App Multiplataforma para Classificação de Espécies de Macrofungos com Redes Neurais Convolucionais com Design Responsivo

Ofterta de um Trabalho de Conclusão de Curso de Desenvolvimento de um App Multiplataforma para Classificação de Espécies de Macrofungos com Redes Neurais Convolucionais utilizando Design Responsivo em Python. O trabalho se insere em um projeto multiinstitucional UFSC/UFMG na área da Botânica.

Características:

  • Área da Informática: Inteligência Artificial com Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Deep Learning aplicada à Visão Computacional;
  • Área de Aplicação: Botânica Sistemática
  • Estratégia de uso: App para crowdsourcing de coleta de espécimes botânicos
  • Parceiros: Departamento de Botânica da UFSC/Prof. Richardo Drechsler, Depto de Botânica da UFMG/Prof. Ari Góes Neto;
  • Tecnologias: Python, Django, Redes Neurais Residuais (ResNets), PyTorch, fast.ai

Objetivos:

Desenvolvimento de uma aplicação multipltforma Web/Mobile utilizando Design Responsivo especificamente implementado utilizando-se um seridor em Python e Django (ou framework web similar em Python) que permita:

  1. coleta de espécimes por parte de pesquisadores credenciados (com login específico) através do envio de conjuntos de imagens pré-classificadas e organizadas obedecendo a um Protocolo de Aquisição de Imagens desenvolvido especialmente o Projeto;
  2. envio de fotos de espécimes para classificação automática por parte de naturalistas amadores e estudantes de Botânica. Estas imagens serão classificadas, devolvendo o sistema uma lista de possíveis classificaçãoes rankeadas, e armazenadas no sistema para posterior utilização em uma fase recorrente de Fine Tuning da Rede Neural que ocorrerá de tempos em tempos após revisão manual por parte dos pesquisadores credenciados das iamgens enviadas por terceiros;
  3. revisão de imagens enviadas por terceiros e suas classificações automáticas por parte de pesquisadores credenciados (com login específico), com a possibilidade de aceite ou correção das classificações para posterior integração destas novas fotos ao conjunto de treinamento da rede.

No TCC deverão ser estudadas duas possibilidades de operação quando a aplicação encontrar-se em um dispositivo móvel e o mesmo estiver offline:

  • offline com uso de uma rede neural simples (Mobilenet ou similar) residente no app para provimento de pré-classificações para os usuários naturalistas amadores ou
  • offline com gerenciamento de fila de envio de imagens e recebimento de resultados classificados.

Detalhes Técnicos Adicionais:

  • Tecnologia de Redes Neurais: utilizamos a palataforma PyTorch/fast.ai. A aplicação deverá ser integrada a um servidor de classificação rodando a rede neural, seja através de RESTful services ou outra outra forma de comunicação estado-da-arte;

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Paralelos:

O software produzido será similar a estes aqui, porém voltado específicamente para Macrofungos (cogumelos) da América do Sul:

Outras oportunidades? Olhe aqui: http://www.incod.ufsc.br/category/trabalhe-conosco/

Sobre Prof. Dr. rer.nat. Aldo von Wangenheim

possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (1989) e Doutorado Acadêmico (Dr. rer.nat.) em Ciências da Computação pela Universidade de Kaiserslautern (1996). Atualmente é professor Associado da Universidade Federal de Santa Catarina, onde é professor do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação e dos cursos de graduação em Ciências da Computação e Sistemas de Informação. É também professor e orientador de doutorado do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação da Universidade Federal do Paraná - UFPR. Tem experiência nas áreas de Produção de Conteúdo para TV Digital Interativa, Informática em Saúde, Processamento e Análise de Imagens e Engenharia Biomédica, com ênfase em Telemedicina, Telerradiologia, Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico por Imagem e Processamento de Imagens Médicas, com foco nos seguintes temas: analise inteligente de imagens, DICOM, CBIR, informática médica, visão computacional e PACS. Coordena o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Convergência Digital - INCoD. É também Coordenador Técnico do Sistema Integrado Catarinense de Telemedicina e Telessaúde (STT/SC), coordenador do Grupo de Trabalho Normalização em Telessaúde do Comitê Permanente de Telessaúde/Ministério da Saúde e membro fundador e ex-coordenador da Comissão Informática em Saúde da ABNT - ABNT/CEET 00:001.78. Atualmente também é membro da comissão ISO/TC 215 - Health Informatics. Foi coordenador da RFP6 - Conteúdo - do SBTVD - Sistema Brasileiro de TV Digital/Ministério das Comunicações. Foi o criador e primeiro Coordenador do Núcleo de Telessaúde de Santa Catarina no âmbito do Programa Telessaúde Brasil do Ministério da Saúde e da OPAS - Organização Pan-Americana de Saúde e criador do Núcleo Santa Catarina da RUTE - Rede Universitária de Telemedicina.