Titulo: Métodos Preditivos como Ferramenta para a Prevenção de Resíduos de Alimentos em Restaurante Universitário
Comissão Examinadora - Titulares
Profa. Dra. Carmenlucia Santos Giordano Penteado (Presidente) - FT/Unicamp
Profa. Dra. Ana Paula Bortoleto - FECFAU
Profa. Dra. Ana Estela Antunes da Silva - FT/Unicamp
Suplente
Profa. Dra. Érica Pugliesi - UFSCAR
Local: LP 04 (Prédio da Informática da FT) | https://stream.meet.google.com/stream/e3d0a65f-ba4b-40a4-ab88-aeecadf05a7d
Resumo: O desperdicio de alimentos ́e um problema significativo, global e localmente. Mais de 1
bilh ̃ao de toneladas de alimentos s ̃ao desperdi ̧cadas anualmente, causando diversos impac-
tos ambientais, sociais e econˆomicos. O problema se estende a diversos setores da socie-
dade, inclusive a restaurantes universit ́arios, onde uma grande quantidade de res ́ıduos ́e
gerada diariamente. A maior parte destes res ́ıduos ́e consequˆencia de dificuldades em pre-
ver com antecedˆencia a demanda dos restaurantes e preparar a quantidade de alimentos
adequada. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo avaliar o uso de algoritmos
de aprendizado de m ́aquinas como ferramenta para a preven ̧c ̃ao de res ́ıduos de alimentos
nos Restaurantes Universit ́arios da UNICAMP em Limeira. Ser ̃ao pospostos e testados
diversos algoritmos baseados em aprendizado de m ́aquinas, sobre dados gerados durante
todo o ano de 2024 da opera ̧c ̃ao dos restaurantes, e a eficiˆencia da predi ̧c ̃ao de cada modelo
ser ́a comparada com os demais, assim com o modelo de planejamento adotado hoje nos
restaurantes, mensurando eventuais ganhos com a ado ̧c ̃ao desta estrat ́egia. A pesquisa
envolve uma revis ̃ao sistem ́atica de literatura, para compreender o estado-da-arte do uso
de aprendizado de m ́aquinas neste cen ́ario, combinada ao diagn ́ostico dos Restaurantes
Universit ́arios da UNICAMP em Limeira no que tange `a gera ̧c ̃ao de res ́ıduos, coleta e
an ́alise de dados hist ́oricos sobre o n ́umero de usu ́arios, preparo de alimentos e gera ̧c ̃ao de
res ́ıduos, desenvolvimento de modelos preditivos adaptados `as especificidades do estudo,
e a avalia ̧c ̃ao da efic ́acia desses modelos em termos de precis ̃ao, aplicabilidade pr ́atica e
benef ́ıcios. Espera-se, com a conclus ̃ao do projeto, que a aplica ̧c ̃ao de m ́etodos preditivos
possa reduzir significativamente esse desperd ́ıcio, contribuindo para a sustentabilidade e
eficiˆencia dos Restaurantes Universit ́arios, e que possa abrir caminho para a ado ̧c ̃ao de
novas estrat ́egias de preven ̧c ̃ao de res ́ıduos