Priscila Dias da Silva

Formação complementar

Idiomas

Produções bibliográficas

• ISMAIL, K. A. R. ; SILVA, P. D. ; LINO, F. . nhancement of solidification of PCM around finned tubes: modeling and validation. OSR Journal of Engineering (IOSRJEN), p. 49 - 63, 01 jan. 2016.

• RAFAEL SILVA DO NASCIMENTO ; ARTHUR ADELINO DE FREITAS CRUZ ; HARDY LEONARDO DA CUNHA PEREIRA PINTO ; SILVA, P. D. ; SGILSON JUNIOR SOARESOARES, G. J. ; MATHEUS FELIPE GREMES ; HORACIO FORTUNATO ; KAREM MARCOMINI ; JOHN LEMOS DAS NEVES ; FABIANO COSTA DA SILVA ; PETROLEO BRASILEIRO S.A ; PIX FORCE TECNOLOGIA S.A . Sistema Olhar 360 - Detector de Desvios Comportamentais de Segurança Ocupacional com Inteligência Artificial. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MOURA, D. R. ; SOARES, G. J. ; CABRAL, E. M. ; GREMES, M. F. ; SILVA, P. D. ; CALABRIA, L. ; FORCE, P. . Uso de Active Learning com Dados de Sensores em Trabalhadores de Ambientes Confinados. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ISMAIL, K. A. R. ; SILVA, P. D. ; LINO, F. . Enhancement of Solidification of PCM Around Finned Tubes. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Projetos de pesquisa

• 2011 - 2012

  MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE UM REATOR PARA BIODIESEL, Descrição: O objetivo da pesquisa foi realizar uma modelagem matemática do sistema, para avaliar as leis da termodinâmica no reator em relação as trocas de calor e da conservação de massas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador / Sávio Raider Matos Sarkis - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - Atual

  Plataforma integrada de rastreabilidade e verificações ambientais e agroindustriais com Inteligência Artificial para cadeia produtiva da carne Bovina, Descrição: A rastreabilidade é essencial na cadeia agropecuária para agregar valor ao produto, aumentar a confiança do consumidor e garantir a segurança alimentar e ambiental. No entanto, os sistemas de rastreabilidade disponíveis atualmente apresentam lacunas que limitam sua eficácia, como a falta de integração e padronização dos dados. Um sistema unificado e eficiente é proposto que começa na validação em dois níveis do local de origem do animal, passa pela contagem dos animais ao chegarem no frigorífico e termina na obtenção de dados essenciais da carcaça, todo sistema é baseado em visão computacional. O desenvolvimento da plataforma de monitoramento integrado é fundamental para garantir a segurança e competitividade da indústria agropecuária no Brasil... , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador / Evelyn Prestes Brito - Integrante / Angelo Polizel Neto - Integrante.

• 2023 - 2024

  PD Monitoramento de Operadores em Espaço Confinado, Descrição: Sistema de monitoramento com múltiplos sensores, smartwatch e IoT para segurança de operadores. Concorreu ao Prêmio ANP, com patente em andamento. Duração: 14 meses.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador.

• 2023 - 2023

  PoC Geração de Estampas com Redes Generativas (GAN), Descrição: Utilização de GANs para gerar novas estampas com alta resolução a partir de um banco limitado de imagens. Validação pelo time de design do cliente. Projeto com duração de 3 a 4 meses.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador.

• 2023 - 2023

  MVP Classificação de Áreas com Visão Computacional, Descrição: Sistema de classificação de áreas de mata e cursos dágua com base em imagens de satélite. Serviço disponibilizado via API. Tempo de desenvolvimento: 3 meses.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador.

• 2023 - Atual

  Inteligência artificial para avaliação da qualidade de carcaça e carne bovinas para Indústria da Carne 4.0, Descrição: A proposta apresenta uma solução inovadora que entrega dados confiáveis sobre qualidade da carcaça e carne produzidas nos campos da Pecuária de Precisão, em que seus produtos (a carcaça e a carne bovina ) serão avaliados por um sistema acurado, autônomo e imparcial, com um algoritmo de inteligência artificial aplicada à visão computacional ensinado a identificar e avaliar qualitativa as carcaças e carne por produzidas, fornecendo informações seguras, auditáveis, rastreáveis, transparentes e úteis a toda cadeia da carne bovina, lastreando a relação da indústria frigorífica com pecuaristas, uma vez que a classificação do acabamento é métrica de bonificação - que podem a chegar a 10 das carcaças, adição de até 500 reais/carcaça - em que o pecuarista terão informações dealta confiabilidade e precisão para poderem avaliar seus planos de investimentos, nutricionais e genéticos adotadosna produção de precisão; mitigando a desconfiança, parcialidade e fragilidade na obtenção e gestão dos dados por visão humana. Para indústria frigorífica elevará a assertividade na avaliação da matéria prima, com dados mais acurados poderá monitorar mais sua eficiência operacional, realizar o correto direcionamento das carcaças conforme os padrões de mercado, reconhecer falhas ou desvio operacionais no fluxo industrial, em suma, elevar a gestão operacional com base confiável de dados, em nível de indústria 4.0, e adicionalmente ter informações confiáveis para informar e lastrear sua relação com os importadores, varejistas e consumidores mundiais. O escopo de classificação da carcaça pelo acabamento já recebeu apoios e prêmios que permitiram a ideia (TRL 1) avançar até demonstração prototipal (TRL7), agora precisará forte dessa aprovação para fase GO-TO-MARKET (TRL 8 e TRL9). O escopo de avaliação da carne se encontra em fase laboratorial e será avançado até TRL 7 e o quanto antes estará viável no mercado.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador / Evelyn Prestes Brito - Integrante.

• 2022 - 2024

  Sistema de Gestão de Riscos com IA, Descrição: Desenvolvimento de sistema inteligente de detecção de riscos via imagens de câmeras comuns, com assertividade acima de 90. Projeto de PD com duração de 18 meses, resultando em novo produto para SMS. Está em fase de implementação no cliente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador.

• 2022 - 2023

  App Mobile para Georreferenciamento de Lavras, Descrição: Desenvolvimento de uma solução Android com GPS de alta precisão para georreferenciamento em campo de lavras, com suporte offline e leitura de arquivos PDF, DXF e KML. Do PoC ao MVP funcional, foi adotado pelo cliente após 8 meses de desenvolvimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Desenvolvimento de hardware e redes neurais para avaliação da qualidade de carcaça e carne bovina, Descrição: O projeto tem como objetivo desenvolvimento e aplicação de dispositivo de captura de imagens e algoritmos de inteligência artificial focados na avaliação da qualidade de carcaça e carne bovina... , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador / Evelyn Prestes Brito - Integrante / Angelo Polizel Neto - Integrante.

• 2021 - 2022

  PoC Cálculo de Impureza Vegetal em Cana-de-Açúcar, Descrição: rojeto de inovação aberta com captação de imagens via câmeras e aplicação de rede de segmentação para identificar impurezas. Envolveu alta complexidade técnica e adaptação a processos operacionais do cliente. Duração: 6 meses.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Priscila Dias da Silva - Coordenador.