Primeira dissertação desenvolvida no contexto do Projeto Céos será defendida no PPGCC/UFSC no dia 25/06

Desde o início do Projeto Céos, em 2023, a parceria entre o Ministério Público de Santa Catarina (MPSC) e a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) tem promovido avanços no uso de soluções baseadas em inteligência artificial para aprimorar a investigação de fraudes e irregularidades em licitações públicas conduzidas pelas Promotorias de Justiça. Agora, pela primeira vez, uma pesquisa desenvolvida no âmbito do Projeto Céos será apresentada como dissertação de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UFSC.

A defesa da dissertação de Fernando Schmitz — mestrando no PPGCC, pesquisador do Projeto Céos e servidor do MPSC — será realizada na próxima quarta-feira, 25 de junho, às 10h, no Departamento de Informática e Estatística (INE) da UFSC. A sessão também contará com transmissão online, acessível pelo link: https://meet.google.com/oih-ivjk-vvs.

A dissertação, intitulada “Detecção de Fraudes em Licitações Públicas: Uma Abordagem Semissupervisionada de Agrupamento com Modelos de Mistura Gaussiana”, propõe uma metodologia semissupervisionada baseada em agrupamento, utilizando Modelos de Mistura Gaussiana (GMM) para detectar licitações potencialmente fraudulentas. O método avalia a similaridade entre licitações não rotuladas e casos confirmados de fraude em diferentes subespaços de variáveis, gerando um indicador de risco que combina medidas de proximidade com fraudes conhecidas. Esse indicador considera o número de subespaços em que cada licitação foi considerada suspeita e valida o desempenho do modelo com base em dados rotulados. A partir das métricas de similaridade, é construído um ranking de suspeição para cada licitação analisada.

O método proposto foi comparado a diferentes abordagens existentes. Os resultados demonstraram que a metodologia desenvolvida apresentou as maiores medianas de indicador de risco (entre 0,83 e 0,91) e o menor rank global (4,5) para as licitações fraudulentas — incluindo potenciais casos ainda não rotulados. O desempenho superou o de sete técnicas comparativas, entre elas o DevNet (17,5) e o baseline de Ranking Simples (203,5), evidenciando o potencial da proposta para priorizar auditorias em licitações públicas suspeitas.

Segundo Fernando: “A ideia da pesquisa surgiu diante da necessidade do MPSC em aprimorar mecanismos de combate à fraude e corrupção, aproveitando o potencial de grandes volumes de dados públicos disponíveis. Como servidor do MPSC há 14 anos, é gratificante ver as necessidades do MPSC e da sociedade catarinense encontrando soluções por meio da ciência e da pesquisa. Ao longo do projeto, utilizamos métodos inovadores que permitiram obter resultados relevantes e práticos, confirmando a importância de unir ciência de dados ao contexto jurídico-administrativo. A experiência tem sido extremamente enriquecedora, pois conseguimos não apenas atingir os objetivos traçados inicialmente, mas também abrir caminhos para futuras investigações e melhorias contínuas no setor público.”

A pesquisa de Fernando Schmitz foi orientada pelo professor Jônata Tyska, coordenador do Projeto Céos, que destacou a relevância e o significado da pesquisa como a primeira defesa de Pós-Graduação concluída no contexto do desenvolvimento de ferramentas tecnológicas para auxiliar o trabalho do MPSC. “Trata-se de um marco importante para o projeto Céos e para a sociedade catarinense como um todo. Estamos diante do primeiro método de Inteligência Artificial para detecção de favoritismo em compras públicas desenvolvido por um servidor do MPSC, no contexto do projeto de Pesquisa Céos, um convênio entre UFSC e MPSC, e usando dados de fraudes obtidos por meio de uma operação realizada pelo próprio MPSC. Este resultado expressivo do projeto, após as últimas validações estatísticas, será integrado no Painel Integrado Inteligente Céos“.

Data da defesa: 25 de junho
Horário: 10h
Local: Sala 306 (LISA/LAPESD) – Departamento de Informática e Estatística (INE) – Universidade Federal de Santa Catarina
Link: https://meet.google.com/oih-ivjk-vvs