QUERO-QUERO CIÊNCIA. Prêmio no SBMO destaca pesquisa do LNCC para sensores ópticos de baixo custo

O Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) tem a honra de celebrar um importante prêmio na área de optoeletrônica, conquistado pelos professores Diego Haddad, pós-doutorando no LNCC, e Gilson Giraldi, coautor do estudo, intitulado "Optical Interrogation by Symbolic Regression for Water Salinity Prediction". O trabalho foi reconhecido como segundo melhor artigo na vigésima primeira edição do Simpósio Brasileiro de Micro-Ondas e Optoeletrônica (SBMO), um fórum bienal para disseminação de tecnologias de telecomunicações, organizado pela Sociedade Brasileira de Micro-ondas e Optoeletrônica, realizado de 15 a 18 de setembro de 2024, em Bento Gonçalves (RS).

A optoeletrônica, que combina os campos da óptica e da eletrônica, é fundamental para o desenvolvimento de tecnologias que emitem e controlam radiação eletromagnética, como LEDs, lasers, fotodetectores e moduladores de luz. Esse campo se conecta a outras áreas da ciência, como a física, que estuda as propriedades da luz e suas interações com a matéria; a química, que explora materiais utilizados em dispositivos optoeletrônicos; e a ciência da computação, responsável por algoritmos para processamento de sinais ópticos.

O trabalho premiado destaca-se pela aplicação inovadora da optoeletrônica na predição da salinidade da água por meio de regressão simbólica, demonstrando o potencial da tecnologia para resolver problemas ambientais. Este avanço não apenas exemplifica a força da optoeletrônica como uma área estratégica, mas também reforça sua importância em aplicações práticas, especialmente no monitoramento e na preservação de recursos hídricos.

Aproveitando a oportunidade, a equipe do Serviço de Comunicação Institucional do LNCC conversou com Diego Haddad sobre a relevância desse campo e o impacto do trabalho premiado. Venham conferir!

• O que o estudo propõe?

O objetivo do trabalho foi aprimorar um sistema de interrogação óptica baseado em reflectometria no domínio do tempo, visando prever a salinidade da água. A pesquisa propõe uma abordagem inovadora que combina a técnica de reflectometria com descritores estatísticos inspirados em métodos de processamento de sinais de áudio. O foco está na utilização de um mecanismo de aprendizado de máquina conhecido como regressão simbólica, que permite a derivação de expressões matemáticas concisas, explicáveis e interpretáveis a partir dos dados coletados.

• Quais foram os resultados?

Os resultados obtidos demonstram que a fórmula desenvolvida para prever a salinidade é mais precisa do que as propostas na literatura anterior. A nova fórmula se destaca por sua concisão, exigindo menos constantes e não necessitando de normalização dos dados. Além disso, a pesquisa oferece insights significativos sobre a importância relativa dos descritores utilizados, revelando que a potência média é um descritor redundante e que a largura de banda desempenha um papel crucial no processo de interrogação.

• Qual a relevância para a sociedade?

A importância do trabalho reside na aplicação das técnicas de regressão simbólica para melhorar processos de interrogação óptica, o que pode ter implicações significativas na medição de salinidade em diversas áreas, como ecologia e agricultura. Além disso, o estudo destaca a viabilidade de utilizar a regressão simbólica como uma ferramenta de descoberta de conhecimento, enfatizando sua capacidade de fornecer soluções robustas e eficientes.

Essa abordagem pode favorecer o desenvolvimento de sensores baseados em fibra óptica de baixo custo, promovendo a disseminação de tecnologias de monitoramento ambiental e industrial de maneira mais acessível e eficaz.

Coautores
Também participaram da publicação, na qualidade de coautores: Bruno Santana de Souza (CEFET/RJ), Fabrício de Almeida Silva (CEFET/RJ), Marco A. Jucá da S. Júnior (CEFET/RJ), Maria A. G. Martinez (CEFET/RJ) e Douglas O. Cardoso (CLUP/Portugal).

Créditos
Genilda Roli (SECIN-LNCC), Diego Haddad (LNCC), Gilson Giraldi (LNCC), Graziele Soares (SECIN-LNCC), Tathiana Tapájóz (SECIN-LNCC) e Anmily Martins (COPGA).

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SBMO

O Quero-Quero Ciência é um ciclo de entrevistas que faz parte das ações de divulgação científica do LNCC.

Curiosidade: O pássaro Quero-Quero, ave da família dos Charadriidae, tem os gramados do campus do LNCC como habitat natural.

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