A Secretaria de Estado dos Direitos da Pessoa com Deficiência (SEDPcD), em parceria com a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), anuncia a aprovação de quatro novos Centros de Ciência para o Desenvolvimento (CCDs), fortalecendo a rede de pesquisa e inovação em tecnologias assistivas e inclusão social no estado. Os projetos aprovados no dia 29, na capital paulista, trazem soluções inovadoras voltadas para pessoas com deficiência visual, esporte paralímpico e inclusão escolar.
Os CCDs têm a missão de aproximar universidades, órgãos públicos e sociedade civil na busca por soluções inovadoras para os desafios da gestão pública, abrindo espaço para pesquisas aplicadas que tragam impactos diretos na vida das pessoas com deficiência, promovendo acessibilidade, inclusão social e oportunidades de participação em diferentes áreas. A iniciativa destina R$ 250 milhões ao fomento das pesquisas dos 34 centros, dentre alguns temas estratégicos voltados às pessoas com deficiência, estabelecidos por comissão de especialistas da SEDPcD.
Para Marcos da Costa, a ação reforça o compromisso do Estado com políticas públicas inclusivas. “Os novos Centros de Ciência para o Desenvolvimento representam mais um passo no compromisso de São Paulo com a inclusão. É fundamental que a ciência esteja conectada com a realidade das pessoas com deficiência, gerando conhecimento que possa ser transformado em soluções práticas e acessíveis para toda a sociedade”, afirmou o secretário.
Um dos destaques anunciados ontem é o “Centro de Pesquisa e Orientação sobre Deficiência Visual” (CPODV), sediado na Universidade de São Paulo (USP). Este centro articulará diversas instituições acadêmicas, governamentais e sociais para realizar um mapeamento abrangente das necessidades das pessoas com deficiência visual e promover o desenvolvimento de recursos e tecnologias que ampliem sua autonomia no dia a dia.
Entre as iniciativas do CPODV estão a criação de um mapeamento e observatório da deficiência visual com o objetivo de levantar dados, conectar fontes, pesquisar as demandas desta população, bem como coligir soluções existentes e coordenar esforços para busca de novas soluções; desenvolvimento de ferramentas táteis para educação e cultura; o desenvolvimento de recursos para a autonomia na realização de atividades de vida diária por meio de um processo de prototipagem que atenda às necessidades das pessoas com deficiência visual, entre outras frentes de atuação.
Outro projeto validado é a “Plataforma Aberta de Jogos Adaptativos para Educação Inclusiva”, também da USP, que desenvolverá games inclusivos capazes de se adaptar às necessidades de crianças e adolescentes com Transtorno do Espectro Autista (TEA). Para isso, será desenvolvida uma plataforma digital composta por jogos educacionais adaptativos, acessível a estudantes do 1° ao 5° ano do ensino fundamental da rede pública do Estado de São Paulo.
A tecnologia utilizará modelos preditivos de IA para ajustar os jogos em tempo real ao perfil de cada estudante, com atenção especial às necessidades de estudantes neurodivergentes, tendo o TEA como referência inicial. A plataforma propõe uma abordagem integrada da aprendizagem, com foco no desenvolvimento completo do estudante, articulando competências cognitivas, emocionais, sociais e práticas.
Com foco no esporte paralímpico e paradesportivo, o terceiro projeto é o “Centro Multiprofissional de Estudos Paralímpico e Paradesportivo”, que atuará no desenvolvimento de uma rede de pesquisadores visando estabelecer um centro de pesquisa e difusão, assim como promover um ambiente capaz de estimular a prática paradesporto em pessoas com deficiência em diferentes contextos, como saúde, educação e alto desempenho esportivo. Para isso, USP, UNICAMP, UNESP, UNIFESP, o Comitê Paralímpico Brasileiro (CPB) e a SEDPcD se unirão para fomentar um ambiente inovador, inclusivo e acessível fortalecendo o paradesporto e consolidando o Estado de São Paulo e o Brasil como referências no esporte paralímpico global.
Por fim, o “Centro de Tecnologia Assistiva e Inclusão Escolar” (CTAIE), da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), tem como objetivo identificar e mapear as demandas de acessibilidade de estudantes com deficiência ou com dificuldades de comunicação e/ou aprendizagem, matriculados na rede pública de ensino do Estado de São Paulo. Para potencializar o processo, o CTAIE utilizará ferramentas de Inteligência Artificial (IA), atuando como ponte estratégica entre o levantamento das necessidades educacionais e o desenvolvimento de soluções personalizadas.
A partir da análise de dados realizada por meio da IA, serão concebidas soluções inovadoras e eficazes, fundamentadas em tecnologias de manufatura avançada, como a manufatura aditiva (impressão 3D), promovendo inclusão, autonomia e equidade no ambiente educacional. O CTAIE também se dedicará à formação continuada de docentes, proporcionando suporte técnico e pedagógico para a implementação dos dispositivos assistivos desenvolvidos, bem como para a realização de ajustes didático-pedagógicos necessários ao ensino. Assim, será fomentada a adoção de práticas pedagógicas inclusivas e sustentáveis, contribuindo para o fortalecimento das aprendizagens e para o desenvolvimento integral dos estudantes.
Esses novos centros se somam aos projetos já consolidados do “TECVIDA” (da USP), que desenvolve cadeiras de rodas modulares e exoesqueletos para auxiliar na mobilidade das pessoas com deficiências ou limitações motoras, incluindo idosos; ao “Centro Multidisciplinar para o Desenvolvimento de Tecnologias Assistivas” (da Unesp), dedicado à produção de novas tecnologias e materiais para tecnologias assistivas, para dispositivos médicos, órteses e próteses, dedicado ainda à inteligência artificial e comunicação alternativa e também à produção de materiais pedagógicos digitais acessíveis; e ao “Centro de Ciência para o Desenvolvimento de Tecnologia Assistiva e Acessibilidade em Libras” (da Unicamp), que promove a acessibilidade linguística em Libras com tecnologias avançadas de tradução automática e comunicação digital, explorando modernas técnicas de aprendizado de máquina baseada em redes neurais profundas.