Nesta segunda (25), o Sebrae divulgou o resultado da segunda fase do edital Catalisa ICT, uma iniciativa que visa transformar pesquisas acadêmicas em inovações de alto impacto. Dos mais de 1.400 projetos inscritos em todo o Brasil, apenas 316 foram selecionados para a 2ª etapa – entre eles, duas pesquisas realizadas no Instituto do Cérebro da UFRN, com forte potencial de inovação e impacto social.
Uma delas é “Inteligência Artificial e comportamento animal aplicados à agroecologia”, coordenada pelo professor Helton Maia Peixoto (ECT) e pela professora Viviany Santos (Escola Agrícola de Jundiaí). Em colaboração com o Laboratório de Neurodinâmica do Instituto do Cérebro, essa pesquisa propõe o uso de técnicas avançadas de comportamento animal e aprendizado de máquina para promover práticas agroecológicas mais eficientes e sustentáveis.
A outra é “Tecnologia para o cuidado neurológico neonatal”, coordenada pelo professor Richardson Leão – em conjunto com os alunos Thiago Guimarães (Iniciação Científica), Aline Fernandes (Mestrado) e João Vianei Tenório (doutorado) – que busca universalizar o cuidado neurológico de recém-nascidos por meio de soluções tecnológicas acessíveis. O projeto foi patenteado em fevereiro deste ano e também aguarda o resultado de outros editais importantes, como o da Finep, o SUS Inovação e RNP em Telemedicina.
Na primeira fase do Catalisa ICT, os candidatos realizaram um curso de empreendedorismo com o Sebrae entre março e junho de 2025. Nesta segunda etapa, os projetos selecionados terão nove meses para desenvolver um plano de inovação com o apoio do Sebrae. Cada grupo irá receber R$120 mil para custear o projeto – por exemplo, com bolsas para os alunos integrantes, compra de materiais e também as despesas de abertura da empresa. A terceira e última fase será em 2026.
O Rio Grande do Norte despontou como polo de inovação no Catalisa ICT, com 18 projetos aprovados, ocupando o 6º lugar entre os estados com mais propostas selecionadas — quase alcançando Minas Gerais, mesmo com uma área e população significativamente menores.