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:

TRL-4: Verificação do Conceito

2 meses (1 - 2)

Nesta fase, é realizada uma avaliação inicial para determinar a viabilidade técnica e conceitual da solução proposta. Isso envolve a análise detalhada dos requisitos do projeto, a identificação de tecnologias-chave a serem utilizadas e a elaboração de um plano de desenvolvimento preliminar. A equipe de projeto se concentra em entender os desafios técnicos e conceituais envolvidos na implementação da solução proposta.

Atividades:

1. Revisão da literatura e identificação de requisitos técnicos
2. Análise de interfaces do projeto
3. 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:

1. Teste de Viabilidade Técnica das Tecnologias Propostas
2. Avaliação da Performance das Tecnologias
3. 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:

1. Integração das Tecnologias da Solução
2. Teste de Funcionalidade Integrada
3. 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:

1. Implementação e Treinamento em Ambiente Real
2. Coleta de Feedback dos Usuários
3. 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:

1. Implantação de Novos E-commerces
2. Testes de Desempenho e Escalabilidade
3. 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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