Inteligência Artificial Explicável e Lógica Fuzzy Aplicadas à Habitação de Interesse Social

• Processo: 25/20682-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2029
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda
• Beneficiário: Marina Monteiro Mendonça
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/01128-5 - Centro de Ciência para o Desenvolvimento da Habitação de Interesse Social do Estado de São Paulo - CCD HIS SP, AP.CCD
• Assunto(s): Habitação social Inteligência artificial Lógica fuzzy Banco de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: habitação de interesse social | Inteligência Artificial | Logica Fuzzy | Banco de Dados

Resumo

O projeto "Inteligência Artificial Explicável e Lógica Fuzzy Aplicadas à Habitação de Interesse Social", desenvolvido no âmbito da UNESP e alinhado ao Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Habitação de Interesse Social (CCD-HIS), propõe investigar a aplicação de técnicas avançadas de inteligência artificial, em especial redes neurais artificiais do tipo recorrente, combinadas a métodos de explicabilidade (XAI) e lógica fuzzy, para identificar e analisar tendências imobiliárias em regiões metropolitanas de Sorocaba e Campinas, no contexto de políticas públicas de habitação social. Parte-se da constatação de que a habitação de interesse social (HIS) é indissociável de outras dimensões urbanas, como transporte, educação, saúde, segurança, saneamento e planejamento, e que políticas nesse campo influenciam diretamente o mercado imobiliário, afetando a permanência e inclusão de populações de baixa renda. O projeto pretende oferecer ferramentas de análise robustas, transparentes e interpretáveis para subsidiar decisões públicas mais eficazes. Seus objetivos incluem o desenvolvimento de modelos capazes de processar grandes volumes de dados e detectar padrões imobiliários decorrentes da implementação de programas habitacionais, a incorporação de abordagens fuzzy para explicabilidade, a criação de protocolos de uso ético de IA no planejamento urbano e a análise de aspectos como valorização e desvalorização regional, perfil de novos empreendimentos, densidade habitacional e distribuição de serviços e comércio. (AU)