Banca de QUALIFICAÇÃO: ITALO GUEDES DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ITALO GUEDES DOS SANTOS
DATA : 19/12/2025
LOCAL: Centro de Artes e Comunicação
TÍTULO:

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO PROCESSO DE AVALIAÇÃO DE PROJETOS AEROPORTUÁRIOS

 

PALAVRAS-CHAVES:

Aeroporto; Avaliação; Inteligência Artificial; Aprendizado de Máquina.

PÁGINAS: 167
RESUMO:

Projetos Aeroportuários (PA), por natureza, são complexos tendo em vista a diversidade de exigências projetuais e normativas a serem atendidas. No Brasil, a avaliação dos PA é realizada por analistas que atuam nos órgãos competentes tais como: a Secretaria Nacional de Aviação Civil (SAC) e a empresa pública federal brasileira INFRAERO (Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária), Aena Brasil (operador aeroportuário) dentre outros órgãos federais, estaduais e empresas privadas que atuam setor aeroportuário. O problema desta pesquisa está situado entre a etapa de desenvolvimento e a etapa de avaliação técnica do PA realizada pela equipe de analistas. A partir da utilização da abordagem metodológica Design Science Research (DSR), foi estabelecida a questão problema: Como aplicar técnicas de aprendizado de máquina (ML) no processo de avaliação de PA, de modo a aproveitar de forma sistêmica os dados contidos nos modelos digitais e documentos atualmente analisados pelos órgãos competentes? A partir da revisão da fundamentação teórica estruturada em quatros eixos de articulação: 1) processo de avaliação, 2) etapas de avaliação, 3) usos da informação e 4) aprendizado de máquina, cada eixo sendo respaldado pelas suas próprias taxonomias, esta pesquisa propõe integrar esses eixos de forma sistêmica, resultando na criação do método denominado Check.AI. Este método buscar validar a hipótese central desta investigação: a de que a aplicação de técnicas de ML na fase de avaliação de PA pode contribuir de maneira eficaz o processo, permitindo identificar padrões e mapear o espaço de hipóteses presente nos dados contidos nos PA analisados. Os resultados preliminares apresenta a estrutura preliminar do método aplicado em 03 estudos de casos de avaliação de PA, no qual, foram utilizados algoritmos de ML para realizar predições nos dados avaliados (estudos de caso 01 e 02), até o momento da criação do sistema Check.AI (estudo de caso 03), onde foi possível experimentar a operacionalização do método apartir da criação de um sistema capaz de realizar a verificação automatizada de requisitos de PA utilizando algoritmos de ML subárea de pesquisa de Inteligência Artificial (IA) junto a equipe de analista da SAC, possibilitando um novo horizonte de atuação para as equipes de analistas de PA no Brasil.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2331627 - MAX LIRA VERAS XAVIER DE ANDRADE
Interno - 275694 - FLAVIO ANTONIO MIRANDA DE SOUZA
Interna - 2155041 - LETICIA TEIXEIRA MENDES
Externo à Instituição - FABIANO ROGERIO CORREA
Externo à Instituição - SERGIO SCHEER - UFPR