Workshop ressalta potencial da pesquisa para setor produtivo
Qual é o valor da matemática para a economia de um país? Na abertura do 7º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais (WSMPI), nesta segunda-feira (6), o diretor-geral do IMPA, Marcelo Viana, compartilhou que, segundo estudos realizados pela consultoria Deloitte, atividades ligadas à matemática podem representar até 17% do Produto Interno Bruto (PIB) de países desenvolvidos. “Dentro das universidades e centros de pesquisa brasileiros há conhecimento matemático mais do que suficiente para alavancar um desempenho semelhante no setor produtivo. É um desafio com potencial enorme a ser explorado”, acrescentou.
Em sua apresentação, Viana também destacou a criação do Centro de Projetos e Inovação do IMPA (Centro Pi), estrutura destinada para a realização de parcerias com empresas e setor público. “O Centro Pi ocupa um espaço generoso no terceiro andar do IMPA e conta com equipamentos computacionais de alto desempenho. É bastante musculosa a capacidade de cálculo e trabalho do Centro Pi. Sobretudo, conta com uma equipe técnico-científica de alto nível, que combina colegas com perfis muito variados em termos de senioridade e expertise.”
Leia mais: ‘Não importa quantos vão para a 2ª fase, mas o aprendizado’
Por que tentar calcular os infinitos dígitos de Pi?
Estão abertas as inscrições para a 3ª edição da OBMEP Nível A
Apesar de lançado oficialmente durante o Workshop, o Centro Pi já está em funcionamento há algum tempo, completou Viana, e já desempenhou projetos interessantes. “Um deles foi uma encomenda do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) na fase em que estava organizando as eleições de 2020 e buscando entender como impactar o mínimo possível na situação sanitária. Também realizamos projetos de muito sucesso com a Stone e Dasa. Estamos iniciando agora um projeto muito interessante com a Vale, além de vários outros que vamos iniciar brevemente.”
As ciências matemáticas proporcionam a inovação e consequente melhora dos produtos, serviços e processos de uma empresa; além de reduzirem custos de operação e aumentarem a capacidade analítica dos funcionários, destacou Francisco Louzada, diretor de transferência tecnológica do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) do ICMC-USP.
Parceiro do IMPA na organização do 7º WSMPI, o CEPID-CeMEAI tem o objetivo de promover o uso da matemática, estatística e computação no setor produtivo e em outras áreas do conhecimento, explicou Louzada. “Temos mais de 100 parceiros na atualidade, fizemos mais de 100 consultas para clínicas tecnológicas, realizamos mais de seis workshops e desenvolvemos mais de 130 projetos”, ressaltou.
O diretor de tecnologia da Faperj (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro ), Mauricio Guedes, alertou para o baixo número de pesquisadores no Brasil em relação aos países desenvolvidos. “Temos apenas 1,9 pesquisadores para cada mil pessoas ocupadas, um estoque baixíssimo, mesmo com todo o esforço para formar mestres e doutores.” Guedes comentou ainda que o Brasil é recordista mundial de concentração de pesquisadores em universidades, indo, novamente, na contramão das nações desenvolvidas. “Em 2015, 69% dos pesquisadores do Brasil trabalhavam em universidades. Enquanto em países desenvolvidos como a França, cerca de 60% dos pesquisadores trabalham em empresas.”
Empresas participantes do workshop apresentam desafios
O primeiro dia de programação do 7º WSMPI também contou com a apresentação dos desafios das empresas participantes: McKinsey, Shape, Big Data, Carteira Global e Rumo. O Ministério Público da Paraíba e o grupo de políticas públicas ESALQ, da USP, também falaram sobre os problemas que serão trabalhados pelos participantes. Ao longo da semana, participantes se dividirão em grupos de estudo para solucioná-los.
Pesquisador do Grupo de Políticas Públicas ESALQ, da USP, Lucas Safanelli explicou o contexto geral do problema trazido pelo grupo, nomeado “Predições de variáveis climáticas em municípios brasileiros a partir de dados de estações meteorológicas do país”. Em termos gerais, o desafio trata da mudança de suporte, que pode ser definido como uma área ou volume de abrangência da informação espacial.
“Quando essa informação espacial é transformada ou convertida para diferentes formatos, se isso não for feito de forma adequada, as inferências obtidas pelos dados tornam-se enviesadas ou irreais. Esse problema é bastante conhecido na literatura como ‘Modifiable Areal Unit Problem”, explicou. Neste contexto, o desafio trazido pelo grupo, que atua em agricultura, é gerar informações meteorológicas de forma consistente com cobertura espacial completa para todos os municípios agrícolas brasileiros.
Durante a pandemia da Covid-19, o Centro de Apoio Operacional (CAO) do Ministério Público da Paraíba (MPPB) identificou, através de análises, superfaturamentos de até 600% em despesas públicas do Estado. Diante deste cenário, tornou-se ainda mais latente a necessidade de um modelo de inteligência artificial que possa ser acoplado ao sistema de geração de notas fiscais eletrônicas que identifique o sobrepeso desde a origem.
“Seria algo inimaginável, substancial, que vai permitir que a gente possa identificar de forma contemporânea e rápida e prevenir casos de superfaturamento propositais ou por negligência”, pontuou Reynaldo di Lorenzo Serpa Filho, promotor de justiça e coordenador do CAO do MPPB.
Já a Big Data, empresa de data science voltada para business perfomance, trouxe um desafio em otimização de precificação em um contexto de baixo número de amostras. “Muitas empresas costumam precificar o produto com aquilo que a gente chama cost plus. Você olha quanto custou, bota uma margem que você está interessado em ganhar e aquele é o preço final. Mas isso deixa muito dinheiro na mesa, porque você está atingindo só um determinado público quando faz aquilo”, explicou Roberto Nalon, sócio e cientista de dados da Big Data.
Uma solução para esse problema é diferenciar os preços, fazendo com que cada consumidor pague exatamente aquilo que está disposto. Com o Priceo, produto oferecido pela Big Data, a empresa usa a aprendizagem de reforço para elaborar preços ótimos para seus clientes. Mas uma das dificuldades é realizar essa tarefa com clientes menores, quando há baixo número de amostras. “Como encontrar um modelo que nos dê o preço ótimo para cada item em cada loja, considerando que não é possível fazer experimentação?”, pontuou Nalon.
Representantes da McKinsey e da Shape trouxeram dois problemas em manutenção preditiva, área que visa detectar e prevenir defeitos em máquinas industriais. O objetivo da ferramenta é reduzir o tempo no qual a máquina está inoperante, seja por manutenção ou por falhas que interrompam a operação.
Com um mercado financeiro cada vez mais competitivo, a Carteira Global tem o objetivo de desenvolver ferramentas para ajudar o dia a dia do investidor brasileiro e dos assessores financeiros, explicou o CEO da empresa, Gabriel Cantu. Um dos principais desafios do grupo é otimizar carteiras satisfazendo a estratégia buscada por todos investidores, que querem maior rentabilidade e um menor risco.
“Se o ser humano, por mais qualificado que ele for, não conseguir ter uma plataforma que instrua ele a investir o tempo correto no cliente correto, com a assessoria correta, ele vai ficar para trás. Quanto melhor for o software e mais assertivas forem as informações, menos tempo ele vai gastar e mais ele vai conseguir trazer de retorno”, disse Cantu.
Gerente de inteligência de mercado da Rumo, operadora logística que tem quase 14 mil km de linha ferroviária, Adriana Kanashiro falou sobre um dos principais desafios do setor: como prever o ritmo da exportação de grãos? “Nossa ação dentro da inteligência de mercado é fornecer essas informações para as outras áreas da empresa, principalmente as áreas operacionais estratégicas. Se a produção está mudando a localização, como a gente reage? Se a produção está muito concentrada em determinado mês, temos capacidade para atender?”, explicou.
Ao longo desta semana, os mais de 300 participantes inscritos vão se dividir em grupos de estudo para solucionar os problemas propostos pelas empresas e instituições participantes. O grupo é composto por pesquisadores e estudantes de pós-graduação nas áreas de matemática, estatística e computação, além de gestores e pesquisadores de empresas.
Leia também: Revista Notices da AMS publica artigo de pesquisador do IMPA
Na Folha, Viana fala do significado do termo algoritmo