O estudante Makson Rodrigues, do curso de Estatística da UFRN, está transformando seu Trabalho de Conclusão de Curso em uma ferramenta inédita para Natal, um aplicativo que estima o preço de imóveis na cidade usando inteligência artificial. A motivação veio de uma constatação simples, e decisiva.

“Quando comecei a pesquisar, encontrei modelos parecidos feitos para outras capitais, como Fortaleza e João Pessoa. Para Natal, nada. Isso me fez querer trazer algo específico para a nossa realidade”, conta.

Desde o início, Makson e o orientador, o professor Marcelo Bourguignon, tinham clareza de que a pesquisa deveria resultar em uma aplicação acessível. A ideia não surgiu do zero: ambos já tinham desenvolvido outros projetos interativos, entre eles um site que identificava veículos semelhantes aos da Tabela Fipe. “Essa experiência mostrou que estatística aplicada pode ser muito útil no dia a dia. Então já fomos pensando em criar mais um app que qualquer pessoa pudesse usar”, explica.

A base de dados usada no projeto veio de anúncios coletados de plataformas como OLX e ZapImóveis. O orientador já possuía o conjunto bruto, mas Makson precisou filtrar e organizar tudo antes de treinar os algoritmos. “Era um material grande e heterogêneo, então o primeiro passo foi limpar os dados para que o modelo pudesse aprender de forma eficiente”, lembra.

Ao analisar o conjunto, ele identificou as variáveis que mais pesam na formação de preço dos imóveis em Natal. “Área, quantidade de quartos e número de banheiros se destacaram. Mas fatores como localização e comodidades também têm um peso importante e aparecem de forma consistente nas previsões”, afirma.

O aplicativo já está no ar e funciona de forma intuitiva. O usuário escolhe um ponto do mapa de Natal, define características como número de quartos, banheiros, vagas de garagem, área do imóvel, comodidades e até o tipo da propriedade. Com as informações preenchidas, basta clicar em “Estimar Valor”. “A ideia é ser uma ferramenta prática, que ajude corretores, compradores e vendedores a terem uma noção mais clara do preço médio”, diz Makson. Clique aqui e confira.

Ele também pretende ir além. Mais dados devem ser incorporados futuramente, e novas variáveis podem entrar no modelo. “Quero testar coisas como índices de criminalidade por bairro ou idade do imóvel. Tudo que ajuda a entender melhor como o preço se forma pode deixar o modelo mais preciso”, finaliza.

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