Estudo da Univasf usa inteligência artificial para prever toxicidade de substâncias em abelhas
Publicado em: 20/10/2025 20:14
<br /> Estudo da Univasf usa inteligência artificial para prever toxicidade de substâncias em abelhas
Epagri/ Divulgação
Um estudo realizado pela Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) trouxe uma importante contribuição para a proteção do meio ambiente e dos polinizadores, como as abelhas. O grupo de pesquisa Algoritmos Aplicados à Química Medicinal e Inteligência Artificial (ALQUIMIA), sediado no campus de Petrolina, no Sertão de Pernambuco, desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever a toxicidade de moléculas em abelhas, um passo crucial para a preservação desses organismos essenciais à biodiversidade.
A pesquisa, conduzida pelo estudante de Engenharia da Computação Talisson Damião, juntamente com os professores Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto e Edilson Beserra Alencar Filho, apresenta um modelo baseado em Redes Neurais de Grafos (Graph Neural Networks - GNN). Essa técnica analisa as conexões entre os átomos de uma molécula para prever se ela pode representar risco para as abelhas.
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Os resultados mostraram que o modelo é eficaz em identificar substâncias químicas potencialmente tóxicas, um avanço significativo para o monitoramento ambiental e a proteção das abelhas, especialmente no contexto de uso crescente de defensivos agrícolas.
Segundo os pesquisadores, a IA foi capaz de identificar padrões químicos em pesticidas conhecidos por afetarem o sistema nervoso das abelhas, como grupos de átomos que podem acumular substâncias tóxicas no organismo dos polinizadores.
O modelo também possui a capacidade de explicar seus próprios resultados, identificando quais partes da molécula estão ligadas à toxicidade. Isso traz maior confiabilidade e clareza na interpretação dos dados, fornecendo informações valiosas para a ciência ambiental. Além disso, a equipe já trabalha em uma nova fase do projeto, que visa o desenvolvimento de um aplicativo móvel baseado nesse modelo.
O app permitirá que, por meio do código identificador ou da estrutura química da substância, seja possível avaliar rapidamente o risco que uma substância representa para as abelhas. A pesquisa é um exemplo de como a união entre Química Medicinal e Inteligência Artificial pode gerar soluções práticas e aplicáveis para desafios ambientais.
Sobre o grupo de pesquisa
O grupo ALQUIMIA foi criado há pouco mais de um ano e é dedicado à pesquisa na interface entre Química Teórica e Inteligência Artificial, com foco em problemas de saúde, meio ambiente e agricultura.
Vídeos: mais assistidos do Sertão de PE
Epagri/ Divulgação
Um estudo realizado pela Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) trouxe uma importante contribuição para a proteção do meio ambiente e dos polinizadores, como as abelhas. O grupo de pesquisa Algoritmos Aplicados à Química Medicinal e Inteligência Artificial (ALQUIMIA), sediado no campus de Petrolina, no Sertão de Pernambuco, desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever a toxicidade de moléculas em abelhas, um passo crucial para a preservação desses organismos essenciais à biodiversidade.
A pesquisa, conduzida pelo estudante de Engenharia da Computação Talisson Damião, juntamente com os professores Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto e Edilson Beserra Alencar Filho, apresenta um modelo baseado em Redes Neurais de Grafos (Graph Neural Networks - GNN). Essa técnica analisa as conexões entre os átomos de uma molécula para prever se ela pode representar risco para as abelhas.
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Os resultados mostraram que o modelo é eficaz em identificar substâncias químicas potencialmente tóxicas, um avanço significativo para o monitoramento ambiental e a proteção das abelhas, especialmente no contexto de uso crescente de defensivos agrícolas.
Segundo os pesquisadores, a IA foi capaz de identificar padrões químicos em pesticidas conhecidos por afetarem o sistema nervoso das abelhas, como grupos de átomos que podem acumular substâncias tóxicas no organismo dos polinizadores.
O modelo também possui a capacidade de explicar seus próprios resultados, identificando quais partes da molécula estão ligadas à toxicidade. Isso traz maior confiabilidade e clareza na interpretação dos dados, fornecendo informações valiosas para a ciência ambiental. Além disso, a equipe já trabalha em uma nova fase do projeto, que visa o desenvolvimento de um aplicativo móvel baseado nesse modelo.
O app permitirá que, por meio do código identificador ou da estrutura química da substância, seja possível avaliar rapidamente o risco que uma substância representa para as abelhas. A pesquisa é um exemplo de como a união entre Química Medicinal e Inteligência Artificial pode gerar soluções práticas e aplicáveis para desafios ambientais.
Sobre o grupo de pesquisa
O grupo ALQUIMIA foi criado há pouco mais de um ano e é dedicado à pesquisa na interface entre Química Teórica e Inteligência Artificial, com foco em problemas de saúde, meio ambiente e agricultura.
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Palavras-chave:
inteligência artificial
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