Implementação de Ferramentas Computacionais e Inteligência Artificial para Aplicações Industriais

• Processo: 26/13493-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2029
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Davidson Martins Moreira
• Beneficiário: Syed Hamid Hussain Madni
• Instituição Sede: UNIV SENAI CIMATEC/SENAIBA
• Vinculado ao auxílio: 20/09770-7 - Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial para a Indústria, AP.PCPE
• Assunto(s): Big data Computação em nuvem Educação on-line Inteligência artificial Internet das coisas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big data | Computação em Nuvem | e-learning | Inteligência Artificial | Internet das Coisas | IoT Industrial | Inteligência Artificial

Resumo

Este projeto de Pós-Doutorado está vinculado ao Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial para a Indústria (CPA-IAI), sediado no SENAI CIMATEC, em Salvador. O Centro tem como objetivo o desenvolvimento de uma plataforma digital (hub) aberta e multiusuário, voltada à ciência de dados e à inteligência artificial, com foco na modernização e no fortalecimento da indústria brasileira.Nesse contexto, o pesquisador de Pós-Doutorado atuará em apoio direto à Coordenação do projeto, contribuindo para o acompanhamento e direcionamento das pesquisas em andamento no CPA-IAI. Além disso, apoiará orientadores e estudantes em diferentes níveis de formação, fortalecendo a capacitação acadêmica e ampliando a visibilidade e o impacto dos resultados do projeto.Os objetivos principais deste projeto estão alinhados aos eixos de pesquisa do Centro: Dados (Eixo I), Modelos de IA (Eixo II) e Aplicações Industriais (Eixo V). Espera-se que o pesquisador atue no tratamento de grandes volumes de dados (Big Data) e Internet das Coisas (IoT), no desenvolvimento de modelos de inteligência artificial e aprendizado profundo (deep learning), bem como na aplicação dessas soluções em contextos de IoT, segurança e sistemas inteligentes, contribuindo para a solução de desafios industriais relevantes. (AU)