Utilização de R-GCN para identificação de conluio em auditorias de licitações públicas

Autores/as

Palabras clave:

Licitação Pública. Conluio. R-GCN. Redes Neurais de Grafos.

Resumen

O trabalho propõe o uso de Redes Convolucionais de Grafos Relacionais (R-GCN) para identificar conluio em licitações públicas municipais. Utilizando dados abertos do TCE-CE, os autores constroem grafos heterogêneos que integram múltiplas entidades e relações. O modelo de aprendizado supervisionado alcançou acurácia de até 97% na detecção de licitações suspeitas. A abordagem contribui para aprimorar auditorias e promover transparência. O estudo demonstra o potencial de IA para apoiar o controle externo em larga escala.

Biografía del autor/a

Marcos Leno Ferreira Pompeu, Universidade de Fortaleza

Doutorando e Mestre em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza – UNIFOR. Bacharel em Ciência da Computação, Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Especialista em Engenharia de Software e Especialista em Engenharia Química pela Universidade Estácio de Sá – UNESA. Especialista em Automação Industrial pela Universidade de Fortaleza – UNIFOR e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Ceará – UFC. Engenheiro da Companhia de Água e Esgoto do Ceará.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/5968571203227933

Raimir Holanda Filho, Universidade de Fortaleza

Pós-Doutor em Computação pela Sorbonne Université-Pierre et Marie Curie (França - 2020). Doutor em Ciência da Computação pela Universitat Politecnica de Catalunya (Espanha - 2005). Atualmente é professor titular da Universidade de Fortaleza - UNIFOR na qual é membro permanente dos programas de pós-graduação em Informática Aplicada (mestrado e doutorado) e do mestrado profissional em administração. Possui mais de 130 trabalhos publicados em conferências e periódicos nacionais e internacionais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: Redes Complexas, Grafos de Conhecimento, Graph Neural Networks, Inteligência Artificial, Segurança.

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Publicado

2026-07-17

Número

Seminário Internacional O Futuro da Auditoria Pública

Sección

Eixo 4 - Inteligência Artificial e transformação digital na auditoria pública