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

• Processo: 23/06222-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2025
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal
• Pesquisador responsável: José Roberto Andrade Pereira Junior
• Beneficiário: José Roberto Andrade Pereira Junior
• 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: Ana Carolina Melo da Silva ; Emanoéli de Oliveira ; Felipe Torres Sampaio
• Vinculado ao auxílio: 20/13772-5 - 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): 24/03651-7 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.TT; 23/18362-8 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.TT; 23/17732-6 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.TT; + mais bolsas vinculadas 23/11883-2 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.TT; 23/12520-0 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.TT; 23/13757-4 - Desenvolvimento da plataforma inteligente K-IA para análise de fatores operacionais e ambientais (Big Data) preponderantes na obtenção da produtividade florestal, BP.PIPE - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Silvicultura Manejo florestal Inteligência artificial Funções de uma variável complexa Análise de dados 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 monitoramento das florestas e criação de cenários de planejamento florestal. Após desenvolver a Fase 1 do PIPE e constatar a viabilidade técnica e comercial de desenvolvimento da plataforma K-IA, a presente proposta de pesquisa visa seu desenvolvimento propriamente dito e início de sua inserção no mercado de softwares voltados à Silvicultura. 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) Avaliação, monitoramento e projeção de resultados financeiros; (4) Otimização do tempo dos gestores florestais a partir de tomadas de decisão embasadas em análises técnicas e científicas de seus dados, ofertadas pela plataforma. Estes resultados serão alcançados com: (1) integração de algoritmos de Machine Learning desenvolvidos durante a Fase 1; (2) otimização dos algoritmos criados a partir de feedbacks dos clientes apresentados em estruturas da própria plataforma K-IA; (3) consolidação das estruturas de bancos de dados relacionais criados para integração dos dados e (4) elaboração da versão comercial da plataforma K-IA. (AU)