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Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial: Impulsionando a Transformação das Indústrias rumo ao Padrão 5.0

Processo:20/09850-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Programa Centros de Pesquisa Aplicada
Data de Início da vigência: 01 de março de 2023
Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2028
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Jefferson de Oliveira Gomes
Beneficiário:Jefferson de Oliveira Gomes
Instituição Sede:Instituto de Pesquisas Tecnológicas S/A (IPT). São Paulo , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:São Paulo
Empresa:Secretaria de Desenvolvimento Econômico (São Paulo - Estado). Instituto de Pesquisas Tecnológicas S/A (IPT)
Pesquisadores principais:
Ana Cristina Vieira de Melo ; Flávio Alessandro Serrão Gonçalves ; Flávio Soares Corrêa da Silva ; Izabel Fernanda Machado ; Lilian Berton ; Marcos Antonio Simplicio Junior ; Paulo Eigi Miyagi
Pesquisadores associados:Abraham Sin Oih Yu ; Adalto de Farias ; Adriano Donizete Pila ; Adriano Galindo Leal ; Alanna Vanzella ; Alessandro Pansanato Rizzato ; Alex Fedozzi Vallone ; Alexandre da Silva Simões ; Ana Cristina Vieira de Melo ; Anarosa Alves Franco Brandão ; Anderson Aparecido Alves da Silva ; André Kazuo Takahata ; Antonio Carlos Gomes Junior ; Antonio Carlos Oliveira Amorim ; Antonio Cesar Germano Martins ; Arlindo Flávio da Conceição ; Boualem Benatallah ; Bruno de Carvalho Albertini ; Caio Marcos Chaves Viana ; Carlos Cesar Aparecido Eguti ; Carlos Henrique Costa Ribeiro ; Carlos Henrique Quartucci Forster ; Charles Christian Miers ; Cíntia Borges Margi ; Daniel de Oliveira Mota ; Daniel Macêdo Batista ; Denis Bruno Viríssimo ; Denis Silva Loubach ; Didier Augusto Vega Oliveros ; Diolino José dos Santos Filho ; Douglas Bellomo Cavalcante ; Éd Claudio Bordinassi ; Eduardo de Senzi Zancul ; Eduardo Luiz Machado ; Eduardo Paciência Godoy ; Eduardo Takeo Ueda ; Ely Bernardi ; Emilia Villani ; ESTHER LUNA COLOMBINI ; Fabio Gagliardi Cozman ; Fabrício Junqueira ; Fernando Pinhabel Marafão ; Flávio Alessandro Serrão Gonçalves ; Gabriel Mazzola Poli de Figueiredo ; Gilberto Francisco Martha de Souza ; Graça Bressan ; Gustavo dos Santos Vieira ; Helmo Kelis Morales Paredes ; Henrique Mohallem Paiva ; Igor Cunha Teixeira ; Jaime Simão Sichman ; João Carlos Sávio Cordeiro ; João Roberto Bertini Junior ; José Gomes Lopes Filho ; Jun Okamoto Junior ; Kanstantsin Miatliuk ; Larissa Driemeier ; Leandro Avanço ; Leliane Nunes de Barros ; Leopoldo André Dutra Lusquino Filho ; Lilian Berton ; Lourenço Alves Pereira Júnior ; Lucia Vilela Leite Filgueiras ; Luis Armando de Oro Arenas ; Manuel Antonio Pires Castanho ; Marco Antonio Marques ; Marcos de Sales Guerra Tsuzuki ; Marcos Ricardo Omena de Albuquerque Maximo ; Marcosiris Amorim de Oliveira Pessoa ; Mari Tomita Katayama ; Maria Cristina Machado Domingues ; Maria Glória Caño de Andrade ; Mario Leite Pereira Filho ; Matheus Jacon Pereira ; Mauro de Mesquita Spinola ; Mauro Kendi Noda ; Miguel Diogenes Matrakas ; Neusvaldo Lira de Almeida ; Nilson Mascarenhas de Moraes Almada ; Nilson Massami Taira ; Olga Satomi Yoshida ; Regina Célia Coelho ; Regina Melo Silveira ; Renan Cerqueira Afonso Alves ; Renato Curto Rodrigues ; Roberto Silva Netto ; Rodrigo Bueno Otto ; Ronnie Rodrigo Rego ; Sandra Lúcia de Moraes ; Sergio Takeo Kofuji ; Silvestre Eduardo Rocha Ribeiro Junior ; Tiago Ramos Ribeiro ; Vagner Luiz Gava ; Vanessa Seriacopi ; Vladimir Emiliano Moreira Rocha ; Wilson Carlos da Silva Junior ; Wilson Vicente Ruggiero ; Zehbour Panossian
Auxílio(s) vinculado(s):25/04217-1 - The 25th International Conference on Computational Science and Its Applications, AR.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):25/24263-8 - Aplicação de Técnicas de Machine Learning para Suporte à Tomada de Decisão Prescritiva na Indústria 4.0, BP.MS
25/14367-0 - Pesquisa e desenvolvimento de métodos de teste para sistemas baseados em Machine Learning, BP.MS
25/10837-2 - Pesquisa sobre ferramentas disponíveis para testes de sistemas baseados em Machine Learning, BP.IC
+ mais bolsas vinculadas 25/01895-9 - Aprendizado online para monitoramento de equipamentos, BP.MS
25/04354-9 - Desenvolvimento de protótipo de sistema digital para automação inteligente voltado para o monitoramento de resíduos sólidos industriais, BP.IC
24/22546-0 - Modelos de prognóstico preditivo baseados em transfer learning, BP.DR
25/01577-7 - Autenticação de firmware: Avaliação de desempenho do SPDM, BP.MS
24/08550-4 - Metodologia para projetar um ICPS capaz de realizar controle e monitoramento online, BP.PD
24/05805-1 - Pesquisa de técnicas disponíveis de aprendizado de máquina aplicadas a um produto e sua cadeia de produção, BP.IC
24/02750-1 - Desenvolvimento de metodologia para monitoramento de processos contínuos de moagem de minérios utilizando Inteligência Artificial com foco na Indústria 4.0., BP.DR
24/02960-6 - Uma Proposta de Arquitetura Integrando o Padrão SPDM para Atestação em Sistemas Embarcados, BP.MS
24/01415-4 - Análise dos potenciais e limitações de Inteligência Artificial no processo de desenvolvimento de software seguro para a Indústria 4.0, BP.MS
23/05483-1 - Pesquisa sobre ferramentas disponíveis para testes de sistemas baseados em Machine Learning, BP.IC - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Robótica  Inteligência artificial  Interoperabilidade  Controle em tempo real  Indústria 4.0 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Digital Twin | Interoperabilidade e Integração da Cadeia | Manutenção Prescritiva | Monitoramento e controle em tempo real | Operação Otimizada de Ativos | Sistemas Autônomos de Robótica e de máquinas-ferramentas | Inteligência Artificial

Resumo

A transformação digital irá exercer um papel fundamental para superar os desafios contemporâneos enfrentados pela indústria, os quais incluem o uso eficiente dos recursos naturais, aumento de eficiência de processos, agregação de valor aos seus produtos por meio de serviços digitais, reorganização do trabalho com a introdução de novas ferramentas, entre outros. Como um dos destaques em termos de ferramentas da transformação digital, a Inteligência Artificial tem um papel fundamental na evolução das indústrias, tornando as atividades mais efetivas, mais produtivas e competitivas internacionalmente.Considerando a necessidade de acelerar a adoção e a difusão dessas tecnologias, esta proposta tem por objetivo a criação do Centro de Pesquisa Aplicada (CPA) em Inteligência Artificial voltada para a indústria. O CPA irá adotar uma abordagem de inovação aberta, reforçando os esforços de cada um dos participantes e viabilizando a criação de um ecossistema de inovação na área de Inteligência Artificial. O Centro irá aproveitar as sinergias com outras iniciativas e oportunidades dos parceiros, tais como a instalação do escritório do Centro para a 4ª Revolução Industrial (Fórum Econômico Mundial), linhas de pesquisa do programa Rota 2030 (indústria automobilística), EMBRAPII, entre outras, a fim de ampliar os impactos positivos na atividade industrial.Os desafios científicos abordarão elementos-chave e tecnologias para a implantação da Inteligência Artificial em âmbito industrial baseando-se na multidisciplinariedade do CPA, em cooperação com a rede de parceiros existentes, possibilitando a execução e a coordenação de projetos pré-competitivos complexos e aderentes a diversas áreas do conhecimento. Os projetos de pesquisa serão pautados pelos desafios das indústrias, com foco em seis grandes temas: Monitoramento e Controle em Tempo Real; Digital Twin; Interoperabilidade e Integração da Cadeia; Manutenção Prescritiva e Operação Inteligente; Sistemas Autônomos, Robótica e Máquinas-Ferramentas; Segurança Cibernética.O Centro estruturará uma Plataforma de Inteligência Artificial para viabilizar a aceleração e a digitalização da indústria brasileira, por meio da aplicação do estado da arte focado no atendimento das necessidades da indústria, realizando P&D e executando provas de conceito e instalando os conceitos em plantas de demonstração. Todo o processo envolverá aspectos de difusão do conhecimento e transferência de tecnologia integrada em um ecossistema de inovação.Os resultados esperados incluem análises setoriais e dos desafios do ecossistema de indústria 4.0 no Brasil; formação de mestres e doutores; geração de patentes; desenvolvimento de startups e spin-offs; publicações científicas; bem como o desenvolvimento de políticas públicas para a difusão das tecnologias. As empresas poderão ainda utilizar os resultados do Centro em projetos próprios de desenvolvimento de tecnologias. O impacto do Centro ocorrerá por meio de duas perspectivas: (i) a perspectiva tecnológica, com a modelos de inovação incrementais ou disruptivos, que mudariam a forma como a indústria atua ou fabrica seus produtos; (ii) a perspectiva da propriedade intelectual, onde se utiliza o conhecimento gerado no CPA por meio de Projetos de Inovação Tecnológica Pré-Competitiva, prestação de serviços de consultorias ou assessorias, ou no licenciamento a terceiros, seja por patentes, softwares ou desenvolvimento de Startups e Spin-offs.O Centro conta com a participação de oito parceiros industriais fundadores, 85 pesquisadores de universidades e institutos de pesquisa brasileiros, com assessoria de sete instituições de pesquisa e universidades em seu conselho internacional, com a coordenação de um comitê gestor formado por especialista do setor e da academia. Em conjunto, estas instituições reúnem os elementos necessários para promover um Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial de Referência Mundial para o desenvolvimento tecnológico da Indústria. (AU)

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Publicações científicas (24)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
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