Pesquisador do Instituto Modal participa de pesquisa internacional sobre fundamentos da teoria dos conjuntos

A Teoria dos Conjuntos é uma linguagem e uma ferramenta importante para o raciocínio. É uma base para a Matemática — praticamente toda a Matemática pode ser formalizada na Teoria dos Conjuntos. Tudo a que você se refere em Matemática e, como conseqüência em todas as outras ciências, é formalizado na Teoria dos Conjuntos.

Em particular, a Teoria dos Conjuntos é uma ferramenta útil para formalizar o raciocínio sobre a computação e sobre os objetos da computação. A Teoria dos Conjuntos é inseparável da Lógica, onde a Ciência da Computação tem suas raízes. A Ciência da Computação tem muitas de suas ideias inspiradas em conjuntos: estruturas de dados e bancos de dados relacionais são relações sobre conjuntos. Na teoria formal da linguagem, uma linguagem é um conjunto de strings complementado pelo estudo de certas operações, e tais operações são baseadas em conjuntos. Algoritmos, igualmente, seriam impossíveis sem conjuntos: de fato, algoritmos são conjuntos ou sequências (conjuntos ordenados) de funções recursivas, que por sua vez são relações computáveis entre conjuntos. Basta contar quantas vezes a palava “conjunto” aparece nesse parágrafo para se convencer que sem conjuntos não há algoritmos.

A famosa Teoria dos Conjuntos de Zermelo-Fraenkel (\mathbb{ZF}), batizada em homenagem aos matemáticos Ernst Zermelo e Abraham Fraenkel, é um sistema axiomático proposto no início do século XX para tornar a Teoria dos Conjuntos livre de paradoxos como o paradoxo de Russell. Existem muitas formulações equivalentes dos axiomas da teoria dos conjuntos de Zermelo-Fraenkel.

O problema…

Mas há um problema: ninguém sabe se \mathbb{ZF} (e suas extensões como \mathbb{ZFC}, obtida adicionando o Axioma da Escolha) é consistente ou não. O célebre segundo teorema da incompletude de Gödel implica, entre outras coisas, que a consistência de \mathbb{ZF} não pode ser provada dentro de \mathbb{ZF} propriamente dito (a menos que a teoria seja realmente inconsistente). Assim, na medida em que \mathbb{ZF} é identificada com a Matemática comum, a consistência de \mathbb{ZF} não pode ser demonstrada na Matemática.

Este é um limite importante do poder da Matemática, um limite que também reflete na Ciência da Computação e na Inteligência Artificial, aprendizagem de máquina e desenvolvimento de software.

Caminhos para solução

Tudo isso justifica o interesse de Alfredo Freire, nosso colega do Instituto Modal, que recentemente obteve seu doutorado em Filosofia e Lógica pela Universidade de Campinas, e que está colaborando com o Prof. Joel David Hamkins (Universidade de Oxford) em uma importante pesquisa em Teoria dos Conjuntos . Alfredo Freire e Joel Hamkins acabaram de ter o aceite para publicação de um artigo no prestigiado Journal of Symbolic Logic: J. D. Hamkins e A. R. Freire, “Bi-interpretation in weak set theories”.

Uma versão preliminar do artigo (bastante profundo e técnico) está disponível em Mathematics arXiv, 2020 e no Research Gate.

Joel Hamkins comenta a importância do trabalho em seu blog.

Além disso, recentemente, o Prof. Joel Hamkins fez uma palestra de 90 minutos intitulada Bi-interpretation in weak set theories, no Seminário de Matemática em Oxford, explicando os principais resultados do trabalho conjunto, com base na tese de doutorado de Alfredo Freire, orientada pelos professores Walter Carnielli (Unicamp / Instituto Modal) e Rodrigo Freire (UnB).

A enorme importância da Teoria dos Conjuntos para a Matemática e a Ciência da Computação, juntamente com a ausência de uma prova de consistência, justifica o interesse da investigação em modelos e interpretações da Teoria dos Conjuntos. Os principais resultados do trabalho de Alfredo Freire e Joel Hamkins são explicados abaixo.

\mathbb{Z} (uma versão mais fraca da teoria dos conjuntos sem o axioma de substituição) não é sólido e não é rígido. Em linguagem especializada, isso significa que \mathbb{Z} possui modelos não isomórficos (ou seja, modelos com “personalidades distintas”) que são muito “similares”, ou seja, os modelos são bi-interpretáveis. Eles mostram que o fenômeno da biinterpretabilidade ocorre apenas em teorias de conjuntos fracas, como \mathbb{ZFC^{-}} (sem o axioma do conjuntos-potência) e \mathbb{Z}. Mas eles também provaram que \mathbb{ZF} possui apenas um modelo a menos de bi-interpretação, ou seja, \mathbb{ZF} é sólido. Isso dá uma caracterização importante para \mathbb{ZF}.

O impacto

Existem várias consequências fundacionais e filosóficas importantes desses resultados, que ainda estão sendo investigadas; uma delas é que os resultados indicam que \mathbb{ZF} é uma teoria mínima onde existe um tipo de acordo universal: mesmo que não possamos provar a consistência de \mathbb{ZF}, a teoria é suficientemente segura para evitar discordâncias. De fato, existem várias extensões ou modificações dos axiomas da teoria dos conjuntos, como o Axioma de Martin, o Axioma da Determinação, enfraquecimento do Axioma da Escolha para o Axioma das Escolhas Dependentes etc., mas essas propostas não tocam \mathbb {ZF}.

Embora existam muitos modelos de \mathbb{ZF}, cada um deles é determinado exclusivamente por bi-interpretações. Isso dá um pouco mais de garantia a \mathbb{ZF}, apesar da impossibilidade de provar sua consistência, e a fortiori um pouco mais de garantia à ciência em geral, e à Ciência da Computação em particular. Atividades como, por exemplo, a verificação de modelos (model checking) que se refere ao problema de testar se um modelo atende a uma dada especificação, e atende a requisitos de segurança como a ausência de pontos de travamento (deadlocks) perderiam completamente o sentido se uma inconsistência fosse descoberta na teoria de conjuntos. Dentro da impossibilidade de uma prova de consistência, uma garantia relativa adicional de consistência vale ouro.

A pesquisa sobre os fundamentos da Matemática é algo de excepcional importância, não apenas para Ciências e Computação, mas também para todo o futuro da humanidade. O trabalho de Alfredo Freire e Joel Hamkins contribui com uma peça, e com bela jogada, neste jogo profundo. Nossos parabéns!

Walter Carnielli

Walter Carnielli

Walter Carnielli é pós-doutor pela University of California, pela Universitat Munster (Westfalische-Wilhelms) e pela Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn. Atualmente é pesquisador do Centro de Lógica, Epistemologia e História da Ciência (CLE) da Unicamp, vice-presidente do Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI2) e presidente do Comitê Científico do Instituto Modal de Ciência, Tecnologia e Inovação.

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Produção de Conteúdo

O que é produção de conteúdo

Na educação corporativa, produzir conteúdo significa criar material didático adequado ao seu público com o objetivo de desenvolver um conhecimento, habilidade e/ou competência específico. Esse material didático deve ser produzido de forma a atender diferentes estilos de aprendizagem – textual, visual, audiovisual, hands-on, colaborativo…

A produção de conteúdo para uma Universidade Corporativa deve levar em consideração diferentes fatores, como o perfil do público, a duração do curso, o acesso à tecnologia, os recursos disponíveis e o objetivo de cada curso.

Benefícios para a empresa

O conteúdo produzido de maneira adequada para cada público e curso facilita muito todo o processo de formação dos colaboradores:

  • Aumenta a facilidade de absover conhecimentos, competências e habilidades
  • Torna o curso mais leve e divertido, o que reduz a evasão e aumenta a retenção dos conhecimentos
  • Favorece a curiosidade e a vontade de aprender mais
  • Aumenta o engajamento do colaborador (tanto no curso quanto no seu trabalho)
  • Favorece a integração entre os colaboradores e a própria empresa
  • Reduz o custo com novas capacitações

Como o Instituto Modal pode ajudar

Os profissionais do Instituto Modal possuem milhares de horas de experiência na produção de conteúdo para diferentes públicos e modalidades de ensino, incluindo cursos presenciais, a distância e híbridos. Essa experiência se reverte em um conjunto de boas práticas que podem ajudar a:

  • Criar e produzir conteúdo adequado a diferentes áreas, públicos, setores e segmentos
  • Avaliar a qualidade de conteúdo produzido por terceiros (que pode vir a ser adquirido pela empresa)
  • Adequar conteúdos prontos de uma modalidade para outra (por exemplo, se sua empresa possui uma capacitação presencial e pretende aplicá-la na modalidade a distância, o conteúdo precisa ser revisto para se adequar ao modelo não-presencial)

Inteligência Artificial na Prevenção do Abuso Sexual Infantil na Internet

O Problema

A ONG End Violence Against Children lançou uma chamada para projetos que atendam os seguintes objetivos:

  1. Detecte, remova e denuncie imagens e vídeos com conteúdo ou atos sexuais envolvendo crianças e adolescentes (geralmente chamados de material de abuso sexual infantil, ou CSAM).
  2. Bloqueie o acesso de adultos a crianças em plataformas digitais destinadas a abusar sexualmente delas (geralmente chamadas de solicitação ou tratamento sexual on-line).
  3. Interrompa a transmissão ao vivo de abuso sexual infantil realizada na frente de uma câmera (geralmente chamada de transmissão ao vivo de material de abuso sexual infantil).
  4. Impeça o abuso sexual de crianças on-line antes que isso aconteça, incluindo prevenção e soluções direcionadas diretamente a agressores sexuais online e adultos com interesse sexual em crianças.

A quantidade de variáveis a serem consideradas para uma abordagem deste tipo inviabiliza o uso de soluções convencionais.

Abordagem do Modal

O Instituto Modal, em parceria com a Universidade de Ottawa, desenvolveu metodologia para identificar padrões de abordagem textual de mensagens entre assediadores e crianças, o que contribui para prevenir o abuso sexual infantil on-line. A solução desenvolvida utiliza recursos de inteligência artificial (abordagem conexionista) para construir o perfil de personalidade das pessoas envolvidas no chat, gerando como resultado padrões de comportamento que podem ser comparados com aqueles de abusadores conhecidos. Caso a IA perceba que determinada troca de mensagens apresenta determinada combinação de fatores de risco, um operador humano pode ser acionado para avaliar as mensagens e confirmar (ou não) se é o caso de uma intervenção policial.

Inteligência Artificial para a Eficiência Energética na Indústria

O Problema

Em indústrias, um dos fatores de custo de relevância está na conta de energia elétrica. Fábricas consomem grandes quantidades de energia para sua operação, com o funcionamento quase ininterrupto de grandes máquinas e equipamentos. Em alguns casos, a energia pode representar até 5% dos custos de uma linha de produção. A Brasal Refrigerantes solicitou ao Instituto Modal uma análise exploratória das informações de consumo da sua fábrica de refrigerantes em Brasília, com foco no sistema de resfriamento de água utilizada na planta industrial. Para isso, forneceu os registros de consumo elétrico e as medições dos sensores referentes ao sistema de resfriamento de água dos últimos 12 meses. A pergunta a ser respondida era: é possível reduzir o consumo de energia elétrica utilizada pelo sistema de resfriamento sem que isso reduza a produção da fábrica?

Abordagem do Modal

A partir dos registros entregues, a equipe de Inteligência Artificial utilizou uma abordagem conexionista para descobrir padrões e relações entre os diversos eventos capturados e disponíveis nos dados. A análise exploratória (primeira etapa na pesquisa por uma resposta) elencou diferentes comportamentos que identificaram os momentos de maior e menor consumo em função de diferentes aspectos e situações verificadas pelos sensores, levando à conclusão que:

  1. Sim, é possível reduzir o consumo de energia do sistema de resfriamento sem reduzir a produção da fábrica; e
  2. O monitoramento contínuo do sistema de resfriamento aliado à instalação de novos sensores permitirá automatizar várias ações que poderão levar tanto à redução ainda maior de energia quanto a menor necessidade de manutenção dos equipamentos de resfriamento, reduzindo o down-time da planta e aumentando a vida útil dos equipamentos. O projeto caminha para a Fase 2, que consiste na criação de ferramentas para automatizar essas medições e ações.

Inteligência Artificial e a Patologia do Concreto

O Problema

Edificações em concreto (prédios, viadutos, estruturas etc.) localizadas em cidades com determinados padrões climáticos são acometidas por doenças causadas por essas condições – daí o termo “patologia do concreto”. Essa situação requer acompanhamento e manutenção periódicos para garantir que as estruturas permaneçam sólidas e sem risco de desabamento. A avaliação dessas estruturas é feita através da análise de fotografias microscópicas de seções das estruturas. Um profissional especialista demora, em média, dois meses para identificar e diagnosticar uma eventual patologia do concreto, a um custo elevado e um risco ainda maior em função da quantidade de edificações que precisam ser examinadas.

Abordagem do Modal

Em parceria com pesquisadores da Universidade de Ottawa, o Instituto Modal foi capaz de desenvolver uma Prova de Conceito (PoC) com Inteligência Artificial utilizando técnicas de machine learning (especificamente, deep learning) e treinamento supervisionado. A solução é capaz de analisar e identificar se há ocorrência de uma série de patologias em minutos, reduzindo a carga de trabalho do perito e viabilizando melhores condições de manutenção das estruturas. Com isso, é possível realizar manutenção preventiva e identificar possíveis doenças enquanto ainda se encontram em estágio inicial, reduzindo significativamente os custos de manutenção e prevenindo tragédias. O resultado dessa PoC foi apresentado pelo pesquisador Romualdo Alves na 9th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management (Melbourne, Australia, 9-13 Jul 2018), sob o título “The use of machine learning techniques to assess damage in critical infrastructure”.

Inteligência Artificial e Similaridade da Legislação Federal

O Problema

O Brasil – assim como vários outros países – sofre com uma quantidade excessiva de leis, normas, decretos, portarias etc. que regulam, em diferentes níveis, as mesmas coisas. É comum encontrar diferentes atos aplicando diferentes regras para objetos idênticos ou muito semelhantes, até mesmo quando os atos são expedidos pelo mesmo nível de poder. Ao se caminhar de maneira transversal, o problema se amplia exponencialmente, ao ponto de haver contradições, incoerências e vazios em assuntos das mais diversas naturezas. Como um órgão pode:

  1. minimizar a probabilidade de legislar sobre algo que já existe ato normativo de maneira a não entrar em contradição com esse ato?
  2. saber o que é necessário ser revogado (total ou parcialmente) para que um novo ato tenha eficácia?
  3. identificar carências regulatórias que necessitem ser tratadas sem entrar em contradição com outras regulações já existentes em diferentes órgãos e níveis de governo?

Abordagem do Modal

O Instituto Modal dedicou-se a esse problema e elaborou uma Prova de Conceito a partir da aplicação de algoritmos de inteligência artificial que consegue, a partir de análise textual não supervisionada, verificar a similaridade semântica entre diferentes atos, destacando pontos de convergência e identificando atos que tratam do mesmo objeto. Com isso, o legislador consegue ter mais clareza sobre quais pontos devem realmente ser abordados, quais já estão satisfatoriamente tratados nas normas existentes, e quais precisam ser revogados. Essa solução contribui para reduzir o tempo gasto em pesquisas, melhorar a assertividade dos resultados, aumentar a clareza e reduzir a ambiguidade legal, aumentando a segurança jurídica.

Painel COVID-19 no Brasil e no Mundo

O Problema

Como acompanhar o desenvolvimento do contágio de uma pandemia em nível mundial, extraindo informações que contribuam para conter o surto e salvar vidas?

Abordagem do Modal

Com a crise de saúde sem precedentes, o Instituto Modal construiu um painel com o mapeamento diário dos casos confirmados, mortes e recuperados no mundo. A abordagem é exploratória e construída “on the fly”, ou seja, ao mesmo tempo em que novas informações são disponibilizadas.

Inteligência Artificial na Análise de Discursos Parlamentares

O Problema

Um problema usual para personalidades públicas é avaliar o impacto e a qualidade da mensagem transmitida em um discurso ou fala pública. No caso de parlamentares, essa situação ganha dimensão ainda maior em função do impacto que um pronunciamento pode ter. O desafio é saber, antecipadamente, qual o impacto que um discurso poderá ter junto ao público e, posteriormente, qual a real repercussão junto à imprensa.

Abordagem do Modal

Técnicas de inteligência artificial voltadas a análise textual permitem acoplar uma série de inferências sobre o texto de um discurso (ou notícia, anúncio, tweet etc.). Dentre elas, destacam-se:

  • análise sêntica (detecta o sentimento predominante no texto)
  • perguntas e respostas contextualizadas
  • detecção de frases-chave
  • detecção de estruturas nomeadas (nomes próprios, entidades, siglas etc.)

Além disso, é possível utilizar referências cruzadas a partir das frases-chaves detectadas automaticamente para avaliar o que tem sido discutido sobre o assunto em jornais, redes sociais e outras fontes de informação on-line.

O Instituto Modal realizou análise exploratória dos discursos de parlamentares no ano de 2018 na Câmara dos Deputados como Prova de Conceito dessa abordagem

Inteligência Artificial e a PEC da Previdência

O Problema

Quando se trabalha em um projeto de grandes proporções e que envolve muitas pessoas e diferentes opiniões e pontos de vista, é um desafio relevante conhecer e conciliar as diversas perspectivas e interesses. No meio político, isso é especialmente relevante quando da discussão de projetos de lei, emendas e outras atividades parlamentares.

Como saber quem pensa da mesma forma? Quais as tendências políticas de cada parlamentar que se aproximam ou se afastam do tema em discussão? O que a imprensa repercute a partir do posicionamento de cada um? Qual a percepção de um determinado artigo proposto para a Lei?

Abordagem do Modal

Utilizando uma combinação de análise textual e datamining, acoplados a técnicas inovadoras de inteligência artificial, o Instituto Modal montou uma Prova de Conceito para analisar a Proposta de Emenda Constitucional da Previdência enquanto seu texto ainda estava em discussão. A partir do texto proposto para a Lei, a PoC identificou automaticamente a temática de cada artigo e correlacionou com os discursos dos parlamentares à época da tramitação. Ao mesmo tempo, também correlacionou tanto os temas dos artigos quanto os discursos como que era veiculado na imprensa. O resultado trouxe a disponibilidade, em tempo real, de se cruzar temas propostos nos artigos da PEC da Previdência, como cada parlamentar se posicionava sobre o assunto (e as eventuais mudanças de posicionamento ao longo do tempo) e de que maneira a mídia reagia a cada novo pronunciamento ou alteração do texto.

Fale conosco!

Vamos adorar falar com você!

Universidade Corporativa

O que é uma Universidade Corporativa

Uma universidade corporativa é um conjunto de práticas e modelos de gestão de aprendizagem de uma organização que como objetivo a capacitação permanente dos seus colaboradores. Podem ser implementadas de diferentes maneiras dependendo do objetivo da empresa – presencial, a distância ou híbrida são as mais comuns.

Nos últimos anos o mundo corporativo tem dado preferência à modalidade de educação a distância em função da flexibilidade, do melhor acesso à tecnologia e dos custos serem mais baixos, especialmente para empresas de grande porte e/ou que possuem filiais em diferentes localidades.

Benefícios para a empresa

  • Educação contínua e capacitação para os colaboradores
  • Conteúdo alinhado com os objetivos estratégicos da organização
  • Desenvolve a cultura organizacional
  • Incentiva e facilita a inovação empresarial
  • Demonstra que a organização valoriza os colaboradores
  • Aumenta a retenção e a produtividade dos colaboradores
  • Facilita a identificação de líderes
  • Custo baixo e investimento significativamente menor do que capacitar em empresas externas

Como o Instituto Modal pode ajudar

Possuímos equipe com anos de experiência na área educacional e de capacitação empresarial em diversas modalidades. Com esse repertório de profissionais, o Modal pode assessorar a sua organização em todos os aspectos da criação da sua Universidade Corporativa – da elaboração do modelo de aprendizagem até a produção de conteúdos, caso necessário. Também oferecemos as soluções tecnológicas mais adequadas para atender à realidade da sua empresa, seja qual for o seu porte ou segmento de atuação.

Tecnologias para Capacitação

O que são tecnologias para capacitação

São soluções tecnológicas que facilitam o processo de aprendizagem. No contexto empresarial, costumam ser um conjunto de ferramentas disponibilizado pela empresa para que os colaboradores desenvolvam uma ou mais competências necessárias para o trabalho. Tecnologia não significa necessariamente computadores ou outras soluções de última geração. Muitas vezes uma tecnologia tradicional, como um quadro branco, é o suficiente para desenvolver a habilidade necessária. Em outros casos pode ser preciso utilizar recursos mais sofisticados, como simuladores, realidade aumentada, inteligência artificial… No mundo empresarial, as tecnologias para capacitação mais utilizadas são os computadores e celulares, capazes de entregar conteúdo de diversas maneiras.

Benefícios para a empresa

O uso correto de um conjunto de tecnologias para capacitação pode agregar valores consideráveis para a sua empresa. Dentre os principais, vale destacar:

  • Padronização do acesso ao conteúdo e conhecimento corporativo
  • Desenvolvimento de habilidades de comunicação e aumento da produtividade da equipe de trabalho
  • Transformação do conhecimento tácito em conhecimento explícito
  • Facilidade para atualizar conteúdos e alinhar novas competências
  • Agilidade na transferência de conhecimento
  • Simplicidade na difusão de informações estratégicas
  •  

Como o Instituto Modal pode ajudar

O Instituto Modal tem acesso a uma grande variedade de ferramentas para capacitação. Isso acontece por dois motivos principais:

  1. Somos uma Instituição de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICT), o que nos coloca em contato com diversas oportunidades para conhecer novos modelos, ferramentas e técnicas voltadas à aprendizagem e difusão do conhecimento em todo o mundo; e
  2. Nossa equipe de colaboradores é formada, em grande parte, por profissionais que desenvolveram durante muitos anos atividades educacionais, incluindo o papel de professores, coordenadores e diretores de instituições de ensino.

Com isso, podemos indicar as ferramentas mais adequadas para ajudar a sua empresa a adotar as melhores soluções possíveis para capacitar seus colaboradores.

Definição de Plataforma de Educação a Distância

O que é uma plataforma de educação a distância

Também conhecidas como LMS (Learning Management System ou Sistema de Gestão de Aprendizagem), as plataformas de EAD são software que fazem a gestão, oferta e acompanhamento de cursos virtuais (algumas plataformas trabalham também com cursos presenciais ou híbridos). Ou seja, o LMS é um tipo de software que ajuda a sua empresa a criar, gerenciar e oferecer cursos pela Internet.

Um bom LMS oferece funcionalidades como gestão de conteúdo (ou seja, dos cursos); testes e exercícios (incluindo avaliação de aprendizagem); ferramentas de chat e/ou videoconferência; fórum para discussões e/ou dúvidas; e gestão de alunos (incluindo acompanhamento da evolução do aluno). Há inúmeras outras funcionalidades que os melhores LMS costumam oferecer – cabe à empresa escolher a melhor solução conforme as suas necessidades.

Benefícios para a empresa

A escolha de um LMS adequado pode trazer muitos benefícios para a sua empresa. Os principais são:

  • Redução dos custos com treinamento e capacitação
  • Melhoria da conformidade em relação a normas, requisitos e práticas da empresa
  • Aumento do engajamento e da colaboração entre os colaboradores
  • Mais agilidade na aplicação de treinamentos
  • Facilidade para fazer diagnósticos da organização e corrigir eventuais gaps de formação
  • Escalabilidade a baixo custo, com a possibilidade de inscrever até milhares de colaboradores em um único treinamento (dependendo do treinamento, é claro!)

Como o Instituto Modal pode ajudar

O Instituto Modal mantém-se atualizado em relação aos principais fornecedores mundiais de soluções de EAD, o que inclui os LMS. Com isso, temos um excelente conhecimento sobre as características, funcionalidades e custos de cada uma das principais soluções disponíveis, incluindo opções gratuitas e de código livre. Com isso, o Modal pode:

  • Ajudar sua empresa a escolher a melhor opção conforme a sua realidade
  • Fazer a implementação do LMS
  • Capacitar sua equipe a utilizar a ferramenta (alguns dos principais fornecedores não possuem filial no Brasil)
  • Prestar suporte técnico e/ou pedagógico (ou seja, contribuir para o uso da ferramenta e ajudar os instrutores no desenvolvimento de conteúdos)

Inteligência Artificial para Análise de Discursos Parlamentares

Inteligência Artificial para o Setor Jurídico

O Problema

O Judiciário brasileiro é dos sistemas onde se verifica o maior acúmulo de processos em tramitação de todo o mundo. São milhares de ações de diversos tipos que carecem de sentenças rápidas e coerentes entre si. Outro problema é a terminologia utilizada – não há um vocabulário específico utilizado por todos os magistrados, o que resulta em diferentes formas de expressar o mesmo significado, o que é comum na linguagem de maneira geral. Esse cenário torna quase impossível criar entendimentos comuns, o que, por sua vez, gera decisões conflituosas entre diferentes ministros, trazendo insegurança jurídica à população. Além disso, é muito difícil encontrar esses conflitos para buscar conciliar votos e sentenças, especialmente em diferentes instâncias.

Abordagem do Modal

O Instituto Modal desenvolveu uma Prova de Conceito que varre as decisões do Superior Tribunal de Justiça e identifica padrões utilizando técnicas de análise textual através de inteligência artificial. Com isso, cria relações, identifica gargalos, organiza as informações e permite atuar de maneira pontual onde realmente é necessário. O painel criado destaca diversos aspectos do processo judiciário, como demandas por região, por ministro e por tipo de instrumento jurídico; resultados dos processos; decisões; partes; e vários outros elementos. Também é possível criar funis e especializar ainda mais os resultados com diversos filtros.

Os próximos passos desse projeto são a criação de um vocabulário semântico a partir das diferentes terminologias utilizadas pelos ministros e relatores, a automatização dos processos de coleta, extração e tratamento das informações e a aplicação de técnicas de predição, o que trará ferramentas para melhorar a assertividade de decisões, com potencial para reduzir a quantidade de ações e o tempo de tramitação dos processos.

Inteligência Artificial para Eficiência Energética

Inteligência Artificial para o Setor Jurídico

Painel COVID-19 no Brasil e no Mundo

Entrar

Homologação de Equipamentos SSA/ARTESP

O Instituto Modal é a primeira organização a se credenciar como Órgão Certificador Designado (OCD) pela Agência de Transporte do Estado de São Paulo (ARTESP) para o sistema semiautomático de pedágio em todo o estado. Com isso, passamos a ser responsáveis pela homologação de equipamentos utilizados pelas concessionárias nas rodovias de SP.

Certificação em Proteção de Dados Pessoais

Criada para garantir conformidade às organizações certificadas em relação à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPDP – Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018), o Instituto Modal criou a Certificação em Proteção de Dados Pessoais (CPDP). A CPDP avalia o grau de maturidade da organização em relação a:

  • sistemas e tecnologias de segurança das informações pessoais de clientes, colaboradores e funcionários (todas as pessoas físicas na área de atuação da organização);
  • processos de coleta, tratamento, organização, armazenagem, uso e descarte das informações pessoais;
  • treinamento e capacitação de todos os profissionais envolvidos em qualquer aspecto relacionado a informações pessoais

Laboratório de Inovação Ribeira Brava

O Laboratório de Inovação Ribeira Brava é um Ambiente Promotor de Inovação, constituído com base no Marco de Ciência, Tecnologia e Inovação. Trata-se de um espaço voltado ao desenvolvimento de projetos de ciência, tecnologia e inovação gerenciado e mantido pela Tecnipar Ambiental e pelo Instituto Modal.

Laboratório de Lógica e Raciocínio Crítico

O Laboratório de Lógica e Raciocínio Crítico (LLRC), supervisionado pelo Prof. Walter Carnielli, é o “celeiro” de inovação do Instituto Modal. Nesse laboratório são discutidas novas ideias e conceitos, produzidas publicações científicas, realizados acompanhamento de teses e dissertações de doutorado e mestrado, promovidos encontros e rodas de debate com cientistas de todo o mundo e criadas as bases para novos projetos de pesquisa aplicada.

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Suporte: orientações específicas para Clientes

Se você já é cliente, parceiro ou colaborador do Instituto Modal, você pode usar nossos sistema de suporte para fazer solicitações específicas. Confira nas abas o que você quer fazer e siga as orientações. Se ainda tiver dúvidas, envie um e-mail para [email protected] que responderemos o mais rápido possível.

Sugerimos copiar e colar o texto no bloco de notas ou no Word para você poder consultar durante o preenchimento do ticket de suporte!

Inteligência Artificial para Automação Industrial

O Problema

A X-SENSORS está desenvolvendo uma plataforma digital de simulação e imersão completa em realidade aumentada de ambientes de produções para industriais de manufaturas. Esse ambiente requer a digitalização e renderização da planta industrial real (fábrica), bem como de todos os equipamentos (máquinas), incluindo suas especificações técnicas. A partir dessas especificações, a proposta da X-SENSORS é realizar automaticamente a configuração da linha de produção no ambiente de simulação e, idealmente, implementar essa configuração em fábricas, de maneira automatizada. Essa solução tem o potencial de reduzir o tempo necessário à configuração da linha de produção e, consequentemente, aumentar a produtividade da indústria, reduzindo o tempo ocioso, eliminando erros de configuração e melhorando a eficiência. A quantidade de variáveis a serem consideradas para uma abordagem deste tipo inviabiliza o uso de soluções convencionais.

Abordagem do Modal

O Instituto Modal utilizou uma combinação de abordagens de inteligência artificial simbólica e conexionista para a construção da melhor solução para o problema, que se apresenta de maneira determinística para certos casos e probabilística para outros. Essa situação levou a uma série de inovações para tratar um conjunto de fenômenos da área industrial, dentre as quais se destaca uma abordagem ontológica acoplada ao desenvolvimento de soluções específicas, implementadas em linguagem de programação em lógica (Prolog). Essa abordagem ficou registrada com o nome de Ontoprolog(TM). O projeto continua em andamento, com a otimização das soluções e incorporação de novas técnicas e resultados. A quantidade de variáveis a serem consideradas para uma abordagem deste tipo inviabiliza o uso de soluções convencionais.