É campeão! Grupo formado por estudantes da UFU vence categoria mais disputada de maratona de programação da Nasa
O “42 Quake Heroes” alcançou o feito histórico ao desenvolver um projeto que visa detectar com precisão o início de eventos sísmicos (terremotos) em Marte e na Lua usando dados de velocidade do solo com mais de 96% de precisão. A equipe de seis alunos que representou a Universidade Federal de Uberlândia (UFU) na Nasa Space Apps Challenge, a maior maratona de programação do mundo, venceu a competição. O resultado final foi anunciado nesta quinta-feira (16).
O projeto do time “42 Quake Heroes” levou o prêmio mais disputado da competição, a de “Melhor Uso de Tecnologia” ao programar uma inteligência artificial capaz de identificar terremotos na Lua e em Marte, além de uma plataforma online para visualização desses eventos. O projeto foi feito em apenas dois dias, entre 5 e 6 de outubro de 2024.
Ao Diário do Estado, o líder do grupo, Gabriel Chayb, disse que a vitória representa mostrar ao Brasil que, apesar das dificuldades, fazer ciência no país é possível. “A gente quer mostrar que é possível e quer que as pessoas se inspirem na nossa história e que também tentem e sejam ousadas o suficiente para acreditar. Nós acreditamos que era possível e agora não só é possível como é realidade. O sentimento é inexplicável”, disse.
Gabriel afirma, também, que sente que o grupo tem responsabilidades após a vitória. “Temos que usar todo esse reconhecimento para devolver, principalmente, para os tecidos da sociedade que mais precisam de tecnologia, de inovação, de esperança. A gente vai trabalhar muito duro para isso. Esse é só o começo.”
Em junho, o grupo irá para Washington, D.C. visitar o Goddard Space Flight Center. Lá, eles serão homenageados e conhecerão pessoalmente os diretores da Nasa.
O time concorreu com 93.520 participantes de outros 15.444 times de 163 países. Liderado pelo estudante Gabriel Ribeiro Filice Chayb, de Sistemas de Informação, o grupo responsável pelo projeto é formado por Larissa Borges de Mello, Ana Carolina Miziara Sabino de Oliveira Borges, Gustavo Ferreira Tavares, Gustavo Antonio Teixeira da Matos e Alailton José Alves Junior, todos alunos da UFU.
Com a vitória, o “42 Quake Heroes” atingiu vários feitos históricos: foi o primeiro time composto só por sul-americanos a ganhar a categoria, assim como o primeiro time brasileiro. Foi também o primeiro time de um país subdesenvolvido (via índice IDH) a ganhar a categoria. O projeto desbancou estudos dos Estados Unidos, Índia, Austrália, Reino Unido, Itália, Espanha e mais. Além disso, superou instituições brasileiras, entre elas o Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), o Instituto Militar de Engenharia (IME), a Universidade de São Paulo (USP) e a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Tudo isso sem o auxílio de instituições privadas ou públicas.
O projeto visa detectar, com precisão, o início de eventos sísmicos (terremotos) em Marte e na Lua usando dados de velocidade do solo. O grupo trabalhou com um modelo de redes neurais artificiais profundas para filtrar as informações recebidas pelas missões de sismologia e responder ao desafio de identificar a localização precisa dessas ocorrências. “O nosso projeto resolve uma dor da Nasa, que é a detecção de abalo sísmicos em corpos astroplanetários do sistema solar. A gente desenvolveu um algoritmo de inteligência artificial que tem uma precisão inédita de mais de 90% tanto em Marte, tanto na Lua. Isso se deve porque empregamos técnicas avançadas de pré-processamento de sinais sísmicos, extração de características relevantes”, explicou Gabriel, que participa da maratona desde 2022. O desafio colocado pela Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço (Nasa) foi baseado em um problema real: as missões espaciais coletam diariamente uma quantidade imensa de dados sobre eventos sísmicos no sistema solar, mas apenas uma fração desse esforço gera resultados considerados cientificamente relevantes. A solução encontrada pelos estudantes da UFU se destacou por utilizar uma ferramenta de inteligência artificial, processando apenas os sinais importantes diante do volume de informações coletadas.
