Plataforma de Monitoramento de Comércio Eletrônico
SELEÇÃO PÚBLICA MCTI/FINEP/FNDCT/MGISP/ENAP
Subvenção Econômica à Inovação
Soluções de IA para o Poder Público – Rodada 3
Soluções de IA para o Poder Público
Rodada 3
Veja o edital completo em
http://www.finep.gov.br/chamadas-publicas/chamadapublica/735
O que o Inmetro busca:
Espera-se a criação de solução de Inteligência Artificial (IA) capaz de coletar e estruturar informações de plataformas de comércio eletrônico, a fim de identificar anúncios relativos a instrumentos de medição regulamentados. A partir disso, a solução deve coletar indícios de não conformidade e retornar os anúncios que devem ser investigados, especificando marketplace, anúncio, vendedor, localidade do vendedor, localidade do marketplace. A partir dessas informações, o Inmetro espera direcionar demandas aos fiscais e aos órgãos delegados da Rede Brasileira de Metrologia Legal e Qualidade Inmetro (RBMLQ-I).
Resultados Esperados:
Solução capaz de estruturar e analisar informações de plataformas de comércio eletrônico (e-commerces e marketplaces);
• Potencializar a atuação dos agentes metrológicos na fiscalização, fornecendo alertas em relação aos anúncios de instrumentos regulamentados;
• Possibilitar a fiscalização proativa de instrumentos metrológicos comercializados em plataformas digitais.
Nossa Proposta
O desenvolvimento da plataforma baseia-se em três pilares fundamentais:
01
Coleta de Dados
A proposta visa criar um sistema de Inteligência Artificial (IA) para coletar e estruturar dados de produtos em marketplaces, como Amazon e Mercado Livre, para identificar instrumentos de medição regulamentados ou com irregularidades.
Será investigada a integração com os marketplaces via API, ou, se não viável, um web crawling será implementado para busca.
02
Análise de Dados
A IA será treinada para distinguir produtos regulares de irregulares, com base em critérios definidos a partir de regulamentações do Inmetro.
Isso incluirá a verificação de informações como descrições de produtos, especificações técnicas e imagens associadas aos anúncios. A IA será treinada para reconhecer padrões que possam indicar a venda de produtos não conformes ou fraudulentos, contribuindo para uma detecção precoce e precisa de irregularidades.
03
Relatório de Não-Conformidades
Uma vez identificadas as não-conformidades, a PMCE gerará relatórios detalhados que serão fornecidos ao INMETRO. Esses relatórios conterão informações como detalhes do anúncio, informações do vendedor e sua localização, permitindo que o INMETRO tome medidas apropriadas.
A EPP poderá utilizar o sistema para buscar informações sobre os instrumentos mapeados, recebendo relatórios que indicam itens para fiscalização com base nos critérios de conformidade da IA.
Nosso Time
O PainelConstru conta com 7 pessoas no time técnico, e mais 4 na área comercial. Para execução do projeto, são previstas mais 5 pessoas na área de desenvolvimento.
Níveis de Maturidade Tecnológica (TRLs)
Para alcançar os diferentes níveis de Maturidade Tecnológica (TRLs) entre TRL-4 e TRL-8, nosso projeto seguirá as seguintes etapas:
Atividades:
- Revisão da literatura e identificação de requisitos técnicos
- Análise de interfaces do projeto
- Plano de Arquitetura de Software preliminar
TRL-5: Validação em Ambiente de Laboratório
3 meses (3 - 5)
Nesta etapa, as tecnologias propostas são testadas de forma isolada em um ambiente de laboratório controlado. O objetivo é verificar a viabilidade técnica dessas tecnologias e sua capacidade de atender aos requisitos do projeto. Os testes são projetados para fornecer insights sobre o desempenho, confiabilidade e eficácia das tecnologias selecionadas.
Atividades:
- Teste de Viabilidade Técnica das Tecnologias Propostas
- Avaliação da Performance das Tecnologias
- Demonstração aos interessado
TRL-6: Demonstração em Ambiente Operacional
3 meses (6 - 8)
Nesta fase, as tecnologias da solução são integradas em um ambiente controlado para demonstrar sua viabilidade técnica em um contexto operacional. Isso envolve o interfaceamento entre as diferentes tecnologias testadas na etapa anterior e a simulação de cenários reais de uso da solução. O foco está em garantir que as tecnologias funcionem em conjunto de maneira eficaz e confiável.
Atividades:
- Integração das Tecnologias da Solução
- Teste de Funcionalidade Integrada
- Análise de Resultados Obtidos
TRL-7: Demonstração em Ambiente Piloto
3 meses (9-11)
Nesta etapa, a solução é operada em um ambiente piloto real para validar sua eficácia em condições reais de uso. Isso envolve a operação assistida da solução por usuários finais e a coleta de feedback para avaliar o desempenho e a usabilidade da solução em um ambiente de produção. O foco está em garantir que a solução atenda às necessidades reais dos usuários e que seja capaz de lidar com os desafios do mundo real.
Atividades:
- Implementação e Treinamento em Ambiente Real
- Coleta de Feedback dos Usuários
- Adequações e Melhorias
TRL-8: Implementação em Escala
1 mês (12)
Na última etapa, a solução é escalada, com o objetivo de ampliar seu alcance e impacto. Isso envolve a implantação da solução em múltiplos e-commerces e a estruturação para acomodar novas demandas e ampliações. O foco está em garantir que a solução seja robusta, escalável e capaz de atender às necessidades de um grande número de usuários.
Atividades:
- Implantação de Novos E-commerces
- Testes de Desempenho e Escalabilidade
- Estruturação para Ampliações
TECNOLOGIAS ENVOLVIDAS e melhorias de processo
Abordagem de IA Avançada
Utilização de algoritmos de Inteligência Artificial para coleta automatizada, análise inteligente e identificação de não-conformidades em anúncios de comércio eletrônico.
Monitoramento em Tempo Real
Capacidade de monitorar continuamente múltiplas plataformas de comércio eletrônico em tempo real, permitindo uma resposta rápida a anomalias e não conformidades.
Integração de Fontes de Dados
Coleta e integração de informações de diversas fontes de comércio eletrônico em um único sistema, proporcionando uma visão abrangente do mercado.
Utilização de Big Data e Análise Preditiva
Aplicação de técnicas de Big Data e análise preditiva para identificar padrões, tendências e riscos no comércio eletrônico.
Colaboração com Entidades Reguladoras
Colaboração estreita com o INMETRO e outras entidades reguladoras, reunindo conhecimentos e experiências para desenvolver uma solução alinhada às necessidades do setor.
Potencial de Escalabilidade e Replicabilidade
Arquitetura modular e escalável, permitindo a fácil adaptação e replicação da solução em diferentes contextos e jurisdições.
Contribuição para a Eficiência do Setor Público
Melhoria da eficácia e eficiência dos processos de fiscalização do comércio eletrônico de instrumentos de medição, gerando impactos significativos sobre a qualidade e o custo dos serviços públicos prestados ao cidadão.
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