Aprimorando a Eficiência na Previsão Sucroalcooleira via Técnicas de Inteligência Artificial e Análise de Dados Integrada

• Processo: 24/04718-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2026
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Marilaine Colnago
• Beneficiário: Marilaine Colnago
• Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: José Nuno Moura Marques Fidalgo ; Marluce da Cruz Scarabello ; Wallace Correa de Oliveira Casaca
• Assunto(s): Aprendizado computacional Cana-de-açúcar Setor sucroenergético
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise exploratória de dados | Aprendizado de Máquina | cana-de-açúcar | Metodologias e técnicas de computação | setor sucroalcooleiro | Engenharia/Tecnologia/Gestão

Resumo

Este projeto visa aprofundar a compreensão dos complexos aspectos que permeiam a produção de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, concentrando-se no emprego de técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED) e Inteligência Artificial (IA), incluindo modelos preditivos de aprendizado de máquina. A pesquisa é motivada pela importância estratégica da cultura da cana-de-açúcar na economia nacional, especialmente em São Paulo, Estado que detém aproximadamente 55% de toda a área cultivada no país. Por meio de métodos de AED, pretende-se investigar o impacto de diversas variáveis como dados climáticos, de plantio, de colheita das safras, entre outros, na produção e preços da cana-de-açúcar e seus subprodutos, incluindo o etanol, o açúcar e a biomassa. Em seguida, serão desenvolvidos e validados modelos preditivos de IA, abrangendo desde técnicas clássicas como florestas aleatórias até redes neurais profundas, com foco na predição da produção e preço das referidas commodities. A integração de diferentes coleções de dados que estão hoje decentralizadas como históricos de safras, preços de comercialização e índices econômicos, permitirá a criação de um repositório robusto e unificado para tomadas de decisão e análise do problema. Além do desenvolvimento de soluções tecnológicas orientadas a dados no setor sucroalcooleiro, espera-se construir uma nova infraestrutura computacional no referido contexto, viabilizando uma abordagem mais eficiente e holística para se estimar a série histórica da produção de cana-de-açúcar no estado. (AU)