Development of an intelligent platform for analysis of operational and environmental prepronderant factores to obtain forest productivity (K-IA platform)

• Grant number: 22/02069-7
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE
• Start date: March 01, 2022
• End date: June 30, 2022
• Field of knowledge: Agronomical Sciences - Forestry Resources and Forestry Engineering
• Principal Investigator: Juliana Carvalho Barbosa Ramos
• Grantee: Juliana Carvalho Barbosa Ramos
• Company: Kersys Desenvolvimento de Sistemas Ltda. - ME
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis ; Consultoria em tecnologia da informação ; Suporte técnico, manutenção e outros serviços em tecnologia da informação
• Associated research grant: 20/13772-5 - Development of an intelligent platform for analysis of operational and environmental preponderant factors to obtain forest productivity (K-IA Platform), AP.PIPE

Abstract

Com o aumento do volume de dados produzidos no campo e na indústria pelo setor florestal, há no cenário atual a necessidade de desenvolver ferramentas inteligentes que sejam capazes de explorar todos estes dados de forma adequada, no tempo correto e em sua totalidade, considerando aspectos ambientais, operacionais e financeiros simultaneamente (big data). Ferramentas como estas, que agregam valor estratégico aos bancos de dados existentes nas empresas e otimizam o processo de tomada de decisão ao direcionar a atuação do gestor por critérios científicos, são acessíveis atualmente apenas a grandes produtores florestais, que investem na customização de ferramentas exclusivas para suas unidades, ou para a produção agrícola. Neste contexto, e motivada pela demanda de seus clientes, a empresa Kersys Desenvolvimento de Sistemas LTDA vislumbrou a possibilidade de desenvolver um novo produto para seu portfólio: a plataforma K-IA, que oferecerá ao gestor florestal ferramentas inteligentes para identificação de gargalos produtivos, de fatores preponderantes na obtenção da produtividade no campo e para criação de cenários de planejamento florestal. Com este propósito, a pesquisa prevista no presente projeto visa avaliar a viabilidade técnica e comercial de desenvolvimento da plataforma K-IA e elaborar seu protótipo. A metodologia proposta visa alcançar quatro resultados principais: (1) classificação dos resultados das áreas produtivas avaliadas; (2) apresentação de justificativas técnicas dos resultados obtidos; (3) projeção de produtividade com base nas operações e condições produtivas locais; (4) avaliação e projeção de resultados financeiros. Estes resultados serão alcançados com: (1) o desenvolvimento de algoritmos de machine learning, supervisionados e não supervisionados, que permitirão a classificação de resultados e predição da produtividade florestal com base no manejo operacional e condições ambientais informadas; (2) a otimização de algoritmos cujo desenvolvimento já foi iniciado pela Kersys (árvore de decisão - ID3 modificado; probabilidade - Naive Bayes e correlação de Pearson) e (3) elaboração do protótipo da plataforma com emissão de relatórios simplificados dos resultados dos algoritmos construídos. (AU)