Gestão Orientada a Dados - Inteligência Artificial e Ciência de Dados

• Processo: 25/21099-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Elisabete Aparecida de Nadai Fernandes
• Beneficiário: Filipe Borges Mendes
• Instituição Sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/12732-5 - Transparência nas cadeias produtivas brasileiras de commodities agrícolas de exportação: estudo holístico de marcadores elementares e isotópicos, AP.TEM
• Assunto(s): Carne bovina Rastreabilidade Soja
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: carne bovina | Gestão de Projeto | Madeira Nativa | Rastreabilidade | Sistema de Gestão | Soja | Rastreabilidade no Agronegócio

Resumo

No contexto do projeto temático Fapesp "Transparência nas cadeias produtivas brasileiras de commodities agrícolas de exportação: Estudo holístico de marcadores elementares e isotópicos", Processo 2022/12732-5, o bolsista implementará um sistema de gestão de projeto orientado por dados, introduzindo ferramentas de inteligência artificial e Sistema de Gestão Toyota. Em primeira instância, serão definidos os objetivos e metas de cada subprojeto, bem como a sequência de ações para atingir as metas (método), com atenção especial à identificação de métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs). A forma de coletar e analisar os dados será implementada utilizando ferramentas de ciência de dados, inteligência artificial indutiva (machine learning) de quatro categorias: supervisionado para classificação e para predição e não supervisionado para redução de dimensão e cálculo de agrupamentos e distâncias multivariados. Serão utilizadas ferramentas de ciência de dados robustas, uni e multivariadas e técnicas de controle de qualidade de processos. Os resultados serão apresentados permanentemente à equipe no site do projeto usando técnicas de análise visual e dashboards, também no blog do projeto. As técnicas mencionadas serão implementadas usando as linguagens computacionais Python, SAS e SQL.