O doutorando do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PCC) da Universidade Estadual de Maringá (UEM), Sergio Alvarez da Silva Júnior, conquistou o primeiro lugar em competição elaborada pela plataforma on-line Kaggle, pertencente ao Google e que reúne problemas propostos por empresas, universidades e organizações para estimular o desenvolvimento de soluções baseadas em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, área da inteligência artificial.
Silva Jr. saiu vencedor em um problema – ou desafio – lançado pelo Biohub, braço da startup Chan Zuckerberg, criada pelo fundador da Meta, Mark Zuckerberg, e sua esposa, Priscilla Chan, para a solução de problemas com imagens biológicas. O trabalho do pesquisador da UEM rendeu um prêmio de US$ 18 mil e um convite para apresentar a solução vencedora no Vale do Silício, em São Francisco (EUA), em novembro.
O desafio
O trabalho foi desenvolvido por Silva Jr. individualmente, após três meses de dedicação intensa em um desafio que consistia em rastrear espaço-temporalmente células embrionárias de peixe-zebra, organismo utilizado em pesquisas científicas por suas características favoráveis aos estudos laboratoriais e pela semelhança de determinados processos de desenvolvimento embrionário como os observados em humanos.
A partir de imagens microscópicas organizadas em sequências de aproximadamente 100 frames, era necessário identificar cada célula, acompanhar sua trajetória e determinar quais haviam dado origem a outras. Um dos principais obstáculos era reconhecer com precisão os eventos de divisão celular, etapa decisiva para reconstruir a linhagem das células ao longo do desenvolvimento do embrião.
“A ideia era começar com uma imagem de um microscópio do embrião em desenvolvimento e saber qual célula deu origem às outras. Então precisávamos saber onde a célula estava, onde ela foi no próximo frame do vídeo, se ela se dividiu ou não, e fazer a linhagem inteira da célula. Então, normalmente eram 100 frames, e a gente ia começar do frame 1 até o frame 100 e fazer esse rastreamento de cada célula. Era esse o desafio”, explicou Silva Jr.
Para solucioná-lo, o pesquisador lançou mão de um método chamado tracking by detection – ou rastreamento por detecção, em tradução livre – que permite que se identifique células que tem um frame, associando as identificadas no próximo frame e vice-versa, de forma a “casar” todas as células em um frame observando a sua sequência no anterior e no seguinte.
Inteligência artificial para rastrear divisão celular
A solução desenvolvida por Silva Jr. utiliza técnicas de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina, um braço da inteligência artificial, para detectar as células, identificar os sinais de divisão e estabelecer as relações entre elas ao longo da sequência de imagens.
O método combina redes neurais convolucionais (CNNs, na sigla em inglês para Convolutional Neural Networks), utilizadas na detecção de estruturas nas imagens, com arquiteturas baseadas em transformadores, empregadas em etapas de reconhecimento da divisão celular e associação temporal entre as células.
O diferencial da abordagem de Silva Jr. está na tentativa de identificar visualmente os sinais que antecedem e acompanham a divisão celular, em vez de depender da consistência das linhagens reconstruídas das células. O sistema empregado procura aprender características visuais que indicam mudanças no comportamento da célula, permitindo distinguir situações normais dos momentos próximos à divisão e da formação de novas células.
“Apesar de ser difícil mostrar para o computador, fazer o computador aprender, existe algo ali que os humanos conseguem enxergar. Então o computador, de alguma forma, tem que aprender isso também. E foi isso que tentamos fazer nessa competição. Não é o primeiro trabalho que fez isso na literatura, só que acho que o método que empregamos foi mais avançado. Aproveitamos o avanço da visão computacional nos últimos anos e aplicamos para esse problema”, detalhou o pesquisador.
Pesquisa básica com potencial para diferentes áreas
Embora o trabalho esteja concentrado na computação, suas possíveis contribuições se estendem a outras áreas do conhecimento, com destaque para a Biologia e a Medicina. A pesquisa básica sobre o desenvolvimento embrionário pode ajudar cientistas a compreender melhor os processos biológicos envolvidos na formação dos organismos.
Esse conhecimento pode contribuir para estudos pré-clínicos, pesquisas sobre desenvolvimento humano e investigações relacionadas ao desenvolvimento de medicamentos. O uso de modelos animais, como o peixe-zebra, permite estudar determinados processos biológicos sem recorrer a embriões humanos, evitando problemas éticos.
A IA funciona, nesse contexto, como uma ferramenta para automatizar análises complexas de imagens microscópicas, ampliando a capacidade de investigação dos pesquisadores da área biomédica.
Silva Jr. ressaltou que ainda será necessário aprofundar os estudos e avaliar os resultados em publicações científicas para estabelecer a contribuição do método empregado no desafio. A expectativa é que a solução não fique restrita à competição, mas possa se transformar em uma contribuição científica com aplicações em outras pesquisas.
Formação na UEM foi fundamental para o resultado
A trajetória do pesquisador está ligada às atividades de pesquisa desenvolvidas na UEM, especialmente na área de análise computacional de imagens biomédicas. Segundo ele, a formação acadêmica, o conhecimento adquirido no Departamento de Informática (DIN) e a experiência em laboratório foram fundamentais para alcançar o resultado na competição do Kaggle.
A aproximação com a pesquisa em imagens biológicas começou ainda durante a graduação, quando Silva Jr. participou de um projeto de iniciação científica voltado à automatização da análise de imagens microscópicas de fibras musculares de ratos de laboratório. O trabalho surgiu da colaboração entre pesquisadores da Ciência da Computação e das Ciências Biológicas e resultou em produção científica e no registro de uma ferramenta de software.
Depois de concluir a graduação e o mestrado, Silva Jr. ingressou no doutorado e continuou desenvolvendo pesquisas na área. Atualmente, também trabalha como engenheiro de inteligência artificial.
O orientador de Silva Jr., Yandre Maldonado e Gomes da Costa, docente do DIN, destacou a evolução do pesquisador ao longo dessa trajetória, considerando gratificante acompanhar o desenvolvimento de um estudante que passou a dominar técnicas que ultrapassam, inclusive, os conhecimentos de seu próprio orientador.
“A satisfação de ver o nível que um aluno desses atinge é indescritível. O Sérgio hoje, tranquilamente, faz coisas que eu não posso fazer. E isso é muito bom porque a gente prepara o aluno para ser melhor que a gente”, disse, orgulhoso, o orientador.
Experiência internacional e próximos passos
A conquista representa o segundo resultado expressivo do pesquisador em desafios internacionais dessa natureza. No ano passado, Silva Jr. participou de um trabalho em equipe e recebeu uma premiação compartilhada de US$ 5 mil em outro desafio da Kaggle. Na disputa mais recente, enfrentou sozinho um número significativamente maior de concorrentes, o que fez com que ele não esperasse conquistar o primeiro lugar.
“Eu não estava esperando porque tinha muito mais gente nessa competição do que na anterior, com 900 pessoas. Agora eram mais de 3 mil, quase 4 mil. Mas acho que desde daquela época avançamos muito nas pesquisas, no conhecimento que temos ainda no computacional. Eu sabia que estava mais preparado do que ano passado, mas o primeiro lugar eu não esperava. Meu objetivo era ter uma premiação e ficar entre os top 7 que, já ganham uma premiação”, afirmou Silva Jr.
Agora, a expectativa é apresentar a nova pesquisa no Vale do Silício, ampliar a rede de contatos científicos e estabelecer parcerias que permitam aprofundar os estudos. O objetivo é desenvolver um artigo próprio, com os resultados e as contribuições originais da solução vencedora, com a intenção de dar continuidade à pesquisa durante o doutorado e buscar oportunidades de publicação em conferências ou revistas científicas especializadas.
Mais do que o prêmio financeiro, a conquista representa uma oportunidade de consolidar uma linha de pesquisa que conecta a computação à investigação de problemas biológicos complexos, evidenciando o potencial da formação científica e da infraestrutura universitária para o desenvolvimento de soluções de IA com perspectivas de contribuição para diferentes áreas do conhecimento.
