Pesquisadores do CNPEM mostram que uso de machine learning pode aumentar de 70% a 99% a precisão dos resultados de dispositivos para análises clínicas e ambientais, oferecendo opção mais acessível e pragmática de investimento
Um dos grupos de pesquisa em nanotecnologia do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) concluiu que dispositivos com sensores eletroquímicos, como os usados em monitoramento de dados ambientais ou para testes de diagnóstico de doenças, podem tirar enorme vantagem do uso de algoritmos de aprendizagem computacional, uma técnica conhecida como “machine learning”. As discussões e conclusões do grupo a respeito do tema ganharam a capa de um volume especial para jovens pesquisadores da revista científica Analytical and Bioanalytical Chemistry.
Dispositivo fabricado pelo Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais
O grupo verificou que a aplicação de inteligência artificial nos resultados obtidos em sensores eletroquímicos pode aumentar de 70% a até 99% a acurácia dos dados finais, em relação aos resultados de um mesmo dispositivo não tratado por machine learning. Isto é, a utilização desse método permite minimizar tanto os falsos positivos quanto os falsos negativos nas medidas que os sensores revelam. Como consequência está também o impacto nos custos.
Para o pesquisador do CNPEM responsável pelo estudo, Renato Sousa Lima, é justamente a combinação de aumento da precisão com a redução de custos do dispositivo que oferece uma das maiores implicações da prática. O pesquisador explica que muitas vezes não é necessário investir tempo e dinheiro em melhorias no sensor, mas sim no tratamento dos dados. “Em vez de concentrar os esforços de pesquisa e fabricação apenas em aprimorar o dispositivo em si, o que torna ele mais caro, deve-se também recorrer a softwares que aumentem a precisão das análises químicas, ou seja, uma opção mais acessível, mas que ainda garanta resultados confiáveis”, afirma Lima.
As possíveis aplicações variam e podem ser infinitas. O próprio grupo que fez a publicação tem trabalhado com a concepção, fabricação, caracterização e aplicação de sensores eletroquímicos em dois principais ramos: análises em meio ambiente e diagnósticos clínicos. Alguns exemplos do que já saiu dessas pesquisas incluem o uso de sensores vestíveis em folhas para monitorar condições fisiológicas de plantas de soja e cana-de-açúcar e testes-rápidos da Covid-19.
Tendência mundial
O uso de machine learning é um tema atual e que serve a fins diversos. A tendência mundial cresce rapidamente, e o mesmo tem ocorrido em pesquisas científicas como um todo. Apesar disso, a incorporação em dispositivos como sensores para análises ainda é incipiente. Lima acredita que por isso uma revisão crítica do tema tenha tido relevância reconhecida e, junto aos coautores, defende que o uso de inteligência artificial no campo de desenvolvimento de sensores seja cada vez mais recorrente.
No estudo, foram destacados alguns métodos de machine learning que justificam a conclusão final do alto potencial de seu uso. O pesquisador alerta, no entanto, que a solução é mais barata e mais parcimoniosa desde que os algoritmos escolhidos para a tarefa não tornem as análises complexas. “Em geral, é desejável que os sensores possam gerar análises simples e rápidas, de modo que possam ser operados no nosso dia a dia por pessoas não especializadas, pois não adiantaria melhorar o resultado de um diagnóstico se esse resultado é de difícil leitura”.
De fato, existem atualmente métodos que podem tratar os dados automaticamente em celulares, permitindo análises mais simples e com conectividade, como observamos em casos de telemedicina. Nesses casos, afirma Lima, “são só ganhos!”.
Sobre o CNPEM
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