Machine Learning Aplicado à Predição da Obrigação do Investimento em P,D&I - Bravo, Flávia; Sousa, Luciana; Escovedo, Tatiana; Lopes, Helio; Kalinowski, Marcos (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2022: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2022)
Os investimentos em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (P,D&I) do setor de petróleo e gás do Brasil são substanciais devido à obrigatoriedade estabelecida pela Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). Identificar a expectativa de financiamento de forma ágil e simples possibilita um melhor planejamento, aumentando a eficácia dos gastos. Este artigo propõe a elaboração de um modelo de machine learning para estimar o potencial de investimentos obrigatórios que as empresas do setor de óleo e gás devem realizar em P,D&I, permitindo um melhor planejamento da aplicação de recursos financeiros para universidades e institutos de ciência e tecnologia.