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- Avaliação da Representação Neuronal Implícita para Armazenamento de Dados em ADNPublication . Kanivengidio, Moyo; Sousa, Maria Manuela Areias da Costa Pereira deA crescente demanda por soluções de armazenamento de alta densidade e longa duração tem colocado o ADN como uma alternativa promissora, graças à sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados de forma compacta e durável. Entre os diversos tipos de dados, as imagens destacam-se pela sua importância em áreas como medicina, arte, comunicação, entre outras, tornando essencial o desenvolvimento de métodos eficientes para sua representação em ADN. A natureza complexa das imagens exige abordagens especializadas que considerem suas particularidades, como redundância espacial e correlação entre pixeis, além das restrições bioquímicas do ADN. Inicialmente, as abordagens de codificação em ADN tratavam todos os tipos de dados de forma homogénea, sem adaptações específicas para imagens. Com o tempo, codificadores clássicos de imagem, como JPEG, foram adaptados para atender às restrições do ADN, e métodos baseados em inteligência artificial, como o COOL-CHIC, ganharam destaque por sua eficiência na compressão e preservação da qualidade visual. Inspirado nesses avanços, o HiDNA surgiu como um codificador inovador, combinando técnicas de IA com as restrições bioquímicas do DNA para representar imagens de forma robusta e eficiente. Neste trabalho, exploramos o uso de representações neuronais implícitas na codificação de imagens com vista ao seu armazenamento em Ácido Desoxirribonucleico (ADN), avaliando sua capacidade de compressão, robustez fidelidade na recuperação de dados. Métodos como o COOL-CHIC demonstram ganhos significativos na relação taxa-distorção e na redução do custo computacional, apontando para o potencial de tornar o armazenamento genético escalável e sustentável. A nossa contribuição visa avançar nesta direção, adaptando codificadores, tal como efetuado pelo HiDNA, ainda mais adaptados às necessidades especificas das imagens, abrindo caminho para aplicações práticas e inovadoras no campo do armazenamento em ADN.