Previsão da conformidade de projectos de construção pública em Portugal com recurso a aprendizagem automática

• Luís Jacques de Sousa ^[1] ; João Poças Martins ^[1] ; Luís Sanhudo ^[2]
  1. [1] CONSTRUCT, FEUP-DEC / BUILT CoLAB, Porto
  2. [2] CONSTRUCT / BUILT CoLAB, Porto
• Localización: 5º Congresso Português de Building Information Modelling Volume 2 / coord. por Miguel Azenha, António Aguiar Costa, 2024, págs. 435-448
• Idioma: portugués
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  • Os projetos de adjudicação públicos são influenciados e decididos de acordo com um conjunto de fatores como o preço base, o prazo de submissão, o número de proponentes, entre outros. Estes fatores podem ter impacto na conformidade orçamental do projeto. Tradicionalmente a previsão da conformidade orçamental em projetos de construção tem demonstrado ser um grande desafio devido à imprevisibilidade característica de projetos de construção. Não obstante, as técnicas de aprendizagem de máquinas podem oferecer importantes ferramentas de apoio a decisão, através de previsões de conformidade com base em dados históricos. Aplicações anteriores de aprendizagem de máquinas centraram-se em previsões do custo total da obra com base em dados privados da fase de execução dos projetos, salvo algumas exceções. Neste sentido, este estudo introduz um modelo de aprendizagem de máquinas automática que utiliza dados abertos da fase de adjudicação para prever a conformidade económica de projetos de construção pública. O modelo prevê o cumprimento do orçamento através da análise de diferentes características dos contratos de projetos públicos. Este estudo explora várias arquiteturas de algoritmos e técnicas de tratamento de dados para escolher o modelo com melhor desempenho com o objetivo de auxiliar o dono de obra na definição os requisitos do concurso. Ferramentas de aprendizagem de máquinas podem assim fornecer aos donos de obra informações sobre os critérios mais adequados para cada situação com base em projetos semelhantes, ajudando na tomada de decisões. Estudos futuros devem avaliar o impacto e a capacidade do modelo no fluxo de trabalho das adjudicações públicas.