FERMENTDATA: PLATAFORMA COMPUTACIONAL COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA ANÁLISE, PREDIÇÃO E COMPARTILHAMENTO DE DADOS DE FERMENTAÇÃO

Descrição

A caracterização cinética de bioprocessos fermentativos é etapa fundamental no desenvolvimento, otimização e escalonamento de fermentações industriais e laboratoriais. Parâmetros como velocidade máxima de crescimento (µmax), tempo de duplicação (td), concentração celular máxima (Xmax), fator de conversão substrato-célula (YX/S) e coeficientes de acidificação do meio são indispensáveis para modelagem e controle de bioprocessos. Contudo, o tratamento desses dados ainda é realizado majoritariamente por meio de planilhas ou scripts isolados, sem padronização, sem acesso público aos dados e sem aproveitamento de técnicas modernas de Inteligência Artificial (IA). Diante disso, o presente projeto propõe o desenvolvimento do FermentData, um software web cientifico de código aberto que integra: (i) módulos de análise cinética baseado em modelos matemáticos clássicos (Monod, Gompertz modificado, logístico, etc); (ii) módulo de IA com algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) e redes neurais LSTM, para estimativas preditivas mesmo em dados ruidosos ou incompletos; e (iii) um banco de dados público, consultável via interface web e API REST, para depósito e recuperação de experimentos de fermentação. O produto final tem potencial de proteção como software junto ao INPI, constituindo um ativo tecnológico para a universidade. O software receberá como entrada dados de curvas de crescimento microbiano, pH, consumo de substrato, tipo de microrganismos, composição do meio de cultura, temperatura, tempo de fermentação e demais parâmetros operacionais relevantes, calculando e reportando automaticamente os parâmetros cinéticos e biotecnológicos de interesse. A proposta se alinha aos eixos estratégicos de inovação tecnológica do CNPq, ao fomentar o desenvolvimento de uma ferramenta digital de alto impacto para a biotecnologia nacional.