Enquanto a inteligência artificial é amplamente utilizada por adolescentes para estudos e lazer, um jovem de 13 anos decidiu aplicar a tecnologia para enfrentar um problema grave de saúde pública. Kevin Tang desenvolveu o FallGuard, um sistema de inteligência artificial voltado à detecção automática de quedas de idosos, iniciativa que lhe garantiu o primeiro lugar no Desafio de Jovens Cientistas da 3M de 2025.

Como reconhecimento, o estudante recebeu um prêmio de US$ 25 mil, valor que já começou a ser reinvestido na evolução do projeto. A ideia surgiu a partir de experiências pessoais: um acidente doméstico envolvendo sua avó e um caso semelhante vivido pelo avô de um amigo evidenciaram a gravidade das quedas não assistidas, que podem gerar sequelas permanentes quando o socorro não ocorre rapidamente.

Diferente de dispositivos vestíveis, que dependem do uso constante e de recarga, o FallGuard funciona a partir de câmeras fixadas no ambiente, conectadas a um computador. O sistema utiliza processamento de imagem por meio da biblioteca MediaPipe, do Google, para identificar pontos-chave do corpo humano.

A tecnologia opera com um algoritmo de dois estágios, capaz de analisar postura e velocidade de movimento. Dessa forma, o software consegue diferenciar uma queda real de ações cotidianas, como sentar ou deitar voluntariamente. Um dos pontos centrais do projeto é a proteção da privacidade, já que as imagens não são gravadas nem enviadas para servidores externos.

Quando uma queda é detectada, o sistema envia alertas imediatos para os celulares dos familiares cadastrados, sem custos adicionais ou dependência de operadoras de telefonia.

O projeto contou com apoio técnico de um especialista em robótica e inteligência artificial da 3M, que acompanhou o desenvolvimento da solução e destacou o potencial de aplicação em larga escala. Até o momento, cerca de 500 famílias já demonstraram interesse em testar ou adquirir a tecnologia.

O jovem inventor trabalha agora na otimização do sistema para permitir o uso de múltiplas câmeras em um único computador, além da adaptação do FallGuard para funcionar em computadores domésticos comuns, ampliando o acesso à ferramenta.