NFTs são itens digitais exclusivos armazenados no blockchain. Uma vez criados, eles podem ser vendidos como ingressos para os clientes digitalmente. Os clientes então armazenam NFTs em uma carteira digital segura que pode ser acessada em qualquer dispositivo. Dessa forma, os NFTs têm a capacidade de melhorar a experiência de clientes e organizadores de eventos, reduzindo o número de fraudes, gerando receita no mercado secundário e gerando um colecionável digital. (AU)

Em 2017 a Cerensa decidiu mudar sua estratégia de negócios e se dedicar ao desenvolvimento de uma Plataforma Integrada ESG abrangendo as principais demandas de empresas que busquem competir em mercados maduros, onde a exigibilidade de governança social e ambiental é fator crítico de sucesso. Esta Plataforma foi desenvolvida no período de 2017 a 2019 para possibilitar o monitoramento e otimização no uso de recursos naturais vis a vis elevados níveis de governança. As principais suítes são: Carbono, Energia, Água & Efluentes, Indicadores & Governança e Resíduos Sólidos. Esta Prova de Conceito tem como objetivo utilizar o módulo Mudanças Climáticas da Plataforma Cerensa para projetar as emissões de GEE de cada lavoura ainda durante as etapas de planejamento da safra. É importante que estas estimativas sejam realizadas para cada talhão, de forma a permitir que o produtor possa escolher o direcionamento de cada plantio de acordo com as condições do mercado de destino. Estas estimativas deverão obter, processar e validar de maneira integrada os dados ambientais e de produção de 4 fazendas da SLC Agrícola, empresa que possui 22 fazendas totalizando mais de 650 mil hectares de produção agrícola e pecuária em 3 regiões do Brasil. O processamento de dados será através da plataforma CERENSA, uma solução full-digital e altamente escalável que integra sistemas e áreas de empresas com o objetivo de auxiliá-las a elevar consistentemente seus níveis de ESG. Com este processamento de dados, temos como objetivo auxiliar a SLC Agrícola a mensurar a rastreabilidade ambiental de seus produtos utilizando métodos consolidados pelo IPCC como o GHG Protocol. Almejamos integrar nesta PoC os databases da SLC Agrícola com a plataforma CERENSA, que já possui soluções de Protocolos Ambientais embarcados. (AU)

O Brasil se consolidou em 2021 como um dos grandes ecossistemas de fintechs mundialmente, já estando na primeira posição na América Latina. No primeiro semestre de 2022 o número de fintechs brasileiras chegou a 1.289 e o mercado potencial é grande. Um marco legal importante é que, a partir de 2023, as fintechs deverão enviar mensalmente ao Banco Central (BC) a contabilização de suas operações financeiras, a exemplo dos bancos tradicionais. O problema principal é como obter informações de várias fontes internas, consolidá-las e enviá-las, da forma que o Banco Central exige. Esse processo pode ser muito custoso e pouco eficiente, dada a pequena estrutura que as fintechs costumam ter, já que envolve precisão absoluta nas informações, ambiente de TI com alta disponibilidade e conhecimento contábil que valide as informações e as cruze, antes do envio. A junção dessas três necessidades, informação, ambiente técnico e conhecimento contábil é o problema que o projeto se propõe a resolver. Além desses aspectos, adicione-se que a venda de soluções de software como produto é um mercado em declínio. Cada vez mais o mercado pede e aceita que outra empresa, de tecnologia, forneça os serviços utilizando a sua própria plataforma, num modelo conhecido como SaaS (Software as a Service). Nós pretendemos, a partir desta plataforma em nuvem, direcionarmos nossos esforços na divulgação desta forma de prestação de contas. As fintechs têm um perfil de busca de menor custo e terceirização de parte de suas operações. Acreditamos que a nossa oferta vai de encontro a essas duas necessidades, já que elas pagarão por lançamento e a plataforma, de forma crescente, prestará um serviço essencial, de forma precisa, mas que não está no core business das fintechs. Nossa estratégia é divulgar estes atributos diretamente para as fintechs, que hoje dependem de escritórios contábeis especializados. Precisamos pesquisar mais essa relação fintechs/escritório contábil, e demonstrar que s plataforma tem potencial para, além de informar ao Banco Central, fazer analises cada vez mais abrangentes do próprio negócio da fintechs, a partir dos lançamentos contábeis. O maior desafio do projeto é permitir que sejam incluídos ao sistema um grande volume de lançamentos, recebidos e processados proveniente de diversas origens: lançamento manual no sistema web, integração via API, importação de lançamentos em Lote ou ainda inicialização a partir de serviço de streaming Amazon MSK. Um grande volume de dados é gerado a partir da entrada dos lançamentos, e durante a inclusão dos lançamentos faz-se necessário a criação de medidas capazes de garantir a integridade do dado, gerando volumes ainda maiores de dados a serem tratados. O processamento de contabilização e resultado e o processo de auditoria são os elementos mais custosos, e que consome os maiores recursos do sistema. Para mitigar a grande variação de consumo, medidas de escalonamento associadas a uma nova ótica de processamento individual foram criadas para resolver ao problema central do sistema: garantir que o processo irá ser feito de forma rápida, segura e sem interrupção que causem perda de dados. O processo prevê a entrada paralela de lançamentos de fontes variáveis, que são organizados e processados individualmente oferecendo resultado em tempo real da contabilização dos lançamentos e permitindo a geração de balanços com os dados imediatamente após o processamento do lançamento. (AU)

O CTI desenvolve suas atividades com ênfase em quatro eixos: pesquisa, desenvolvimento e inovação; serviços tecnológicos e consultorias; oferta de laboratórios abertos e no alinhamento e atendimento de políticas públicas. O Plano Diretor (PDU) para o período de 2021 a 2025 estabelece quatro grandes rotas tecnológicas de atuação do CTI: Tecnologias para a Indústria 4.0; Tecnologias Avançadas para a Saúde; Tecnologias para Governo e Transformação Digital e Tecnologias Habilitadoras. Esse modelo de atuação estimula a integração das competências técnicas internas, e de parceiros, para a finalidade principal de contribuir com o avanço da capacidade produtiva do país e da melhoria das condições para a promoção de inovações de interesse da sociedade. O objetivo é criar um ambiente capaz de impulsionar avanços científicos, tecnológicos e o desenvolvimento de soluções inovadoras. Um dos laboratórios que compõe essa estrutura é o Laboratório de Robótica e Visão Computacional, que tem por objetivo criar, disseminar e aplicar tecnologias em robótica, visão computacional, interação humano-robô, sistemas cognitivos e IoT, entre outros, para otimizar processos computacionais e físicos em ambientes industriais, tais como os demandados pela Indústria 4.0 e Saúde Avançada, bem como a automação e controle ambiental residencial e de espaços públicos. A presente proposta, visa a ampliação das capacidades de rede de internet do CTI, pela aquisição de equipamentos de interface WIFI, propiciando maior largura de banda e acesso para a plataforma ROSANA - RObot for Social interAction in uNstructured dynAmic environments, beneficiando assim projetos de pesquisa que dependem dessa infraestrutura. Um desses é o Projeto da modalidade Auxílio à Pesquisa Regular (processo nº 2020/07074-3), aprovado em 2021 na Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), pelo grupo do Laboratório de Robótica e Visual Computacional, liderado pelo pesquisador Dr. Josué Jr Guimarães Ramos. (AU)

O mercado de segurança e facilities movimenta mais de R$60 bilhões anuais no Brasil e encontra-se em constante expansão. Este projeto tem como objetivo realizar o desenvolvimento do Data Lab FindMe, uma plataforma digital composta por aplicativos mobile que se conectam com tecnologias de geolocalização, sensores IoT, drones, sistema de gestão de risco, câmeras inteligentes e ERPs para realizar atividades de gestão patrimonial, como: (1) rondas de segurança, (2) rotinas de limpeza, (3) vistorias e sistemas contra-incêndio, e (4) gestão da manutenção, enviando todas as informações em tempo real para um site web, conectados pela nuvem (Cloud Computing), gerando relatórios inteligentes e workflows para o tratamento de demandas e ocorrências, integrados em módulo de Business Intelligence, composto por soluções de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial que irá otimizar a gestão em empresas de segurança e facilities. O projeto foi elaborado para atender as necessidades dos principais clientes da FindMe na perspectiva de Open Innovation com a participação ativa de clientes como Grupo Verzani & Sandrini, Grupo GPS, Grupo Haganá, Grupo GR e Grupo G4S, além de milhares de indústrias e condomínios que são clientes finais, como: Heineken, Honda, Ambev, Unilever, BR Properties, CBRE e Alphaville. Para execução deste projeto serão utilizadas diversas metodologias que passarão pelas etapas de discovery, delivery e quality assurance, guiadas por um framework ágil de trabalho como Scrum e o Lean Startup para garantir uma entrega e evolução contínua do produto e de valor ao cliente. Todo este processo será acompanhado de maneira analítica e qualitativa por meio de metodologias como product kata e ciclos de feedback. A FindMe almeja com este projeto revolucionar o mercado de segurança e facilities brasileiro, por meio da transformação digital. Estima-se um aumento de participação de mercado de 10%, obtendo um market-share de 20% do mercado brasileiro após 2 anos de lançamento do novo produto e um aumento de receita recorrente anual na ordem de R$ 1.5 milhão. (AU)

Em 2020 foram investidos mundialmente US$48 bilhões para a contratação de empresas de tecnologia da informação. No Brasil, onde existe uma escassez de pessoas qualificadas em tecnologia, o investimento em serviços de TI cresce em torno de 10% ao ano. A alocação para essa demanda é suprida mediante a contratação de empresas prestadoras de serviços, chamadas aqui de Sellers, que representam 30 mil empresas com esse perfil no mercado. No entanto, a contratação de serviços em tecnologia de informação é uma tarefa árdua e onerosa. O processo envolve um ecossistema complexo de fabricantes (marcas desenvolvedoras de software) e canais de vendas (distribuidores, resellers, solution partners) que é ineficiente na forma de apresentar soluções aos potenciais clientes, chamados aqui de Buyers. Adicionalmente, a confiança e as relações pessoais são elementos cruciais para uma negociação em muitos países. Nesse sentido, as redes sociais são plataformas que permitem a geração de meta-relacionamentos de confiança entre indivíduos do mundo real, como redes de amizade, oferta e busca de emprego, entre outras. Contudo, a confiança é uma métrica subjetiva, e as necessidades dessas empresas não são totalmente atendidas, principalmente devido a: I) Plataformas oferecendo funcionalidades de baixa qualidade e não focadas ao ambiente Business to Business (B2B) em TI, dada a falta de suporte científico-tecnológico no uso de algoritmos inteligentes; II) Direcionamento não é específico e na medida segundo as necessidades das empresas contratantes e dos portfólios das empresas de serviços; III) O desafio de gerar confiança na negociação entre empresas em um ambiente virtual e tecnológico, que pode ser muito impessoal e pouco previsível. Assim, e abordando essas lacunas neste projeto, propomos o desenvolvimento de uma plataforma inteligente B2B para oferta e procura de serviços de TI. Buscamos otimizar a conexão entre a oferta e a demanda de serviços corporativos, de forma intuitiva, eficiente, inteligente e rápida, como determina a atual era da meta-sociedade. Tal plataforma, chamada de Match, permite de forma simples e eficiente realizar o Match ou conexão assertiva entre as demandas de serviços e portfólios das empresas. Como principais diferenciais temos: I) O Match ou sugestão do ranking dos Sellers mais indicados para o Buyer, o qual acontece de forma automatizada a partir de uma base rica de conhecimento gerada do registro dos Sellers na plataforma e das interações, comentários e feedbacks dos clientes. II) Uso de modelos de Inteligência Artificial (IA) que aprendem e evoluem de acordo com as novas demandas e avaliações por parte dos Buyers, de forma autossupervisionada e ativa. Por exemplo, os critérios de importância e características ótimas de inversão em TI variam conforme o cliente, embora trate-se da mesma demanda. III) Foco em serviços especializados e com valor agregado de inteligência de negócios, direcionados segundo a área de atuação da empresa e requisitos segundo os projetos, oferecendo posicionamento de mercado diferenciado que permita às empresas evoluir e alavancar-se para se tornarem mais competitivas. (AU)

No âmbito da bioengenharia e engenharia de tecidos, a bioimpressão emergiu como uma área marcante baseada na versatilidade do processo de impressão 3D. Hidrogéis são formados por moléculas hidrofílicas, portanto, são biomateriais potenciais capazes de encapsular células, com o objetivo de que possam ser dispostos em uma estrutura tridimensional semi-sólida e estável, onde possam realizar processos de adesão, diferenciação e proliferação celular. Portanto, os hidrogéis devem ter características de biocompatibilidade que permitam biomimetizar a matriz extracelular - importante para a viabilidade das células. Nesse sentido, dois tipos de polímeros podem ser destacados como materiais base de hidrogéis: I) polímeros naturais ou biopolímeros como colágeno, gelatina (que pode gelar a baixas temperaturas), ácido hialurônico e alginato destacam-se justamente por serem biocompatíveis; II) Polímeros sintéticos como poli (etileno glicol), poli (caprolactona) e poli (ácido láctico) podem oferecer estabilidade estrutural ao biomaterial bioimposto apoiados com tecnologias como a Biofabricação por extrusão, por electrospinning ou por técnicas de bioimpressão. Por outro lado, dentro dos polímeros sintéticos, há alguns que exibem um comportamento inteligente quando submetidos a estímulos externos, como o PNIPAm, que muda de fase devido a uma mudança de temperatura que ocorre próximo à temperatura corporal. É interessante, então, poder combinar a solubilidade em água desses polímeros, sua biocompatibilidade já comprovada (de acordo com o que a literatura cientifica relata), e seu possível caráter inteligente, para gerar formulações que possam ser veículos de sistemas celulares, e assim gerar uma biotinta inteligente e que possa ser processada em um processo de bioimpressão 3D/4D. (AU)

Na perspectiva de estreitar o vínculo da universidade pública com a sociedade, a utilização da Reserva Técnica Institucional da Fapesp destinada à Fundação de Apoio à Unifesp (Fap-Unifesp), para 2021-2022, terá como foco principal ações que visem o acesso público e a divulgação da produção científica universitária, considerando tanto o público universitário quanto externo. O projeto será desenvolvido no âmbito da Superintendência de Publicações da Fap/Unifesp. Será dada ênfase especial à publicação e divulgação, sob formas diversas, tanto impressas como digitais, da produção científica universitária por meio da Editora Unifesp, ação cujos custos financeiros envolvem parte significativa dos recursos solicitados, e por meio do Portal de Periódicos Unifesp, de acesso aberto, somando-se a essas estratégias o apoio ao aprimoramento dos instrumentos de gestão da Fap-Unifesp, compatível com sua atual estrutura digital, por meio da modernização de sua infraestrutura de tecnologia de informação (TI). (AU)

Os resultados obtidos na FASE I PIPE FAPESP demonstram alto potencial de comercialização da inovação proposta, pois mostraram que as pessoas têm baixo conhecimento sobre saúde bucal e buscam informações na internet para tirar dúvidas sobre seus problemas; e os dentistas estão descontentes e buscam soluções para obter sucesso profissional rápido. A plataforma HubDoctor oferece serviço disruptivo e inovador, realizado totalmente por assistente virtual conversacional com inteligência artificial (IA) especializado em odontologia (healthbot HubDoctor), que avalia o risco de patologias bucais, da orientação personalizada e pode indicar profissionais com maiores probabilidades de resolver o problema do usuário. Para que isso seja possível, será necessário superar os seguintes desafios tecnológicos: 1) Um assistente conversacional especializado em odontologia capaz de manter diálogo fluido e consistente com os usuários e ajudá-los resolver seus problemas bucais em todas as regiões do país? 2) A estrutura de diálogos por texto livre é mais eficaz que a de menu estruturado para que o healthbot realize adequada avaliação do risco de erosão ácida e indicação de profissionais? 3) O healthbot pode realizar a coleta de dados para determinação de modelos preditivos de avaliação de risco e indicação de profissional? 4) Esses modelos preditivos têm acurácia semelhante a profissionais experts na área para poder orientar os pacientes de forma confiável e assertiva? Para a FASE II PIPE, foram propostas 4 pesquisas com o objetivo de: 1) Avaliar o desempenho de duas arquiteturas (micro serviços ou convencional); 2) Validar cientificamente o modelo preditivo de avaliação do risco de erosão ácida dental desenvolvido por redes neurais e deep learning e confirmar sua acurácia frente a decisão de especialistas da área; 3) Validar cientificamente o modelo preditivo de indicação profissional desenvolvido por redes neurais e deep learning e confirmar sua acurácia frente a recomendação dada por especialistas da área; 4) Avaliar o desempenho conversacional do healthbot com usuários de diferentes classes sociais e regiões do país. Os dados obtidos serão analisados estatisticamente utilizando coeficiente Kappa, c2 e/ou regressão considerando a = 0,05. Com a realização desse projeto é esperado identificar os modelos preditivos mais adequados para a avaliação do risco de erosão ácida e para a indicação dos profissionais, bem como a melhor estratégia para desenvolver healthbot, capaz de ajudar as pessoas e os profissionais com orientações confiáveis e validadas cientificamente. (AU)

A solução IoT aqui descrita constitui uma plataforma com uma arquitetura diferenciada em termos de engenharia de software na medida em que balanceia os aspectos de fortaleza e vulnerabilidades dos seus elementos de processamento, comunicação, integração de sensores e de atuadores IoT, através de um projeto focado na disponibilidade, tolerância a falhas, precisão e usabilidade. Apesar dos termos científicos específicos e acadêmicos da engenharia de software, o maior destaque da solução digital IoT, aqui denominada de Boa Energia, não é técnica. É o seu potencial de inteligência digital para apoiar os consumidores de energia a enfrentarem a transformação digital através do compartilhamento, inclusão digital pelo aspecto de energia elétrica, necessário a todos. Consequentemente, com impactos no ambiente e na sustentabilidade. A solução poderia ser mais um circuito elitista para classe alta, ao construir casas inteligentes bastante sofisticados. Não é. A solução é baseada em componentes e micro serviços que facilitam a configuração de integração e de processamento, do mais barato ao mais sofisticado, sempre alinhado com a relação custo-benefício. A base da solução é focada no controle do consumo de energia elétrica de uma residência. A solução apresenta uma série de recursos de conectividade digital, criando a possibilidade de integrar as unidades habitacionais em uma rede digital de controle de energia, criando a " rede social IoT ", como a rede que integra e interage pessoas e coisas como unidades habitacionais de pessoas físicas e jurídicas. Com base neste fundamento, o projeto da plataforma Boa Energia traz como benefícios a escalabilidade de aplicação onde se baseia o potencial de negócios da solução. Ou seja, ao invés de se identificar a Boa Energia como um circuito inteligente que cuida do consumo de energia de uma casa, ela deve ser identificada como um nó digital inteligente, com funções de apoio a gestão de energia, capaz de conectar digitalmente as unidades habitacionais dos demais nós através de redes locais e internet. Dessa forma, a solução apresentada constitui uma infraestrutura de uma rede digital criando oportunidades para orientar o consumo de energia, e educar os moradores da unidade habitacional. Além disso, a aplicação de algoritmos inteligentes pode otimizar o consumo pelas unidades e a distribuição pelas empresas de energia, com base na precisão e coleta em tempo real das informações. Com a inteligência digital, pode ampliar as funcionalidades para serviços junto ao poder público, contribuindo com as chamadas cidades inteligentes quando aplicado em escala. Uma grande virtude do projeto é a obtenção de uma unidade autônoma, barata, tolerante a falhas, com facilidade de integração com soluções de diversos fornecedores de hardware e software. Diferenciada, com usabilidade avançada por texto livre e voz, por meio da integração com os atuais dispositivos de usabilidade como celulares (Android) e assistentes de voz (Alexa e Google). No modelo de negócio, o cálculo de retorno será baseado em economia de energia pelos consumidores, e redução de custos por controle de picos de energia controlada pelas empresas distribuidoras. Sempre fundamentados pela precisão dos dados reais coletados em 30 residências para o estudo de viabilidade técnica da plataforma. (AU)