Mimir - Conecti (Capes, CNPq, Ibict) - Rede Neural de desambiguação de dados
Título
Mimir - Conecti (Capes, CNPq, Ibict) - Rede Neural de desambiguação de dados
Descrição
| Órgão responsável | CAPES |
| Acesso | Informação não fornecida pelo órgão |
| Desenvolvimento da ferramenta | Equipe interna, Parceria com universidade |
| Acesso ao algorítmo da ferramenta | Sim |
| Código Aberto | Não |
| Categorias de aplicação | Sistema de recomendação, Desambiguação de dados |
| Método estatístico utilizado pela ferramenta | Redes neurais, Processamento de linguagem natural |
| Outputs da ferramenta | Probabilidade de duas produções científicas serem a mesma; Probabilidade de duas pessoas, não identificadas, serem a mesma; Probabilidade de duas instituições (publica ou privada, internacional ou nacional) serem a mesma; Probabilidade de dois projetos de pesquisa serem os mesmos ou terem os mesmos financiadores. |
| Grau de apoio oferecido pela ferramenta | A ferramenta faz diagnósticos e sugere ações. |
| No desenvolvimento e/ou implementação da ferramenta, foi considerada a obrigatoriedade de revisão humana das decisões automatizadas? | Sim |
| Se a resposta anterior foi positiva, descreva as questões envolvidas e a decisão tomada. | Objetivando o aprendizado da rede neural, idealizamos uma interface com o usuário para que fosse feita uma desambiguação manual dos dados que a rede retornasse abaixo de 80% de confiabilidade. |
| No desenvolvimento e/ou implementação da ferramenta, foram considerados possíveis vieses em seu desempenho? Por exemplo: sua eficácia é melhor com determinados grupos? | Sim |
| Se a resposta anterior foi positiva, descreva os possíveis vieses e a decisão tomada a respeito. | A implementação da solução, envolve o empilhamento de algorítimos e a configuração de peso dos mesmos conforme a assertividade dos resultados. |
| Foi verificado algum desses impactos no fluxo de trabalho do órgão com a utilização da ferramenta? | Impacto na melhora da prestação do serviço público, Impacto na precisão das informações de avaliação da pós-graduação |
| Há métricas para medir a eficácia da ferramenta? | Sim |
| Se a resposta anterior foi sim, descreva a métrica. | Calibração dos resultados feito pelas Instituições de Ensino parceiras do projeto. |
| Quais são os principais conjuntos de features/variáveis usados como entrada para treinar a ferramenta? Por exemplo: região e IDH de um município para um sistema de estimativa de risco de fraudes; presença no cadastro positivo para concessão de crédito. | Cada classe (produções intelectuais, autores, docentes, instituições, projetos de pesquisa, entre outros) de informações tem metadados distintos, assim as variáveis para treinamento da rede depende do tipo de informação que está sendo tratado. |
| Existe a necessidade da utilização de dados pessoais para treinar a ferramenta? | Sim |
| Existe a necessidade da utilização de dados sigilosos para treinar a ferramenta? | Sim |
Arquivos
Referência
“Mimir - Conecti (Capes, CNPq, Ibict) - Rede Neural de desambiguação de dados,” Catálogo de Uso de Inteligência Artificial por Órgãos Governamentais, acesso em 10 de maio de 2024, https://catalogoia.omeka.net/items/show/15.