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“Quanto maior o número de amigos contaminados eu tiver, maior a probabilidade de eu contrair a Covid-19? Estando um amigo de meu amigo contaminado, qual é o grau de risco que corro de ser contaminado? ” Essas e outras perguntas motivaram a equipe do Laboratório de Inovação Tecnológica (LIT) localizado no Campus Caicó do Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN) a criar o Corona Finder.

Orientado pelo professor Daniel Macedo, o Corona Finder é um trabalho que busca identificar futuros epicentros da doença antes que eles surjam efetivamente. Para isso, são utilizados recursos de Inteligência Artificial (AI). “O projeto surgiu com objetivo de tentar mapear a interação social como forma de amenizar o contágio do Covid19. Dessa forma, a proposta inicial era que as pessoas entrassem em nosso sistema através da autenticação de suas redes sociais (Facebook e/ou Instagram) para que fosse analisado o grau de proximidade com algum contaminado”, disse o professor Daniel.

Segundo o professor, a primeira etapa da iniciativa teve complicações logísticas. Para desenvolver a pesquisa, o sistema de Inteligência Artificial precisava consultar as localidades das fotos e locais visitados pela pessoa que tivesse logada ao Corona Finder, avaliando os últimos centros urbanos (e suas respectivas quantidades de contaminados) visitados. Tudo isso para poder ponderar o grau de exposição e contágio para o usuário. Porém, “o uso do Api Graph, (ferramenta do Facebook, onde o projeto começou a ser posto em prática) estava muito burocrático. Eles pedem um tempo para avaliar o projeto e liberar ou não o uso dessas informações através da API. Com esse tempo de isolamento (até mesmo nos EUA), presumimos que as coisas iam demorar”, declarou Daniel.

Hábitos pessoais de higiene

Partindo para o plano B, a equipe do LIT desenvolveu a ideia de avaliar os hábitos pessoais de higiene das pessoas e tentar analisar a influência desses hábitos na contaminação, considerando sua geolocalização, seguindo algumas etapas:

1 – Coleta de dados dos usuários sobre seus hábitos e localização (etapa atual);

2 – Cruzamento de dados entre a distância dos usuários para os três centros urbanos mais próximos e a densidade de contaminados em tal área;

3 – Análise, com uso de uma rede neural, dos hábitos (ou mesmo o fator localização) mais cruciais para a contaminação, através de treinamento de um sistema de Inteligência Artificial com dados de todo o Brasil.

“Com a inteligência artificial treinada, a gente vai verificar qual localidade está tendo o mesmo comportamento crítico definido pela IA, respeitando um ponto de partida dos epicentros atuais. Por exemplo, a cidade de São Paulo tem muitos contaminados. Quais cidades vizinhas a São Paulo estão sendo acusadas pelo sistema de Inteligência Artificial como tendo hábitos críticos?”, explicou Daniel sobre o Corona Finder e o que vem sendo desenvolvido.

LIT

O Laboratório de Inovação Tecnológica do Campus Caicó do IFRN conta com a participação de aproximadamente 40 estudantes, em especial dos Cursos Técnicos Integrados ao Ensino Médio em Informática e de Eletrotécnica. Destaca-se que o corpo docente do LIT é formado por engenheiros e, por isso, o laboratório conta com a parceria de professores da Escola Multicampi de Ciências Médicas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (EMCM-UFRN), da área de saúde. O intuito é possibilitar a eficácia e a usabilidade dos sistemas desenvolvidos.

“A proposta do laboratório é trazer inovação tecnológica para a área da saúde e agronegócio, dois braços fortes de suas pesquisas atuais. “Envolvemos conceitos como Deep Learning, Big Data e Data Mining para tratar de projetos na área de saúde, como o Living with wings, plataforma de jogos digitais em software e hardware adaptados para pessoas sem os membros superiores, que concorreu na Feira Brasileira de Ciências e Engenharia (Febrace) 2020, e o OpenDemia, sistema para previsão, detecção e rastreio de Pandemias e Endemias, relatou o professor Macedo.

“É importante ressaltar que na ideia inicial o Corona Finder é baseado no colaborativismo: quem estava contaminado deveria, por vontade própria, informar isso ao sistema, visto que essa informação específica não é pública. Obviamente, o sistema estava preservando a identidade da pessoa”, finalizou Daniel, que, no LIT, destaca como colaboradores e participantes das atividades de pesquisa os professores Raphael Costa, Rafael Câmara e Francisco Júnior, com quem divide a coordenação do Laboratório, além dos estudantes Breno Almeida, Bruno Souza, Idaslon Garcia, Ivo de Paiva e José dos Santos.

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Página do Projeto Corona Finder

Laboratório de Inovação Tecnológica do Campus Caicó do IFRN (Instagram)