Bolsa 24/07110-0 - Aprendizado computacional, Aprendizagem profunda - BV FAPESP
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Previsão do risco de acidente escorpiônico e do impacto das mudanças climáticas utilizando rede neuroevolutiva

Processo: 24/07110-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
Área de conhecimento:Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia Aplicada
Pesquisador responsável:Rodrigo Hirata Willemart
Beneficiário:Welton Dionisio da Silva
Instituição Sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Aprendizagem profunda   Aquecimento global   Arachnida
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Aprendizado profundo | aquecimento global | Arachnida | escorpionismo | Scorpiones | Epidemiologia/Aracnologia

Resumo

Acidentes escorpiônicos são um problema global de saúde pública, causando milhares de mortes anualmente, especialmente em países tropicais e subtropicais. No Brasil, são a segunda maior causa de envenenamento humano, com o Sudeste sendo a região mais afetada. Esses acidentes são associados principalmente ao escorpião Tityus serrulatus, cujo crescimento populacional tem sido favorecido pela reprodução assexuada, alta prolificidade e carência de infraestrutura básica nas áreas urbanas, como a má gestão de esgoto e descarte inadequado de resíduos, criando ambientes propícios para esses animais. Ações de controle são realizadas pelas secretarias estaduais de saúde, mas têm encontrado dificuldade em mitigar esse problema tão complexo. Portanto, este estudo busca compreender os principais fatores associados ao aumento de acidentes com escorpiões no Brasil, produzindo um algoritmo capaz de prever os incidentes a curto (tempo presente) e longo prazo (cenários futuros). Neste último, avaliando os possíveis efeitos das mudanças climáticas sob cinco diferentes projeções socioeconômicas para o ano 2100. É esperado que cenários com maior desigualdade, consumo e crescimento populacional possuam maior risco de acidentes escorpiônicos (cenários SSP3-6.0, SSP4-6.0 e SSP5-8.5). Além disso, espera-se que um desenvolvimento socioeconômico sustentável ou moderado reduza esse risco em 2100 (SSP1-2.6 e SSP2-4.5). Para isso, dados de 32 variáveis bioclimáticas, socioeconômicas, e ambientais serão utilizados para treinar uma rede neural artificial otimizada pelo algoritmo genético, conhecida como rede neuroevolutiva. Esse mesmo tipo de rede neural será utilizado para compreender como o desenvolvimento socioeconômico e as mudanças climáticas afetam o risco de acidente. Os resultados desse estudo poderão contribuir na tomada de decisões, através da alocação eficiente de recursos e intervenções preventivas na saúde pública.

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