90 segundos de Ciência | Investigadores do Técnico

Este projeto está a desenvolver membranas para órgãos artificiais com aplicação em máquinas de diálise e ventiladores​.

Neste momento a hemodiálise convencional só remove cerca de 46% das mais de 140 toxinas que existem no sangue de doentes com falência renal. Existem três grupos de toxinas urémicas, as de baixo peso molecular que são todas removidas pelas técnicas de hemodiálise convencional, as toxinas de peso molecular médio/elevado, onde apenas algumas são removidas pelas hemodialise, e um terceiro grupo conhecido por protein-bound uremic toxins, que são toxinas de baixo peso molecular que circulam no sangue ligadas a proteínas.

Estas proteínas são moléculas muito maiores que estas toxinas que a hemodiálise convencional não consegue remover.

“Nós estamos a desenvolver umas membranas que têm como alvo principal essas toxinas. Estas membranas vão ser funcionalizadas à nanoescala com nanopartículas que vão permitir competir com as proteínas para libertar estas toxinas e fazer com que elas sejam filtradas pela membrana”, revela.

Desta forma será possível reduzir o efeito adverso destas toxinas em pacientes com falência renal crónica.

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Este grupo de investigação está a usar lasers de alta intensidade para estudar como a matéria, os átomos e as moléculas, interagem com a luz.​

“Nós trabalhamos com lasers caracterizados por terem uma duração muito muito curta, ou seja é um flash de luz que dura apenas um instante muito breve, mais curto do que um bilionésimo de segundo”, refere.

Segundo o investigador, uma das aplicações destes sistemas laser é a observação de fenómenos da natureza, como as interações à microescala entre partículas que ocorrem no interior de átomos e de moléculas, em “câmara lenta”.

“É um bocado como quando no desporto acontece um lance muito rápido e nós não conseguimos perceber o que aconteceu. Então temos que ver as imagens em câmara lenta e, com este tipo de laser, nós conseguimos desacelerar a natureza e ver em câmara lenta fenómenos que são mesmo muito rápidos”, revela.

Recentemente o LaserLab Portugal adquiriu um sistema laser de alta intensidade que se encontra atualmente em fase de instalação.

“É um sistema laser topo de gama. Há muito poucos destes lasers a nível mundial e nós aqui em Lisboa vamos usá-lo para realizar experiências naquilo que chamamos a ótica não linear. Isto é, quando a matéria, os átomos e as moléculas, interagem com luz de tal maneira forte que se comportam de modos que são quase imprevisíveis”, explica.

O objetivo deste sistema é estudar o comportamento da natureza quando exposta a impulsos laser de muita alta intensidade.

O LaserLab Portugal está dividido em dois pólos, em Lisboa e em Coimbra, e é financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT).

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Este laboratório dedica-se ao estudo de sistemas inteligentes e de aprendizagem automática. Um dos focos de investigação é dedicado ao tratamento de imagens de imagiologia médica para análise automática e diagnóstico.​

Segundo o investigador, uma das linhas principais deste laboratório é o processamento de biosinais com origem em imagiologia médica.

“Temos algumas colaborações, por exemplo, com a Fundação Champalimaud na área de imagiologia médica, análise automática de imagens, ressonância magnética, e imagiologia para diagnóstico de anomalias, como tumores”, conta.

A deteção de tumores através de técnicas de machine learning é uma das áreas em maior desenvolvimento.

“Para a deteção de tumores são necessários métodos analíticos complexos. Os humanos são relativamente falíveis neste aspeto, pois são precisos muitos anos para que um humano seja muito bom a detetá-los. No entanto, é possível desenvolver máquinas que através de exemplos de imagens cujo diagnóstico é conhecido, conseguem aprender a fazer diagnósticos que, hoje em dia, em algumas áreas já são tão bons ou até mesmo melhores do que os feitos pelos melhores especialistas”, revela.

Esta tecnologia tem ainda a vantagem de poder funcionar 24 horas seguidas sem a necessidade de parar e sem reduzir o seu desempenho. Mário Figueiredo acredita que as técnicas de aprendizagem automática vão permitir gerar uma grande revolução na área do diagnóstico através de imagiologia médica já na próxima década.

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Este projeto está a estudar o uso de veículos aéreos não tripulados de baixo custo para a modelação tridimensional do terreno e da vegetação.​

Os modelos tridimensionais da superfície são obtidos através da combinação de fotografias aéreas, tiradas de diferentes perspetivas, que são combinadas usando técnicas oriundas do campo de visão por computador, nomeadamente uma técnica que em português se chama estrutura através do movimento.

No âmbito deste projeto estão a ser realizados ensaios de validação desta tecnologia na falha do Vale do Tejo, no Parque Natural de Sintra, onde está a ser modelada a estrutura da floresta, e no Parque Natural da Estrela, cujo foco de estudo são as formas de relevo.

“Estamos a utilizar técnicas avançadas de aprendizagem automática, em inglês machine learning, para diferenciar e medir componentes importantes nos modelos, como por exemplo, estimar a altura das árvores, a espessura do seu tronco, e o volume da vegetação mais próxima do solo. Isto é muito importante na gestão florestal e sobretudo na gestão dos combustíveis para prevenção de incêndios florestais”, revela.

O conhecimento gerado neste projeto irá permitir disponibilizar às entidades competentes uma técnica de mapeamento tridimensional de superfície a custos competitivos em comparação com as técnicas usadas atualmente.

O projeto ALTITUD3 – Assessment of Low-cost Aerial Intelligent systems for natural Terrain 3D mapping é financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT).

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Esta investigação está a usar técnicas de informação geográfica para mapear estruturas como florestas, falhas geológicas, ou até mesmo edifícios.​

Este projeto permitiu criar um modelo tridimensional deste palácio a partir do uso de instrumentos de informação geográfica que recolheram mais de 5 mil fotografias do espaço, resultando numa nuvem com mais de 2 biliões de pontos.

Esta informação será usada para analisar o estado estrutural deste edifício, contribuindo assim para uma gestão mais precisa deste património.

Neste projeto foram usados sistemas de varrimento laser. Estes sistemas podem ser usados em áreas distintas, desde o estudo de edifícios, ao mapeamento de estruturas geológicas, e consistem na aquisição de variáveis de distância e de valores angulares que permitam determinar as coordenadas tridimensionais de um objeto, ou de um conjunto de objetos, resultando numa nuvem de pontos.

Os sistemas de varrimento laser são técnicas onde é emitido um pulso cujo sinal é recebido em forma de eco.

Esta medição permite determinar a distância entre vários pontos e identificar as suas respetivas coordenadas tridimensionais.

No caso do Palácio da Vila foram usadas técnicas de mapeamento com posicionamento terrestre, uma técnica usada para representar a geometria de objectos que existam à superfície.

No entanto, esta tecnologia pode também ser usada para estudar objetos sob a superfície terrestre. Para tal são usados sistemas acoplados a plataformas aéreas que permitem estudar, por exemplo, falhas tectónicas, áreas de subsidência, ou até mesmo a evolução da morfologia de um determinado terreno.

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Este estudo está a desenvolver mapas de risco para a COVID-19 que tenham em conta a mobilidade e as relações espaciais entre concelhos.​

Para desenvolver estes mapas estão a ser usados dados da Direção-Geral de Saúde (DGS) relativamente ao número de casos diários em cada concelho.

Estes dados são depois agregados no período temporal e, através da análise das características espaciais de cada região, são usadas ferramentas estatísticas para calcular como esses dados se dispersam no espaço. Usando essas características é possível simular cenários que permitam criar mapas de alta resolução para o risco de infeção em todo o território.

“Ou seja passamos daqueles mapas por concelho onde aparecem todos os concelhos da mesma forma, para mapas contínuos que têm em conta a continuidade espacial que existe nesses dados ao nível dos concelhos”, explica.

Os mapas desenvolvidos no âmbito desta investigação têm assim em conta as diferentes relações de mobilidade e de partilha do espaço entre os diferentes concelhos.

“Nestes mapas entra também a integração com incerteza associada da dimensão da população de cada concelho, o que nos permite ter informação da forma como esta infeção está naquele momento ou naquele dia distribuída no nosso território”, revela.

Com base nesta informação será possível compreender melhor como a COVID-19 se dispersa num determinado território.

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Este projeto tem como objetivo identificar os edifícios que apresentam um maior risco de agravamento do estado de saúde dos seus habitantes durante episódios de frio e calor extremos.​

Estes mapas vão ter uma resolução espacial muito elevada de forma a identificar numa dada região os edifícios que apresentem maiores vulnerabilidades contra ondas de frio e de calor.

“A resolução espacial destes mapas vai ser ao nível da subsecção estatística que no caso de uma cidade como Lisboa representa um conjunto de edifícios, e que numa aldeia eventualmente são duas ou três casas. No fundo irá mostrar qual é o potencial de morbilidade, portanto do risco que existe de os indivíduos que moram nessas habitações poderem ter episódios de saúde agravados por causa do frio ou do calor para todo o país”, revela.

Para desenvolver estes mapas o IN+ vai usar dados dos certificados energéticos atribuídos pela ADENE (Agência para a Energia). Estes dados incluem informação sobre as características de construção de mais de 2 milhões de edifícios em todo o país.

“Nós vamos processar esses dados para cada zona do país, vamos ver como é que são as casas, e vamos desenvolver um modelo que nos permita prever com resolução horária como será a temperatura dentro da casa durante um período normal e durante um episódio de onda de calor ou de onda de frio”, conta.

Carlos Santos Silva acredita que o mapa desenvolvido pela sua equipa permitirá identificar um conjunto relativamente preciso de edifícios que apresentem um maior nível de risco de saúde para os seus habitantes perante uma onde de frio ou de calor.

Estes dados serão usados pela protecção civil para identificar as habitações que apresentem maior risco podendo assim desenhar estratégias de intervenção no sentido de sinalizar as pessoas com maior risco de sofrer um agravamento do seu estado de saúde perante ondas de frio ou de calor.

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Este projeto está a usar técnicas de inteligência artificial para criar humanos digitais que possam ser usados para avaliar a experiência e a usabilidade de jogos e de plataformas interativas.​

O trabalho de Rui Prada centra-se no uso de inteligência artificial interativa aplicada a jogos.

“O meu trabalho centra-se em criar tecnologia para que a experiência de um jogo seja melhor, e para que a produção de jogos seja mais eficiente e eficaz. Também exploro o uso de jogos para fins muito concretos como ensino, treino, comunicação, e ciência cidadã, por exemplo”, conta.

O iV4XR é um projeto que está a usar técnicas de inteligência artificial para fazer testes automáticos para sistemas interactivos. O objetivo é automatizar testes de experiência com recurso a humanos digitais.

“Vamos gerar personas, ou seja, pessoas virtuais, que vão usar os jogos e os diferentes sistemas. A ideia é usar uma vertente da inteligência artificial mais criativa que tente explorar todas as possíveis ações que uma pessoa possa fazer dentro desse sistema”, explica.

Com isto Rui Prada pretende modelar o estado interno da pessoa para perceber se um utilizador, ao interagir com o sistema, se sente cansado ou em stress, de forma a identificar o seu estado emocional mais frequente perante um determinado cenário.

“Se o cenário está a promover determinados comportamentos, se é um cenário bom para que as pessoas colaborem, ou se é um cenário que está a provocar competição. Vamos tentar responder a estas questões de acordo com os objetivos do designer para aquele sistema”, reforça.

A ideia é que esta tecnologia ajude os designers e game developers na construção dos seus sistemas interativos, reduzindo assim o tempo de testes necessário nas fases de desenvolvimento de um jogo ou de uma plataforma virtual.

O projeto iv4XR – Intelligent Verification/Validation for Extended Reality Based Systems é um projeto europeu financiado no âmbito do programa Horizonte 2020.

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No âmbito deste projeto foi desenvolvida uma aplicação que permite aos utilizadores identificar e alertar as autoridades para áreas em risco de derrocada ou de inundação.

O projeto AGEO assenta em dois eixos fundamentais, um primeiro eixo que consiste na utilização de dados recolhidos pelos satélites Copernicus da Agência Espacial Europeia (ESA), e um segundo eixo que aposta no desenvolvimento de observatórios cidadãos.

Os dados de satélite serão usados para desenvolver mapas de zonas danificadas após sismo ou após uma inundação. Esta informação será usada para desenvolver uma plataforma de gestão de riscos geológicos que será disponibilizada às autoridades competentes.

Através dos observatórios cidadãos está a ser criada uma aplicação cujos utilizadores poderão usar para alertar os cientistas e as autoridades para eventuais situações de risco.

Segundo Rui Carrilho Gomes, com esta combinação de dados será possível criar uma rede de recolha de informação bastante mais extensa e menos dispendiosa que um sistema dependente apenas dos meios convencionais.

“Através de um smartphone os cidadãos motivados como sejam escuteiros, desportistas, amantes da natureza, ou pessoas comuns que estão espalhadas pelo território, podem reportar anomalias que observam nas suas actividades diárias”, reforça.

O projeto AGEO vai testar cinco casos pilotos com o objetivo de perceber qual é a melhor forma de montar estes observatórios para que no futuro próximo esta forma de interagir através de smartphones seja corrente, e capaz de auxiliar as autoridades no processo de gestão e de mitigação do risco.

A plataforma desenvolvida por este projeto pode ser consultada em ageoatlantic.eu.

Este projeto foi financiado no âmbito do programa INTERREG Espaço Atlântico, conta com a participação de 13 parceiros de cinco países europeus, e tem uma duração prevista de três anos.

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A física de partículas é uma área da ciência cujas experiências resultam num enorme volume de dados. Para analisar estes dados é necessário um grande poder de processamento que atualmente já ultrapassa a capacidade dos computadores convencionais.

(7 de Outubro de 2020)

Neste laboratório são realizadas experiências de física fundamental em aceleradores de partículas como o Grande Colisor de Hadrões (LHC). Estas colisões geram um grande volume de dados que, segundo o investigador, apresentam um grande desafio em termos de processamento.

“A nossa compreensão da natureza ao nível mais fundamental não está completa. Uma forma de conseguimos completar essa compreensão é ao nível quântico, usando estas experiências, por exemplo, para detetar novas partículas. Para conseguirmos detetar partículas que ainda não são conhecidas é preciso usar cada vez mais energia, através de colisões que vão gerar mais dados”, explica.

Está prevista para 2026 uma nova atualização do acelerador de partículas do CERN. Segundo as estimativas o volume de dados que este novo acelerador vai gerar será praticamente incomportável para os computadores atuais.

A computação quântica apresenta-se assim como uma alternativa para resolver este problema de processamento de dados.

“É esse o desafio que nós temos agora, com a aliciante deste projeto estar a despertar o interesse da indústria, e em particular da Google”, revela.

A computação quântica é a ciência que estuda as aplicações das teorias e propriedades da mecânica quântica na Ciência da Computação. Na computação tradicional a unidade mais básica de informação é o bit que pode ser representado em dois estados, como 0 e 1. Na computação quântica o bit é substituído pelo ‘qubit’ (quantum bit) que embora também apresente dois estados, pode armazenar muito mais informação que apenas 0 ou 1, pois podem existir em qualquer superposição desses valores.

Esta tecnologia é atualmente utilizada em sistemas de segurança que exigem uma elevada capacidade de encriptação. No futuro é esperado que a computação quântica substitua a computação tradicional, possibilitando um nível de processamento muito mais elevado, aumentando também a segurança das comunicações.

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