Marcus de Barros Braga

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• LIMA, A. A. S. ; TEIXEIRA, J. S. ; ARAUJO, F. A. ; ALVES, G. A. R. ; MELO, M. R. S. ; SOUZA, D. L. ; SOUZA JR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Detecção e mapeamento de vegetação daninha em áreas de cultivo de soja por meio de Inteligência Artificial e Sensoriamento Remoto no Sudeste Paraense. OBSERVATORIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA , v. 22, p. 01-20, 2024.

• COSTA, E. M. ; HOLANDA, M. E. S. ; ALVES, G. A. R. ; OLIVEIRA, C. D. S. ; ARAUJO, F. A. ; SOUZA JR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Uso de deep learning para reconhecimento de doenças em bananicultura no município de Paragominas/PA. AMAZONIAN JOURNAL OF AGRICULTURAL AND ENVIRONMENTAL SCIENCES / REVISTA DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS , v. 67, p. 001-012, 2024.

• SOUZA, GILBERTO NERINO DE ; MENDES, ALÍCIA GRAZIELLA BALBINO ; COSTA, JOAQUIM DOS SANTOS ; OLIVEIRA, MIKEIAS DOS SANTOS ; LIMA, PAULO VICTOR CUNHA ; DE MORAES, VITOR NUNES ; SILVA, DAVID COSTA CORREIA ; ROCHA, JONAS ELIAS CASTRO DA ; BOTELHO, MARCEL DO NASCIMENTO ; ARAUJO, FABRICIO ALMEIDA ; FERNANDES, RAFAEL DA SILVA ; SOUZA, DANIEL LEAL ; Braga, Marcus de Barros . Deep learning framework for epidemiological forecasting: A study on COVID-19 cases and deaths in the Amazon state of Pará, Brazil. PLoS One , v. 18, p. e0291138, 2023.

• RAMOS, LUIZ HENRIQUE DIAS ; HOLANDA, MARIA ELIANA DA SILVA ; VERÇOSA, JOÃO PEDRO DOS SANTOS ; ALVES, GUSTAVO ANTONIO RUFFEIL ; TAVARES, ARTHUR COSTA FALCÃO ; ARAÚJO, FABRÍCIO ALMEIDA ; DE SOUZA JÚNIOR, GILBERTO NERINO ; Braga, Marcus de Barros . Classificação de plantações a partir de imagens de RPA utilizando deep learning. OBSERVATORIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA , v. 21, p. 25917-25937, 2023.

• VERCOSA, J. P. S. ; SILVA, F. H. S. ; ARAUJO, F. A. ; MASSAHUD, E. T. L. R. ; PEREIRA, F. R. S. ; ALMEIDA, H. R. R. C. ; BRAGA, M. B. ; TAVARES, A. C. F. . Early Detection of Weed in Sugarcane Using Convolutional Neural Network. INTERNATIONAL JOURNAL FOR INNOVATION EDUCATION AND RESEARCH , v. 10, p. 210-226, 2022.

• SOUZA, A. P. T. ; SILVA, E. C. M. ; SOUZA, A. G. ; BRAGA, M. B. ; QUADROS, C. J. F. . Relato de Experiência Sobre Robótica Pedagógica Aplicada na Região Norte no Âmbito do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência (PIBID). Brazilian Journal of Development , v. 7, p. 32304-32318, 2021.

• HOLANDA, M. E. S. ; COSTA, E. M. ; OLIVEIRA, D. K. L. ; LIMA, P. V. C. ; SANTO, E. T. E. ; RAMOS, L. H. D. ; SOARES, L. H. M. ; RAMOS, R. C. ; COSTA, J. S. ; SANTOS, I. M. ; SILVA, J. M. L. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Aplicação de Aprendizado de Máquina Profundo para Detecção por Imagens de Doenças em Frutos do Cacaueiro. INTERNATIONAL JOURNAL OF DEVELOPMENT RESEARCH , v. 11, p. 47378-47384, 2021.

• SOUZA JR, G. N. ; BRAGA, M. B. ; RODRIGUES, L. L. S. ; FERNANDES, R. S. ; RAMOS, R. T. J. ; CARNEIRO, A. R. ; BRITO, S. R. ; DOLACIO, C. J. F. ; TAVARES JR, I. S. ; NORONHA, F. N. ; PINHEIRO, R. R. ; DINIZ, H. A. C. ; BOTELHO, M. N. ; VALLINOTO, A. C. R. ; ROCHA, J. E. C. . Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará. EPIDEMIOLOGIA E SERVIÇOS DE SAÚDE , v. 30, p. 01-10, 2021.

• SILVA, J. M. L. ; COSTA, J. S. ; COSTA, E. M. ; HOLANDA, M. E. S. ; SOARES, L. H. M. ; OLIVEIRA, D. K. L. ; ARAUJO, F. A. ; SILVA, G. D. ; SANTOS, I. M. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Leukemia Diagnosis with Machine Learning Ensemble from Gene Expression Data. INTERNATIONAL JOURNAL OF DEVELOPMENT RESEARCH , v. 11, p. 50641-50646, 2021.

• BRAGA, M. B. ; ARAUJO, F. A. ; SANTOS, E. F. F. L. ; PINHEIRO, K. C. ; SILVA, J. M. L. ; NEGRAO, D. M. ; NETO, S. ; POMPEU, L. ; GUIMARAES, L. C. ; CARNEIRO, A. R. ; HAMOY, I. G. ; RAMOS, R. T. J. . Bioinformatics on the Road: taking training to students and researchers beyond state capitals. Frontiers in Education , v. 1, p. 1-5, 2021.

• BRAGA, M. B. ; FERNANDES, R. S. ; SOUZA JR, G. N. ; ROCHA, J. E. C. ; DOLACIO, C. J. F. ; TAVARES JR, I. S. ; PINHEIRO, R. R. ; NORONHA, F. N. ; RODRIGUES, L. L. S. ; RAMOS, R. T. J. ; CARNEIRO, A. R. ; BRITO, S. R. ; DINIZ, H. A. C. ; BOTELHO, M. N. ; VALLINOTO, A. C. R. . Artificial Neural Networks for Short-Term Forecasting of Cases, Deaths, and Hospital Beds Occupancy in the COVID-19 Pandemic at the Brazilian Amazon. PLoS One , v. 16, p. e20180123, 2021.

• ROCHA, J. E. C. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRITO, S. R. ; FOLADOR, A. R. C. ; RAMOS, R. T. J. ; BRAGA, M. B. ; BOTELHO, M. N. . Redes Neurais Artificiais na Previsão de Contágio e Óbitos por COVID-19: um Estudo no Estado do Pará, Brasil. INTERNATIONAL JOURNAL OF DEVELOPMENT RESEARCH , v. 10, p. 35416-35421, 2020.

• BRAGA, M. B. ; PINHEIRO, K. C. ; ALMEIDA, F. A. ; MIRANDA, F. M. ; SILVA, A. L. C. ; RAMOS, R. T. J. . Redundancy Treatment of NGS Contigs in Microbial Genome Finishing with Hashing- Based Approach. Lecture Notes in Computer Science , v. 12558, p. 13-24, 2020.

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Redundancia de Contigium en los Genomas de los Procarióticos (ISBN: 978-620-2-57828-8). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Maurício: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 181p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . NGS Contigium-Redundanz in Prokaryoten-Genomen (ISBN: 978-620-2-57826-4). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Maurício: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 185p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . NGS Contigium Redondance dans les Génomes Procaryotes (ISBN: 978-620-2-57829-5). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Maurício: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 185p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Redundância de Contigs NGS em Genomas de Procariotos: Uma Nova Abordagem de Redução de Contigs NGS na Finalização de Genomas (ISBN: 978-620-0-808-48-6). 1. ed. Riga, Letônia, União Europeia: NEA - Novas Edições Acadêmicas (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 137p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Redundancja NGS Contigium w Genomach Prokariotycznych (ISBN: 978-620-2-57842-4). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Mauricio: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 177p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Ridondanza del Contigio NGS nei Genomi del Procaryote (ISBN: 978-620-2-57830-1). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Mauricio: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 173p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Избыток NGS Контиг в геномах прокариот (ISBN: 978-620-2-57844-8). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Mauricio: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 193p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . NGS Contigium Redundantie in Procaryote Genomenen (ISBN: 978-620-2-57835-6). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Maurício: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 181p .

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . NGS Contigium Redundancy in Procaryote Genomes - A New Approach to NGS Contiguous Redundancy in Genome Completion (ISBN: 978-620-2-57827-1). 1. ed. Beau Bassin, Ilhas Maurício: Sciencia Scripts (International Book Market Service Ltd.), 2020. v. 1. 169p .

• SOUZA, DANIEL LEAL ; dos Santos, Isadora Mendes ; Soares, Caio Johnston ; de Oliveira Neto, José Pires ; Cassiano, Lucas ; Neto, Marco Aurélio Proença ; Ramos, Aline Maria Pereira Cruz ; de Oliveira, Liliane Afonso ; de Araújo, Flávia Luciana Guimaraes Marçal Pan ; ARAÚJO, FABRÍCIO ALMEIDA ; de Souza Junior, Gilberto Nerino ; de Barros Braga, Marcus . Hybrid Artificial Intelligence Model for Detecting Signs of Delayed Child Development. In: Aline Paes, Filipe A. N. Verri. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Gewerbestrasse , CH: Springer Nature Switzerland, 2025, v. , p. 196-208.

• TORRES, R. H. ; ARAUJO, F. A. ; SANTOS, E. F. F. L. ; BARTH, D. ; RAMOS, R. T. J. ; BRAGA, M. B. . Deep Learning Applied to Computational Biology and Agricultural Sciences (ISBN: 9780323897785). In: Pradeep Sharma, Dinesh Yadav, R.K. Gaur. (Org.). Bioinformatics in Agriculture: Next Generation Sequencing Era. 1ed.Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2022, v. 1, p. 522-544.

• SILVA, D. C. C. ; COSTA, E. M. ; SANTOS, I. M. ; SILVA, J. M. L. ; BRAGA, M. B. ; FERNANDES, R. S. ; SOUZA JR, G. N. . Forecasting Productive Trajectory with a Focus on Agribusiness: A Case Study in The Municipality of Paragominas ? Pará. OPEN SCIENCE RESEARCH IX. 44ed.: Editora Científica Digital, 2022, v. 1, p. 632-643.

• ARAUJO, F. A. ; CAVALCANTE, A. L. Q. ; BRAGA, M. B. ; KATO, R. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SANTOS, E. F. F. L. . Computational Genomics (ISBN 978-981-33-6190-4). In: Singh V., Kumar A.. (Org.). Advances in Bioinformatics. 1ed.Singapore: Springer Nature, 2021, v. 1, p. 213-241.

• Marcus de Barros Braga ; ARAUJO, F. A. ; SANTOS, E. F. F. L. ; PINHEIRO, K. C. ; SILVA, J. M. L. ; MAUES, D. ; NETO, S. ; POMPEU, L. ; GUIMARAES, L. C. ; CARNEIRO, A. R. ; HAMOY, I. G. ; RAMOS, R. T. J. . Bioinformatics on the Road: Taking Training to Students and Researchers Beyond State Capitals. In: Hugo Verli and Raquel Cardoso de Melo Minardi. (Org.). ORIGINAL STRATEGIES FOR TRAINING AND EDUCATIONAL INITIATIVES IN BIOINFORMATICS. 1ed.Lausanne, Suiss: Frontiers, 2021, v. 1, p. 113-117.

• BRAGA, M. B. ; VERAS, A. A. O. ; SA, P. H. C. G. ; GRACAS, D. A. ; BARAUNA, R. A. ; ALVES, J. T. C. ; PINHEIRO, K. C. ; AZEVEDO, V. A. C. ; SCHNEIDER, M. P. C. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Omics Technologies Applied to Prokaryotes (ISBN: 978-1-63484-262-4). In: Kevin V. Urbano. (Org.). Advances in Genetics Research (ISBN: 978-1-63484-262-4). 1ed.Hauppauge, NY, USA: Nova Science Publishers, 2016, v. 16, p. 1-80.

• VBC, F. ; ARAUJO, F. A. ; BRAGA, M. B. ; DANTAS, CWD ; CHAVES VA, MACEDO DB ; MARTINS DT ; ALEGRIA OVC ; RAMOS, R. T. J. . INTEGRAÇÃO DE MICROBIOMA AMBIENTAL COM LLMS NOMONITORAMENTO DE RIOS DA AMAZÔNIA VIA CHATBOT INTERATIVO. In: 33º Congresso Brasileiro de Microbiologia, 2025, Aracaju. Anais do 33º Congresso Brasileiro de Microbiologia. São Paulo: Sociedade Brasileira de Microbiologia, 2025. v. 1. p. 31-31.

• SOUZA JR, G. N. ; LIMA, L. J. B. ; SILVA, M. O. ; ESPAILLAT, E. M. ; BARROS, D. S. ; ALVES, G. A. R. ; SOUZA, D. L. ; ARAUJO, F. A. ; RAMOS, R. T. J. ; Braga, Marcus . Deep Learning Aplicado na Classificação de Doenças em Frutos do Cacaueiro. In: XVII Escola Regional de Informática Norte 2 da Sociedade Brasileira de Computação, 2024, Belém/PA. Anais da Escola Regional de Informática Norte 2 (ERIN 2). Porto Alegre/RS: SBC-OpenLib (SOL), 2024. v. 1. p. 1-7.

• SOUZA, D. L. ; SANTOS, I. M. ; SOARES, C. J. ; OLIVEIRA NETO, J. P. ; CASSIANO, L. ; PROENCA NETO, M. A. ; RAMOS, A. M. P. C. ; OLIVEIRA, L. A. ; ARAUJO, F. L. G. M. P. ; ARAUJO, F. A. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Hybrid Artificial Intelligence Model for Detecting Signs of Delayed Child Development. In: XXXIV Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2024, Belém. Anais da XXXIV Brazilian Conference on Intelligent Systems. Porto Alegre/RS: Sociedade Brasileira de Computação, 2024. p. 196-208.

• OLIVEIRA, MIKEIAS S. ; FERNANDES, RAFAEL S. ; MELO, MARCIO R. S. ; SOUZA, DANIEL L. ; SILVA, DAVID C. C. ; SOUZA JR, GILBERTO N. ; Braga, Marcus B. . Projeções da produção de rebanhos e área de cobertura de pastagem usando modelagem ARIMA com abordagem hierárquica para o estado do Pará e suas regiões. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2023, Brasil. Anais do XIV Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2023). Porto Alegre/RS: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. p. 91.

• FEITOSA JUNIOR, D. J. S. ; ROCHA, J. E. C. ; BRAGA, M. B. ; BRAGA, T. G. M. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; FERNANDES, R. S. ; QUARESMA, J. A. S. . Qual a melhor tecnologia de inteligência artificial para estimar a subnotificação da hanseníase? Análise do primeiro ano da pandemia da Covid-19 no Pará. In: 16º Congresso Brasileiro de Hansenologia, 2022, Vitória/ES. Anais do 16º Congresso Brasileiro de Hansenologia, 2022.

• LIMA, P. V. C. ; COSTA, E. M. ; HOLANDA, M. E. S. ; OLIVEIRA, D. K. L. ; SANTO, E. T. E. ; RAMOS, L. H. D. ; SOARES, L. H. M. ; SANTOS, I. M. ; ARAUJO, F. A. ; SILVA, J. M. L. ; SOUZA JR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Use of Convolutional Neural Networks in the Diagnosis of Corn Diseases. In: XV Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2021, Joinvile, Santa Catarina. XV CONGRESSO BRASILEIRO DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL - ARTIGOS APRESENTADOS NAS SESSÕES TÉCNICAS CBIC 2021, 2021.

• BRAGA, M. B. ; PINHEIRO, K. C. ; ARAUJO, F. A. ; MIRANDA, F. ; SILVA, A. L. C. ; RAMOS, R. T. J. . Redundancy Treatment of NGS Contigs in Microbial Genome Finishing with Hashing-Based Approach. In: Brazilian Symposium on Bioinformatics (BSB) 2020, 2020. Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, volume 12558), 2020. v. 12558.

• BRAGA, M. B. ; PINHEIRO, K. C. ; ALMEIDA, F. A. ; SILVA, A. L. C. ; RAMOS, R. T. J. . A Hashing-Based Approach To Remove Redundancy From NGS Data on Genome Finishing. In: ISCB - Brazilian Student Council Symposium, 2018, São Pedro / SP. Proceedings - 3rd ISCB - Brazilian Student Council Symposium: Network(ING), 2018. v. 03. p. 14-14.

• BRAGA, M. B. ; CASTRO, A.R.G. . EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO DE UMA REDE NEURAL APLICADA À PREVISÃO DE CARGA A CURTO PRAZO. In: CBA 2008 - Congresso Brasileiro de Automática 2008, 2008, Juiz de Fora. Anais do XVII Congresso Brasileiro de Automática, 2008.

• BRAGA, M. B. ; ALMEIDA, F. A. ; SOUZA JR, G. N. ; HAMOY, I. G. ; FARIAS, ?. R. R. ; SOUSA NETO, A. S. ; BAIA, E. G. C. ; OLIVEIRA, A. L. M. ; NIEDERAUER, J. M. ; SANTOS, S. B. ; FERREIRA, V. B. C. ; RAMOS, R. T. J. . GOFEAT-AI: AI assistant for functional annotation analysis using RAG and LLM. In: Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB 2025), 2025, Liverpool/UK. ISMB/ECCB 2025 - Book of Abstracts. Leesburg, VA. United State: International Society for Computational Biology, 2025. v. 1. p. 806-806.

• COSTA, J. S. ; HOLANDA, M. E. S. ; COSTA, E. M. ; SILVA, J. M. L. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRAGA, M. B. . Utilização de Machine Learning para o Diagnóstico de Leucemia a Partir de Dados de Expressão Gênica. In: IV INTEGRA UFRA, 2021, Belém. Anais do Integra UFRA 2021. Belém: Editora UFRA, 2021.

• HOLANDA, M. E. S. ; COSTA, J. S. ; COSTA, E. M. ; SILVA, J. M. L. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRAGA, M. B. . APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PROFUNDO PARA DETECÇÃO POR IMAGENS DE DOENÇAS EM FRUTOS DO CACAUEIRO. In: IV INTEGRA UFRA, 2021, Belém. Anais do Integra UFRA 2021. Belém: Editora UFRA, 2021.

• LIMA, P. V. C. ; COSTA, J. S. ; COSTA, E. M. ; SANTOS, I. M. ; SOUZA JUNIOR, G. N. ; BRAGA, M. B. . UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS NO DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS DO MILHO. In: IV INTEGRA UFRA, 2021, Belém. Anais do Integra UFRA 2021. Belém: Editora UFRA, 2021.

• PINHEIRO, K. C. ; ARAUJO, F. A. ; MIRANDA, F. M. ; RAMOS, R. T. J. ; BRAGA, M. B. ; SILVA, A. L. C. . A Hashing-Based Approach To Remove Redundancy From NGS Data on Genome Finishing. In: https://www.even3.com.br/xmeeting2018/, 2018, São Pedro/SP. Proceedings of X-meeting 2018 - 14th International Conference of the AB3C, 2018. v. 001. p. 35-35.

• SILVA, L. O. ; BRAGA, M. B. . Utilização do Projeto Cidades Digitais no Município de Paragominas. In: I Jornada de Tecnologia da Informação da UFRA, 2018, Paragominas. Anais da I Jornada de Tecnologia da Informação da UFRA, 2018. v. 01. p. 06-06.

• ALVES, D. R. S. ; SERRA NETO, M. T. R. ; BRAGA, M. B. ; PEREIRA, R. L. . Análise de Desempenho de um Algoritmo Genético Paralelo Aplicado à Maximização da Função Seno. In: I Jornada de Tecnologia da Informação da UFRA, 2018, Paragominas. Anais da I Jornada de Tecnologia da Informação da UFRA, 2018. v. 01. p. 03-03.

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. ; SILVA, A. L. C. . Abordagem Híbrida para Detecção e Eliminação de Redundância em Dados NGS. In: II Simpósio Norte-Nordeste de Bioinformática, 2017, Belém. Anais do II Simpósio Norte-Nordeste de Bioinformática, 2017. v. 01. p. 12-12.

• SA, P. H. C. G. ; MIRANDA, F. M. ; VERAS, A. A. O. ; MUGE, G. ; BRAGA, M. B. ; PANTOJA, Y. P. ; PINHEIRO, K. C. ; GUIMARAES, L. C. ; AZEVEDO, V. A. C. ; SILVA, A. L. C. ; RAMOS, R. T. J. . GapBlaster - A Graphical Gap Filler for Prokaryote Genomes. In: Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB 2016), 2016, Orlando, Florida, USA. Proceedings of Intelligent Systems for Molecular Biology 2016, 2016. v. 03. p. 211-211.

• BORGES, D. ; ARAUJO, F. A. ; RAMOS, R. T. J. ; BRAGA, M. B. ; HAMOY, I. G. ; FERREIRA, V. B. C. ; RODRIGUES, M. D. N. ; OLIVEIRA, R. S. ; SILVA, A. S. . The first complete mitogenome of Cynoscion acoupa (Lacepède,1801), a vulnerable sciaenidae fish from Amazon coast: phylogenetic relationship and implications for conservation. ANAIS DA ACADEMIA BRASILEIRA DE CIÊNCIAS , 2025.

• BRAGA, M. B. ; SANTOS, E. F. F. L. . Machine Learning and Computer Vision in Agriculture. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . A Revolução da Inteligência Artificial no Agro. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Biologia Computacional: Um Universo de Possibilidades. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Utilização de Inteligência Artificial para a Detecção Precoce de Doenças na Cultura do Cacau. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; ARAUJO, F. A. . Como as técnicas de inteligência artificial e biotecnologia tem ajudado na construção de uma Amazônia sustentável. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações Inovadoras de Inteligência Artificial, Bioinformática e Biotecnologia que Estão Ajudando a Construir uma Amazônia Sustentável. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; ARAUJO, F. A. . Como as técnicas de inteligência artificial e biotecnologia tem ajudado na construção de uma Amazônia sustentável. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Apresentação do Plano Estratégico do Laboratório de Computação Aplicada (LabCompAp). 2025. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• BRAGA, M. B. . Inteligência Artificial e o Agronegócio - Desafios e Oportunidades. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Utilização de Inteligência Artificial para a Detecção Precoce de Doenças na Cultura do Cacau. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Biologia Computacional - Um Universo de Possibilidades. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . A Revolução da Inteligência Artificial no Agro. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• ABURJAILE, F. F. ; RAMOS, R. T. J. ; BRAGA, M. B. ; ARAUJO, F. A. . Aplicação em Inteligência Artificial na Solução de Problemas de Impacto na Agricultura e Aquicultura. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Grandes Modelos de Linguagem e IA Generativa - A Nova Fronteira da Inteligência Artificial. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . O que é inteligência artificial e como utilizá-la com ferramentas de software livre. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Monitoramento Ambiental Através de Metagenômica com Abordagem One Health. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Identificação de Pragas do Cacaueiro com Uso de Inteligência Artificial. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. . Monitoramento Ambiental Através de Metagenômica com Abordagem One Health. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; ARAUJO, F. A. ; SOUZA, D. L. ; SOUZA JR, G. N. . UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA RECONHECIMENTO DE DOENÇAS DO CACAU. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Identificação de Pragas do Cacaueiro com Uso de Inteligência Artificial. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . O Que é Inteligência Artificial e como Utilizá-la com Ferramentas de Software Livre ?. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; ARAUJO, F. A. . Aplicação em Inteligência Artificial na Solução de Problemas de Impacto na Agricultura e Aquicultura. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações de IA no Agro na Região Amazônica. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Desafios e possibilidades da educação com o crescente uso das ferramentas de Inteligência Artificial. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Pesquisa e Aplicação em Inteligência Artificial na Amazônia. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Pesquisa e Aplicação em Inteligência Artificial e Biologia Computacional na Amazônia. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Desafios e possibilidades da educação com o crescente uso das ferramentas de Inteligência Artificial. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Inteligência Artificial na Indústria. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações e Pesquisas em Inteligência Artificial como Ferramentas de Desenvolvimento da Amazônia. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . A Utilização de Inteligência Artificial em Pesquisas de Bioinformática e Agritecnologias na Região Amazônica. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . A Utilização de Inteligência Artificial em Pesquisas de Bioinformática e Agritecnologias na Região Amazônica. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações e Pesquisas em Inteligência Artificial como Ferramentas de Desenvolvimento da Amazônia. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; GIRARD, C. D. T. . Cibersegurança: Conceitos e Cuidados Básicos na Vida On-line. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• AQUINO, A. C. V. G. G. ; BRAGA, M. B. . Inteligência Artificial: Noções Gerais e Aplicações no Cotidiano. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Practical Application of Computational Intelligence Research in Every Day Life. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Applications of Computational Intelligence Research in Everyday Life. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; RAMOS, R. T. J. . Mesa Redonda 'Inteligência Artificial e Suas Aplicações no Enfrentamento da Pandemia da COVID-19. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações Práticas da Inteligência Computacional na Vida Cotidiana, e o Contexto da Pandemia. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• RAMOS, R. T. J. ; BRAGA, M. B. ; HAMOY, I. G. . Machine Learning e sua Aplicação em Ciências Agrárias e Bioinformática. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações Práticas da Inteligência Computacional na Vida Cotidiana, e o Contexto da Pandemia. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Inteligência Artificial e suas Aplicações no Enfrentamento da COVID-19. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Deep Learning nas Ciências Agrárias. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Educação 4.0: Estamos Preparados ?. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . O Papel Formador e Transformador da Universidade Diante da Revolução 4.0. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Aplicações de Inteligência e Biologia Computacional para o Desenvolvimento Sustentável da Amazônia. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . O Software Livre e a Bioinformática. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; PINHEIRO, K. C. ; MIRANDA, F. M. ; SILVA, A. L. C. ; RAMOS, R. T. J. . A Hashing-Based Approach To Remove Redundancy From NGS Data on Genome Finishing. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BRAGA, M. B. ; PINHEIRO, K. C. ; ALMEIDA, F. A. ; MIRANDA, F. M. ; SILVA, A. L. C. ; RAMOS, R. T. J. . A Hashing-Based Approach To Remove Redundancy From NGS Data on Genome Finishing. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: o Futuro da Tecnologia da Informação. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, R. L. ; BRAGA, M. B. . Gestão de Projetos: Uma Visão Tradicional versus uma Visão Ágil. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . A Biotecnologia como Ferramenta de Preservação Ambiental na Amazônia. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . A Internet das Coisas (IoT) e o Meio-Ambiente. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Engenharia Biológica: Inovação, Pesquisa e Desenvolvimento na Amazônia. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. ; PEREIRA, R. L. ; RAMOS, R. T. J. . A Bioinformática e o Agronegócio. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Mesa Redonda sobre 'BIG DATA'. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Mesa Redonda sobre 'Segurança de Dados Móveis'. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BRAGA, M. B. . Mini-Curso de Introdução à Bioinformática. 2015. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Bioprospecção da biodiversidade Amazônica na comunidade Tembé e seu potencial biotecnológico no contexto do desenvolvimento sustentável e preservação do meio ambiente, Descrição: Bactérias, fungos, vírus e pequenos animais desempenham papeis fundamentais na manutenção do equilíbrio dos ecossistemas. Esses organismos microscópicos podem, ainda, apresentar potencial biotecnológico para aplicações em biorremediação, produção de antimicrobianos e de outras moléculas para aplicação nos mais diversos setores, além de indicar possíveis impactos ambientais que podem comprometer a saúde do sistema. A presente proposta visa descrever, de forma transdisciplinar, a diversidade de microrganismos em amostras representativas do ecossistema amazônico, incluindo águas fluviais, solos de mata e de produção agrícola, e de peixes consumidos pela comunidade indígena Tembé. O rio Uraim, que banha as imediações da aldeia, é impactado pelas regiões urbanizadas à montante e, assim, a avaliação da microbiota será realizada frente à mensuração do impacto antropogênico por meio de diversas análises físico-químicas e biológicas, de amostras de água e sedimento do rio, peixes e solos, além de georreferenciamento para registro dos índices de uso de solos. O conhecimento tradicional será capitalizado para guiar a escolha dos pontos de amostragem, visando avaliar a diversidade de ambientes e prospectar microrganismos com potencial biotecnológico. A abordagem envolverá técnicas como metagenômica, culturômica para vírus, bactérias e fungos, caracterização fenotípica, genotípica e estrutural dos organismos identificados, e integração dos resultados com abordagens computacionais baseadas em aprendizado de máquina. Esse estudo abrangente nos permitirá prospectar e apontar soluções para estimular práticas sustentáveis de manutenção ou recuperação do capital natural, promover a bioeconomia, e identificar potenciais indicadores de impactos ambientais na região. Chamada CNPq/CONFAP n 34/2023 - Expedições Científicas - Iniciativa Amazônia +10. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (19) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Vasco Ariston de Carvalho Azevedo - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Coordenador / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Adriana Ribeiro Carneiro - Integrante / MARILIA DANYELLE NUNES RODRIGUES - Integrante / Liliane Afonso de Oliveira - Integrante / Joana Montezano Marques - Integrante / ANA ROBERTA FUSCO DA COSTA - Integrante / SIOMAR CASTRO SOARES - Integrante / MATEUS MATIUZZI DA COSTA - Integrante / OSCAR VICTOR CARDENAS ALEGRIA - Integrante / PAULO RÓGENES MONTEIRO PONTES - Integrante / ROSANE BARBOSA LOPES CAVALCANTE - Integrante / Renata Cristina Picao - Integrante / André Luis Souza dos Santos - Integrante / Eloiza Helena Campana - Integrante / Gabriela Bergiante Kraychete - Integrante / Gilmar Perbiche Neves - Integrante / Juliana Reis Cortines - Integrante / Raquel Regina Bonelli - Integrante / René Jean Marie Poccard Chapuis - Integrante / Ricardo Jorge Amorim de Deus - Integrante / Ana Judith Pires Garcia Quaresma - Integrante / Dennys Monteiro Girao - Integrante / Larissa Alvarenga Batista Botelho - Integrante / Nayara Andreo - Integrante / Wellington Felipe da Costa - Integrante., Financiador(es): CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLOGICO-CNPQ - Auxílio financeiro.

• 2025 - Atual

  Bioprospecção dos microrganismos para a caracterização do potencial biotecnológico em ambientes impactados e seu reflexo na sustentabilidade no Estuário do Rio Caeté em Bragança-PA, Descrição: A região norte possui baixos índices de saneamento básico e políticas públicas em prol da qualidade das águas, assim, seus corpos hídricos sofrem constantemente dos efeitos da poluição urbana e das atividades econômicas, como exploração mineral, agricultura e pecuária que geram resíduos que têm como destino os rios. Contudo, os rios são fonte de subsistência para as populações ribeirinhas e tradicionais e também são os locais para as atividades recreativas, deixando estas comunidades sujeitas a contato com águas impróprias para uso, que podem gerar problemas de saúde pública. Além disto, estes ambientes impactados podem conter em suas comunidades microbianas mecanismos biotecnológicos capazes de garantir a sobrevivência destes microrganismos em condições de estresse. As áreas estuarinas da região de Bragança-PA são impactadas pela falta de saneamento básico, e atividades com a pesca e coleta de crustáceos estão presentes no cotidiano da população, assim o impacto antropogênico nestes habitats pode comprometer a subsistência das comunidades, além disto o potencial biotecnológico dos microrganismos desta região e sua adaptabilidade aos impactos ambientais é pouco explorado. Assim, este projeto tem por objetivo o monitoramento da região estuarina de Bragança-PA, através de georreferenciamento, do sequenciamento de DNA de amostras de água e sedimento para avaliação da diversidade, de análises físico-químicas, e da avaliação do potencial biotecnológico dos microrganismos e possíveis relações com impactos antropogênicos relacionados a poluição com lixo. Esses dados serão avaliados por meio de técnicas de visão computacional em conjunto com análises das imagens da região da coleta para avaliar reflexos do impacto antropogênico, em uma região de mangue da amazônia, de maneira a buscar formas de monitorar e identificar os fatores que podem estar gerando estes efeitos, a fim de dar suporte à tomada de decisões do Estado. Chamada CNPq/MMA/CONFAP/FAPs N 15/2025 - SinBiose.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (11) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Vasco Ariston de Carvalho Azevedo - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Coordenador / Edian Franklin Franco De Los Santos - Integrante / Diego Cardoso Estumano - Integrante / MATEUS MATIUZZI DA COSTA - Integrante / PAULO RÓGENES MONTEIRO PONTES - Integrante / ARISTOTELEs goes-neto - Integrante / ALEXANDRE S. rOSADO - Integrante / CARLOS RENATO LISBOA FRANCES - Integrante / Juliana Araripe Gomes da Silva - Integrante., Financiador(es): CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLOGICO-CNPQ - Auxílio financeiro.

• 2025 - Atual

  Centro de Soluções Inteligentes e Sustentáveis para o Agronegócio na Amazônia, Descrição: O projeto "Centro de Soluções Inteligentes e Sustentáveis para o Agronegócio na Amazônia (CSISAAM)" traz alguns subprojetos que além de estratégicos são únicos e inéditos na região amazônica, como:- Projeto de Vigilância Genômica do Cacau, que traz uma mudança de paradigma para para o combate às ameaças que enfrenta a cultura cacaueira no Pará. Ao invés de tentar impedir a chegada de novas doenças, como a monilíase (que entrou no País pelo Acree já está no Amazonas), ou mesmo tentar mitigar as doenças após a detecção de contágio por fungos causadores de diversas doenças (monilíase, vassoura de bruxa, podridão parda), a vigilância genômica trabalha preventivamente, permitindo se antecipar ao contágio na planta e no fruto, detectando a presença do fungo ainda em solo. Para tal, a abordagem do monitoramento é feita a partir de amostras de DNA ambiental do solo, da planta e da folha para análise do metagenoma, definindo o conjunto de microorganismos presentes, permitindo detectar não apenas o fungo, mas as bactérias que estão associadas a este;- Projeto de Monitoramento de Enchentes e Alagamentos, que traz para a região de Paragominas/PA, historicamente castigada por alagamentos e enchentes do rio Uraim, um estudo pioneiro, que visa desenvolver um sistema de monitoramento do nível dosmananciais que abastecem o manancial e seus afluentes. A abordagem consiste em identificar as variáveis associadas às enchentes na região de Paragominas e estabelecer um sistema de alerta em duas fases: na primeira, utilizar dados públicos de previsão de precipitação para realizar predições com prazos maiores para mobilização dos órgãos competentes; na segunda, utilizar sensores (aquáticos, terrestres e aéreos) para avaliar a mudança no nível dos rios, precipitação e outros parâmetros monitoráveis para que em tempo real, a partir de um ambiente computacional determine-se a probabilidade de um evento extremo ocorrer;- Projeto Plataforma LLM para Gestão de Créditos de Carbono, que traz a última geração da inteligência artificial, a IA generativa, com os modelos de linguagem, para a área emergente dos créditos de carbono. O projeto será desenvolvido conjugandobiotecnologia e direito ambiental, com a construção de um modelo de linguagem capaz de aprimorar a implementação, gestão, melhora, controle, reporte e verificação de projetos de redução de emissões de GEE (gases de efeito estufa) na agropecuária, bemcomo analisar dados biológicos de microrganismos responsáveis pela metanogênese e gerar predições capazes de antever e solucionar a influência da mudança climática na metanogênese do solo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (10) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Allan Klynger da Silva Lobato - Integrante / DAVID COSTA CORREIA SILVA - Integrante / IGOR GUERREIRO HAMOY - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Gilberto Nerino de Souza Jr - Integrante / MONICA CALIXTO DA SILVA - Integrante / LETÍCIA DE ABREU FARIA - Integrante / Juliana Nascimento Duarte Rodrigues - Integrante / Antônia Benedita Silva Bronze - Integrante., Financiador(es): FINEP Inovação e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  Monitoramento de Eventos de Enchentes e Alagamentos por Métodos de Inteligência de Dados Históricos de Georreferenciamento e Avaliação de Sensores em Tempo Real na Cidade de Paragominas/PA (PVPG929-2024), Descrição: No Pará, o município de Paragominas passa por eventos de enchentes, principalmente nos períodos chuvosos, gerando o aumento do nível do rio, que inunda regiões urbanas, rurais e algumas vezes causa a interdição de vias de transporte utilizadas pela população para a locomoção e escoamento da produção agrícola, além da interrupção de fornecimento de água por rompimento das adutoras. Além disso, é importante destacar que há relatos de aumento repentino do nível do rio Uraim sem a ocorrência de chuvas na região, o que torna necessário monitoramento constante destes padrões de aumento dos níveis do rio para emissão de alertas e melhor controle dos efeitos causados por eventos extremos. Nesse contexto, este projeto propõe identificar as variáveis associadas às enchentes na região de Paragominas e estabelecer um sistema de alerta em duas fases: na primeira, utilizar dados públicos de previsão de precipitação para realizar predições com prazos maiores para mobilização dos órgãos competentes; na segunda, utilizar sensores para avaliar a mudança no nível dos rios, precipitação e outros parâmetros monitoráveis para que em tempo real, a partir de um ambiente computacional determine-se a probabilidade de um evento extremo ocorrer.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (8) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Allan Douglas Bento da Costa - Integrante / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / GUSTAVO ANTONIO RUFFEIL ALVES - Integrante / ISADORA MENDES DOS SANTOS - Integrante / CARLOS JEAN FERREIRA DE QUADROS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Gilberto Nerino de Souza Jr - Integrante / Diego Cardoso Estumano - Integrante / Juliana Minuzzi Niederauer - Integrante / ?Jhenifer Rayane Ramos Farias - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal Rural da Amazônia - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  Estudo de Métodos e Técnicas Emergentes de Aprendizado Profundo (PVPG851-2024), Descrição: Sistemas de IA com capacidades de raciocínio semelhantes aos humanos existem desde a década de 1950, mas somente com o advento dos LLMs eles ganharam ampla adoção. De acordo com um artigo recente da Forbes chamado Transformers Revolucionaram a IA. O que irá substituí-los? um avanço importante ocorreu em 2017, quando a equipe do Google Brain apresentou a arquitetura do algoritmo transformador (Transformer), um modelo de aprendizagem profunda que substituiu as tradicionais estruturas recorrentes e convolucionais por um novo tipo de arquitetura que é particularmente eficaz na compreensão e contextualização da linguagem, bem como na geração de texto, imagens, áudio e código de computador.LLMs baseadas na arquitetura do transformador permitiram novos domínios das capacidades de IA. Talvez o exemplo mais conhecido seja o ChatGPT da OpenAI, que significa Chatbot Generative Pretrained Transformer. Um artigo da CNN, Microsoft confirma que está investindo bilhões no criador do ChatGPT, mostra apoio ao desenvolvimento de LLMs cada vez maiores, algumas das quais podem incorporar centenas de bilhões de parâmetros para gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes.Outro fator importante na evolução da IA é o advento de sistemas de hardware acelerados conhecidos como unidades de processamento gráfico (Graphic Processing Unit, GPU). Embora as unidades centrais de processamento (CPUs) sejam projetadas para tarefas de computação de uso geral, GPUs, inicialmente desenvolvidas para renderização gráfica, são processadores especializados que provaram ser adequadas para tarefas de ML devido à sua arquitetura exclusiva. As GPUs possuem um grande número de núcleos que podem processar várias tarefas simultaneamente. Os transformadores usam GPUs para processar vários caminhos em paralelo de informações, levando a um treinamento mais rápido de modelos de IA que lidam efetivamente não apenas com texto, mas também com imagens, áudio e conteúdo de vídeo. Esta capacidade de processamento paralelo é crucial para cálculos computacionalmente intensivos envolvidos em ML, como operações matriciais. GPUs podem realizar esses cálculos muito mais rápido que CPUs, acelerando os tempos de treinamento e inferência e melhorando o desempenho geral dos algoritmos de ML.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Daniel Leal Souza - Integrante / Fábio de Lima Bezerra - Integrante / CARLOS JEAN FERREIRA DE QUADROS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Gilberto Nerino de Souza Jr - Integrante.

• 2023 - Atual

  Desenvolvimento de Tecnologias Assistivas e Sistemas Inteligentes para Rastreamento e Monitoramento do Déficit no Desenvolvimento Infantil na Amazônia (PVPG726-2023), Descrição: De acordo com a lei federal 12.257/2016, a primeira infância abrange os primeiros 6 (seis) anos completos, cabendo-lhe a garantia dos seus direitos através da atuação conjunta e estruturada dos serviços de educação, saúde e assistência social, desafiando toda a gestão pública e as instituições de ensino a construírem novas lógicas de estruturação de políticas públicas. Diante deste cenário e considerando a necessidade latente de formação de profissionais nas esferas da educação, saúde, assistência social, apresenta-se a proposta do projeto Sistema Inteligente para Promoção do Desenvolvimento Infantil, cujo objetivo é ofertar uma tecnologia social baseada em inteligência artificial com objetivo de criar de um Sistema Inteligente para Promoção do Desenvolvimento Infantil na Amazônia Paraense afim de auxiliar na formação de profissionais a rastrear crianças com déficit de desenvolvimento, considerando a realidade Amazônica paraense.O presente projeto pretende investigar e desenvolver soluções tecnológicas baseadas em um conjunto de regras para rastrear o desenvolvimento infantil e classificar o indivíduo com um nível de desenvolvimento conforme sua pontuação. Esse tipo de tecnologia trabalha com fatos, regras e hipóteses já bem consolidados por especialistas experientes, emitindo uma decisão que beneficie o usuário. Durante o projeto será também desenvolvido um modulo integrado a um aplicativo interativo e responsivo que propiciará análises do desenvolvimento infantil no estado do Pará mediante a sua aplicação por profissionais das áreas ligadas ao domínio do problema.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Daniel Leal Souza - Integrante / ISADORA MENDES DOS SANTOS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Gilberto Nerino de Souza Jr - Integrante / Flávia Luciana Guimarães Marçal Pantoja de Araújo - Integrante / Liliane Afonso de Oliveira - Integrante / Aline Maria Pereira Cruz Ramos - Integrante / Caio Johnston Soares - Integrante / Marco Aurélio Proença Neto - Integrante.

• 2023 - Atual

  Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional e Biologia Computacional em Problemas Emergentes na Amazônia Paraense (PVPG725-2023), Descrição: Atualmente, tanto as ciências ômicas, que consiste na genômica, transcriptômica, proteômica, metagenômica, metabolômica, etc., quanto o campo da atenção à saúde, produzem uma quantidade de dados imensa, complexa e com alta dimensionalidade. Estes dados incluem registros eletrônicos de saúde, imagens, dados biológicos produzidos pelas ciências ômicas, texto de sensores, todos complexos, heterogêneos e mal anotados e geralmente não estruturados. Abordagens tradicionais de mineração de dados e aprendizado estatístico geralmente precisam executar primeiro engenharia de características para obter recursos efetivos e mais robustos desses dados e, em seguida, criar previsões ou agrupar modelos em cima deles. Existem muitos desafios em ambas as etapas em um cenário de dados complicados e falta de recursos suficientes. conhecimento de domínio. Os últimos avanços nas tecnologias de Inteligência Computacional como na Aprendizagem Profunda fornecem novos paradigmas eficazes para obter resultados finais modelos de aprendizagem a partir de dados complexos. O presente projeto de pesquisa, tem por objetivo aplicar técnicas de inteligência computacional como Aprendizado de Maquina e Aprendizado Profundo para modelar problemas de Bioinformática, Biologia Computacional em problemas reais encontrados na Amazônia paraense.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / IGOR GUERREIRO HAMOY - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante / JAKELYNE MACHADO LIMA SILVA - Integrante / Antônio Alan Silva Lima - Integrante / Jair Soares Teixeira - Integrante / ARLEM SANTOS DA SILVA - Integrante / LARIANE JOANA BEZERRA LIMA - Integrante / MARILIA DANYELLE NUNES RODRIGUES - Integrante / ROSYELY DA SILVA OLIVEIRA - Integrante.

• 2023 - Atual

  Sistema Inteligente para Promoção do Desenvolvimento Infantil na Amazônia Paraense, Descrição: A garantia dos direitos da primeira infância, que abrange os primeiros 6 (seis) anos completos, nos termos da lei federal 12.257/2016, bem como a atuação conjunta e estruturada nos serviços de educação, saúde e assistência social, tem desafiado toda a gestão pública e as instituições de ensino a construírem novas lógicas de estruturação de políticas públicas. Diante deste cenário e considerando a necessidade latente de formação de profissionais nas esferas da educação, saúde, assistência social, apresentamos a proposta do projeto Sistema Inteligente para Promoção do Desenvolvimento Infantil, cujo objetivo é ofertar uma tecnologia social baseada em inteligência artificial objetivando suprir a necessidade de formar profissionais da área de desenvolvimento infantil. Na prática, um sistema especialista é proposto baseado em um conjunto de regras para rastrear o desenvolvimento infantil e pontuar o indivíduo com um nível de desenvolvimento. Esse tipo de tecnologia trabalha com fatos, regras e hipóteses já bem consolidados por especialistas experientes, emitindo uma decisão que beneficie o usuário. Este modulo será integrado a um aplicativo interativo e responsivo que propiciará análises do desenvolvimento infantil no estado do Pará.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Daniel Leal Souza - Integrante / ISADORA MENDES DOS SANTOS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Gilberto Nerino de Souza Jr - Integrante / Flávia Luciana Guimarães Marçal Pantoja de Araújo - Integrante / Liliane Afonso de Oliveira - Integrante / Aline Maria Pereira Cruz Ramos - Integrante / Caio Johnston Soares - Integrante / Lucas Cassiano - Integrante / Marco Aurélio Proença Neto - Integrante / José Pires de Oliveira Neto - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO AMAZONIA DE AMPARO A ESTUDOS E PESQUISAS - FAPESPA - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2023

  Uso de Deep Learning para Reconhecimento de Doenças em Espécies de Plantas Cultivadas na Amazônia (CNPq 401838/2021-8), Descrição: A tecnologia de aprendizado de máquina (machine learning) empodera muitos aspectos da sociedade, de pesquisas na web para filtragem de conteúdo em redes sociais a recomendações de sites de comércio eletrônico, e está cada vez mais presente em produtos de consumo, como câmeras e smartphones. Os sistemas de aprendizado de máquina são usados para identificar objetos em imagens, transcrever fala em texto, localizar itens em notícias, publicações ou produtos de interesse dos usuários e selecionar resultados relevantes da pesquisa. Cada vez mais, estas aplicações fazem uso de uma classe de técnicas chamada aprendizado profundo, ou deep learning. Vários projetos que utilizam técnicas de visão computacional direcionados à agricultura vêm sendo implementados. Pesquisas têm destacado as possibilidades da utilização de sistemas de visão em áreas da agricultura como análise do comportamento animal, agricultura de precisão e orientação das máquinas, silvicultura, análise de medida e crescimento das plantações. Outros trabalhos vêm sendo realizados recentemente na identificação e classificação das ervas daninhas. Este projeto visa desenvolver uma abordagem computacional baseada em deep learning para processamento digital de imagens que seja capaz de ajudar no diagnóstico automático de doenças em plantas, especialmente aquelas mais importantes dentre as culturas desenvolvidas na região do município de Paragominas, importante polo do agronegócio paraense.Chamada CNPq/MCTI/SEMPI No.#8192;14/2021Quantidade de Bolsas: 02Modalidade: Iniciação Tecnológica em TICs - ITC - ADuração: 10 Meses. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2022 - 2022

  IA e Sensoriamento Remoto Aplicados à Agricultura, Descrição: Desenvolvimento de um produto de software baseado na tecnologia inteligente de redes neurais convolucionais para detecção de ervas daninhas em áreas de cana-de-açúcar. Edital CATALISA ICT de Planos de Inovação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Arthur Costa Falcão Tavares - Coordenador / João Pedro dos Santos Verçosa - Integrante.

• 2022 - Atual

  Microbioma de Solos Amazônicos Manejados e sua Influência na Disseminação da Resistência a Antibióticos para a Saúde Humana, Descrição: Microbioma de Solos Amazônicos Manejados e sua Influência na Disseminação da Resistência a Antibióticos para a Saúde Humana. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Rafael Azevedo Baraúna - Integrante / Adriana Ribeiro Carneiro - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Bioprospecção e Caracterização do Estuário Amazônico para Avaliação e Monitoramento de Impacto Antrópico por Abordagens Moleculares, Químicas e Botânicas Integradas por Técnicas de Aprendizado de Máquina, Descrição: Bioprospecção e Caracterização do Estuário Amazônico para Avaliação e Monitoramento de Impacto Antrópico por Abordagens Moleculares, Químicas e Botânicas Integradas por Técnicas de Aprendizado de Máquina. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Coordenador / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Bruno da Silveira Prudente - Integrante / IGOR GUERREIRO HAMOY - Integrante.

• 2022 - Atual

  Aprendizado de Máquina para Monitoramento da Resistência em Ambientes Aquáticos Urbanos, uma Abordagem Multi e Interdisciplinar, Descrição: Aprendizado de Máquina para Monitoramento da Resistência em Ambientes Aquáticos Urbanos, uma Abordagem Multi e Interdisciplinar. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Coordenador / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Bruno da Silveira Prudente - Integrante / IGOR GUERREIRO HAMOY - Integrante.

• 2022 - Atual

  Desastres Naturais na Zona Costeira do Nordeste do Brasil: Aspectos Demográficos, Geomorfológicos e de Mudanças Climáticas, Descrição: Desastres Naturais na Zona Costeira do Nordeste do Brasil: Aspectos Demográficos, Geomorfológicos e de Mudanças Climáticas. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Marcos Samuel Matias Ribeiro - Integrante.

• 2022 - Atual

  Detecção e Mapeamento de Vegetação Daninha em Áreas de Cultivo de Soja por meio de Inteligência Artificial e Sensoriamento Remoto no Sudeste Paraense, Descrição: Em 2021, a soja foi o produto mais exportado pelo país, colocando o Brasil em 1º lugar no ranking mundial de produtores da leguminosa. O Brasil já é o maior produtor mundial do grão, com uma produção de 138,153 milhões de toneladas, em 39,195 milhões de hectares de área plantada. No estado do Pará, o agronegócio de grãos em escala empresarial ocorre desde 1997, quando o Governo do Estado começou sua política de estímulo à produção de grãos em áreas já alteradas. A região sudeste paraense, com os municípios de Paragominas, Dom Eliseu, Ulianópolis e Rondon do Pará se destacaram na produção de grãos, sendo Paragominas o pólo agrícola principal, onde tem se observado a experiência de bom desenvolvimento com o agronegócio de grãos. No Pará, a microrregião de Paragominas é a maior produtora de soja do Pará, com 526.50 toneladas produzidas em uma área de 418 mil hectares. A soja está sujeita a uma série de fatores que podem influenciar o seu desenvolvimento e a produção. As plantas daninhas acarretam perdas na produtividade devido, principalmente, à competição por luz, nutrientes e água, além de dificultarem a colheita. Atuam também como hospedeiras de pragas e doenças e exercem pressão de natureza alelopática. O grau de interferência causado pelas plantas daninhas na cultura depende da época e duração do período de convivência. A utilização de dados de sensoriamento remoto, sejam eles oriundos de imagens de satélites, para grandes áreas de plantio, ou de imagens obtidas por Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA, Remotely Piloted Aircraft), para áreas menores, para criar grandes bancos de dados geoespaciais em conjunto com técnicas de Inteligência Artificial (IA), mais especificamente o Aprendizado Profundo ou Deep Learning podem conduzir o cultivo da soja no estado do Pará, mais especificamente na microrregião de Paragominas a um novo patamar no que se refere a detecção, classificação, mapeamento e controle de ervas daninhas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / MARCIO ROBERTO DA SILVA MELO - Integrante / Gilberto Nerino de Souza Jr - Integrante / Antônio Alan Silva Lima - Integrante / Jair Soares Teixeira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2022 - Atual

  Utilização de Inteligência Artificial para Reconhecimento por Imagem das Principais Doenças da Cultura do Cacau na Região Amazônica (PVPG538-2021), Descrição: O estado do Pará é o maior produtor de cacau do Brasil, com 51 da produção nacional, envolvendo 26 mil produtores, gerando 64 mil empregos diretos e 225 mil indiretos. Contudo, doenças que acometem essa cultura são responsáveis por elevadas perdas na produção. O primeiro passo para a redução nos danos provocados pelas doenças no cacaueiro e/ou seus frutos, é o conhecimento dos diferentes aspectos envolvidos. Este projeto pretende explorartécnicas computacionais de Aprendizado Profundo (Deep Learning) para fazer o reconhecimento por imagem das principais doenças da cultura do cacau na região amazônica. Como resultado deste projeto pretende-se construir (1) um banco de imagens atualizado sobre as doenças que acometem o cacau e, (2) uma solução de software inteligente e de fácil utilização por parte do produtor rural para detecção e diagnóstico de doenças que acometem o cacau. Assim, busca-se contribuir de forma efetiva para o melhoramento da cadeia produtiva do cacau no estado do Pará.CHAMADA N 002/2021 FAPESPA/CNPqPROGRAMA DE INFRAESTRUTURA PARA JOVENS PESQUISADORESPrograma Primeiros Projetos- PPP- FAPESPA/CNPqPublicado no Diário Oficial do Estado do Pará no 34.726 - pgs 78-81Termo de Outorga 27/2022 - DOE 01/06/2022. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (11) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Allan Douglas Bento da Costa - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / Édson Koiti Kudo Yasojima - Integrante / Elias Gabriel da Silva - Integrante / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / PAULO VICTOR CUNHA LIMA - Integrante / DHIAN KELSON LEITE DE OLIVEIRA - Integrante / GUSTAVO ANTONIO RUFFEIL ALVES - Integrante / RENATO HIDAKA TORRES - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante / LUIZ HENRIQUE DIAS RAMOS - Integrante / CARLOS JEAN FERREIRA DE QUADROS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / Candido Ferreira de Oliveira Neto - Integrante / ANDERSON SILVA DE OLIVEIRA GÓES - Integrante / AUGUSTO JOSÉ SILVA PEDROSO - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Monitoramento de Rios da Amazônia quanto a Multirresistência a Antimicrobianos em Função de Ações Antrópicas e dos Protocolos de COVID, Descrição: A pandemia de COVID-19 provocou grandes mudanças no comportamento da população mundial, desde as medidas de higienização até os protocolos de tratamento da infecção por Sars-CoV-2 e nos efeitos desta a saúde, como a pneumonia, observou-se a ampla utilização de antibióticos. Contudo, sabe-se que o uso em grande escala destes fármacos e seu descarte inadequado, seja pela falta de conhecimento da população ou por falta de políticas públicas eficientes, tende a contribuir para o processo de multirresistência a antimicrobianos, um problema mundial e de importância conhecida pela Organização Mundial de Saúde (OMS). A região amazônica tem uma dos menos índices de saneamento básico do Brasil, o que contribui significantemente para este problema, além do uso dos antimicrobianos, muitas vezes de forma inadequada, na criação de animais. Assim, este projeto tem por objetivo o monitoramento de corpos hídricos do Estado do Pará localizados em 8 regiões de saúde a fim de identificar possíveis bactérias multirresistentes em amostras ambientais; no intestino de peixes coletados no mesmo ponto, por uma abordagem de saúde única através de métodos de sequenciamento de alto rendimento com uso de metagenômica, com métodos de inteligência computacional para pré-processar e integrar os dados com análises físico-químicas e ecológicas. Trata-se de um esforço conjunto de pesquisadores da Universidade Federal do Pará, Universidade Federal Rural da Amazônia (Campus Paragominas e Capitão Poço), Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Pará (Campus Paragominas) e Instituto Evandro Chagas para avaliar um dos problemas mais preocupantes em termos de saúde publica: a resistência antimicrobianos e osfatores que colaboram para esta na Amazônia.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Coordenador / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Bruno da Silveira Prudente - Integrante / IGOR GUERREIRO HAMOY - Integrante / joyce Kelly Rosario da silva - Integrante., Financiador(es): Secretaria de Ciência, Tecnologia e Educação do Estado do Pará - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Projeções e Análise de Dados Epidemiológicos no Estado do Pará por Meio de Inteligência Computacional e Modelagem Matemática, Descrição: A conjuntura do Pará, segundo maior estado da federação, apresenta diversas complexidades características do contexto amazônico que podem potencializar os impactos de diversas doenças. Neste contexto, é relevante a criação de modelos capazes de identificar padrões baseado em dados observados com o intuito de realizar projeções futuras. Este projeto pretende produzir um framework capaz de gerar projeções sobre o comportamento de epidemias que afetam o estado do Pará, através de abordagens práticas, matematicamente competentes e computacionalmente eficientes. Os artefatos produzidos podem ser úteis para a tomada de decisão de gestores públicos, auxiliando na avaliação de impacto das intervenções, realocação de recursos hospitalares e otimização das estratégias de controle nas diversas regiões do Pará.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (10) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / JONAS ELIAS CASTRO DA ROCHA - Integrante / DAVID COSTA CORREIA SILVA - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante / Silvana Rossy de Brito - Integrante / Antonio Carlos Rosario Vallinoto - Integrante / Adriana Ribeiro Carneiro - Integrante / Thais Gleice Braga - Integrante / IZAURA MARIA VIEIRA CAYRES VALLINOTO - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO AMAZONIA DE AMPARO A ESTUDOS E PESQUISAS - FAPESPA - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3

• 2020 - Atual

  Governança Local e Manejo Comunitário dos Recursos Florestais na Amazônia Paraense (PROPED/UFRA PIPG371-2020), Descrição: O manejo florestal comunitário é considerado uma atividade inviável na maneira que é executada na atualidade, precisando ser melhor entendido a abordagem socioambiental inerente a sua concepção em diferentes áreas na Amazônia paraense. As iniciativas existentes são subsidiadas pelo poder público ou organizações privadas, baseadas em legislações voltadas para uma extração iminentemente empresarial e contrárias aos princípios e costumes das comunidades locais. A pesquisa objetiva fazer uma análise da governança local e do manejo de uso comum dos recursos florestais, de modo a quebrar paradigmas que fundamentam os modelos existentes. O estudo será desenvolvido em três áreas com perfis distintos de florestas para pessoas: unidade de conservação com extrativistas; ilhas de várzea com ribeirinhos e assentamentos rurais com agricultores familiares. A investigação ocorrerá no período de três anos (2020-2023), utilizando a metodologia baseada em dinâmicas de desenvolvimento organizacional participativo, entrevista de profundidade, questionários semi-estruturados e pela técnica observador-participante para coleta de informações. Para análise serão usados frameworks comparativos e métodos quantitativos que mais se adequarem a nuvem de dados. Espera-se que os resultados alcançados mostrem os diferentes modelos de governança e manejo que são desenvolvidos pelas comunidades, de forma que seja reconhecida e valorizada os meios de vida das famílias, suas histórias e tradições. Nessa lógica, revelar a governança local como o arranjo mais adequado para fazer gestão comunitária dos bens florestais, bem como tornar viável o manejo dos recursos florestais madeireiros e não madeireiros adaptado à realidade das comunidades. Nesse sentido, o manejo comunitário na Amazônia paraense precisa ser resignificado, o que implica em uma mudança conceitual e técnica, capaz de corroborar com leis simplificadas e políticas públicas ajustadas aos povos das águas e das florestas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (7) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / ISAIAS DE OLIVEIRA BARBOSA JUNIOR - Integrante / DAVID COSTA CORREIA SILVA - Integrante / CARLOS DOUGLAS DE SOUSA OLIVEIRA - Integrante / FLAVIA MARINHO LISBOA - Integrante / CESAR AUGUSTO TENORIO DE LIMA - Coordenador / PAULO CEZAR GOMES PEREIRA - Integrante / GRACIALDA COSTA FERREIRA - Integrante / MARCIO ROBERTO DA SILVA MELO - Integrante / STEFANY DE SOUZA PEREIRA - Integrante / TECIA JULIA CARVALHO DE BELEM - Integrante / ERICA PALOMA SOUSA FONSECA - Integrante / ATENOR FILHO PAIVA DOS SANTOS - Integrante / LEANDERSON RICARDO PENA FOR PINTO - Integrante / ALMIR LIMA DO MAR - Integrante / RAICELI MARIA DA COSTA PALHA DE LIMA - Integrante / CARLOS AUGUSTO PANTOJA RAMOS - Integrante / ORIANA TRINDADE ALMEIDA - Integrante / POLLYANNA COELHO DE SOUSA - Integrante.

• 2019 - Atual

  Aprendizado de Máquina (Profundo) para Reconhecimento de Imagem em Aplicações de Ciências Agrárias em Espécies Amazônicas (PROPED/UFRA - PVPG97-2019), Descrição: Projeto de pesquisa cadastrado na PROPED/UFRA sob o número PVPG97-2019. O campo do Aprendizado de Máquina (Machine Learning) se preocupa com a construção de programas de computador que melhoram automaticamente com a experiência. Nos últimos anos, muitas aplicações bem-sucedidas de Aprendizado de Máquina foram desenvolvidas, desde programas de mineração de dados que aprendem a detectar transações fraudulentas com cartões de crédito, sistemas de filtragem de informação que aprendem as preferências de leitura dos usuários, até veículos autônomos que aprendem a dirigir em rodovias públicas. Uma forma particular de Aprendizado de Máquina, o Aprendizado Profundo (Deep Learning), permite que modelos computacionais compostos de múltiplas camadas de processamento aprendam representações de dados com múltiplos níveis de abstração. Esses métodos melhoraram drasticamente o que existia de mais avançado em termos de reconhecimento de fala, reconhecimento de objeto visual, detecção de objetos e muitos outros domínios, como descoberta de novas drogas e genômica. Algoritmos como Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) e Generative Adversarial Networks (GAN), trouxeram avanços imensos no processamento de imagens, vídeo, texto, fala e áudio. Com as novas oportunidades de uso de ciência de dados no domínio multidisciplinar de agro tecnologias, o Aprendizado Profundo tem sido amplamente estudado e aplicado também em diversos segmentos das ciências agrárias. Este projeto pretende explorar os diversos algoritmos de Aprendizado Profundo, estudando seus conceitos, limitações, implementações e processos de treinamento, além de estudar diversos esforços bem-sucedidos que empregam técnicas de Aprendizado Profundo aplicados a vários desafios da produção agrícola, animal e alimentar. Além disso, o projeto prevê fazer comparações entre o desempenho dos métodos de Aprendizado Profundo e de outras técnicas, por exemplo, em tarefas de classificação regressão.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Allan Douglas Bento da Costa - Integrante / Rodrigo Lisbôa Pereira - Integrante / JONAS ELIAS CASTRO DA ROCHA - Integrante / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / Édson Koiti Kudo Yasojima - Integrante / Elias Gabriel da Silva - Integrante / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / ESLEY TEIXEIRA DO ESPIRITO SANTO - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / PAULO VICTOR CUNHA LIMA - Integrante / JOAQUIM DOS SANTOS COSTA - Integrante / BRUNO MOURA MONTEIRO - Integrante / GUSTAVO ANTONIO RUFFEIL ALVES - Integrante / ANDRE FELLIPE RIBEIRO DE ALMEIDA - Integrante / RENATO HIDAKA TORRES - Integrante.

• 2018 - 2020

  Genômica Ambiental de Manguezais do Nordeste Paraense: Aspectos Ecológicos e Biotecnológicos, Descrição: Os manguezais fornecem um ambiente ecológico único para diversas comunidades microbianas. Eles são particularmente importantes no controle do ambiente químico do ecossistema. Análises da biodiversidade microbiana, ou microbiodiversidade, desses ecossistemas nos ajudam a compreender a dinâmica destas comunidades no ambiente, as mudanças devido aos impactos e também a isolar e identificar um novo e potencial microrganismo tendo especificidade em diversas aplicações. Quando se trata de Amazônia, os manguezais distribuídos por Amapá, Pará e Maranhão, ocupam uma área de 9 mil km2 e correspondem a 70% dos manguezais do Brasil, cujos os estudos sobre a microbiodiversidade são extremamente escassos. Neste sentido, o presente projeto apresenta-se como pioneiro, tendo como objetivo de conhecer a diversidade microbiana de manguezais amazônicos utilizando métodos independentes de cultivo. Duas abordagens serão realizadas, uma ecológica e outra biotecnológica. Na abordagem ecológica, análises de diversidade serão realizadas para caracterização ambiental e determinação de componentes físico-químicos determinantes da diversidade, além de determinar as diferenças estruturais de comunidades presentes em ambientes impactados e não impactados. Na abordagem biotecnológica, genes com potencial aplicação biotecnológica serão analisados quanto à diversidade nucleotídica e filogenética para outros já publicados. Para que isto seja realizado, serão realizadas coletas de amostras de mangue e água (quando alagado) de ambientes impactados pela ação do homem e de ambientes pristinos ou de baixo impacto. Essas amostras terão seu DNA total diretamente extraído, sem a necessidade de cultivo, o que permite acessar a maior parte da diversidade ambiental. Esse DNA extraído será fragmentado (~400 pb) e usado para o sequenciamento aleatório na plataforma de nova geração Ion Torrent PGM®. As leituras serão submetidas para os portais MG-RAST e EBI metagenomics portal para as análises ecológicas e biotecnológicas. Com os resultados obtidos nesses portais de análise, aliadas ao desenho experimental do projeto, serão possíveis determinar estrutura e função das comunidades, bem como diferenças de ambientes altamente impactados para os menos explorados. Espera-se com esse projeto fornecer um panorama geral da biodiversidade microbiana em manguezais da Amazônia e também de aproveitar o potencial biotecnológico desses microrganismos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Adonney Allan de Oliveira Veras - Integrante / Pablo Henrique Caracciolo Gomes de Sá - Integrante / Diego Assis das Graças - Coordenador / Kenny da Costa Pinheiro - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Artur Luiz da Costa da Silva - Integrante / Luís Carlos Guimarães - Integrante / Ana Lídia Queiroz Cavalcante - Integrante / Larissa Maranhão Dias - Integrante.

• 2018 - Atual

  Análise de Padrões de Mobilidade Paramétricas Aplicado à Maximização de Armazenamento em Cache em Redes D2D em Ambientes Rurais (PVCP192-2018 - PROPED/UFRA), Descrição: (PROPED/UFRA - PVCP192-2018) A maximização de armazenamento em cache em dispositivos móveis pode facilitar as comunicações de device-to-device - D2D, o que pode melhorar de forma significativa o espectro da eficiência e aliviar o consumo de dados em links de backhaul. Todavia, a maioria dos trabalhosignoraram os padrões de mobilidade dos usuários, tendo assim aplicações práticas totalmente limitadas. Neste artigo, tiramos benefícios de seis padrões de mobilidade paramétricas, sendo o Gamma Distribution (GD), Random Direction (RD), Random Walk (RWL), Random Waypoint I (RWP I), Random Waypoint II (RWP II) e Spatio-TEmporal Parametric Stepping (STEPS) aplicados pelos contatos entre diferentes usuários, e analisamos através dos padrões de mobilidade uma estratégia de armazenamento móvel em cache para maximizar a proporção de descarga de dados, que é definida como a porcentagem de dados solicitados que podem ser enviadas via links D2D ao em vez de estações base (BSs). Será provado através das analises dos padrões de mobilidade paramétricas que o problema está na categoria de maximização submodular monotone sobre um matroid constraint, e avaliar através de um algoritmo ganancioso eficiente ao tempo, que alcança uma proporção de aproximação de 12. Resultados de simulações de conjuntos de dados da vida real irão validar a eficiência de implantar uma estratégia de armazenamento móvel em cache. Observamos que os usuários que se deslocam tanto em uma velocidade muito baixa como os em uma velocidade muito alta devem armazenar em cache os arquivos mais populares, enquanto os usuários que se deslocam em uma velocidade média devem armazenar arquivos menos populares para evitar uma duplicação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (5) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Allan Douglas Bento da Costa - Coordenador / Édson Koiti Kudo Yasojima - Integrante / ADALBERTO CAVALCANTE DE MELO - Integrante / CIMELIO AMARAL PEREIRA - Integrante / INACIO LEITE GORAYEB - Integrante / ROBERTO YURI DA SILVA FRANCO - Integrante / AUREA PENICHE MARTINS - Integrante / CASSIO RAFAEL COSTA DOS SANTOS - Integrante / BRAULIO BRENDO VASCONCELOS MAIA - Integrante.

• 2018 - Atual

  Pesquisa, Concepção, Implementação e Otimização de Novos Mecanismos para Redes Veiculares Usando a Computação Móvel em Nuvem para Disseminação de Vídeo Streaming em Tempo Real com Suporte à Qualidade de Experiência em Ambientes Rurais (PVCP193-2018), Descrição: (PROPED/UFRA - PVCP193-2018) Os avanços constantes em novas tecnologia e comunicação revelaram que as redes veiculares são objetos de uso, estudo e desenvolvimento constantes por parte da sociedade, academia, indústria e irão incitar a criação de uma nova geração de veículos, providos de serviços, aplicações, Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS) usados por pessoas conectados a internet como motoristas e passageiros. Atualmente nas grandes metrópoles das cidades brasileiras que possuem cerca de 2.381.661 motoristas e condutores, onde os mesmos ficam aproximadamente em média 35 minutos por dia no trânsito somente para ir de casa ao trabalho. Em outras metrópoles internacionais, como Tóquio que possui uma população de aproximadamente 8.704.569 habitantes, esse tempo é ainda maior. Nos Estados Unidos, o tempo gasto no trânsito passa de uma hora por dia. No Brasil, pesquisas apontam que o aumento diuturno das frotas de veículos, gestão temerárias nas áreas de engenharia de trafego, transporte rodoviário, urbano, planejamento urbanístico das grandes cidades e investimentos insatisfatórios, o tempo gasto de locomoção da população em veículos irá aumentar nos próximos anos. Nessa composição, os investidores que promovem entretenimento e das telecomunicações visualizam as redes veiculares multimídia como um mercado emergente para aumentar receitas e promover novos serviços de vídeo streaming em tempo real para passageiros. Em um futuro próximo, as redes veiculares junto com os tradicionais devices que ofertam conteúdos multimídia representarão 90% aproximadamente de todo o tráfego da Internet. Além dos investidores em entretenimento e telecomunicações, o setor de transporte, automotivo, governos, seguradoras e até mesmo a sociedade, creem que as redes veiculares multimídia podem auxiliar na transmissão, captura, e/ou compartilhamento de vídeos em tempo real relacionados, por exemplo, a situações de crise, desastre, acidente e perigo (por exemplo, tsunamis, enchentes, incêndios, erupções, vulcões, terremotos, tufões, ciclones, tornados, furacões, secas e/ou calor e frio excessivos). A transmissão de fluxos de vídeo contém instruções mais precisas e possuem mais informações devido a sua atuação sobre os sinais de imagem, por oposição aos movimentos (dinâmico), sinais sonoros, e permite a percepção visual das emissões do que simples mensagens de texto ou dados escalares, assim como permitem a tomada de decisão mais eficiente por parte de condutores ou equipes de resgate/apoio. Todavia, a distribuição de conteúdo multimídia em redes veiculares não é uma tarefa simples e exige a adaptação e/ou criação de protocolos de roteamento mais eficazes, bem como mecanismos de adaptação e otimização de conteúdo e recursos de rede levando em consideração as características do vídeo em questão, a percepção dos usuários finais, a mobilidade, localização dos nós da rede, a condição/qualidade do canal de comunicação e capacidade de cooperação dos veículos para a transmissão dos dados em redes Veículos-para-Veículos-para-Infraestrutura (V2V2I).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (6) Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Allan Douglas Bento da Costa - Coordenador / ADALBERTO CAVALCANTE DE MELO - Integrante / CIMELIO AMARAL PEREIRA - Integrante / INACIO LEITE GORAYEB - Integrante / ROBERTO YURI DA SILVA FRANCO - Integrante / AUREA PENICHE MARTINS - Integrante / CASSIO RAFAEL COSTA DOS SANTOS - Integrante / EVELIN HELENA SILVA CARDOSO - Integrante / WANDERSON CUNHA PEREIRA - Integrante / ALMIR PANTOJA RODRIGUES - Integrante.

• 2018 - Atual

  Ações em Biotecnologia, Ômicas e Bioinformática para o Fortalecimento do Agronegócio na Amazônia, Descrição: O estado do Pará é o maior produto de palma de óleo do Brasil, esta cadeia produtiva é centrado na palma de óleo africana e do seu híbrido, porém não existem estudos que caracterizem suas diferenças genéticas que podem levar ao incremento na produção de óleo e utilização na nutrição animal.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (14) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Vasco Ariston de Carvalho Azevedo - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Luís Carlos Guimarães - Integrante / IGOR GUERREIRO HAMOY - Coordenador / RAFAEL BORGES DA SILVA VALADARES - Integrante / Roberto Lisboa Cunha - Integrante / ELISA FERREIRA MOURA CUNHA - Integrante / GISELE BARATA DA SILVA - Integrante / EDNALDO DA SILVA FILHO - Integrante / MARIA DO SOCORRO PADILHA DE OLIVEIRA - Integrante / REGINALDO ALVES FESTUCCI BUSELLI - Integrante / LUCIANA GATTO BRITO - Integrante / PRISCILA DI PAULA BESSA SANTANA - Integrante.

• 2017 - 2021

  Metaheurísticas Evolutivas Aplicadas a Problemas de Otimização, Descrição: Realizar um estudo sobre metaheurísticas empregando a interdisciplinaridade, envolvendo a Engenharia de Software, a Computação Natural, a Computação Paralela, e outras áreas da computação, sobrepondo a diversos paradigmas de programação e empregando bibliotecas como OpenMP (Open Multi-Processing) e CUDA (Compute Unified Device Architecture) na solução problemas de otimização, com o intuito de deixar mais rápido e eficiente o processo de busca à soluções ótimas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (4) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Rodrigo Lisbôa Pereira - Coordenador / Marco Antônio Florenzano Mollinetti - Integrante / Otávio Noura Teixeira - Integrante / Roberto Célio Limão de Oliveira - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / Mário Tasso Ribeiro Serra Neto - Integrante / Demison Rolins De Souza Alves - Integrante / Adilson de Almeida Neto - Integrante / Édson Koiti Kudo Yasojima - Integrante.

• 2017 - 2019

  Avaliação do resistoma em ambientes de água doce na amazônia: genômica de linhagens bacterianas multirresistentes, Descrição: PRO142-2017 - Avaliação do Resistoma em Ambientes de Água Doce na Amazônia: Genômica de linhagens bacterianas multirresistentes Edital 06/2017 - PIBIC-Propesp. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Adonney Allan de Oliveira Veras - Integrante / Diego Assis das Graças - Integrante / Rafael Azevedo Baraúna - Coordenador / Jorianne Thyeska Castro Alves - Integrante / Kenny da Costa Pinheiro - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Artur Luiz da Costa da Silva - Integrante.

• 2017 - 2019

  Estudos de Métodos Computacionais Baseados em ?Locality-Sensitive Hashing (LSH)? para Detecção de Semelhanças em Sequências Biológicas (PROPED/UFRA - 072017-783), Descrição: Cadastro Proped-UFRA - 072017-783 - A montagem de genomas, uma das mais cruciais etapas do estudo genômico, pressupõe que leituras (reads) similares devem proceder da mesma região no genoma. Estes fragmentos individuais são então montados, formando sequências maiores (contigs), recuperando assim a informação dispersada durante o processo de sequenciamento. Todavia, isso nem sempre acontece. Regiões repetitivas podem produzir fragmentos com sequências altamente similares mas que foram originadas em diferentes regiões no genoma (Nagarajan & Pop, 2013)⁠. Na montagem, então, tenta-se produzir uma seqüência única que represente todo o genoma do organismo, chamada de sequência consenso, porém, por vezes, esta sequência acaba sendo quebrada em vários contigs (Husemann, 2011)⁠. Repetições no genoma são um dos motivos para essa fragmentação. Leituras provenientes de diferentes cópias de uma região repetitiva no genoma podem não ser facilmente distinguidas e acabar sendo montadas em um único contig, chamado de contig repetitivo (Tang, 2007)⁠. Este projeto de pesquisa pretende desenvolver estudos no sentido de desenvolver ferramentas computacionais que possam auxiliar no processo de detecção e eliminação de sequências biológicas (no caso, contigs) redundantes geradas por montadores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Luís Carlos Guimarães - Integrante / Rodrigo Lisbôa Pereira - Integrante / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / ESLEY TEIXEIRA DO ESPIRITO SANTO - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / PAULO VICTOR CUNHA LIMA - Integrante / RAUL DA SILVA AMORAS - Integrante.

• 2016 - 2020

  Estudo de infecção in vitro e abordagens ômicas para identificação de novos alvos vacinais de Corynebacterium pseudotuberculosis que acomete rebanhos de ovinos no Estado do Pará, Descrição: Corynebacterium pseudotuberculosis é uma bactéria patogênica, causadora da linfadenite caseosa em caprinos e ovinos, além de apresentar a capacidade de infectar outros hospedeiros como equinos, bovinos, camelídeos, bubalinos e humanos, ocasionando grandes perdas econômicas à agropecuária. Esta patologia se estabelece no hospedeiro a partir do momento em que a bactéria consegue resistir ao processo de fagocitose de células da resposta imune inata, sendo que as principais células efetoras dessa defesa são neutrófilos e macrófagos. Esta comunicação celular do hospedeiro é uma via essencial para escapar do processo infeccioso. Desta forma, o presente estudo propõe isolar exossomas obtidos de macrófagos de carneiro (Ovis aires) infectado por C. pseudotuberculosis. Deste modo, será realizado isolamento de células da série monocítica através de sangue de carneiro e estimuladas a se diferenciarem em macrófagos para estimular suas funções efetoras. A bactéria C. pseudotuberculosis será obtida de linfonodos de caprino com abcessos purulentos. Posteriormente, será realizado testes de infecção in vitro em macrófagos com C. pseudotuberculosis. Após o estabelecimento da infecção será realizado a obtenção do RNA total, que permitirá obter o perfil de expressão de genes que possam estar relacionados ao escape e a disseminação da C. pseudotuberculosis no hospedeiro durante o processo infeccioso. Além disto, será sequenciado o genoma completo da linhagem utilizada no experimento de infecção in vitro e será obtida a rede de interação proteína-proteína a fim de analisar clusters gênicos expressos in vitro e que possuem funções relacionadas ao processo de sobrevivência e disseminação no do patógeno no hospedeiro.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Integrante / Adonney Allan de Oliveira Veras - Integrante / Pablo Henrique Caracciolo Gomes de Sá - Integrante / Jorianne Thyeska Castro Alves - Integrante / Kenny da Costa Pinheiro - Integrante / Vasco Ariston de Carvalho Azevedo - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Artur Luiz da Costa da Silva - Integrante / Luís Carlos Guimarães - Integrante / ADRIANA RIBEIRO CARNEIRO FOLADOR - Coordenador / Edson Luiz Folador - Integrante / Ana Lídia Queiroz Cavalcante - Integrante / Carlos Leonardo de Aragao Araujo - Integrante / Larissa Maranhão Dias - Integrante / Flavia Figueira Aburjaile - Integrante.

• 2014 - 2018

  O Genoma do Búfalo do Marajó, Descrição: Recentes avanços na biologia molecular tem levado a uma rápida obtenção de genomas completos de animais domésticos. Em relação a genômica aplicada a pecuária foram identificadas regiões gênicas ligadas a produção e qualidade do leite e queijo, a incidência de doenças hereditárias, resistência e susceptibilidade a verminose, maciez e marmoreio da carne, ganho de peso, entre outras. A tendência é um aumento na geração de novas informações sobre regiões gênicas e genes que possam influenciar na produção, saúde e qualidade das populações de animais criadas para alimentação humana. Estas informações tiveram um grande impacto no delineamento de novas opções tecnológicas para os sistemas produtivos, destacando-se as associadas ao melhoramento genético. Os programas de melhoramento genético animal estão baseados na correta identificação de animais superiores, que serão os progenitores das futuras gerações. Técnicas reprodutivas, tais como inseminação artificial e transferência de embriões, vêm sendo utilizadas pelos pesquisadores para aumentar o número de progênies de animais geneticamente superiores. Em 2008 o Governo do Pará implanta sua Rede Genoma consolidando a competência em Genômica e Bioinformática na Região Amazônica. Esta ação governamental visa a oferta de serviços biotecnológicos que atendam à demanda da sociedade paraense e da região. Atividades de pesquisa e ensino desenvolvidas na Rede Genoma Pará permitiram a criação de um núcleo atuante em Genômica e Bioinformática no Brasil, que hoje conta com 51 projetos de sequenciamento de micro-organismos no NCBI, fazendo deste programa de pesquisa o maior colaborador latino americano junto ao NCBI. Um outro feito que merece destaque foi a recente publicação do primeiro genoma de um ameríndio realizado integralmente na UFPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Vasco Ariston de Carvalho Azevedo - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Artur Luiz da Costa da Silva - Integrante / ADRIANA RIBEIRO CARNEIRO FOLADOR - Integrante / ANDRE LUIZ ALVES DE SA - Integrante / MARIA SILVANIRA RIBEIRO BARBOSA - Integrante / SORAYA SILVA ANDRADE - Integrante / TATIANA MAIA DE OLIVEIRA - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO PARA - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2020 - Atual

  Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional em Aplicações de Bioinformática, Biologia Computacional e Atenção à Saúde na Amazônia Paraense (PVPG403-2020), Descrição: Atualmente, tanto as ciências ômicas, que consiste na genômica, transcriptômica, proteômica, metagenômica, metabolômica, etc., quanto o campo da atenção à saúde, produzem uma quantidade de dados imensa, complexa e com alta dimensionalidade. Estes dados incluem registros eletrônicos de saúde, imagens, dados biológicos produzidos pelas ciências ômicas, texto de sensores, todos complexos, heterogêneos e mal anotados e geralmente não estruturados. Abordagens tradicionais de mineração de dados e aprendizado estatístico geralmente precisam executar primeiro engenharia de características para obter recursos efetivos e mais robustos desses dados e, em seguida, criar previsões ou agrupar modelos em cima deles. Existem muitos desafios em ambas as etapas em um cenário de dados complicados e falta de recursos suficientes. conhecimento de domínio. Os últimos avanços nas tecnologias de Inteligência Computacional como na Aprendizagem Profunda fornecem novos paradigmas eficazes para obter resultados finais modelos de aprendizagem a partir de dados complexos. O presente projeto de desenvolvimento tecnológico, tem por objetivo aplicar técnicas de inteligência computacional como Aprendizado de Maquina e Aprendizado Profundo para modelar problemas de Bioinformática, Biologia Computacional e Atenção à Saúde em problemas reais encontrados na Amazônia paraense.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (8) Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (11) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Kenny da Costa Pinheiro - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Allan Douglas Bento da Costa - Integrante / JONAS ELIAS CASTRO DA ROCHA - Integrante / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / ADRIANA RIBEIRO CARNEIRO FOLADOR - Integrante / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / ESLEY TEIXEIRA DO ESPIRITO SANTO - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / PAULO VICTOR CUNHA LIMA - Integrante / DHIAN KELSON LEITE DE OLIVEIRA - Integrante / JOAQUIM DOS SANTOS COSTA - Integrante / LUCAS HENRIQUE MARTINS SOARES - Integrante / RENATO HIDAKA TORRES - Integrante / JOSUE SOARES RIBEIRO - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante / JAKELYNE MACHADO LIMA SILVA - Integrante / CARLOS JEAN FERREIRA DE QUADROS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / JÚLIA LUTHIANY DA SILVA OLIVEIRA TORRES - Integrante.

• 2020 - Atual

  Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional em Aplicações de Bioinformática, Biologia Computacional e Atenção à Saúde na Amazônia Paraense (PVPG403-2020), Descrição: Atualmente, tanto as ciências ômicas, que consiste na genômica, transcriptômica, proteômica, metagenômica, metabolômica, etc., quanto o campo da atenção à saúde, produzem uma quantidade de dados imensa, complexa e com alta dimensionalidade. Estes dados incluem registros eletrônicos de saúde, imagens, dados biológicos produzidos pelas ciências ômicas, texto de sensores, todos complexos, heterogêneos e mal anotados e geralmente não estruturados. Abordagens tradicionais de mineração de dados e aprendizado estatístico geralmente precisam executar primeiro engenharia de características para obter recursos efetivos e mais robustos desses dados e, em seguida, criar previsões ou agrupar modelos em cima deles. Existem muitos desafios em ambas as etapas em um cenário de dados complicados e falta de recursos suficientes. conhecimento de domínio. Os últimos avanços nas tecnologias de Inteligência Computacional como na Aprendizagem Profunda fornecem novos paradigmas eficazes para obter resultados finais modelos de aprendizagem a partir de dados complexos. O presente projeto de desenvolvimento tecnológico, tem por objetivo aplicar técnicas de inteligência computacional como Aprendizado de Maquina e Aprendizado Profundo para modelar problemas de Bioinformática, Biologia Computacional e Atenção à Saúde em problemas reais encontrados na Amazônia paraense.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (8) Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (11) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Kenny da Costa Pinheiro - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Allan Douglas Bento da Costa - Integrante / JONAS ELIAS CASTRO DA ROCHA - Integrante / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / ADRIANA RIBEIRO CARNEIRO FOLADOR - Integrante / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / ESLEY TEIXEIRA DO ESPIRITO SANTO - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / PAULO VICTOR CUNHA LIMA - Integrante / DHIAN KELSON LEITE DE OLIVEIRA - Integrante / JOAQUIM DOS SANTOS COSTA - Integrante / LUCAS HENRIQUE MARTINS SOARES - Integrante / RENATO HIDAKA TORRES - Integrante / JOSUE SOARES RIBEIRO - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante / JAKELYNE MACHADO LIMA SILVA - Integrante / CARLOS JEAN FERREIRA DE QUADROS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / JÚLIA LUTHIANY DA SILVA OLIVEIRA TORRES - Integrante.

• 2020 - Atual

  Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional em Aplicações de Bioinformática, Biologia Computacional e Atenção à Saúde na Amazônia Paraense (PVPG403-2020), Descrição: Atualmente, tanto as ciências ômicas, que consiste na genômica, transcriptômica, proteômica, metagenômica, metabolômica, etc., quanto o campo da atenção à saúde, produzem uma quantidade de dados imensa, complexa e com alta dimensionalidade. Estes dados incluem registros eletrônicos de saúde, imagens, dados biológicos produzidos pelas ciências ômicas, texto de sensores, todos complexos, heterogêneos e mal anotados e geralmente não estruturados. Abordagens tradicionais de mineração de dados e aprendizado estatístico geralmente precisam executar primeiro engenharia de características para obter recursos efetivos e mais robustos desses dados e, em seguida, criar previsões ou agrupar modelos em cima deles. Existem muitos desafios em ambas as etapas em um cenário de dados complicados e falta de recursos suficientes. conhecimento de domínio. Os últimos avanços nas tecnologias de Inteligência Computacional como na Aprendizagem Profunda fornecem novos paradigmas eficazes para obter resultados finais modelos de aprendizagem a partir de dados complexos. O presente projeto de desenvolvimento tecnológico, tem por objetivo aplicar técnicas de inteligência computacional como Aprendizado de Maquina e Aprendizado Profundo para modelar problemas de Bioinformática, Biologia Computacional e Atenção à Saúde em problemas reais encontrados na Amazônia paraense.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (8) Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (11) . , Integrantes: Marcus de Barros Braga - Coordenador / Kenny da Costa Pinheiro - Integrante / Rommel Thiago Jucá Ramos - Integrante / Allan Douglas Bento da Costa - Integrante / JONAS ELIAS CASTRO DA ROCHA - Integrante / JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES - Integrante / Daniel Leal Souza - Integrante / ADRIANA RIBEIRO CARNEIRO FOLADOR - Integrante / EDSON MAGALHAES DA COSTA - Integrante / ESLEY TEIXEIRA DO ESPIRITO SANTO - Integrante / MARIA ELIANA DA SILVA HOLANDA - Integrante / PAULO VICTOR CUNHA LIMA - Integrante / DHIAN KELSON LEITE DE OLIVEIRA - Integrante / JOAQUIM DOS SANTOS COSTA - Integrante / LUCAS HENRIQUE MARTINS SOARES - Integrante / RENATO HIDAKA TORRES - Integrante / JOSUE SOARES RIBEIRO - Integrante / GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR - Integrante / JAKELYNE MACHADO LIMA SILVA - Integrante / CARLOS JEAN FERREIRA DE QUADROS - Integrante / FABRICIO ALMEIDA ARAUJO - Integrante / JÚLIA LUTHIANY DA SILVA OLIVEIRA TORRES - Integrante.

Prêmios