SÃO CARLOS/SP - Gabriel Maia Brito (19), aluno do segundo ano do Curso de Bacharelado em Física do IFSC/USP, orientado pelo Prof. Dr. Lucas Pascotti Valem (ICMC/USP), conquistou no final de setembro último, no “SIBGRAPI-2025”, realizado em Salvador (BA), o prêmio para o “best-paper” da trilha “Main Track”.
O “SIBGRAPI-2025” é um congresso internacional promovido anualmente pelo Grupo de Interesse Especial em Computação Gráfica e Processamento de Imagens (Cegrapi) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), e que inclui a Conferência sobre Gráficos, Padrões e Imagens. Organizado pela Universidade SENAI CIMATEC, esta conferência é realizada em conjunto com outros dois grandes eventos: “SBGames 2025 – Simpósio de Jogos Digitais e Entretenimento Digital”, e “SVR 2025 – Simpósio de Realidade Virtual e Aumentada”.
Gabriel e seu orientador solicitaram à USP uma bolsa do Programa de Novos Docentes para o desenvolvimento de um projeto de GCN AI – uma espécie de IA que faz a classificação de imagens com o uso de grafos -, de forma a que o aluno participasse do evento e pudesse concorrer. Após o desenvolvimento do projeto, o aluno e seu orientador enviaram o artigo para avaliação, tendo o mesmo sido aceito de imediato. Com os apoios do Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP) e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), o jovem aluno viajou para Salvador e apresentou o seu trabalho de forma oral. “Foi muito bom. Por causa do avanço da tecnologia, onde é utilizada uma quantidade bastante grande de imagens, existe a necessidade de classificá-las, e foi sobre isso que o meu projeto abordou. Por exemplo, se pegarmos em uma flor, o sistema identifica qual a espécie que essa flor pertence. O nosso projeto utiliza um método diferente, que é o método de grafos. Ele consegue, a partir do grafo, pegar as informações do contexto geral da imagem - não só de comparação de duas imagens -, e aí você consegue obter muito mais informação, com melhores resultados”, pontua Gabriel.
O projeto de Gabriel Maia Brito poderá ser aplicado em inúmeras situações, entre elas a biologia e a medicina. “Por exemplo, na área de medicina, podemos identificar na imagem de um pulmão qualquer tipo de doença e fazer uma classificação para obter um diagnóstico, ou apenas para ver se a pessoa tem ou não um pulmão saudável, etc.. Este projeto pode fazer isso tudo, atendendo a que ele utiliza uma base de dados rotulados menor. Sendo uma IA “semi-supervisionada”, o nosso projeto precisa só de 10% de imagens rotuladas, algo que é extremamente eficaz pois demora menos tempo para “ensinar” a máquina e menos custoso financeiramente”, finaliza o aluno.
Gabriel Maia Brito acredita que seu futuro será seguir a área de computação na área acadêmica e científica, mas só com o tempo irá consolidar essa ideia.
