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)
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