Titulo Estágio
Sistema inteligente de previsão de valor e fiabilidade de automóveis
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Coimbra - Avenida Sá da Bandeira nº 33, 6º andar
Enquadramento
A Grama desenvolve software à medida, essencialmente para a área das telecomunicações.
Existem vários esforços na indústria para usar blockchain na logística e gestão da cadeia de abastecimento, de forma a garantir o mínimo de perdas e controlar o trajeto dos vários produtos ao longo do tempo. Com base na informação fidedigna acerca do histórico dos produtos, pretende-se mapear essa informação com o ciclo de vida de um automóvel para criar uma plataforma que ajude a identificar e prever quais as peças que garantem maior fiabilidade e, por consequência, impactem o valor do automóvel.
Este estágio consiste na prototipagem de uma aplicação web que processe uma grande quantidade de informação sobre peças automóveis, as registe usando o protocolo seguro blockchain, e que cruze a informação com dados sobre compra, venda e manutenção de automóveis para identificar padrões que possam ser usados para prever a fiabilidade e valor do mesmo.
Objetivo
O objectivo do estágio consiste no desenvolvimento de um protótipo de uma aplicação web para ajudar a prever valor e fiabilidade do automóvel baseado no histórico das peças.
Nesse sentido pretende-se investigar soluções para guardar no blockchain o histórico de vida e utilização das peças existentes num automóvel, de forma a garantir que o uso é único e não foi alterado.
Adicionalmente será necessário carregar e processar informação relativa ao preço e datas de vendas de automóveis, assim como idas a manutenção e falhas ou acidentes. Com esta informação pretende-se usar técnicas de machine learning para se retirarem padrões nos dados que possam ser usados para prever a fiabilidade e valor de um automóvel, com base no seu histórico de peças.
Por fim será necessário consultar e visualizar facilmente os dados, de modo que possam ser efetuados estudos de usabilidade que comprovem os benefícios das soluções propostas.
Espera-se que o aluno tenha a autonomia e capacidade crítica necessárias para recolher, analisar e estruturar toda a informação acerca de soluções existentes no mercado. Esta informação deverá ser depois aplicada no desenvolvimento do protótipo.
Segue-se a análise de requisitos do projeto, a criação de um plano de desenvolvimento e a definição de um project backlog com as funcionalidades desejadas. O desenvolvimento do software deverá ser feito de forma iterativa usando um processo ágil, baseado em SCRUM.
No final do estágio, deverá existir um protótipo funcional, que seja facilmente demonstrável e que demonstre bem os conceitos explorados durante o estágio.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Para o 1º semestre estão planeadas as seguintes tarefas:
- Estudo da infraestrutura Amazon AWS para hosting de plataformas web;
- Levantamento do estado da arte;
- Análise de requisitos;
- Elaboração do plano de desenvolvimento;
- Prototipagem de uma aplicação básica de visualização de dados históricos de compras, vendas e manutenções de automóveis;
- Desenvolvimento de um protótipo com as seguintes funcionalidades:
1. Carregamento de um banco de dados de peças automóveis;
2. Carregamento de um banco de dados com históricos de compras, vendas e manutenções de automóveis;
3. Registo de dados carregados usando a tecnologia blockchain;
4. Plataforma web para visualização da informação recolhida com filtros de pesquisa.
- Preparação dos protótipos para demonstrações internas;
- Documentação intermédia do estágio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Para o 2º semestre estão planeadas as seguintes tarefas:
- Processamento de dados aplicando técnicas como filtragem, redução de ruído, enriquecimento, regularização, normalização, segmentação e agregação;
- Aplicação de técnicas avançadas de machine learning para categorizar, agrupar e reconhecer padrões nos bancos de dados
- Implementação de mecanismos para prever danos futuros nas peças e quando podem ocorrer
- Implementação de técnicas de visualização de dados passados e dos padrões encontrados
- Implementação de técnicas para prever a fiabilidade e valor de um automóvel com base nos padrões encontrados
- Preparação do protótipo para demonstrações;
- Testes funcionais;
- Testes de usabilidade;
- Avaliação de requisitos não funcionais;
- Documentação final de estágio.
Condições
O local de trabalho será no escritório da Grama na Avenida Sá da Bandeira (Coimbra). O estágio será remunerado. O estagiário terá ao seu dispor os equipamentos necessários para desempenhar as suas tarefas.
Para desenvolver este serviço, a Grama está preparada para acolher um estagiário nos tópicos de desenvolvimento de aplicações de Machine Learning hospedadas em infraestruturas na Cloud, e terá à sua disposição Engenheiros experientes que poderão dar ajuda técnica.
No final do estágio, o aluno terá conhecimento detalhado sobre a infraestruturas na Cloud, implementação de um banco de dados usando blockchain, algoritmos para processamento de Big Data, técnicas para aplicar algoritmos de Machine Learning bem como de conceitos de usabilidade e escalabilidade no contexto de aplicações web.
Observações
- Toda a documentação de projecto será em Inglês.
- Será usado SCRUM, como metodologia de desenvolvimento.
- Existe um Tutor e um Orientador. O Orientador define os requisitos do estágio, define as prioridades do backlog e acompanha os milestones do projecto. O Tutor garante o cumprimento das tarefas, promove os meetings e acompanha o aluno com regularidade.
Orientador
Rafael de Bastos Afonso Maia
rafael.maia@grama.io 📩