19 fevereiro 2020

Conectando conhecimento: Inteligência artificial agiliza busca pela inovação em biblioteca


Ao contrário de perderem importância, as bibliotecas ganham ainda mais com as novas tecnologias. Na Faculdade de Odontologia (FO) da USP, um projeto vem refinando as buscas por conhecimento por meio da utilização de um sistema de Inteligência Artificial (IA). Denominado Centro de Recursos de Aprendizagem e Investigação (CRAI), a iniciativa simplifica o caminho para se encontrar a inovação em qualquer área do conhecimento. Um software de IA, denominado provisoriamente como Minerador de Inovação, cruza informações e gera dados e relatórios sobre toda a produção científica catalogada numa determinada biblioteca. Um dos grandes diferenciais do Minerador é permitir a busca por termos da linguagem natural humana, e não só por palavras-chave, como é comum em sistemas de bibliotecas.
A busca pela inovação com o uso da IA se dá pela utilização de uma série de ferramentas e conceitos de bibliometria. Para viabilizar o funcionamento do CRAI, o professor Novelli e sua equipe indexaram 60.400 teses de doutorado de toda a USP.
Na Agência USP de Gestão da Informação Acadêmica (AGUIA) existe um acervo eletrônico de mais de 11 milhões de títulos, com informações digitalizadas de um acervo físico composto de mais de 8 milhões de títulos. "O objetivo foi desenvolver um aplicativo para processamento desses dados e construir novos conceitos e ideias a partir da tabulação cruzada dessas informações”, descreve Novelli.
Com o software de IA haverá uma mudança nas rotinas de uma biblioteca, que servirá não só como local de busca e de registro de informações, mas apresentará possibilidades de interações, dados e textos aos usuários, gerando sugestões de inovações.
Mas de que maneira, por meio de tantas informações que constituem um acervo imenso como o de uma biblioteca, será possível detectar algum tipo de inovação? Na prática, o novo software minerador de dados vai gerar, a partir de uma pesquisa, informações cruzadas que permitam visualizar as ocorrências entre termos de uma busca.
Exemplificando: se o usuário buscar por “capim mombaça”, o minerador de dados apresentará um gráfico das teses de doutorado que tratam do tema. Aparentemente distintos, certamente haverá ligações entre os termos e serão apresentadas pesquisas de diversas áreas do conhecimento. À medida que as ligações se mostrarem cada vez mais distantes ou isoladas, significa que estamos diante de possíveis inovações.    Leia mais.    Fonte: Jornal da USP - 18/02/20