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Subutilização de infraestrutura de nanotec por falhas na validação e arquivamento de dados

Updated: Feb 20263 verified sources

Definition

Relatórios indicam que o Brasil investiu mais de R$600 milhões em nanotec em 15 anos, criando a rede SisNano e centros como o CNPEM com equipamentos de alto custo. Esses ativos são multiusuários, com forte demanda de pesquisadores do país inteiro. No entanto, quando dados produzidos em sessões de uso são invalidados posteriormente por erros de calibração não documentados, arquivos corrompidos ou metadados ausentes, o usuário precisa repetir o experimento, ocupando novamente a fila. A ausência de um pipeline padronizado de validação e arquivamento in loco (incluindo logs automáticos de parâmetros de equipamento) gera medições não aproveitáveis. Além disso, se o centro não registra e consolida de forma rastreável o uso efetivo e os resultados, tem dificuldade de comprovar performance para manter ou ampliar orçamento público, perdendo investimentos futuros. O custo de oportunidade por hora de equipamento sofisticado (microscopia eletrônica, feixes, linhas de luz) é elevado, tanto em termos de insumos quanto de tempo técnico.

Key Findings

Financial Impact: Quantified (lógica): perda de 10%–20% de capacidade útil em equipamentos cujo custo total de operação é frequentemente da ordem de R$1–R$2 milhões/ano por laboratório de nanotec, implicando desperdício estimado de R$100.000–R$400.000/ano em uso não aproveitado e reagendamentos.
Frequency: Contínua, manifestando-se em ciclos de uso diário/semanal da infraestrutura, com impactos agregados significativos no ano.
Root Cause: Ausência de integração entre sistema de agendamento e sistema de gestão de dados; captura manual de parâmetros de aquisição; armazenamento local em mídias suscetíveis a falhas; falta de políticas de validação na borda (no equipamento) e de backup automatizado.

Why This Matters

The Pitch: Brazilian nanotechnology centers operam equipamentos de milhões de reais com taxas de uso efetivo frequentemente abaixo de 60% por problemas de agendamento, falhas de dados e re-medições. Automation of experiment scheduling, data validation on ingest and structured archival pode recuperar 10%–20% da capacidade, equivalente a R$200.000–R$500.000/ano em valor de uso adicional por grande laboratório.

Affected Stakeholders

Coordenador de laboratório de nanocaracterização, Pesquisadores usuários da infraestrutura, Gestor de infraestrutura de pesquisa (pró-reitoria), Técnicos de laboratório, Gestores de programas MCTI/SisNano