Status do Projeto: ✔️ (concluido) |
⚠️ (em desenvolvimento) | ❌ (não iniciada)
🔹 Descrição do projeto ✔️
🔹 Objetivos do projeto ✔️
🔹 Funcionalidades ✔️
🔹 Casos de Uso ✔️
🔹 Vídeo Promocional - Pitch do Projeto ✔️
🔹 Demonstração da API Rest ChatSoftex ✔️
🔹 Banco de dados ✔️
🔹 BackEnd
🔹 Linguagens, tecnologias, dependências e libs utilizadas
🔹 Desenvolvedores/Contribuintes
Automatizar e agilizar o processo de avaliação de projetos de inovação tecnológica submetidos à banca avaliadora, utilizando critérios padronizados com base na Lei do Bem e integrando ferramentas de inteligência artificial para fornecer insights e recomendações.
O objetivo é otimizar a tomada de decisões, melhorar a eficiência do processo de avaliação e garantir que os projetos estejam em conformidade com os requisitos legais e de inovação, promovendo uma análise mais objetiva e rápida.
Na primeira fase, já concluída, foi implementada a integração com a API OpenAI e aplicadas técnicas de prompt engineering para gerar insights automáticos.
Na segunda etapa, será aplicada a implementação de técnicas de machine learning utilizando bibliotecas como PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn e Hugging Face Transformers, visando aprimorar ainda mais a análise e a precisão das avaliações.
1. Acelerar o Processo de Avaliação de Projetos pela Banca:
- Reduzir significativamente o tempo necessário para a avaliação manual de projetos, substituindo processos demorados por uma análise automatizada e assistida por IA, o que permite que a banca avaliadora foque em decisões estratégicas.
2. Aplicar Critérios Padronizados Baseados na Lei do Bem:
- Assegurar que os projetos sejam avaliados com base em critérios consistentes, claros e padronizados, como o mérito da inovação, barreiras de risco, grau de inovação, natureza das atividades de PD&I e engajamento da empresa.
3. Fornecer Feedback Detalhado e Relevante para a Banca:
- Gerar relatórios automatizados e detalhados sobre os pontos fortes e fracos de cada projeto, fornecendo recomendações de melhoria para que os avaliadores possam tomar decisões mais informadas e precisas.
4. Integrar Ferramentas de Inteligência Artificial (IA):
- Utilizar a API do ChatGPT e outras ferramentas de IA para analisar os projetos submetidos de maneira mais eficiente, utilizando técnicas de prompt engineering (ChatGPT) e machine learning (Scikit-Learn ou Hugging Face Transformers ou PyCaret ou outra ferramenta com suporte a machine learning) para identificar padrões, avaliar o mérito dos projetos e sugerir recomendações.
5. Facilitar o Monitoramento e Histórico de Avaliações:
- Permitir que a banca monitore o progresso e o status de cada projeto ao longo de todo o processo de avaliação, com histórico completo das avaliações e decisões tomadas.
6. Garantir a Segurança e Confidencialidade dos Projetos:
- Implementar medidas de segurança para proteger os dados submetidos, garantindo que os projetos de inovação sejam tratados de forma confidencial, desde o upload até a análise final.
7. Apoiar a Conformidade com a Lei do Bem:
- Facilitar a avaliação dos projetos de inovação em conformidade com os requisitos da Lei do Bem, garantindo que as empresas possam se beneficiar de incentivos fiscais de maneira adequada.
8. Aumentar a Eficiência e Reduzir Custos Operacionais da Avaliação:
- Minimizar o envolvimento de recursos humanos e diminuir custos relacionados ao tempo e esforço despendidos em avaliações manuais, permitindo que a banca se concentre em decisões estratégicas.
9. Facilitar a Classificação e Filtro de Projetos:
- Permitir que os avaliadores classifiquem e filtrem projetos de acordo com critérios como área de atuação, status de avaliação, grau de inovação, entre outros, facilitando a priorização de projetos.
10. Promover a Transparência no Processo de Avaliação:
- Assegurar que o processo de avaliação seja transparente, auditável e com registros detalhados de todas as etapas, garantindo a integridade do processo e a confiança da banca avaliadora.
Cadastro e Gerenciamento de Usuários (Acesso Restrito aos Administradores):
- Descrição: Somente administradores podem cadastrar, atualizar, deletar, listar e buscar usuários.
- Acesso Exclusivo: Após o login, os administradores têm acesso apenas ao módulo de gerenciamento de usuários, sem acesso aos módulos de projetos e avaliações.
- Ações Disponíveis:
- Cadastrar Usuário: Adicionar novos usuários (avaliadores ou outros administradores) com informações básicas (nome, email, senha).
- Atualizar Usuário: Alterar dados dos usuários cadastrados.
- Deletar Usuário: Remover usuários do sistema.
- Listar Usuários: Visualizar uma lista de todos os usuários cadastrados.
- Buscar Usuário: Consultar um usuário específico através do ID ou email.
- Segurança: As senhas dos usuários são armazenadas de forma segura utilizando criptografia, e o sistema de autenticação utiliza JWT para manter as sessões protegidas.
Submissão e Gerenciamento de Projetos (Acesso Restrito aos Avaliadores):
- Descrição: Apenas avaliadores têm acesso para submeter, listar, buscar e gerenciar projetos de inovação.
- Ações Disponíveis:
- Submeter Projetos: Enviar projetos em formato PDF para avaliação, com todos os detalhes necessários.
- Atualizar Projetos: Alterar informações de um projeto antes da conclusão da avaliação.
- Listar Projetos: Visualizar todos os projetos submetidos para análise.
- Buscar Projetos: Consultar um projeto específico através do ID ou título.
- Visualizar Status: Monitorar o progresso dos projetos, com detalhes sobre o status atual ('Em avaliação', 'Aprovado', 'Reprovado').
- Armazenamento Seguro: Os arquivos PDF são criptografados e armazenados no Firebase de forma segura, garantindo a confidencialidade dos dados submetidos.
Avaliação de Projetos (Acesso Restrito aos Avaliadores):
- Descrição: Avaliadores podem realizar avaliações automáticas e manuais dos projetos submetidos, com base em critérios como inovação e viabilidade.
- Ações Disponíveis:
- Avaliação Automática: Utilizar ferramentas de inteligência artificial para gerar relatórios automáticos com classificações e feedbacks detalhados.
- Avaliação Manual: Realizar avaliações e emitir comentários adicionais com base na análise humana.
- Feedback Detalhado: Gerar relatórios contendo pontos fortes, fracos e recomendações de melhoria para os projetos.
- Histórico de Avaliações: Acompanhar todas as avaliações realizadas e as mudanças no status de cada projeto.
Gerenciamento de Status de Projetos (Acesso Restrito aos Avaliadores):
- Descrição: Avaliadores têm a capacidade de atualizar o status dos projetos conforme a análise avança.
- Ações Disponíveis:
- Atualizar Status: Alternar entre os status 'Em avaliação', 'Aprovado' e 'Reprovado'.
- Visibilidade de Status: Os avaliadores podem visualizar e acompanhar o status atualizado de cada projeto na interface do sistema.
Segurança e Autenticação:
- JWT: Utilização de JSON Web Tokens para garantir que apenas usuários autenticados possam acessar os recursos do sistema.
- Criptografia: Armazenamento seguro das senhas usando algoritmos de criptografia robustos.
- Controle de Acesso: O sistema garante que cada tipo de usuário (administrador ou avaliador) tenha acesso apenas às funcionalidades específicas de acordo com seu perfil, proporcionando um ambiente seguro e controlado.
Diagrama de Caso de USO (UC) da Aplicação Web para Aavaliação de Projetos de Inovação:
Clique na imagem acima para assistir ao vídeo do Pitch no YouTube.
Clique na imagem acima para assistir ao vídeo de demonstração no YouTube.
git clone https://github.com/softexrecifepe/PI-SOFTEX-TURMA-3-GRUPO1.gitContribuições são bem-vindas! Se você deseja contribuir com melhorias ou correções para o projeto, basta seguir estes passos:
- Faça um fork do projeto.
- Crie uma branch para sua nova funcionalidade (git checkout -b feat/nova-funcionalidade).
- Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Adiciona nova funcionalidade').
- Envie para o repositório remoto (git push origin feat/nova-funcionalidade).
- Crie um pull request.
Note
Na segunda etapa do projeto será aplicada a implementação de técnicas de machine learning utilizando bibliotecas como PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn e Hugging Face Transformers, visando aprimorar ainda mais a análise e a precisão das avaliações.
- Python
- Flask
- Draw.io
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
- Firebase
- Marshmallow
- PyJWT
- Flask-JWT-Extended
- Cryptography
- Fernet - symmetric encryption
- Python-DotEnv
- Flask-CORS
- PyPDF2
- PyMuPDF
- PDFplumber
- Python-docx
- Spacy
- OpenAI API
- NumPy
- SciPy
- TensorFlow
- Hugging Face Transformers
- PyTorch
- Scikit-Learn
- Postman
- Swagger
- Insomnia
- Git
- GitHub
Time responsável pelo desenvolvimento do projeto
 Francis Lauriano 
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 Higor Luna
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 Lucas Adriano
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 Luiz Henrique
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 Luiz Primo
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 Nikolas Martins
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