O uso da Inteligência Artificial na geração de conhecimento em ciência, tecnologia e inovação

Veja de que forma os avanços em torno da Inteligência Artificial têm contribuído para pesquisas científicas e inovação, auxiliando na produção de conhecimento em tecnologia.

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem desempenhado um papel cada vez mais relevante na geração de conhecimento em ciência, tecnologia e inovação. Essa tecnologia revolucionária está mudando a forma como os pesquisadores conduzem suas investigações e como as descobertas científicas são produzidas em todo o mundo – algo  especialmente significativo no contexto da pós-graduação Brasileira. 

Por meio da pesquisa e da produção de conhecimento científico, as instituições de ensino superior contribuem para a inovação, o progresso tecnológico e o desenvolvimento socioeconômico do país. No que se refere à pós-graduação, a produção científica é um indicador de qualidade e excelência acadêmica, refletindo o compromisso das instituições com pesquisas de ponta e com a formação de profissionais altamente qualificados.

Além disso, a produção científica é um dos principais critérios de  avaliação e classificação dos programas de pós-graduação stricto sensu, influenciando diretamente sua reputação e posição no cenário acadêmico nacional e internacional.

Nesse sentido, a incorporação da Inteligência Artificial tem ampliado significativamente as possibilidades e os horizontes da produção científica na pós-graduação brasileira. Com algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina, a IA permite analisar grandes volumes de dados, identificar padrões complexos e gerar insights que apoiam a elaboração de políticas públicas voltadas à educação superior. Isso possibilita que pesquisadores explorem novas áreas, desenvolvam soluções inovadoras e enfrentem desafios científicos e tecnológicos com maior eficácia — impulsionando a inovação, o desenvolvimento tecnológico e fortalecendo a presença do Brasil no cenário científico global.

Se você buscar informações e deseja saber mais sobre os impactos da IA na geração de conhecimento científico, acompanhe o artigo! 

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é um campo da ciência da computação dedicado ao desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Em outras palavras, a IA busca criar máquinas que possam pensar, aprender e agir de forma autônoma, simulando processos cognitivos humanos.

Assim, sistemas de IA são projetados para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões, tomar decisões, resolver problemas complexos e até mesmo aprender com a experiência. Eles podem ser aplicados em diversas áreas, como reconhecimento de voz, visão computacional, robótica, diagnóstico médico, finanças, entre outras.

Existem diferentes abordagens dentro da IA, incluindo redes neurais artificiais, algoritmos de aprendizado de máquina, lógica difusa, sistemas especialistas e processamento de linguagem natural. Essas técnicas podem ser combinadas e adaptadas conforme a necessidade da aplicação ou o problema a ser solucionado.

Como funciona a Inteligência Artificial?

A IA funciona por meio de sistemas computacionais projetados para simular comportamentos inteligentes. Embora existam diversas técnicas, seu funcionamento básico envolve:

1. Coleta de Dados: obtenção de grandes volumes de dados estruturados ou não estruturados.
2. Pré-processamento dos Dados: limpeza, normalização e organização dos dados, preparando-os para análise.
3. Escolha do Algoritmo: seleção da técnica de IA mais adequada (machine learning, redes neurais, lógica difusa etc.).
4. Treinamento do Modelo: o algoritmo aprende padrões a partir dos dados, ajustando seus parâmetros para otimizar o desempenho.
5. Avaliação do Modelo: o modelo é testado com dados não utilizados no treinamento para verificar sua capacidade de generalização.
6. Implantação: após aprovado, o modelo é integrado a sistemas reais para automatizar tarefas e gerar insights.

Diferentes tipos de tecnologias e abordagens da inteligência artificial

As abordagens da Inteligência Artificial geralmente se dividem em duas vertentes distintas: IA simbólica e IA conexionista.

IA simbólica

Baseada na manipulação de símbolos — números, palavras, regras lógicas — para simular processos de raciocínio. Foca em representações explícitas e regras para tomada de decisão.

IA conexionista

Inspirada no funcionamento dos neurônios, utiliza redes neurais artificiais para aprender com exemplos. O deep learning é o exemplo mais avançado dessa vertente, permitindo aprendizado profundo semelhante ao das redes nervosas humanas.

IA evolucionária

Menos comum, utiliza algoritmos inspirados na evolução biológica, como seleção natural, mutação e adaptação, para resolver problemas complexos.

Tipos de IA

Entre as principais tecnologias e técnicas utilizadas, destacam-se:

• Aprendizado de Máquina (Machine Learning): o aprendizado de máquina é uma das abordagens mais populares da IA, que envolve a construção de algoritmos capazes de aprender a partir de dados e fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados para isso. Existem diferentes técnicas de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
• Redes Neurais Artificiais: inspiradas no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais artificiais são estruturas computacionais compostas por neurônios artificiais interconectados. Elas são capazes de aprender a partir de exemplos e são amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e visão computacional.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): o PLN é uma área da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. Ele permite que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem natural de maneira semelhante aos humanos. O PLN é utilizado em sistemas de tradução automática, assistentes virtuais, análise de sentimentos em redes sociais, entre outros.
• Visão Computacional: a visão computacional envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para que os computadores possam interpretar e compreender imagens e vídeos digitais. Isso inclui tarefas como detecção de objetos, reconhecimento facial, segmentação de imagens e análise de movimento.
• Lógica Fuzzy: a Lógica Fuzzy é uma abordagem da IA que lida com a incerteza e a imprecisão nos dados. Ela permite representar e processar informações que são vagas ou imprecisas, em vez de simplesmente verdadeiras ou falsas. A lógica fuzzy é comumente aplicada em sistemas de controle, tomada de decisão e diagnóstico.
• Sistemas Especialistas: os sistemas especialistas são programas de computador que usam conhecimento especializado para resolver problemas em uma área específica. Eles incorporam regras e soluções para imitar o raciocínio humano em um domínio particular, como diagnóstico médico, suporte a decisões empresariais e planejamento de rotas, por exemplo.

Aplicações da Inteligência Artificial na pesquisa científica

A aplicação da IA na pesquisa científica cresce rapidamente, ampliando a capacidade dos cientistas de interpretar dados e propor soluções. Três áreas se destacam:

Análise de dados

A IA permite identificar padrões, tendências e relações complexas em grandes conjuntos de dados, contribuindo para a formulação de novas hipóteses e descobertas.

Mapeamento de riscos

Ferramentas de machine learning ajudam a prever eventos e avaliar riscos em áreas como meio ambiente, saúde pública e segurança alimentar.

Identificação de possíveis soluções

A identificação e desenvolvimento de soluções inovadoras para os desafios enfrentados pela ciência é potencializada com o uso da IA. Por meio de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência computacional, os pesquisadores podem explorar um vasto campo de possíveis soluções, testar hipóteses e otimizar processos. 

Além disso, a Inteligência Artificial permite a análise de grandes conjuntos de dados históricos e a identificação de padrões que possam levar a novas abordagens e descobertas. Isso abre outras perspectivas para a resolução de problemas complexos em áreas como medicina, biologia, meio ambiente e muito mais.

Desafios da Inteligência Artificial na geração de conhecimento em ciência, tecnologia e inovação

Apesar do enorme potencial, alguns desafios precisam ser enfrentados para que a IA alcance todo o seu impacto na ciência:

Melhoria dos algoritmos

É necessário desenvolver modelos mais robustos, precisos, eficientes e interpretáveis, capazes de lidar com a complexidade crescente dos dados científicos.

Avanço do hardware

Processamento de IA exige equipamentos poderosos. Investir em GPUs, TPUs e arquiteturas otimizadas é fundamental para ampliar as capacidades da pesquisa científica.

Interação humano-máquina

A colaboração entre IA e pesquisadores precisa ser fluida. Isso inclui interfaces intuitivas, processos transparentes e sistemas que complementem — e não substituam — a expertise humana.

Stela Experta©: uma ferramenta completa para monitorar a produção científica dos docentes dos seus programas de pós-graduação

A Stela Experta© representa uma inovação significativa no monitoramento da produção científica dos docentes da sua instituição de ensino superior. 

Por meio da Stela Experta©, é possível acompanhar de forma detalhada a produção de artigos, capítulos de livros, patentes, projetos de pesquisa e outras atividades acadêmicas dos docentes, permitindo uma avaliação abrangente do desempenho e da contribuição científica de cada pesquisador.

Uma das principais vantagens da Stela Experta© é sua capacidade de integrar e consolidar dados de diversas fontes, incluindo bases de dados bibliográficas, plataformas de indexação científica e sistemas de gestão acadêmica das instituições. Isso permite total acesso a informações atualizadas e precisas sobre a produção científica dos docentes, facilitando a tomada de decisões e o planejamento estratégico.

Além disso, a Stela Experta© oferece uma variedade de recursos e funcionalidades que tornam o processo de monitoramento e análise da produção científica mais eficaz. Esses recursos incluem ferramentas de visualização de dados, relatórios personalizados, alertas automáticos sobre novas publicações e métricas de desempenho personalizadas.

Com sua interface intuitiva, recursos avançados e capacidade de integração de dados, a Stela Experta© está preparada para impulsionar o avanço da ciência, tecnologia e inovação no ambiente acadêmico brasileiro.

💻‍ Plataforma Stela Experta©

Soluções para embasar a tomada de decisões estratégicas em ciência, tecnologia e inovação para as IES e ICTIs

Módulo Pesquisa: Solução para apoiar a gestão estratégica nas Instituições de Ensino Superior, integrando diversas fontes de informação nacionais e internacionais em CT&I, possibilitando que o gestor responda de forma ágil e assertiva a questões sobre a produção intelectual, projetos de P&D, perfil e expertises dos docentes, discentes e grupos de pesquisa da instituição, bem com sobre sua infraestrutura laboratorial.

Módulo Pós-Graduação: Solução para avaliar e acompanhar a performance dos PPGs da Instituições de Ensino Superior no decorrer das quadrienais, baseado em critérios utilizados pelas áreas de avaliação da Capes. A partir dos dados da Plataforma Sucupira, possibilita que o gestor realize benchmarkings entre os PPGs da IES e seus programas pares e identifique os docentes que estão acima/abaixo da média em cada indicador monitorado.

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