Desenvolvimento de um sistema de avaliação do estado da tela de celulares usando um modelo de aprendizado de máquina

• Processo: 20/06466-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Raul Julian Revelo Tobar
• Beneficiário: Diogo Puppim de Oliveira
• CNAE: Coleta de resíduos não-perigosos ; Comércio atacadista de resíduos e sucatas ; Reparação e manutenção de equipamentos eletroeletrônicos de uso pessoal e doméstico
• Vinculado ao auxílio: 19/00794-3 - Desenvolvimento de um equipamento para coleta seletiva de celulares e tablets para o mercado de reuso e reciclagem, AP.PIPE
• Assunto(s): Economia circular Visão computacional Aprendizado computacional Desenvolvimento de software Coleta seletiva Reciclagem Smartphone
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: economia circular | machine learning | Resíduos electroelectronicos | Visão Computacional | Aprendizado de Máquina

Resumo

A GAIA GreenTech trabalha para mudar o status quo da reciclagem, promovendo a transformação digital da logística reversa dos resíduos de equipamentos eletroeletrônicos (REEE) ao integrar o uso de ferramentas tecnológicas na gestão do e-lixo com incentivos para o descarte adequado e programas de marketing verde para empresas. O projeto visa construir um protótipo funcional de sistema de coleta seletiva, que viabilize a automatização e a agilidade dos processos de identificação, compra e reciclagem de smartphones e tablets em desuso. Para isso, pretende-se desenvolver um software com visão computacional com várias funcionalidades, incluindo a captura, segmentação de imagens e a extração de informação, com o objetivo de identificar algumas características de interesse. Esses dados serão utilizados como entrada para um processo de Aprendizado de máquina que deve ter como base algoritmos de classificação, como por exemplo Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) e uso do modulo API Vision disponíveis na Google Cloud Platform (GCP), outras ferramentas podem ser utilizadas. Espera-se que com o algoritmo de aprendizado consigamos identificar e validar: o estado da tela dos dispositivos recebidos pelo protótipo. Neste contexto, consideramos que é necessário um(a) bolsista na área de Aprendizado de Máquina com conhecimentos em visão computacional e experiência de mais de 2 anos em análise de sistemas, design e desenvolvimento de ferramentas para arquitetura de Software. O bolsista irá trabalhar em conjunto com o pesquisador responsável e os parceiros associados ao projeto para o desenvolvimento de um sistema que permita integrar as diferentes funcionalidades do protótipo.