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Arquitetura da Informação Multimodal: contribuições no desenvolvimento de Inteligência Artificial

Kuroki Júnior, George Hideyuki ; Gottschalg-Duque, Cláudio

Transinformação, 2023, Vol.35 [Periódico revisado por pares]

Pontifícia Universidade Católica de Campinas

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  • Título:
    Arquitetura da Informação Multimodal: contribuições no desenvolvimento de Inteligência Artificial
  • Autor: Kuroki Júnior, George Hideyuki ; Gottschalg-Duque, Cláudio
  • Assuntos: Arquitetura da Informação Multimodal ; INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE ; Inteligência Artificial ; Técnicas de Organização da Informação
  • É parte de: Transinformação, 2023, Vol.35
  • Descrição: Resumo Apresentar contribuições da Arquitetura da Informação Multimodal na organização da informação para treinamento de redes neurais artificiais, visando posicionar a Ciência da Informação como área do conhecimento atuante em problemas de Inteligência Artificial. Utilizaram-se as definições da Arquitetura da Informação Multimodal seguindo a fase tecnológica com abordagem explicativa e qualitativa. Propõe-se procedimento de cinco passos para delineamento, análise e transformação do espaço informacional a ser utilizado em métodos de treinamento e aprendizagem de redes neurais, de forma a complementar lacunas identificadas por autores voltados a implementações da ciência da computação. Verifica-se potencial para desenvolvimento de um método estruturado de Arquitetura da Informação Multimodal que forneça instrumentos para a organização do pré-processamento de dados a serem utilizados como massa de teste e aprendizado em redes neurais artificiais. Esse método posicionaria a ciência da informação como atuante e produtora de soluções de inteligência artificial, substituindo o papel atual de mera consumidora de soluções pré-fabricadas pela Ciência da Computação. Abstract To present Multimodal Information Architecture contributions on information organizing on training artificial neural networks, aiming to position information science as an active body of knowledge in artificial intelligence problems. The definitions of Multimodal Information Architecture were used following the technological phase with an explanatory and qualitative approach. A five-step procedure is proposed for delineating, analyzing and transforming the informational space to be used in neural network training and learning methods, in order to complement gaps identified by authors focused on computer science implementations. Great potential for developing a structured method of Multimodal Information Architecture was observed, which would provide instruments for organizing data pre-processing which are used as test and learning sample in artificial neural networks. This method could place information science as an actor and producer of artificial intelligence solutions, replacing its current role as consumer of prefabricated solutions made by computer science.
  • Editor: Pontifícia Universidade Católica de Campinas
  • Idioma: Português;Inglês
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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