A estudante Tatiana Pereira foi premiada no 28º Congresso de Iniciação Científica da Universidade de Brasília. (Foto: Arquivo pessoal)

O projeto KnEDLe (Knowledge Extraction from Documents of Legal content) é fruto de um convênio entre a FAPDF, Finatec e UnB, cujo objetivo é contribuir para a extração de informações oficiais de forma dinâmica. O objeto de estudo é o Diário Oficial do Distrito Federal e o programa foi desenvolvido para sanar os desafios encontrados pelos usuários na hora de consultar informações na publicação.

Com o uso de inteligência artificial, processamento de linguagem natural, machine learning, busca e recuperação de informação e mineração de dados; o KnEDLe, ou Nido, como é chamado em português, facilita a jornada do usuário no DODF e melhora a experiência de navegação pela publicação.

Para esse projeto, foram investidos mais de R$ 3.2 milhões da FAPDF a serem utilizados ao longo de 2 anos e 4 meses. Durante o período, além de programar e otimizar a inteligência artificial, os professores e alunos de ciência da computação tem a oportunidade de produzir artigos científicos.

Em 2022, artigos desenvolvidos dentro do projeto Nido receberam premiações e menções honrosas em simpósios e congressos. O Prêmio Menção Honrosa foi para o trabalho de iniciação científica realizado junto ao projeto KnEDLE. O artigo “Aprendizado de máquina para a sugestão automática de correções em anotações” foi elaborado pela estudante Tatiana Franco Pereira, sob a orientação do prof. Vinícius Ruela Pereira Borges. O prêmio faz parte do 28º Congresso de Iniciação Científica e do 19º Congresso de Iniciação Científica do DF.

Já os alunos Felipe Xavier Barbosa da Silva e Gabriel Mendes Ciriatico Guimaraes, autores do trabalho intitulado “Named Entity Recognition Approaches Applied to Legal Document Segmentation”, receberam prêmio de terceiro melhor artigo no Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe). Os discentes foram orientados pelos professores Ricardo Marcacini (USP), Andrei Queiroz (UnB), Vinicius Borges (UnB), Thiago Faleiros (UnB) e Luís Garcia (UnB). A premiação foi feita no 11th Brazillian Conference on Intelligent System – BRACIS que aconteceu em Campinas no dia 01 de dezembro de 2022.

Sobre os Congressos

O 28º Congresso de Iniciação Científica e o 19º Congresso de Iniciação Científica do DF foram celebrados em um único evento realizado no campus do Instituto de Ensino Superior de Brasília (Iesb) em 08 de dezembro de 2022. Estiveram contempladas oito instituições de ensino superior que trabalham com pesquisas de iniciação científica. Os estudantes premiados durante o Congresso receberam reconhecimento por seus trabalhos nos temas voltados à Saúde e Vida, Artes e Humanidades e Exatas e Engenharias.

Já o 11th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), foi organizado pelo Instituto Brasileiro de Ciência de Dados (BI0S). O congresso é um dos eventos mais importantes para pesquisadores interessados em publicar resultados significativos e inovadores a respeito de Inteligência Artificial e Computacional e surgiu da combinação de dois dos mais importantes eventos científicos no ramo de Inteligência Artificial e Inteligencia Computacional: o Brazilian Symposium on Artificial Intelligence – SBIA e o Brazilian Symposium on Neural Networks – SBRN.

A conferência visa promover os conhecimentos teóricos e aplicações práticas da Inteligência Artificial e Computacional, além de promover a conexão e interlocução entre pesquisadores, estudantes e cientistas e engenheiros.

No ano de 2022 a conferência englobou cinco eventos: o Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), o Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), o Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), o Brazilian competition on Knowledge Discovery in Databases (KDD-BR) e o Workshop of the Brazilian Institute of Data Science (WBI0S).

Para saber mais sobre o projeto KnEDLe acesse: https://unb-knedle.github.io/

Fonte: FAPDF  (Por Letícia Coury/Ascom Fapdf)

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