O projeto
A Petrobras, maior empresa do Brasil segundo o Forbes Global 2000 (2022),
procurou a Quanta Jr. para otimizar seus resultados a partir de um banco de dados já
existente na empresa. Assim como muitas empresas grandes e pequenas, a Petrobrás
também tinha à sua disposição diversos dados aptos a serem utilizados. A Quanta Jr. foi
capaz de realizar esta otimização com Machine Learning.
No projeto, fizemos uma análise sobre a corrosão dos navios da empresa a partir
dos dados que a Petrobras disponibilizou. Feita tal análise, a equipe da Quanta Jr.
utilizou técnicas de Machine Learning para prever o estado da corrosão após um
determinado tempo, com intuito de focar a pintura anticorrosiva em partes prováveis de
danificação.

Otimização com Machine Learning
Primeiramente, a Quanta Jr. recebeu da Petrobras um banco de dados e, deste
banco, extraímos os dados relevantes para o projeto. Após a extração, a Quanta fez a
manipulação de alguns dados para facilitar o seu uso posteriormente, como a limpeza, a
normalização e a redução de dimensionalidade. Vale ressaltar que o banco de dados, já
organizado e manipulado para este fim específico, também foi entregue ao cliente.
Então, com estes dados em mão, construímos e treinamos um algoritmo de
Machine Learning utilizando Python como linguagem de programação. Para quem tem
algum conhecimento de Machine Learning, deve saber que existem várias técnicas as
quais podemos utilizar na construção de um destes softwares. Portanto, no projeto em
questão, a Quanta utilizou uma técnica chamada Random Forest. Com ela, é possível
chegar em previsões a partir da criação de várias árvores de decisão, combinando seus
diferentes resultados para conseguir a previsão final.
Dessa forma, após construir e treinar o algoritmo com o banco de dados que
extraímos e organizamos, foi preciso avaliar e ajustar os hiperparâmetros dele. Na
realização destes ajustes, a Quanta fez testes para observar o funcionamento do
algoritmo a fim de adaptar o projeto para o formato final de entrega.

O que entregamos
Finalmente, a Quanta entregou, neste projeto, um software de Machine Learning,
o qual prediz o valor da corrosão após um determinado período, e um banco de dados
limpo e normalizado seguindo as especificações acordadas com a Petrobras.
Apesar de a Petrobras ser a maior empresa do Brasil, é preciso enfatizar que este
tipo de otimização é recomendado para empresas de qualquer tamanho, inclusive
pequenas e micro empresas.

E aí, sabia que os dados da sua empresa podem ajudá-la a alavancar seus
resultados? Agora que sabe, não deixe de entrar em contato com a Quanta Jr. para
realizarmos, em conjunto, sua própria otimização com Machine Learning.