Inteligência artificial

Abstract

Objetivo: Mapear as pesquisas acadêmicas no âmbito das dissertações e teses realizadas em programas de pós-graduação, a produção científica quanto aos aspectos de distribuição geográfica, instituições, áreas de conhecimento, canal de comunicação, rede de coautoria e temas relacionados à questão da inteligência artificial. Metodologia: A pesquisa de caráter exploratório e descritivo foi baseada em procedimentos metodológicos quantitativos por meio da bibliometria e da análise de conteúdo. As fontes de informação utilizadas foram os Grupos de Pesquisa e a Plataforma Lattes do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, bem como a Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações, do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. As ferramentas para extração, análise e visualização de dados escolhidas foram o scripLattes, Gephi e IRaMuTeQ. As coletas de dados foram realizadas em outubro de 2022, tendo no Lattes a definição do período de 30 anos. Resultados: Foram identificados 759 Grupos de Pesquisa, 20.400 currículos Lattes e 3.073 registros de teses e dissertações. As áreas de conhecimento mais frequentes identificadas nas três bases que abrangem a questão foram. Ciências Exatas e da Terra, Engenharias e Ciências Sociais Aplicadas. As regiões mais relevantes em duas das bases foram Sudeste e Sul. As instituições que se destacaram foram a Universidade de São Paulo e Universidade Federal de Santa Catarina, as quais reúnem a maior produção científica sobre inteligência artificial no Brasil. As publicações científicas em sua maioria se concentram em artigos completos publicados em periódicos e os trabalhos completos em conferências. Alguns temas identificados tinham relação com setores de petróleo e gás, agricultura, educação e saúde, bem como discussões éticas e regulamentação. Conclusões: Os pesquisadores e grupos de pesquisa sobre inteligência artificial no Brasil têm aparentemente experimentado um período de crescimento. Embora as aplicações atravessem diferentes áreas de conhecimento, a rede de coautoria de produção científica demonstrou ser pouco multidisciplinar.

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