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Capa Ciência

Patente concedida à UFRN utiliza inteligência artificial para estimar automaticamente número de pessoas em áreas delimitadas

Por Wilson Galvão

Lúcio Amaral Postado por Lúcio Amaral
12 de julho de 2026
em Ciência
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Patente concedida à UFRN utiliza inteligência artificial para estimar automaticamente número de pessoas em áreas delimitadas
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A possibilidade de estimar automaticamente quantas pessoas estão em um ambiente, sem câmeras, sem sensores invasivos e sem a necessidade de circulação diante de dispositivos de leitura, é a base de uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), em parceria com pesquisadores da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). A tecnologia funciona utilizando sinais simples de radiofrequência (RF) para estimar quantos indivíduos estão presentes em um determinado ambiente. A ferramenta é formada por um subsistema de transmissão e outro de recepção e processamento, instalados no espaço monitorado.

Diferentemente de sensores tradicionais, que dependem da passagem das pessoas por portas ou corredores específicos, o sistema desenvolvido pelos pesquisadores funciona independentemente do movimento dos indivíduos. Além disso, consegue operar mesmo quando o local já está ocupado antes de ser ativado. “Outro diferencial é o baixo custo de implementação, já que a solução utiliza hardware simples e sinais de frequência única, tornando-se mais acessível que alternativas baseadas em câmeras, sensores ópticos, Wi-Fi, telefonia celular ou radares”, lista um dos inventores envolvidos, o professor Vicente Sousa.

O sistema pode beneficiar desde estabelecimentos comerciais e auditórios até restaurantes, escritórios e espaços públicos, auxiliando no controle de ocupação, na automação de iluminação e temperatura e até na segurança em locais com limite máximo de pessoas permitido por lei. A inovação recebeu a concessão definitiva da carta patente em dezembro de 2025 e corresponde ao “Sistema Automático de Contagem do Número de Pessoas”.

Segundo Vicente Sousa, a tecnologia também se destaca pelo caráter não invasivo. “O processo é silencioso e preserva a privacidade dos usuários, já que não depende da captura de imagens  e nem de identificação individual”, afirma. O pesquisador explica ainda que o sistema pode ser integrado a plataformas de monitoramento e automação predial, permitindo respostas automáticas conforme a quantidade de pessoas detectadas em uma área.

Em ambientes internos e espaços abertos delimitados, como salas comerciais, escritórios, auditórios, restaurantes, ginásios e empresas, o equipamento pode ser instalado em paredes, tetos ou colunas, enviando as informações coletadas para sistemas de controle. Entre os exemplos de uso estão o ajuste automático de iluminação e climatização conforme a ocupação do espaço e mecanismos de alerta para evitar superlotação.

Tecnologia auxilia no controle de ocupação, na automação de iluminação e temperatura e na segurança em locais com limite máximo de pessoas. 

Solução portátil e precisa

A relevância da invenção está justamente em superar limitações dos métodos convencionais de contagem de pessoas. Enquanto sensores de distância apenas registram entradas e saídas e sistemas baseados em câmeras que exigem processamento complexo de imagens, o novo dispositivo utiliza aprendizado de máquina para identificar alterações nas ondas de rádio causadas pela presença humana. “A combinação entre processamento de sinais e inteligência artificial permitiu criar uma solução portátil, precisa e de implementação simplificada”, destaca Millena Campos, na época, estudante de mestrado.

A pesquisadora teve a invenção como objeto central de sua dissertação de mestrado, focada na classificação do número de pessoas por meio de sinais de radiofrequência. Já Vicente Sousa e Álvaro Medeiros atuaram na liderança e coordenação da pesquisa. O trabalho contou ainda com a participação dos pesquisadores Tarciana Guerra, Pedro Maia, Thiago Scher e Mateus Mattos.

Os pesquisadores Vicente Sousa e Tarciana Guerra destacam características do dispositivo, que funciona independentemente do movimento dos indivíduos e consegue operar mesmo quando o local já está ocupado antes de ser ativado.

A patente também simboliza o impacto da formação acadêmica na geração de inovação tecnológica. O desenvolvimento esteve ligado ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC) da UFRN, em parceria com o Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).

Os estudantes participaram de todas as etapas do projeto, desde a concepção da ideia até os testes em laboratório e em campo, além da produção científica e do processo de patenteamento.

O projeto avançou além do campo teórico e chegou à fase de prova de conceito, com testes de versões aperfeiçoadas do sistema. Os resultados foram publicados em veículos científicos de destaque internacional, entre eles a revista IEEE Antennas and Wireless PropagationLetters. O depósito da patente ocorreu em 2020, período em que os pesquisadores já apresentavam os primeiros resultados da tecnologia em estudos relacionados à inteligência artificial e telecomunicações em reportagem anterior no Portal da UFRN.

Atualmente, os autores seguem desenvolvendo pesquisas em áreas de ponta, como redes OpenRAN e tecnologias 5G e 6G, por meio do grupo de pesquisa GppCom e do Laboratório Lance, da UFRN. Parte dos inventores também atua em empresas globais, como Samsung e Apple, além de setores ligados à energia e à segurança das comunicações. De acordo com Vicente Sousa, a base tecnológica construída no desenvolvimento da patente continua sendo aplicada em novas soluções envolvendo sistemas embarcados, inteligência artificial e telecomunicações avançadas.

Imagens: Cícero Oliveira

Fonte: Agir/UFRN

Tags: IAInteligência ArtificialPatenteUFRN
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Lúcio Amaral

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Lúcio Amaral é jornalista e advogado pós-graduado em Direito e Processo Trabalhista. Certificado de Estudos Aprofundados em Psicanálise. Ganhador do II Prêmio de Rádio e Jornalismo em Saúde e Segurança do Trabalho, promovido pelo MPT em 2008.

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