By Marina Sousa 
Desvendando a Inteligência Artificial no Brasil: USP Mapeia o Ecossistema de Conhecimento para Guiar Investimentos e Políticas Públicas
Pesquisadores do Centro de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (CIAAM) e do Instituto de Estudos Avançados da USP desenvolvem plataforma inédita para compilar e visualizar dados sobre a produção científica e tecnológica em IA no país.
O cenário da Inteligência Artificial (IA) no Brasil está sendo minuciosamente investigado por uma equipe de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP). Coordenado pela professora Veridiana Domingos Cordeiro, da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH), e composto pelos pós-doutorandos Alysson Mazoni e Enio A. Blay, o grupo do Centro de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (CIAAM) e do Instituto de Estudos Avançados (IEA) da USP está construindo um mapeamento abrangente do ecossistema de produção de conhecimento em IA no país.
Os primeiros resultados dessa pesquisa já estão disponíveis em um site interativo, que permite estudar ativamente o mapeamento da produção de conhecimento e seus atores, desde pesquisadores e instituições até empresas, órgãos governamentais e os resultados de seus projetos. O objetivo final é criar uma base de dados e ferramentas de visualização que sirvam de guia para futuras pesquisas e para o desenvolvimento de estratégias de investimento e políticas públicas.
A Complexidade de Mapear o Conhecimento em IA
Tradicionalmente, a cientometria se baseia em artigos científicos publicados, utilizando bases de dados bibliográficas como principal fonte. No entanto, o projeto da USP reconhece que o conhecimento técnico em IA se manifesta em múltiplos formatos, como relatórios técnicos, documentos de política, patentes, registros de software, teses e dissertações. Essa diversidade apresenta um desafio significativo na hora de relacionar e integrar dados de diferentes áreas da inovação e da interface entre pesquisa e desenvolvimento.
Para superar essa barreira, a equipe utiliza fontes robustas como o currículo Lattes, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), que oferece um volume completo de descrições de produções científicas brasileiras. Além disso, são explorados dados do Capes Dados Abertos, que registram informações de programas de pós-graduação e instituições, permitindo o cruzamento indireto de dados por identificadores de publicações, como os DOIs.
Três Estratégias para Definir a Área de IA
Um dos desafios persistentes na bibliometria é a definição de áreas do conhecimento. Para a IA, os pesquisadores da USP adotaram três abordagens complementares para determinar o pertencimento de um indivíduo à área:
- Autodeclaração: Analisa palavras-chave relacionadas à IA presentes no currículo Lattes dos pesquisadores.
- Comunidade: Identifica o volume de publicações em revistas e conferências reconhecidas como pertencentes à área de IA.
- Agrupamento: Define a área com base no agrupamento de trabalhos por citações diretas, revelando redes de influência e colaboração.
Essas estratégias, que não são mutuamente exclusivas, permitem uma visão multifacetada da IA como campo de conhecimento. Para garantir a relevância dos dados, foram selecionados apenas pesquisadores com pelo menos três publicações no conjunto total considerado. A harmonização dessas abordagens pelo identificador do currículo Lattes possibilita a criação de uma lista consolidada de pesquisadores e suas afiliações, que já alimenta gráficos interativos sobre centros de pesquisa de IA no Brasil e até um mapa global disponível no site.
Rumo ao Fortalecimento do Ecossistema Brasileiro de IA
A iniciativa da USP vai além do mero levantamento de dados. Ao criar subsídios detalhados, o projeto busca fomentar a pesquisa sociológica em IA, permitindo não apenas compreender as relações atuais e passadas, mas também criar estratégias de investimento, tanto públicas quanto privadas, que fortaleçam o ecossistema brasileiro de Inteligência Artificial em um cenário global cada vez mais interconectado. A plataforma pretende ser uma ferramenta essencial para o planejamento estratégico e o avanço da IA no Brasil.
Fonte: jornal.usp.br