Desenvolvimento de arquitetura web da plataforma

• Processo: 25/13720-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Administração - Administração de Setores Específicos
• Pesquisador responsável: Amanda Martins da Silva
• Beneficiário: Felipe Wellington da Silva
• CNAE: Comércio varejista de artigos de uso doméstico não especificados anteriormente
• Vinculado ao auxílio: 24/07938-9 - Ciclou: Revolucionando o Upcycling com Inteligência Artificial para Conectar Sustentabilidade e Arte, AP.PIPE
• Assunto(s): Artesãos Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artesãos | Inteligência Artificial | Sistema de recomendacao | upcycling | ESG / Upcycling

Resumo

Os produtores de resíduos enfrentam desafios significativos ao buscar métodos eficazes para promover a reutilização dos materiais descartados. Por outro lado, os artesãos e as oficinas encontram dificuldades para comercializar seus produtos upcycling, ao mesmo tempo em que lidam com os desafios da gestão do processo. Para proporcionar uma melhoria nesse processo, o projeto ciclou propõe o desenvolvimento de um MVP (mínimo produto viável) de uma solução tecnológica que utiliza de inteligência artificial (IA), a fim de conectar produtores de resíduos com os transformadores. A questão norteadora da pesquisa é: Como conectar geradores de resíduos com recicladores (artesão, oficinas, etc.) e fomentar a compra de produtos feitos de material reaproveitado? Para solucionar esse problema, o projeto propõe o desenvolvimento de uma solução tecnológica baseada em Inteligência Artificial (IA) que facilite e agilize a conexão entre grandes geradores de resíduos, artesãos e empresas interessadas em promover a economia circular. O objetivo geral é simplificar e otimizar o processo de upcycling, promovendo a reutilização contínua de materiais e fortalecendo a cadeia de valor associada. A metodologia adotada para o desenvolvimento da solução tecnológica segue a abordagem CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), que inclui as fases de compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação. O projeto será implementado em três etapas principais: coleta de dados sobre o processo atual, desenvolvimento de um MVP (Produto Mínimo Viável) e coleta e análise comparativa dos dados após a aplicação da solução tecnológica. Os principais resultados esperados incluem a criação de um sistema de recomendação que atinja pelo menos 85% de precisão na correspondência entre fornecedores de matéria-prima e artesãos, uma redução de 50% no tempo médio de conexão entre os atores, e um aumento significativo na taxa de conversão de vendas de produtos upcycling. Esses resultados não só contribuirão para a redução do desperdício e a valorização do trabalho artesanal, mas também promoverão práticas de economia circular mais sustentáveis e eficazes.