Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal

• Processo: 20/13772-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal
• Pesquisador responsável: Ana Carolina Melo da Silva
• Beneficiário: Ana Carolina Melo da Silva
• Empresa: 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
• Município: São José dos Campos
• Pesquisadores principais:( Últimos ): Emanoéli de Oliveira ; Felipe Torres Sampaio ; José Roberto Andrade Pereira Junior
• Pesquisadores principais:( Antigos ): Juliana Carvalho Barbosa Ramos
• Pesquisadores associados: José Walmir Gonçalves Duque
• Auxílio(s) vinculado(s): 23/06222-7 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 22/06097-5 - Desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial (IA) com redes neurais artificiais (RNA) em plataforma para análise Big Data de fatores preponderantes na obtenção da produtividade florestal., BP.TT; 22/03336-9 - Desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial (IA) com redes neurais artificiais (RNA) em plataforma para análise Big Data de fatores preponderantes na obtenção da produtividade florestal., BP.TT; 22/02069-7 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (big data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.PIPE
• Assunto(s): Manejo florestal Silvicultura Inteligência artificial Plataforma (computação) Big data analytics Big data
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análises Complexas | Inteligência Artificial | manejo florestal | operações florestais | Plataforma big data | silvicultura | Inteligência Artificial para análise de informações do manejo florestal

Resumo

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)