O objetivo é analisar e tratar dados históricos da Engie para apoiar decisões sobre falhas, parâmetros físicos e algoritmos de aprendizado de máquina. Isso inclui criar uma base de dados com dados sintéticos para modelagem de falhas e treinamento dos algoritmos, desenvolver algoritmos para detectar e classificar falhas e testar esses algoritmos nos dados históricos da Engie para validar seu desempenho.

A proposta visa desenvolver um sistema automático para detectar e classificar falhas em usinas fotovoltaicas, além de quantificar as perdas energéticas. Isso é essencial para otimizar a alocação de equipes de manutenção, minimizando perdas e indisponibilidades, e melhorando a performance e competitividade das usinas da ENGIE.