ARTIGO ORIGINAL
SILVA, Gabriel Fagundes Teixeira Luz [1], SILVA, João Vitor de Carvalho [2], OLIVEIRA, Danilo da Silva [3]
SILVA, Gabriel Fagundes Teixeira Luz , SILVA, João Vitor de Carvalho , OLIVEIRA, Danilo da Silva. O uso da automação por Arduino no controle da proliferação de microrganismos. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Ano. 07, Ed. 12, Vol. 05, pp. 160-185. Dezembro de 2022. ISSN: 2448-0959, Link de acesso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/engenharia-da-computacao/proliferacao-de-microrganismos, DOI: 10.32749/nucleodoconhecimento.com.br/engenharia-da-computacao/proliferacao-de-microrganismos
RESUMO
Desde os tempos primordiais, os seres humanos têm buscado se adequar às diferentes situações por meio do aprimoramento de ferramentas e métodos. Dentre essas adaptações, a automação de processos mecânicos e manuais detêm uma relevância significativa, permitindo os humanos fazerem atividades limitadas pelas suas capacidades. Por exemplo, o uso de animais para exponenciação da força de um sistema é um caso de automação primordial. Nos últimos tempos, é visível um rápido crescimento do campo da automação que pode ser resultado da popularização do motor elétrico e dos microcontroladores, tornando mais simples a manipulação de sistemas. Como sequência, a tese desta pesquisa foi motivada pelo alerta dos riscos de contaminação promovidos pelo contato indireto entre pessoas, feito por órgãos competentes de saúde mundial durante o cenário pandêmico da COVID-19. Assim, o presente trabalho analisa a atuação de protótipos de automação em ambientes em que os níveis de contato indireto entre pessoas são elevados. O projeto de automação abordado nesta pesquisa foi desenvolvido com base na plataforma Arduino – um circuito projetado em uma pequena placa equipado com microcontroladores que possibilitam a inserção de algoritmos. O código desenvolvido nesta pesquisa tem a função de promover autonomia de uso para o sistema. A eficácia foi testada utilizando amostras da superfície desejada, inoculada em diferentes placas de Petri e desenvolvidas em uma incubadora bacteriológica. Foi feito um algoritmo, em código R, para a contagem das colônias desenvolvida nas amostras. Em conclusão, em posse dos dados obtidos, se mostrou clara uma relação entre o contato de indivíduos em uma superfície e a disposição de microrganismos nelas. Os dispositivos de automação promoveram uma redução na disposição de microrganismos nas superfícies analisadas.
Palavras-chave: Arduino, Automação, Microrganismos, Linguagem R.
1. INTRODUÇÃO
O abrupto avanço tecnológico das últimas décadas no campo da eletrônica e da programação tornou cada vez mais possível o acesso a tecnologias, principalmente pelos seus baixos custos. Dentre esses equipamentos, estão as ferramentas relacionadas aos diferentes tipos automação. Dessa forma, a aplicação desses sistemas fica cada vez mais presente no cotidiano das pessoas.
Quando se diz em automação, refere-se à redução da ação humana na execução de processos variados por meio da utilização de circuitos eletrônicos, algoritmos, ou motores concedendo autonomia de ação para dispositivos manuais. A automação vem Cada vez mais, equipamentos de uso cotidianos são integrados a tecnologias com o intuito de trazer uma maior agilidade no uso e a segurança dos usuários.
Além dessas funções já amplamente atribuídas à automação, este trabalho foi baseado na intenção de introduzir a relação entre as automações e o controle da proliferação de microrganismos. Esse propósito foi motivado pelo cenário da pandemia da COVID-19 no ambiente escolar, no qual, as faltas de segurança em ambientes externos e internos fizeram com que o ensino tomasse somente continuidade à distância. Essa mudança abrupta fez desse cenário uma das maiores dificuldades já enfrentadas pela educação mundial nos últimos tempos. (DANIEL, 2020).
Com isso, na perspectiva de utilizar as tecnologias para amenizar os impactos da proliferação de microrganismos, foram prototipados sistemas de automação de processos rotineiros no cotidiano educacional que reduziriam drasticamente o contato entre pessoas e consequentemente, a proliferação de microrganismos.
O princípio de todos os projetos de automação desenvolvidos é fazer com que pessoas, originalmente obrigadas a tocar em superfícies manipuladas por outras para fazer uso de algum dispositivo, possam utilizar desses processos de automação a fim de evitar se expor a grandes cargas de microrganismos presentes na superfície.
Assim, o presente trabalho tem a intenção de analisar métodos de automação de processos rotineiros com o Arduino e medir a eficiência destes projetos na redução da proliferação de microrganismos em superfícies. O projeto escolhido, dentre os desenvolvidos com a ajuda de alunos do Colégio da Cooperativa Educacional de Caetité e o único que será dissertado no decorrer deste trabalho é a automatização de uma torneira com ativação manual, e ao fim, comparou-se os resultados das análises de antes e depois da instalação do protótipo.
2. EMBASAMENTO TEÓRICO
Microrganismos são uma gama de seres vivos extremamente pequenos, e consequentemente, impossíveis de serem observados a olho nu, já que podem medir cerca de 1 nanômetro (LIMA, 2016). Esses seres só conseguiram ser observados, e devidamente analisados, a partir da invenção do microscópio por Antonie van Leeuwenhoek em 1670, e anos depois, a conclusão de que a referida variedade de seres – que incluem, bactérias e fungos – podem ser encontradas nos mais diversos lugares, foram sustentadas. (LIMA, 2016).
Sob sequência, a contaminação por microrganismos patogênicos está associada, muitas vezes, à sua proliferação em superfícies como objetos inanimados de uso coletivo, sendo a falta de desinfecção um dos agravantes. “As superfícies inanimadas podem apresentar importantes patógenos implicados nas IRAS. Isso pode ser demonstrado por meio da presença de biomarcadores que demonstram a deficiência na qualidade de desinfecção dessas superfícies” (FUCCI; MARCOLINO; DE CASTRO, 2013).
Dessarte, utensílios amplamente tocados no cotidiano se tornam grandes vetores na transmissão de doenças, tornando evidente que a falta de higiene em certos locais está diretamente relacionada com a difusão de patógenos que são amplamente encontrados em ambientes comuns, segundo Campos (2013), ficando assim, constatada a presença dos vetores em escolas, por exemplo. Em solução a esse problema, para reduzir a proliferação de microrganismos e o risco de infecções, o corpo social deve zelar pela manutenção e limpeza rotineira das superfícies mais utilizadas.
Ademais, é assumível que automatizar uma ferramenta manual fará com que o contato indireto entre pessoas seja nulo ou extremamente escasso, e assim, quão menores forem os contatos, menores serão as quantidades de microrganismos nessas superfícies.
Paralelamente a essa justificativa, existe o benefício em buscar a integração de novas tecnologias para que as atividades fiquem mais eficientes e produtivas. Assim, tal avanço será, não só uma forma de tornar mais eficaz uma tarefa simples, mas também uma forma de minimizar as transmissões de microrganismos patogênicos e auxiliar na higiene geral de superfícies, tendo em vista que diversas vezes os meios tecnológicos já tiveram essa finalidade, como exemplo, quando foram usados, por meio das tecnologias comunicativas, para combater o vírus Ebola e outras enfermidades. “Assim como o Ebola, a Síndrome Respiratória do Oriente Médio, os enterovírus D68 e outras epidemias ameaçam a saúde das nações, as tecnologias de informação e comunicação (TIC) combinadas com intervenções de mobilização social estão se tornando armas na guerra contra a doença.” (ABBOTT, 2015).
3. ARDUINO
Para a construção deste projeto era necessário que os circuitos elétricos pudessem, independentemente, tomar decisões com base na oscilação de variáveis aferidas no ambiente e, assim, manipular os componentes eletrônicos para executar ações lógicas. Uma forma de solucionar essa situação é por meio da utilização de plataformas de desenvolvimento que tenham microcontroladores. Esses, por sua vez, podem ser comparados com computadores, só que, com tamanho, desempenho e custos reduzidos.
Esses dispositivos possuem uma grande versatilidade de coletar pequenos fluxos de dados através de sensores externos, medir variáveis do ambiente e realizar cálculos numéricos para dispô-los através de uma interface de programação, e assim, serem tratados por meio de uma lógica. Um exemplo dessas plataformas – amplamente utilizadas atualmente – é o Arduíno.
A placa Arduino (figura 1) é uma plataforma de hardware e software livres, ou seja, os usuários possuem a liberdade de acessar e modificar qualquer parte que diz respeito à construção do Arduino. Devida a essa característica, as placas Arduino ganharam uma ampla variedade de usos nos últimos tempos, fazendo com que os materiais gratuitos disponíveis na internet crescessem vertiginosamente. (SOUZA, 2011).
Figura 1: Plataforma de desenvolvimento Arduino UNO
Todos os protótipos seguem o mesmo princípio de execução: uma entrada de dados aferida por meio de sensores; o processamento executado pelo microcontrolador, que segue como base a programação que está escrita em sua memória; e a saída, que representa uma tomada de decisão lógica pelo microcontrolador para a execução de alguma ação (figura 2).
Figura 2: Representação visual do Funcionamento de sistemas com o Arduino
4. METODOLOGIA
A pesquisa foi feita nos espaços do Colégio da Cooperativa Educacional de Caetité – escola com cerca de 350 alunos localizada no sudoeste da Bahia.
A escolha das superfícies ideais para a análise foi feita com base nos ambientes em que a maior diversidade de alunos mantinha algum contato indireto. Dessa forma, foi selecionada as torneiras do banheiro dos estudantes para serem analisadas com protótipo e sem ele.
4.1 O CONSTRUÇÃO DA TORNEIRA AUTOMATIZADA
Neste presente projeto foi utilizado o Arduino UNO para o controle dos processos eletrônicos e execução da programação.
Os componentes eletrônicos necessários para a construção do protótipo foram: uma plataforma de prototipagem Arduíno; módulo relé 5v; fonte 5v; sensor infravermelho de obstáculos; válvula solenoide. A organização desses componentes, utilizados no projeto de automação desta pesquisa, é vista na figura 3. Todos os componentes estão assinalados.
Figura 3: Circuito com a organização dos componentes utilizados no presente projeto
Não houve uma lógica específica para a organização desses componentes. É possível mudar as portas que estão conectados no Arduino, desde que a alteração também seja feita na programação.
4.1.1 RELÉ
O relé é descrito como um componente eletromecânico, é composto por uma haste interna e que se movimenta mediante a ativação elétrica da bobina interna do relé, gerando a passagem de uma corrente elétrica (figura 4) – podendo ser diferente da corrente de ativação da bobina.
Os relés têm contatos chamados de NA (normalmente aberto; naturalmente, não permite a passagem de corrente), NF (normalmente fechados; naturalmente, permite a passagem de corrente) e C (comum ou central; faz a ligação entre o NA ou NF). Além dos contatos que são responsáveis por ligar a bobina eletromagnética (SANTOS, 2013).
Figura 4: Diagrama da construção de um relé
4.1.2 VÁLVULA SOLENOIDE
A válvula solenoide é identificada como um sistema eletromecânico. É amplamente utilizada em sistemas que envolvam o controle de elementos gasosos ou líquidos. O funcionamento dela é simples, ao introduzir uma corrente elétrica, é gerado um campo magnético que altera a posição natural do êmbolo que está localizado no centro da bobina. O estado padrão da válvula pode ser normalmente aberto ou fechado.
Para o controle da corrente de água neste projeto, foi utilizada uma válvula solenoide normalmente fechada.
Figura 5: Diagrama da construção de uma válvula solenoide normalmente fechada
Na primeira parte desta imagem (figura 5) é possível ver o sistema fechado sem a aplicação de uma corrente elétrica, e consequentemente, sem uma corrente de água. Quando o eletroímã deste sistema passa a ser estimulado eletricamente o êmbolo é atraído, permitindo a passagem de água.
4.1.3 SENSOR INFRAVERMELHO
A função do sensor infravermelho é a detecção de obstáculos à curta distância. O funcionamento deste sensor é baseado na emissão de luz infravermelha pelo led emissor para ser captada pelo receptor caso algum obstáculo entre no campo de visão do sistema (figura 6) – limitada pela potência dos leds.
Figura 6: Esquema do funcionamento geral de um sensor infravermelho
4.1.4 PROGRAMAÇÃO
Para o desenvolvimento do código, foi usado a documentação referência da linguagem do Arduino (arduino.cc/reference). E o código foi desenvolvido na IDE desenvolvia para a plataforma Arduino (arduino.cc/en/software).
O algoritmo (figura 7) foi desenvolvido com base na necessidade de controlar, de forma inteligente, todos os componentes eletrônicos, adequando o tempo de vazão ao uso de cada pessoa. Por isso, esta torneira automatizada tem a vazão de água análoga ao da torneira de abertura manual: o tempo de uso regulado de acordo com a necessidade de cada usuário.
Figura 7: Algoritmo desenvolvido em C++ que equipou o protótipo apresentado neste projeto
Em detalhes menores, para o controle da vazão d’água o algoritmo faz uso do contador que o Arduino possui em sua construção. Como o Arduino apenas consegue executar uma tarefa por vez, não seria possível contabilizar o tempo ao passo que o microcontrolador executa outras funções. Assim, a utilização de uma lógica aliada à função “millis()”, no código da figura 7, permitiu a execução concomitante do programa e da contagem de tempo.
Assim, o Arduino consegue verificar quanto tempo se passou desde que o usuário demonstrou a primeira atividade de uso, e parar a liberação de água caso esse uso esteja fora dos padrões. Ou seja, para prevenir erros, o algoritmo interrompe a vazão caso passe de 25 segundos de uso do mesmo usuário. Para que o Arduino identifique uma nova pessoa, é necessário um pequeno tempo de inatividade.
Esta variável – intitulada inatividade na figura 7 – tem a função de armazenar a quantidade de tempo que o sensor infravermelho emite um sinal negativo, ela atualiza a cada 10 milissegundos de inatividade consecutiva, ou seja, caso nenhuma movimentação seja identificada. Em sequência, essa contagem teve que ser feita de forma exclusiva e não em multitarefas, pois foi aferido que o sensor variava erroneamente o sinal, em uma taxa mais elevada, caso fosse executado em sua velocidade de atualização máxima. Em suma, essa lógica é necessária para o fechamento do relé – vazão da torneira – após um período consecutivo de 2 segundos de inatividade do sensor, fazendo com que a torneira não fechasse por um erro de variação do sensor de presença, visto que, a vazão só é interrompida com 2 segundos de inatividade, em uso normal.
4.1.5 MONTAGEM DO PROTÓTIPO
A montagem desse protótipo não segue uma metodologia específica, deixando a sua criação livre para cada interessado em reproduzir os efeitos desta pesquisa em seus contextos. Esta montagem apenas manteve o circuito sobre proteção e expôs o sensor infravermelho para o espaço de lavagem das mãos.
4.2 COLETA DE AMOSTRAS
Para a coleta das amostras foram utilizados SWAB estéreis descartáveis a fim de coletar uma pequena quantidade de microrganismos da superfície da torneira e levar para a inoculação no meio de cultura. Durante a coleta e manipulação se fez necessário a utilização de equipamentos adequados de proteção e prevenção, como álcool etílico para assepsia das mãos, lâminas de plástico PVC para isolamento das amostras, luvas estéreis, além de óculos de proteção para os olhos.
Após todos os equipamentos de segurança posicionados e em posse de todos os conhecimentos e precauções, foi retirada da embalagem o SWAB e dado início a coleta de amostras.
Foram feitas movimentações suaves ao longo da superfície, realizando círculos por toda a área analisada. Após esse momento, o SWAB foi levado de volta ao laboratório dentro da embalagem estéril. Posteriormente, o material foi introduzido nas placas de Petri para ser semeado, explicado em maiores detalhes no próximo tópico. As coletas nas torneiras selecionadas começaram a ser efetuadas a partir do dia 21 de março de 2022 e divididas em duas semanas o planejamento é visível na figura 8.
Figura 8: Tabela da organização das coletas e análises
| TABELA DE ORGANIZAÇÃO DOS HORÁRIOS (SEMANA 1) |
| Segunda (21/03) | Quarta (23/03) | Sexta (26/03) |
| Coleta 1.
Envio da coleta 1. |
Coleta 2. Envio da Coleta 2. Análise da Coleta 1. |
Análise da Coleta 2. |
TABELA DE ORGANIZAÇÃO DOS HORÁRIOS (SEMANA 2) |
Fonte: Autoria própria.
4.3 SEMEADURA E CULTIVO
Para a semeadura foi utilizado o meio TSA, um bico de Bunsen, e o SWAB previamente inoculado. Com o SWAB foram feitas estrias nas placas de Petri usando o método de estriamento – feito com base em movimentos lineares que ligam vários pontos da circunferência da placa. O processo foi feito a uma distância de aproximadamente 20cm da chama promovida pelo bico de Bunsen, a fim de evitar a contaminação do meio por microrganismos não desejados presentes no ar.
Vale ressaltar que todos os processos que envolveram a utilização de materiais produzidos por terceiros foram adequados as indicações impressas pelas empresas responsáveis por esses instrumentos.
Finalmente, a placa foi fechada e flambada para que não houvesse contaminação por manipulação, e ainda, identificada com a data da coleta. Com esses processos devidamente executados, a placa inoculada foi transportada até uma estufa de incubação bacteriológica localizada na cidade vizinha – a cerca de 40 quilômetros – sob proteção da luz solar, isolado do meio externo e à constante temperatura do ambiente de coleta. O transporte demorou, em média, 60 minutos, e finalmente a placa inoculada foi armazenada na estufa sob à temperatura de 37 °C por 48 horas.
4.4 QUANTIFICAÇÃO DE MICRORGANISMOS
Para a quantificação dos microrganismos e para comparação posterior, ao fim de 48 horas de incubação, foram feitas análises gerais na placa selecionada.
Ao fim de cada análise geral é iniciada uma análise mais aprofundada, consistindo na quantificação das colônias de microrganismos. Assim, na direção de cada colônia, com o fundo da placa de Petri como referência, foi feito uma pequena marca com um pincel marcador, para que a quantificação se tornasse mais lúcida. Esse procedimento foi feito a olho nu pelo mesmo integrante que efetuou a inoculação.
Todas as amostras foram fotografadas nas mesmas condições de iluminação e posicionamento, com o fito de colocá-las em um algoritmo para a contagem de estruturas em repetição. É explicado em maior profundidade no próximo tópico. Finalmente, com uma contagem precisa do número de colônias em cada placa, foi feita a comparação dos dados para a análise da eficácia. Para essa comparação foi estabelecida a semana 1 de amostras como o valor referencial, e assim a próxima rodada de análises foi usada como segundo termo para calcular a quantidade de microrganismos em redução. Os dados foram expressos em pontos percentuais.
4.4.1 SOFTWARE R STUDIO
O software RStudio (posit.co) é uma IDE para o desenvolvimento de programas na linguagem R– linguagem focada em estatística computacional, um ramo da matemática que visa a integração da ciência da computação à estatística para a resolução de problemas (assim como o apresentado neste trabalho).
A utilização do RStudio neste trabalho teve como intuito a facilitação da contagem de colônias de microrganismos para que a aproximação percentual seja a mais fiel possível. Os passos seguidos para o desenvolvimento do algoritmo de análise foram feitos com base no diretório oficial do software (rstudio.com), na documentação referência da linguagem (r-project.org/other-docs.html), e no trabalho dos pesquisadores Kaytee Pokrzywinski, Brandon Boyd, e Jarrell Smith – que apresentaram a ferramenta como um método possível para a contagem de colônias de microrganismos e comprovaram a sua eficácia frente à contagem manual de colônias. (POKRZYWINSKI; BOYD; SMITH, 2019)
A seguir, o algoritmo desenvolvido para a contagem de colônias.
Figura 9: Algoritmo desenvolvido em R
Este código (figura 9) seleciona uma imagem, a partir de um diretório do dispositivo de quem o executa, associa a leitura da imagem à uma variável e seguida faz uso de algumas funções da biblioteca EBImage – desenvolvida para facilitar a decomposição de imagens – a fim de modificar as características da imagem para que apenas as que fossem desejadas se tornassem evidentes. Nesse algoritmo, o tamanho dos elementos selecionados foi especificado, já que, na composição da imagem é possível encontrar ruídos que poderiam ser contados como uma colônia de bactérias. Finalmente, é contado apenas os elementos com os atributos manipulados. As imagens utilizadas foram as feitas com as placas de Petri durante os dias de análise.
Nas figuras 10 e 10.1 é possível ver a imagem inicial, retirada no dia de análise, e o resultado final, depois de todas as correções aplicadas pelo algoritmo. Todas as marcas informativas registradas na placa de Petri, que seriam um empasse para o algoritmo, foram facilmente retiradas através de um software genérico de edição de imagens. A quantidade de colônias foi extraída da imagem 10.1.
Figura 10: imagem original da amostra
Figura 10.1: imagem após as correções
Após as correções, o algoritmo consegue fazer a contagem com maior fidelidade devido o alto contraste. A quantidade de colônias é representada pelo valor de elementos selecionados com o tamanho apropriado para ser considerado uma colônia de bactérias, sendo visível na primeira coluna, na linha da matriz intitulada m2 (figura 11).
Figura 11: Valor final das variáveis após a execução da programação descrita acima
As outras variáveis presentes a primeira coluna (im2, im3, m) associam os elementos contados antes das devidas correções na imagem. Apenas representam o processo de correção, não possuindo função para as conclusões deste projeto. Na linha da matriz m2 também é possível ver uma lista com a quantidade de pixels que cada uma das 331 colônias expressadas na figura 10.1 possui. Esses números foram importantes para a seleção de formações na imagem com características semelhantes, excluindo assim os possíveis ruídos na imagem.
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Após a execução do programa acima em cada uma das imagens coletadas nas análises (figuras 13 até 19), os dados foram expressos na tabela a seguir (figura 12):
Figura 12: Tabela com a disposição visual dos resultados da pesquisa
| SEM O PROTÓTIPO | VALORES | COM O PROTÓTIPO | VALORES | REDUÇÃO EM PERCENTUAL APROXIMADA | ||
| COLETA | DATA | COLETA | DATA |
85.1% |
||
| Coleta 1.1 | 21/03 | 191 | Coleta 3.1 | 26/04 | 42 | |
| Coleta 1.2 | 21/03 | 331 | Coleta 3.2 | 26/04 | 25 | |
| Coleta 2.1 | 23/03 | 153 | Coleta 4.1 | 28/04 | Sem crescimento | |
| Coleta 2.2 | 23/03 | Sem crescimento | Coleta 4.2 | NULO | ||
Fonte: Autoria própria.
Para chegar na redução em percentual, foi retirada uma média dos dois conjuntos de valores que tiveram amostras com resultados diferentes de zero. Assim, possuindo como referência o conjunto de valores sem o protótipo, foi feita uma divisão do grupo “com o protótipo” pelo grupo “sem o protótipo”, multiplicado por 100 – para a visualização em percentual – e finalmente, esse valor subtraiu 100.
No resultado final, as coletas 4.1 e 2.2 não expressaram desenvolvimento de colônias no tempo de incubação aplicado, por isso não foram contabilizadas na média.
Figura 13: Coleta 1.1
Figura 14: Coleta 1.2
Figura 15: Coleta 2.1
Figura 16: Coleta 2.2
Este conjunto de imagens representa as coletas feitas na primeira semana de análises. O registro das coletas 1.1 e 1.2, figuras 13 e 14 respectivamente, foram feitas no dia 23 de março, e o das coletas 2.1 e 2.2, figuras 15 e 16 respectivamente, foram feitas no dia 26 de março. Na coleta 2.1 é possível ver uma área com crescimento de colônias não desejadas, não sendo levada em consideração durante a contagem.
Figura 17: Coleta 3.1
Figura 18: Coleta 3.2
Figura 19: Coleta 4.1
Estas são as análises feitas na segunda semana. Todas as numerações das coletas estão de acordo com os dados apresentados na figura 8 – tabela de organização dos horários. Como foram feitas coletas duplicadas de cada dia, com exceção da coleta 4 por problemas imprevisíveis na logística, a pontuação decimal das coletas indica as coletas duplicadas, ou seja, feitas no mesmo dia em condições iguais. Em uma análise visual, é possível ver o desenvolvimento de diferentes e menores quantidades de colônias nas figuras 17 e 18.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os projetos com base na plataforma Arduino se apresentaram, durante a pesquisa, como uma solução simples de ser desenvolvida e eficaz para a automação de ferramentas que necessitam da manipulação humana para a sua execução.
Assim, com o objetivo de reduzir a disposição de microrganismos nas superfícies, e consequentemente, o contato indireto, o projeto de automação, dissertado nesta pesquisa, apresentou resultados a partir de uma relação feita entre o contato de pessoas nas superfícies e a disposição de microrganismos. No estudo feito a redução ocorrida esteve em torno de 85%, quando comparado com a utilização de torneiras manuais, em um ambiente com alta frequentação de pessoas.
REFERÊNCIAS
ABBOTT, Patricia A. e Barbosa, Sayonara F.F.Usando Tecnologia da Informação e Mobilização Social para Combater Doenças. Acta Paulista de Enfermagem, v. 28, n. 1, pp. 1, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1982-0194201500001. Acesso em: 01 nov. 2021.
CAMPOS, Rosiene Ferreira. Identificação das colônias bacterianas encontradas em bebedouros escolares. Biblioteca Digital Da Produção Intelectual Discente, p. 35-36 (24-Jan-2013). Disponível em: https://bdm.unb.br/handle/10483/4408. Acesso em: 03 nov. 2021.
DANIEL, Sir John. Education and the COVID-19 pandemic. Prospects 49, 91–96, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11125-020-09464-3. Acesso em: 26 out. 2021.
FUCCI, Ana Paula Bandeira; MARCOLINO, Moniele Storti; DE CASTRO, Valéria da Cruz Oliveira. Avaliação da Qualidade do Processo de Desinfecção em Superfícies Inanimadas de Unidades Básicas de Saúde por Pesquisa de Biomarcadores. Revista Brasileira Multidisciplinar, v. 16, n. 1, p. 183-190, 2013. Disponível em: https://www.revistarebram.com/index.php/revistauniara/article/view/55. Acesso em: 17 fev. 2022.
LIMA, Ana Claúdia Hammer de et al., Análise da presença de microrganismos em superfícies distintas da Faculdade São Paulo de Rolim de Moura. Revista Saberes, vol. 4, n. 1, 2016. Disponível em: https://silo.tips/download/analise-da-presena-de-microrganismos-em-superficies-distintas-da-faculdade-sao-p. Acesso em: 20 jan. 2022.
POKRZYWINSKI, Kaytee; BOYD, Brandon; SMITH, Jarrell. A High-throughput Method for Counting Cyanobacteria Using Fluorescence Microscopy. Engineer Research and Development Center. 2019. Disponível em: https://erdc-library.erdc.dren.mil/jspui/handle/11681/33870. Acesso em: 24 abr. 2022.
SANTOS, Diego Marcelo. Relé. InfoEscola. 2013. Disponível em: http://www.infoescola.com/eletronica/rele/. Acesso em: 12 abr. 2022.
SOUZA, Anderson R. de et al. A placa Arduino: uma opção de baixo custo para experiências de física assistidas pelo PC. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 33, n. 1, pp. 01-05, 2011. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbef/a/FWYNZZqJJgkchRqBQcLbYyh/?lang=pt. Acesso em: 25 out. 2021.
[1] Qualificação de Nível Secundário Não Superior. ORCID: 0000-0001-9679-8771.
[2] Qualificação de Nível Secundário Não Superior. ORCID: 0000-0001-9290-1532.
[3] Orientador. ORCID: 0000-0002-7325-4760.
Enviado: Outubro, 2022.
Aprovado: Dezembro, 2022.
