Engenharia de Sistemas

De tradução de textos antigos a mapeamento de danos da Covid-19: a contribuição da IA

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Por: Redação 360 | Em: | Atualizado: 17 meses atrás | 6 min de leitura

Imagem reproduzida de ArqueoHistória Almanaque – https://www.arqueohistoria.com.br/post/intelig%C3%AAncia-artificial-capaz-de-decifrar-tabuletas-escritas-em-cuneiforme

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A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental em diversas áreas da ciência. Com sua capacidade de processar grandes volumes de informações e aprender com base em padrões, a tecnologia tem revolucionado a forma como lidamos com desafios complexos.

Neste texto do Engenharia 360, exploraremos a notável contribuição da IA, abordando desde a recuperação e preservação de conhecimentos históricos até a análise e compreensão dos impactos da mais recente pandemia. Veremos como ela se tornou uma ferramenta poderosa para enfrentar esses desafios, ampliando nossa compreensão e possibilitando avanços significativos em diversas áreas do conhecimento.

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Imagem reproduzida de ArqueoHistória Almanaque - https://www.arqueohistoria.com.br/post/intelig%C3%AAncia-artificial-capaz-de-decifrar-tabuletas-escritas-em-cuneiforme

IA na tradução de textos da antiguidade

A escrita cuneiforme acadiana é um sistema antigo de escrita usado na Mesopotâmia. As tábuas de argila inscritas nessa escrita são importantes porque fornecem informações sobre a vida das civilizações antigas.

A tradução desses textos é rara devido à falta de especialistas na área. Mas pesquisadores da Universidades de Tel Aviv e Ariel, em Israel, desenvolveram um modelo de Inteligência Artificial para traduzir textos cuneiformes acadianos. O objetivo da tradução para o inglês é facilitar o estudo dessa antiga forma de escrita.

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Imagem reproduzida de Futuro Prossimo - https://pt.futuroprossimo.it/2021/09/scrittura-cuneiforme-una-ai-potrebbe-completare-le-tavole-mesopotamiche/

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Como a Inteligência Artificial se saiu na tradução de textos acadianos?

O modelo de Inteligência Artificial para traduzir textos cuneiformes acadiano alcançou uma pontuação de 37,47 no BLEU4, que é um teste de correspondência entre traduções automáticas e traduções humanas. No entanto, a precisão na tradução de textos acadianos formais foi maior do que na tradução de textos literários e poéticos.

A saber, os pesquisadores utilizaram métodos de processamento de linguagem natural (NLP) para criar a tradução dos glifos cuneiformes para o inglês. O programa teve mais sucesso ao traduzir frases de até 118 caracteres e apresentou traduções errôneas ao lidar com textos mais longos.

Desde já, o código-fonte da tecnologia está disponível no GitHub e os pesquisadores também planejam desenvolver um aplicativo chamado Babylonian Engine para permitir que outras pessoas façam traduções da escrita cuneiforme.

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Imagem reproduzida de Wikimedia Commons, Museu do Louvre, Rama, via UOL

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IA no mapeamento de danos da Covid-19

Pesquisadores da Unicamp desenvolveram um método utilizando Inteligência Artificial para mapear os danos da Covid-19 nos pulmões de pacientes infectados. O objetivo é permitir um acompanhamento mais preciso da evolução da doença.

O método foi desenvolvido em 2020 e foi aplicado tanto para pacientes com Covid-19 quanto para estudar os efeitos da Covid longa. A pesquisa foi realizada pela equipe da Unicamp, com orientação da professora Letícia Rittner e do pesquisador Roberto de Alencar Lotufo. Mas, recentemente, um aluno da instituição foi aos Estados Unidos para estudar a aplicação do método em pacientes na Universidade de Iowa.

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Imagem reproduzida de Diedre Carmo, Arquivo pessoal, via G1

Como o método de mapeamento foi adaptado para funcionar em diferentes contextos?

Na pesquisa da Unicamp utilizando Inteligência Artificial, um algoritmo foi treinado em imagens de tomografia computadorizada para identificar e sinalizar as partes não saudáveis dos pulmões. O método foi adaptado para funcionar em diferentes contextos e equipamentos de tomografia de diversos países. Aliás, o aluno Diedre Santos do Carmo estudou a aplicação desse método lá em Iowa.

Com o treinamento intensivo do algoritmo, feito em diferentes hospitais, obtêm-se imagenspor tomografia computadorizada. Nesse caso, a Inteligência Artificial delimita as bordas das partes não saudáveis do pulmão, fornecendo um número preciso que representa a porcentagem de comprometimento. Claro que esses resultados ainda requerem confirmação e investigação mais detalhada por outros grupos de pesquisa.

Além disso, a Inteligência Artificial também está sendo utilizada para estudar os efeitos da Covid longa. Os resultados preliminares indicam um nível menor de acometimento dos pulmões entre pacientes vacinados. O método está disponível para uso de pesquisadores, mas questões tecnológicas dificultam sua ampla utilização na rede pública de saúde.

No entanto, a ampla utilização do método na rede pública de saúde enfrenta alguns impedimentos. Um dos principais é a questão tecnológica, como a necessidade de computadores adequados nas unidades de atendimento. Superar esses desafios tecnológicos é essencial para que o método possa ser amplamente utilizado na prática clínica.

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Fontes: Revista Galileu, G1.

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