Projeto aprovado pelo CNPq une pesquisadores do DCOMP e a CHIP. A iniciativa usará grafos de conhecimento para tornar sistemas com LLMs mais confiáveis em aplicações empresariais.
A Universidade Federal de Sergipe (UFS) obteve a aprovação de um novo projeto de Pós-Doutorado Empresarial (PDI) pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). O projeto, intitulado “Uma abordagem neuro-simbólica com Knowledge Graphs para mitigar desafios em IA generativa com LLMs”, é coordenado pelo professor Hendrik Teixeira Macedo, do Departamento de Computação (DCOMP), em colaboração com a empresa Informática Empresarial Ltda (CHIP).
O foco da pesquisa é enfrentar um dos principais desafios da inteligência artificial generativa: a produção de respostas incorretas ou sem fundamento pelos modelos. A investigação se concentra na integração entre Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLMs), que são utilizados em ferramentas de IA generativa, e bases de conhecimento especializadas, utilizando a inteligência artificial neuro-simbólica.
A proposta visa aumentar a precisão, transparência e capacidade de realizar raciocínios complexos dos sistemas de inteligência artificial. Além de melhorar a confiabilidade da IA, a pesquisa poderá contribuir com o desenvolvimento de soluções em áreas que exigem alto nível de precisão, como saúde, direito, finanças e gestão empresarial.
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Hendrik Teixeira Macedo enfatizou que essa parceria representa um avanço significativo tanto para a universidade quanto para o ecossistema de ciência e tecnologia em Sergipe. De acordo com ele, “este projeto fortalece a UFS como referência em inovação e pesquisa aplicada, permitindo transferir o conhecimento gerado no Departamento de Computação e no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação diretamente para o setor produtivo”.
“Envolvendo nossos estudantes em desafios reais da indústria, impulsionamos a produção científica de alto impacto”, afirmou Hendrik.
Ele também destacou que a pesquisa pretende demonstrar que, ao fundamentar os modelos de linguagem em regras e dados lógicos estruturados, é possível reduzir drasticamente as chamadas “alucinações” da IA. “Além disso, queremos mostrar que modelos menores, aliados a esse conhecimento especializado, podem alcançar níveis de acurácia equivalentes ou superiores aos de modelos muito maiores, com um custo operacional reduzido”, concluiu.
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