi agraciado com o prêmio “Best Paper” na renomada 23ª Conferência Internacional sobre Ciência Computacional e Suas Aplicações (ICCSA 2023), realizada na Grécia. 

Segundo a professora do IQ Marilaine Colnago, uma das autoras do trabalho, a técnica desenvolvida tem diversas utilidades, sendo essencial em várias áreas que envolvem tratamento de imagens. “Além de aplicações de visão computacional, como detecção de objetos, reconhecimento facial e identificação de padrões, a técnica também pode ser aplicada, por exemplo, em exames de imagem médica, para identificar e delimitar regiões específicas de interesse, como órgãos, tumores ou lesões, ou na agricultura de precisão, onde se utilizam as imagens aéreas para identificar culturas, mapear áreas de cultivo e monitorar o crescimento das plantas”, explica a docente.

Professora Marilaine Colnago, uma das autoras do trabalho. Foto: Redes sociais

De acordo com Marilaine, a segmentação de imagens é uma etapa de pré-processamento que antecede qualquer tipo de manipulação de imagens digitais, como fotos, exames de imagem, ou até mesmo imagens de sensoriamento remoto capturadas por satélite. Se você quiser, por exemplo, detectar algum ponto de interesse em determinada figura, classificar um conjunto de alvos, editar ou remover algum objeto, antes será preciso segmentar essas regiões específicas.   

O diferencial do método da Unesp em relação a outros semelhantes existentes na literatura é a sua capacidade de realizar segmentações nas imagens de forma mais suave e precisa, identificando contornos exatos de objetos e pequenos detalhes nas bordas. Isso é possível graças ao uso de técnicas avançadas de aprendizado profundo, uma vertente da Inteligência Artificial. Além disso, o trabalho também permite que os usuários customizem as edições de segmentação, oferecendo liberdade e flexibilidade para adaptar o recorte de alvos dentro das imagens conforme suas necessidades.

O reconhecimento internacional recebido pelo trabalho é uma conquista importante para a Unesp e destaca a força da pesquisa nacional no campo da Ciência Computacional. A conferência ICCSA, que recebeu mais de mil trabalhos de 56 países, teve taxa de aceitação de apenas 30% na parte principal do evento, onde o “Best Paper” brasileiro foi premiado. 

Os artigos submetidos passaram por uma rigorosa revisão por pelo menos três especialistas e foram cuidadosamente avaliados com base na originalidade, relevância, solidez técnica e clareza da exposição. A Conferência foi uma oportunidade para discutir novas questões, abordar problemas complexos e encontrar soluções avançadas para moldar novas tendências na Ciência Computacional.

O estudo pode ser acessado através do site da Springer.

Com informações de Fabrício Santos, da Assessoria de Comunicação do IQ/Unesp

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