Matérias jornalísticas, episódios de podcast, entrevistas e aparições na mídia sobre as pesquisas do AINET.
A Facom/UFU participou do IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI) 2026, em Maastricht, na Holanda, apresentando cinco projetos de pesquisa do PPGCO em IA para saúde e agricultura. O Prof. Murillo Guimarães Carneiro — orientador principal de três dos projetos e coorientador de outros dois — participou do congresso e visitou instituições parceiras holandesas (Radboud University e TU/e Eindhoven), além de reunir-se com equipes de um projeto financiado pelo CNPq com cooperação internacional para IA em saúde. Também foi realizada a segunda edição do workshop do AINET em parceria com pesquisadores holandeses, discutindo IA responsável, regulação, transparência e confiabilidade de sistemas. "A ideia é automatizar boa parte do processo de construção dessas soluções. Assim, quando surgir uma nova demanda, será possível desenvolver os modelos de diagnóstico de forma muito mais rápida", explica Carneiro.
Cobertura da participação da Facom/UFU no IEEE WCCI 2026 em Maastricht, com cinco projetos de pesquisa apresentados, três deles orientados principalmente pelo Prof. Murillo Carneiro. Inclui a segunda edição do workshop do AINET sobre IA responsável em parceria com pesquisadores holandeses.
Galeria de fotos do Comunica UFU registrando a edição de Uberlândia do Pint of Science 2026, realizada no Bar do Florindo em 19 de maio. O Prof. Murillo Guimarães Carneiro apresentou o uso de inteligência artificial para detecção de doenças a partir da saliva, ao lado de outros quatro pesquisadores da UFU.
Pesquisas do AINet sobre diagnósticos de saúde não invasivos foram apresentadas em missões internacionais na Itália e nos Países Baixos. O Prof. Murillo Carneiro participou do IEEE IJCNN 2025 em Roma e visitou a Universidade de Trieste, enquanto o doutorando João Ludovico Barbosa foi recebido na Radboud University e na TU/e Eindhoven.
A pesquisa do Prof. Murillo Carneiro e do Dr. Robinson Sabino-Silva foi destaque no Jornal Hora 1, telejornal matinal de rede nacional da Globo — alcançando milhões de telespectadores em todo o Brasil. O sensor fotônico com IA + ATR-FTIR detecta contaminação por metanol em uísque, vodca e gin em menos de um minuto, com 100% de precisão, sem necessidade de reagentes e sem destruir a amostra. Uma patente foi depositada no INPI em 10 de outubro de 2025.
Em meio a uma crise de saúde pública causada por bebidas contaminadas com metanol no Brasil, o Prof. Murillo Carneiro e Robinson Sabino-Silva explicam como a espectroscopia infravermelha aliada à IA pode servir como uma ferramenta de controle de qualidade rápida e acessível para empresas, bares e órgãos reguladores — e como a UFU está disponível para realizar testes e emitir selos de qualidade para produtores.
Pesquisadores da UFU criaram o Sagapep, um sistema de biossensor eletroquímico integrado com IA que diagnostica a COVID-19 através da saliva com alta precisão e baixo custo. A inovação utiliza bioinformática para identificar peptídeos salivares naturais com maior afinidade ao SARS-CoV-2, permitindo testes não invasivos, portáteis e acessíveis. Desenvolvido durante pesquisa de doutorado com apoio do CNPq, da CAPES e da FAPEMIG.
O grupo AINet da FACOM/UFU abriu vagas de bolsas financiadas pelo CNPq (R$ 3.900/mês) para alunos de mestrado e doutorado atuarem em arquiteturas híbridas de aprendizado profundo para detecção de TEA via espectroscopia de saliva e sistemas de prognóstico de coma baseados em EEG. Contato: mgcarneiro@ufu.br.
Fato #3 — Cientistas premiados: o Prof. Murillo Guimarães Carneiro e seu aluno Anísio Pereira dos Santos Júnior são destacados como pesquisadores que receberam o Google's Latin America Research Awards (LARA) em duas ocasiões distintas — uma distinção rara que reconhece suas pesquisas em diagnóstico salivar de COVID-19.
Uma pesquisa do grupo SalivaNano da UFU — com Murillo Carneiro como colaborador — conquistou o 1º lugar no IADR Unilever Hatton Competition, um dos prêmios de pesquisa odontológica mais prestigiados do Brasil. O estudo vencedor identificou peptídeos salivares capazes de bloquear a infecção pelo coronavírus. Entre 3.163 submissões, 118 projetos receberam prêmios no 39º Encontro Anual da Sociedade Brasileira de Pesquisa Odontológica.
O G1 Globo / TV Integração Triângulo Mineiro cobre a pesquisa de diagnóstico de TEA por saliva coordenada pelo Prof. Murillo Carneiro. A matéria — incluindo um trecho em vídeo da afiliada local da Globo — explica como a espectroscopia infravermelha e algoritmos de IA podem identificar pacientes com Transtorno do Espectro Autista a partir de amostras de saliva, oferecendo uma alternativa não invasiva às avaliações comportamentais.
O Diário de Uberlândia — o principal jornal da região — cobre o projeto do AINET para diagnóstico não invasivo de TEA usando espectroscopia infravermelha de saliva combinada com algoritmos de aprendizado de máquina. A matéria apresenta a pesquisa do Prof. Murillo Carneiro como uma solução em potencial para acelerar o diagnóstico do autismo, que atualmente depende de longas avaliações comportamentais e clínicas.
A Comunica UFU cobre o projeto de TEA liderado pelo Prof. Murillo Carneiro, explicando como a espectroscopia infravermelha combinada com algoritmos de IA pode identificar o autismo a partir de biomarcadores salivares — com destaque para uma entrevista no podcast "Ciência ao Pé do Ouvido" (Episódio #40). A matéria traz a citação principal de Carneiro: "IA é o desenvolvimento de métodos computacionais que vão simular decisões, comportamentos e aprendizados."
O Prof. Murillo Carneiro e o mestrando Anísio Pereira dos Santos Júnior venceram o Google Latin America Research Awards pela segunda vez — na categoria COVID-19. O projeto deles desenvolve uma plataforma de diagnóstico baseada em saliva usando aprendizado profundo que detecta a COVID-19 em menos de dois minutos, selecionada entre mais de 700 submissões da América Latina. Carneiro: "A gente trabalha desenvolvendo métodos do estado da arte, baseados em deep learning."
Pesquisadores da UFU apresentaram seu teste rápido de COVID-19 por saliva na 17ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia, em Brasília (7 a 13 de dezembro de 2020). O teste, baseado em ATR-FTIR, usa raios infravermelhos para detectar o SARS-CoV-2 sem reagentes químicos, entregando resultados em aproximadamente dois minutos. A equipe submeteu a tecnologia à ANVISA, agência de vigilância sanitária do Brasil, para avaliação.
O projeto de diagnóstico salivar de COVID-19 venceu a primeira edição do Google Latin America Research Awards em sua nova categoria COVID-19. O prêmio disponibiliza US$ 500 mil anuais para pesquisas na América Latina, com os contemplados (alunos de mestrado e doutorado) recebendo bolsas mensais de pesquisa. O trabalho vencedor desenvolve métodos de aprendizado profundo para aprender representações robustas de espectros infravermelhos de saliva para detecção da COVID-19.
O programa de extensão Jovens Programadores, coordenado pelo Prof. Murillo Carneiro, lançou cursos remotos gratuitos de programação para estudantes de escolas públicas (do 9º ano ao ensino médio) em quatro cidades durante a pandemia de COVID-19 — Monte Carmelo, Ituiutaba, Patos de Minas e Uberlândia. Carneiro: "Se houve algum aspecto positivo na pandemia, foi a possibilidade de nos reinventarmos fora do nosso espaço físico."
Entrevistas e episódios de divulgação científica com participação das pesquisas do AINET.
O Prof. Murillo Guimarães Carneiro é entrevistado sobre o projeto do AINet que desenvolve métodos computacionais para diagnóstico não invasivo do Transtorno do Espectro Autista. O episódio explica como a espectroscopia infravermelha ATR-FTIR de saliva, combinada com algoritmos de aprendizado de máquina, pode identificar pacientes com TEA — oferecendo uma alternativa objetiva, mais rápida e escalável ao diagnóstico comportamental tradicional. O podcast é uma iniciativa de divulgação científica da UFU voltada ao público em geral.
Entrevistas na televisão, reportagens de rede nacional e aparições em vídeo sobre temas de pesquisa do AINET.
Reportagem de rede nacional no Hora 1 da Globo — o principal telejornal matinal do país — cobrindo a tecnologia de IA + espectroscopia infravermelha desenvolvida pelo Prof. Murillo Carneiro para detectar metanol em bebidas destiladas. A reportagem alcançou milhões de brasileiros, após um alerta nacional de saúde pública sobre intoxicações por metanol.
Entrevista na MGTV / TV Integração (afiliada da Globo no Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba) com o Prof. Murillo Carneiro sobre a tecnologia de detecção de metanol. A pesquisa responde a uma crise de saúde pública nacional envolvendo bebidas destiladas adulteradas, oferecendo uma solução rápida e acessível usando luz infravermelha e aprendizado de máquina.
A TV Paranaíba (afiliada do SBT em Uberlândia) cobre a tecnologia de detecção de metanol desenvolvida pelo AINET na FACOM/UFU. A reportagem apresenta o Prof. Murillo Carneiro explicando a abordagem ATR-FTIR + aprendizado de máquina, que analisa amostras em menos de um minuto sem reagentes, e como a universidade pode oferecer serviços de teste a produtores e consumidores locais.
Entrevista de televisão sobre a conquista do Google Latin America Research Award — cobrindo a plataforma de diagnóstico salivar de COVID-19 com IA desenvolvida pelo grupo do Prof. Murillo Carneiro na UFU, em colaboração com o grupo de pesquisa SalivaNano.
Palestra a convite do Prof. Murillo Carneiro na XXII Semana da Matemática e XII Semana da Estatística (SEMAT/SEMEST) — evento científico anual da UFU, outubro de 2022. A palestra aborda aprendizado de máquina usando redes complexas e redes neurais, gravada no canal do YouTube SEMAT/SEMEST UFU.
Jornalistas e profissionais de mídia interessados em cobrir as pesquisas do AINET em IA para saúde, agricultura ou redes complexas são bem-vindos para entrar em contato diretamente. Temos prazer em fornecer comentários especializados, entrevistas e contexto de pesquisa.