Radix选择里约热内卢联邦大学阿尔贝托・路易斯・科英布拉工程研究生院(Alberto Luiz Coimbra Institute of Post-Graduation and Research in Engineering，Coppe)作为合作机构之一，共同研发一款面向项目管理的生成式人工智能平台。
该项目的部分研发工作将由电气工程项目下属的信号处理实验室（LPS）的研究人员承担，项目周期为三年，汇聚了在技术、创新以及项目管理领域具备不同专长的多家机构与企业。
Radix是一家巴西工程与科技企业，承接大型项目，业务覆盖能源、油气、采矿、基础设施以及工业等行业。该企业也针对复杂的商业难题，研发数字化及人工智能解决方案。
该平台将采用多智能虚拟智能体架构，各个智能体可以协同开展项目行政与财务管理相关工作。项目构想是借助人工智能实现流程自动化，完成信息整理与分析，为管理人员的决策工作提供支持。COPPE/UFRJ电气工程项目教授、信号处理实验室负责人Natanael Moura Júnior表示，实验室团队将负责平台底层人工智能模型的开发与评估工作。研究人员需要确定项目周期内所要开发的人工智能模型的训练流程与架构。
团队还需要提出训练环节所使用的数据集，同时设定量化标准来评判模型性能Natanael解释道：“我们希望建立一套方法论，能够客观评判所开发模型的质量，并跟踪项目推进过程中模型的迭代情况。”
项目一大核心挑战，是确保人工智能系统可以在恰当的时机输出可靠、精准的信息，匹配管理人员的实际需求。大型项目的行政、财务决策涉及海量信息，模型输出内容的质量，是自动化工具能够切实辅助人工工作的关键。
信号处理实验室的研究人员同时也在开展另一项重点工作：评估葡萄牙语训练模型的性能。团队已经启动相关研究，专门针对这类模型的训练效果搭建评估方案。Natanael称，这对本项目而言是一个极具研究价值的难点。
为推进该平台的研发，Radix通过 “巴西更多创新 —— 数字技术” 项目，从巴西科研项目资助局（Finep）获得资金支持，资金来源于巴西国家科学技术发展基金（FNDCT）。COPPE/UFRJ参与该项目，让信号处理实验室的科研成果落地到高复杂度场景下的人工智能实际应用当中。研究人员参与模型开发、训练流程搭建以及评估方法制定，完成关键环节的工作，保障技术能够输出可靠信息，赋能大型项目管理工作。