IGNIÇÃO
PETROBRAS

Protegido: 4º Ciclo

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As principais frentes de atuação são:

Governança e Enriquecimento de Dados Laboratoriais

estruturar e padronizar bases de dados, criando taxonomias e metadados aderentes ao LIMS para potencializar o uso de IA

Modelos preditivos para planejamentos de ensaios

desenvolver modelos que recomendem sequências experimentais otimizadas, reduzindo os testes físicos necessários

Gestão Eficiente de Recursos e Sustentabilidade

priorizar a otimização de ensaios de alto consumo de HH/equipamentos, diminuindo resíduos, custos e tempo de ciclo

Orquestração de Competências

garantir disponibilidade de cientistas e especialistas, mesmo sem experiência prévia na atividade, por meio de capacitação e mentoria

Integração de Soluções e Escalabilidade

implementar ciclos de retroalimentação que otimizem parâmetros experimentais, reduzam amostras e acelerem a entrega de resultados às áreas demandantes

Abaixo as soluções apresentadas neste ciclo

Demoday
Aba
O Aba é uma solução web que conecta informações de diferentes sistemas de pesquisas existentes da Petrobras. Usando inteligência artificial relacionando o nome do laboratório às pesquisas e aos pesquisadores, fornecendo informações contextualizadas que visam facilitar a busca de dados dos pesquisadores. Além disso, ele fornece uma maneira formal de solicitar o acesso à arquivos de pesquisas.
Ágatha Sirigni (Letras | PUC-Rio)
Enzo Abate (Ciência da Computação | PUC-Rio)
João Victor Rangel (Engenharia da Computação | PUC-Rio)
María Macedo (Design | UFRJ)
Marcelo Ramalho
Bee
Bee é uma solução desenvolvida em formato web app que otimiza o processo de busca e contato entre profissionais da Petrobras. Diferente de uma busca tradicional por nome, a ferramenta permite pesquisar por áreas de expertise, competências ou habilidades específicas, retornando os profissionais mais adequados ao perfil desejado de forma ágil e precisa. A partir da consulta realizada pelo usuário, a Bee emprega recursos de inteligência artificial, utilizando um modelo de linguagem natural (LLM) para interpretar o conteúdo da pesquisa, filtrar os dados e identificar os profissionais mais compatíveis. Em seguida, direciona o usuário diretamente para o Microsoft Teams. As informações utilizadas pela solução são extraídas da base de currículos da plataforma Lattes dos profissionais vinculados à Petrobras.
Carina Estefano (Comunicação Visual Design | UFRJ)
Pedro Loschi (Ciência de Computação | PUC-Rio)
Pedro Consales (Ciência de Computação | PUC-Rio)
Tiago Martins (Ciências da Natureza | UNIRIO)
Diego Roberto
graf.ia
O graf.ia é uma ferramenta de inteligência artificial que, através de LLM e Visão Computacional (OCR), extrai dados de gráficos não editáveis e não tabelados presentes em artigos externos à Petrobras, e os converte em planilhas estruturadas (Excel ou CSV) com resumos textuais em PDF. A solução é voltada ao contexto técnico-científico, permitindo que pesquisadores capturem gráficos a partir de imagens ou prints de gráficos em artigos externos, para que obtenham seus valores numéricos de forma praticamente imediata. Apresenta uso institucional ilimitado, foco em integração e recursos adicionais, como upscale de imagem para melhorar a precisão na extração de dados.
Carlos Mafra (Design | UFRJ)
Bruno Levy (Administração | PUC-Rio)
Felipe Antelo (Engenharia da Computação | PUC-Rio)
Vinicius Vieira (Administração | PUC-Rio)
Adriana Tinoco
Lupa
O Lupa é uma extensão que identifica outliers em dados experimentais antes que eles sejam registrados em planilhas. Isso evita retrabalho, economizar insumos e aumenta a confiança nos resultados. Utilizando os próprios dados históricos do laboratório, a solução reconhece padrões esperados e sinaliza desvios, apoiando o pesquisador na tomada de decisão. A extensão pode ser facilmente aplicada em qualquer laboratório que disponha de registros históricos dos parâmetros monitorados. É uma aliada para laboratórios que precisam garantir a qualidade e confiabilidade sem comprometer a agilidade do processo experimental.
Brenda da Hora (Design | UFRJ)
Gabriel Carvalho (Engenharia Mecânica | PUC-Rio)
Lucas Thurler (Engenharia da Computação | PUC-Rio)
Marcel Effting
Manu
O MANU é um webapp que centraliza todas as informações de manutenção em um único sistema que serve de base para a implementação de uma manutenção preditiva em equipamentos em ambientes laboratoriais. Utilizando inteligência artificial, a plataforma analisa dados históricos de manutenção de maneira crítica para alertar o setor responsável sobre possíveis futuras falhas, otimizando o espaço experimental e evitando a perda de prazos, produtividade e confiabilidade que também seriam afetados.
Jade de Paula (Engenharia Elétrica | UERJ, Psicologia | UNESA)
João Pedro Feijóo (Ciência da Computação | PUC-Rio)
Lucca Sznaide (Ciência da Computação | PUC-Rio)
Maria Fernanda Siqueira (Design | UFRJ)
Marina Barreto (Relações Internacionais | UVA)
Iza Cristina Torquato
Solicita-e
O solicita•e é um sistema Web inteligente para solicitação e gestão de insumos, conectando supervisores e gerentes (demandantes) ao Núcleo de Compras em uma plataforma integrada. Nele o demandante tem a possibilidade de preencher formulários, acompanhar solicitações e monitorar o andamento das compras por categorias como Pedidos com pendência, Pedidos não retornados e Pedidos concluídos. Pelo lado do Núcleo de Compras, as solicitações são analisadas e classificadas em Aprovados, Aguardando validação, Enviados ao SAP, Pendentes de correção e Rejeitadas. Durante o processo de validação, o sistema oferece recursos de apoio para garantir maior precisão e eficiência no processo.
Beatriz Moraes (Ciência da Computação | UERJ)
Isabela Batista (Design | UFRJ)
Nathan Alexandre (Design | UFRJ)
Viktor Joaquim (Artes Cênicas | PUC-Rio)
Anselmo Machado
Pitchday
Aba
O Aba é uma solução web que conecta informações de diferentes sistemas de pesquisas existentes da Petrobras. Usando inteligência artificial relacionando o nome do laboratório às pesquisas e aos pesquisadores, fornecendo informações contextualizadas que visam facilitar a busca de dados dos pesquisadores. Além disso, ele fornece uma maneira formal de solicitar o acesso à arquivos de pesquisas.
Ágatha Sirigni (Letras | PUC-Rio)
Enzo Abate (Ciência da Computação | PUC-Rio)
João Victor Rangel (Engenharia da Computação | PUC-Rio)
María Macedo (Design | UFRJ)
Marcelo Ramalho
Bee
Bee é uma solução desenvolvida em formato web app que otimiza o processo de busca e contato entre profissionais da Petrobras. Diferente de uma busca tradicional por nome, a ferramenta permite pesquisar por áreas de expertise, competências ou habilidades específicas, retornando os profissionais mais adequados ao perfil desejado de forma ágil e precisa. A partir da consulta realizada pelo usuário, a Bee emprega recursos de inteligência artificial, utilizando um modelo de linguagem natural (LLM) para interpretar o conteúdo da pesquisa, filtrar os dados e identificar os profissionais mais compatíveis. Em seguida, direciona o usuário diretamente para o Microsoft Teams. As informações utilizadas pela solução são extraídas da base de currículos da plataforma Lattes dos profissionais vinculados à Petrobras.
Carina Estefano (Comunicação Visual Design | UFRJ)
Pedro Loschi (Ciência de Computação | PUC-Rio)
Pedro Consales (Ciência de Computação | PUC-Rio)
Tiago Martins (Ciências da Natureza | UNIRIO)
Diego Roberto
graf.ia
O graf.ia é uma ferramenta de inteligência artificial que, através de LLM e Visão Computacional (OCR), extrai dados de gráficos não editáveis e não tabelados presentes em artigos externos à Petrobras, e os converte em planilhas estruturadas (Excel ou CSV) com resumos textuais em PDF. A solução é voltada ao contexto técnico-científico, permitindo que pesquisadores capturem gráficos a partir de imagens ou prints de gráficos em artigos externos, para que obtenham seus valores numéricos de forma praticamente imediata. Apresenta uso institucional ilimitado, foco em integração e recursos adicionais, como upscale de imagem para melhorar a precisão na extração de dados.
Carlos Mafra (Design | UFRJ)
Bruno Levy (Administração | PUC-Rio)
Felipe Antelo (Engenharia da Computação | PUC-Rio)
Vinicius Vieira (Administração | PUC-Rio)
Adriana Tinoco
Lupa
O Lupa é uma extensão que identifica outliers em dados experimentais antes que eles sejam registrados em planilhas. Isso evita retrabalho, economizar insumos e aumenta a confiança nos resultados. Utilizando os próprios dados históricos do laboratório, a solução reconhece padrões esperados e sinaliza desvios, apoiando o pesquisador na tomada de decisão. A extensão pode ser facilmente aplicada em qualquer laboratório que disponha de registros históricos dos parâmetros monitorados. É uma aliada para laboratórios que precisam garantir a qualidade e confiabilidade sem comprometer a agilidade do processo experimental.
Brenda da Hora (Design | UFRJ)
Gabriel Carvalho (Engenharia Mecânica | PUC-Rio)
Lucas Thurler (Engenharia da Computação | PUC-Rio)
Marcel Effting
Manu
O MANU é um webapp que centraliza todas as informações de manutenção em um único sistema que serve de base para a implementação de uma manutenção preditiva em equipamentos em ambientes laboratoriais. Utilizando inteligência artificial, a plataforma analisa dados históricos de manutenção de maneira crítica para alertar o setor responsável sobre possíveis futuras falhas, otimizando o espaço experimental e evitando a perda de prazos, produtividade e confiabilidade que também seriam afetados.
Jade de Paula (Engenharia Elétrica | UERJ, Psicologia | UNESA)
João Pedro Feijóo (Ciência da Computação | PUC-Rio)
Lucca Sznaide (Ciência da Computação | PUC-Rio)
Maria Fernanda Siqueira (Design | UFRJ)
Marina Barreto (Relações Internacionais | UVA)
Iza Cristina Torquato
Solicita-e
O solicita•e é um sistema Web inteligente para solicitação e gestão de insumos, conectando supervisores e gerentes (demandantes) ao Núcleo de Compras em uma plataforma integrada. Nele o demandante tem a possibilidade de preencher formulários, acompanhar solicitações e monitorar o andamento das compras por categorias como Pedidos com pendência, Pedidos não retornados e Pedidos concluídos. Pelo lado do Núcleo de Compras, as solicitações são analisadas e classificadas em Aprovados, Aguardando validação, Enviados ao SAP, Pendentes de correção e Rejeitadas. Durante o processo de validação, o sistema oferece recursos de apoio para garantir maior precisão e eficiência no processo.
Beatriz Moraes (Ciência da Computação | UERJ)
Isabela Batista (Design | UFRJ)
Nathan Alexandre (Design | UFRJ)
Viktor Joaquim (Artes Cênicas | PUC-Rio)
Anselmo Machado

O Projeto Ignição Petrobras é um Programa de Inovação Tecnológica promovido em parceria com a Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) para fomentar a experimentação, desafiando jovens a co-criarem soluções para a transformação digital do setor de óleo e gás.

O programa tem duração de 12 meses e é organizado em ciclos, que tem uma inspiração e foco da investigação e proposição de solução dos times.

Durante o decorrer de cada ciclo temos o Pitch Day. Neste dia, os times apresentam as soluções desenvolvidas no ciclo para os profissionais da Petrobras, a fim de de promover a divulgação, identificação de parceiros de negócio e possíveis aplicações nas áreas da Petrobras.