Framework Noise Miner: classificação automática de ruídos em modelos de processo de negócio com inteligência artificial

Oggioni, Gustavo Michaloski Mieiro

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			http://hdl.handle.net/11422/27010

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Framework Noise Miner: classificação automática de ruídos em modelos de processo de negócio com inteligência artificial
Author(s)/Inventor(s):	Oggioni, Gustavo Michaloski Mieiro
Advisor:	França, Juliana Baptista dos Santos
Abstract:	Modelos de processos de negócio desempenham papel central na gestão organizacional e na automação de atividades, mas sua construção automática a partir de registros de eventos frequentemente esbarra na presença de ruídos: informações redundantes ou inconsistentes que comprometem a clareza e a utilidade dos modelos gerados. Este trabalho propõe o Framework Noise Miner, uma abordagem baseada em inteligência artificial para a identificação e remoção automatizada de ruídos semânticos em modelos extraídos por meio de mineração de processos. O objetivo principal é aprimorar a qualidade estrutural e interpretativa dos modelos, reduzindo a necessidade de intervenção manual. A metodologia adotada compreende três etapas: (i) geração de um modelo inicial com mineradores tradicionais; (ii) classificação semântica das transições por um agente baseado em grandes modelos de linguagem (LLMs); e (iii) remoção programada de transições classificadas como irrelevantes. Os experimentos demonstraram que a eficácia do framework depende tanto do LLM utilizado quanto do tipo de minerador adotado. Enquanto o Algoritmo Alpha mostrou-se limitado frente à presença de ruídos, o Minerador Indutivo obteve resultados superiores ao preservar a estrutura lógica do processo mesmo após a filtragem. Os resultados apontam para a viabilidade da proposta e abrem caminho para futuras pesquisas focadas no tratamento de ruídos mais complexos, como eventos fora de ordem, e no refinamento do Agente Semântico para contextos específicos de modelagem.
Keywords:	Processos de negócio Inteligência artificial Business processes Artificial intelligence
Subject CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Production unit:	Instituto de Computação
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	11-Aug-2025
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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