Este projeto apresenta uma investigação abrangente sobre técnicas e metodologias para a otimização e aprimoramento de modelos de aprendizado profundo, com um foco específico em sua aplicação em bancos de dados de revisões sistemáticas da literatura. A pesquisa explora como maximizar a eficiência de modelos de inteligência artificial, mesmo com conjuntos de dados limitados, promovendo soluções éticas, sustentáveis e tecnologicamente avançadas.
O principal objetivo deste trabalho é propor estratégias eficazes para triagem e classificação de documentos relevantes em pesquisas científicas, utilizando apenas 8 exemplos por classe. Através de experimentos com diferentes abordagens de aprendizado profundo, buscamos:
- Explorar e ajustar modelos preexistentes para maximizar sua eficiência.
- Avaliar a eficácia de métodos híbridos que combinam múltiplas técnicas de otimização.
- Identificar insights qualitativos e quantitativos sobre o desempenho e a adaptabilidade de diferentes estratégias.
A pesquisa baseou-se em uma abordagem prática e inovadora que inclui:
- Ajuste fino de modelos para tarefas específicas em bancos de dados restritos.
- Otimização de modelos, visando eficiência computacional e precisão nos resultados.
- Hibridação de técnicas, combinando metodologias para maximizar resultados.
- Análises qualitativas e quantitativas, avaliando a eficácia e a aplicabilidade dos modelos em diferentes contextos.
Os principais resultados desta pesquisa incluem:
- Identificação de técnicas que alcançam desempenho superior com poucos exemplos por classe.
- Desenvolvimento de um paradigma ético e sustentável para a aplicação de IA.
- Propostas de soluções inovadoras que atendem às necessidades reais da sociedade, equilibrando avanços tecnológicos com responsabilidade social e ambiental.
Este trabalho destaca a importância de um ecossistema diversificado de habilidades, com foco em:
- Avanços na área de inteligência artificial.
- Aplicações éticas e sustentáveis para promover benefícios sociais e ambientais.
- Contribuição significativa ao campo da IA, incentivando inovações contínuas e soluções que atendam às necessidades globais de forma responsável.
Esta pesquisa propõe um novo paradigma para o desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial, com ênfase em avanços tecnológicos que priorizem ética, sustentabilidade e eficiência. Ao integrar inovação e responsabilidade, o trabalho contribui para o crescimento do campo de IA e promove o desenvolvimento de tecnologias capazes de impactar positivamente a sociedade como um todo.
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Autor: Allan Victor Almeida Faria
Título: Otimização e Aprimoramento de Modelos de Aprendizado Profundo para Triagem de Documentos Científicos
Ano: 2024
Instituição: UNB Contato:
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