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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Ciências Biológicas

Departamento: Botânica/BOT

Dimensão Institucional: Pesquisa

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa

Título: MIND.FUNGA - DA PESQUISA COM MACROFUNGOS AMEAÇADOS DE EXTINÇÃO DAS MATAS NEBULARES DE SANTA CATARINA À INOVAÇÃO NA IDENTIFICAÇÃO DAS ESPÉCIES

Coordenador
  • ELISANDRO RICARDO DRECHSLER DOS SANTOS
Participante
  • ALDO VON WANGENHEIM (D)
  • ARISTÓTELES GÓES NETO
  • DENYSE KALYNE SOUSA GUIMARÃES
  • DIOGO HENRIQUE COSTA DE REZENDE (Di)
  • ELISANDRO RICARDO DRECHSLER DOS SANTOS (D)
  • EMERSON LUIZ GUMBOSKI
  • FELIPE BITTENCOURT (Di)
  • FERNANDA KARSTEDT
  • GABRIEL MENEGUSSO GIRARDELLO
  • LUÍS ADRIANO FUNEZ
  • MARCELA MONTEIRO (Di)
  • MARCEL COMIN (Di)
  • MARCOS EUGÊNIO MAES
  • MARIA ALICE NEVES (D)
  • SELVINO NECKEL DE OLIVEIRA (D)
  • WESLLEY RIBEIRO NARDES

Conteúdo

Funga é o termo válido para comunidade de fungo...funga é o termo válido para comunidade de fungos de uma determinada área, como fauna para animais e flora para plantas. embora importantes, menos de 7% da diversidade fúngica estimada é conhecida. um dos ecossistemas menos explorados são as matinhas nebulares ou matas/florestas nebulares, que além de fragmentadas e altamente ameaçadas, abrigam reconhecidamente uma fauna e uma flora particular. o mesmo deve acontecer com os fungos, tão importantes nos processos de manutenção dos ecossistemas, como a ciclagem do carbono. a sensibilidade das florestas nebulares às mudanças climáticas e ações antrópicas se estende a fauna, flora e funga, mas somente espécies de animais e plantas estão presentes em listas vermelhas. diante disso, inventariar a funga particular das florestas nebulares de santa catarina, elaborar a primeira lista de espécies de macrofungos ameaçados de extinção do brasil e desenvolver um sistema de inteligência artificial para identificação de espécies a partir de imagens são os principais objetivos dessa proposta. uma vez que o conhecimento sobre o grau de ameaça das espécies de fungos é incipi- ente no brasil, a primeira lista de fungos representará a base para políticas públicas para medidas de conservação, como planos de ação. oficialmente, a inclusão dos fungos do brasil em listas nacionais (mma) e mundial (iucn) será um importante passo para avanço do conhecimento. ainda, o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial para identificação de espécies por meio de imagens, além de inovador, facilita e segue uma tendência atual de digitalização, difusão e acessibilidade ao conhecimento em ciência e tecnologia. também tem potencial de aplicabilidade na educação básica e modernização da pesquisa com um grupo de organismos extremamente pobre em conhecimento e em popularização, como os fungos. como estratégia realizaremos as seguinte atividades: 1 - obtenção dos dados (expedições para coleta dos espécimes, análises morfológicas e moleculares em laboratório para identificação das espécies); 2 - elaboração da lista de espécies ameaçadas (estudo da distribuição das espécies, avaliação a partir dos critérios da iucn 2017 e redação da lista de espécies e graus de ameaça); 3 - criação de um banco de dados (ex.: imagens) das espécies para incorporar ao desenvolvimento de um sistema de identificação das espécies por meio do processamento de imagens através do método de inteligência artificial convolutional neural networks (cnns) (deep learning); e 4- desenvolvimento do aplicativo de identificação; 5 - comunicação dos resultados através de um plano que envolva não somente artigos científicos, mas divul- gação científica através de vídeos, sites, redes sociais, palestras, entre outros. por fim, a viabilidade da proposta se atesta pelas expertises taxonômicas (mind.funga, micolab/ufsc, univille, imasc) e de inteligência artificial (lapix/ufsc) e infraestrutura da instituição interveniente, que será complementada com os recursos do pronem. aprovado na chamada pública fapesc/cnpq nº 04/2019 programa de apoio a núcleos emergentes – pronem. mindfunga.ufsc.br

Índice de Shannon: 3.65511

Índice de Gini: 0.89785

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,45% 4,67% 3,49% 8,15% 3,06% 3,06% 3,44% 3,16% 20,79% 3,21% 5,86% 2,75% 7,46% 5,22% 16,46% 4,77%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

4,45%

ODS 2

4,67%

ODS 3

3,49%

ODS 4

8,15%

ODS 5

3,06%

ODS 6

3,06%

ODS 7

3,44%

ODS 8

3,16%

ODS 9

20,79%

ODS 10

3,21%

ODS 11

5,86%

ODS 12

2,75%

ODS 13

7,46%

ODS 14

5,22%

ODS 15

16,46%

ODS 16

4,77%