Luiz Fernando Cardoso dos Santos Durão.

As doenças crônicas não transmissíveis, como diabetes, hipertensão e doenças cardiovasculares, representam desafios significativos para a saúde pública no Brasil, devido à sua alta prevalência e às complicações graves associadas. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência artificial (IA) que integre dados clínicos, laboratoriais e demográficos de pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS) para identificar padrões preditivos de desfechos clínicos em condições crônicas. O problema a ser abordado é a dificuldade em prever e, consequentemente, prevenir complicações graves em pacientes com doenças crônicas, o que é fundamental para melhorar os desfechos clínicos e otimizar o uso dos recursos de saúde. A hipótese central da proposta é que a aplicação de ferramentas avançadas de IA permitirá a identificação precoce de pacientes em risco elevado, possibilitando intervenções personalizadas e mais eficazes. Enquanto a medicina de precisão tradicionalmente usa dados ômicos?como genômica, proteômica e metabolômica?para adaptar tratamentos às características moleculares de cada paciente, esses métodos são frequentemente caros e inviáveis para implementação em larga escala no Sistema Único de Saúde. Por isso, essa proposta se concentra em uma abordagem de "saúde de precisão", que aproveita dados já coletados de forma rotineira, como informações clínicas, laboratoriais e demográficas, que são amplamente disponíveis e economicamente viáveis no contexto do SUS. A análise integrada desses dados, utilizando IA, pode revelar padrões ocultos que são preditivos de complicações graves, como insuficiência renal em pacientes com diabetes ou eventos cardiovasculares em pacientes hipertensos. Isso não só melhora os desfechos clínicos, mas também promove uma utilização mais eficiente dos recursos de saúde, possibilitando que a saúde de precisão seja uma realidade prática e acessível para a população brasileira

Artificial Intelligence (AI) and Digital Twins (DT) in engineering can help counter the greater flexibility required in production systems within value creation networks and the increasing cost pressures from global competition. However, these systems have mainly been applied to large-scale production due to the high implementation efforts. At the same time, additive manufacturing (AM) offers great potential for increasing process efficiency, particularly in small series production requiring high customization levels. Still, the life cycle of highly individualized components has not fully considered the potential of AI and DT. This project aims to develop an integrated and comprehensive AI and Digital Twin framework and solution environment for additive manufacturing to support the process steps for small batch manufacturing. Therefore, the project focuses on the repair value chain of individualized components. This process case serves as proof of concept for decentralized repair systems, which could play a crucial role in enhancing the circularity of value chains. To integrate AI into production processes, the project will consider the various sub-processes of the repair cycle individually and develop measures to increase efficiency with AI and DT in each step. Concepts and AI tools will be developed to enable more efficient disassembly, component (re)design, additive manufacturing of the necessary parts, and final assembly. Repairing components presents a challenge not only in designing replacement parts but also in disassembling partially damaged specific components. To address this challenge, assembly with AI tools and DT will be optimized, followed by the development of AI tools for the complex disassembly of individual components. The process information is fed back into the design phase, allowing the next generation of components to be designed more efficiently. The project will contribute to the theory with novel constructs for the synergistic implementation of AI and DT in small batch production and life cycle management..

Apresentar um guia de adoção de Inteligência Artificial para entidades esportivas de acordo com o seu grau de maturidade em dados.Definir e analisar como o nível de maturidade em dados afeta o desempenho, a monetização e a experiência dos torcedores/entusiastas, provendo oportunidades para o campo do esporte.

O LEVACC é um projeto encomendado pelo Programa Nacional de Imunização que visa informatizar as Cadernetas de Vacinação de milhões de brasileiros. Para ajudar no projeto, não precisamos de seus dados pessoais, apenas de imagens de sua caderneta de vacinação tiradas do seu próprio celular. Todos que contribuírem para nossa pesquisa estarão ajudando a desenvolver um aplicativo que facilitará o trabalho de milhares de agentes de saúde e ajudará o governo a combater epidemias e salvar mais vidas

O objetivo do projeto é a implantação de um ambiente de ensino, pesquisa, demonstrações e testes denominado de Laboratório Didático Fábrica do Futuro POLI

O objetivo do projeto é desenvolver uma cadeira de rodas de bordo motorizada que permita que as pessoas com deficiência ou mobilidade reduzida se movimentem com maior autonomia dentro de aeronaves, para acesso ao seu assento no embarque, para movimentação ao lavatório e para desembarque de forma autônoma. O projeto deve considerar os desafios técnicos e os requisitos de projeto aeronáutico, como, por exemplo, peso deduzido e largura limitada para movimentação no corredor de aeronaves. Para a realização desses objetivos, foi composta equipe técnica multidisciplinar. A abordagem de desenvolvimento envolve o design centrado no usuário, considerando requisitos de ergonomia e de usabilidade, além de normas e requisitos coletados de forma ampla. A solução a ser desenvolvida neste projeto se integra com soluções anteriores de acessibilidade em voo desenvolvidas por este núcleo de pesquisa em tecnologia assistiva. Processo CNPq 442589/2016-6, com recursos de R$199.536,00

Desenvolvimento de produtos voltados para o ambiente hospitalar

Descrição: O objetivo do projeto é desenvolver e testar protótipos funcionais de novos conceitos de equipamentos hospitalares. O escopo do projeto envolve equipamentos hospitalares, software e hardware para otimização de processos hospitalares e soluções para uso por pacientes. A abordagem de desenvolvimento utilizada é a do Design Thinking, com ênfase no levantamento das necessidades de usuários e na prototipação e teste de soluções propostas. O projeto já resultou em uma patente depositada em processo de licenciamento. Além disso, foram geradas duas soluções que estão em processo de encomenda de lote piloto.Projeto realizado em parceria com Hospital Israelita Albert Einstein, com recursos de R$102.091,00

O objetivo deste projeto é transformar componentes físicos individuais em portadores de informações para que possam ser empregados como agentes ativos em ambientes CPS (Cyber-Physical System). Incrementados com informações sobre seu ciclo de vida, suas propriedades físicas individuais e seus propósitos, esses componentes inteligentes podem controlar os processos de manufatura aplicados a eles e a sua movimentação dentro de uma fábrica equipada com sistemas de produção físico-cibernético (CPPS - do inglês: Cyber-Physical Production System)..

Desenvolvimento de produto usando DT em parceria com a universidade de Stanford