Iniciação Científica e Tecnológica
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Relatório de Iniciação Científica Decisões Judiciais Automatizadas: Sistema Baseado em Programação, Templates e IA Generativa(2025) Silva Filho, Antonio Carlos Ferreira daO aumento contínuo do volume processual e a necessidade de padronização de textos gerados em decisões judiciais ou outros documentos no meio jurídico motivam até hoje diversas tentativas de criar ferramentas de automação de documentos. Modelos de linguagem de larga escala (LLMs) ampliam o potencial de automação, mas a geração direta de texto traz riscos de alucinação e dificuldades de verificação que podem ser tão grandes quanto os potenciais ganhos de produtividade. Este trabalho propõe uma abordagem intermediária, o tipo human in the loop (HITL) que transforma o problema de redação automática por um problema de geração de códigos, capaz de criar de documentos em Microsoft Word, usando exclusivamente conteúdos previamente elaborados por humanos. O trabalho fornece três contribuições principais: um esquema de marcação em diferentes estruturas baseado em tags; um prompt estruturado que, a partir de um documento anotado e um conjunto de metadados, produz um código na linguagem de programação Python capaz de gerar novos documentos, preservando formatação, marcações e aplicar regras de complexas, baseadas no contexto e variáveis definidas no template fornecido; uma aplicação interativa na web para configuração de templates parametrizados, geração de códigos usando LLMs e criação dos documentos a partir do preenchimento de um formulário criado automaticamente. Em avaliação exploratória com especialistas em decisões judiciais, a estratégia mostrou viabilidade prática, reduzindo alucinações ao restringir a saída ao espaço definido pelas anotações e padronizando trechos repetitivos de decisões. As limitações concentram-se na qualidade da anotação e na cobertura de variações em problemas de borda. A abordagem é replicável para outros tipos de documentos, como contratos, petições e despachos repetitivos, podendo impactar positivamente na produtividade de diversos atores do sistema de justiça.Relatório de Iniciação Científica Mensuração de macronutrientes através de inteligência artificial(2021) Fincatti, Fernando Cesar Furtado BallesterosEste projeto trata do uso de redes neurais no desenvolvimento de ferramentas com o intuito de facilitar o cotidiano de pessoas com diabetes o que precisam controlar sua dieta. O objetivo específico é desenvolver um software capaz de estimar o número de macronutrientes de uma refeição através de uma imagem 2D capturada por uma câmera de smartphone, utilizando-se de princípios baseados em visão computacional. A linguagem de programação utilizada foi o Python, utilizando-se desde modelos baseados em bibliotecas como Tensorflow e Keras, até algoritmos inteiramente construídos do zero, ou seja, utilizando bibliotecas apenas para contas aritméticas básicas. Foi utilizado transfer learning para obtenção de melhores resultados. Os recursos para treinar as redes neurais foram retirados das bases Food 101 e ImageNet. Foram obtidos bons resultados. Os Melhores resultados foram obtidos com o uso de transfer learning, baseado na rede Xception, treinada previamente com a ImageNet. Para 6 classes de alimento, foi obtido uma acurácia de 86%, sendo utilizadas seis mil imagens, sendo quatro mil para treino e duas mil para teste. Os resultados demonstram que o uso de técnicas como transfer learning possuem boa precisão.