Como a Inteligência Artificial está Revolucionando Pesquisa científica

A IA está revolucionando a ciência. Será que estudantes, pesquisadores e cientistas estão prontos para isso?

A influência da IA já se espalhou para quase todas as áreas. Inclusive, posso dizer que já a utilizo para acelerar alguns processos. Agora é a vez da pesquisa científica. Para você entender, as práticas em várias áreas estão sendo mudadas, como os dados são examinados, novos conhecimentos são revelados e problemas complexos são resolvidos.

Se você não tirar total proveito, saiba que seu impacto exigirá melhor formação para pesquisadores. De fato, alguns sistemas de IA já lidaram com problemas científicos desafiadores, como prever a estrutura de proteínas (um progresso que foi recentemente premiado com um Prêmio Nobel) e descobrir novos algoritmos matemáticos.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA está impactando de forma significativa o campo da pesquisa:

Revisão sistemática

Norteando o desenvolvimento de projetos, Identificando novos rumos para futuras investigações, além de identificar quais métodos de pesquisa foram utilizados e 

Promover a compreensão em campo de pesquisa.

Análise de grandes volumes de dados

O exame de grandes quantidades de dados, conhecido como big data, está ganhando importância crescente nas investigações acadêmicas, possibilitando que os pesquisadores tratem extensas informações de forma eficiente e com maior profundidade.

Coleta e organização de dados

Com o crescimento das fontes de dados digitais, como redes sociais, bases de dados governamentais, registros de saúde e sensores da Internet das Coisas (IoT), os pesquisadores agora dispõem de enormes quantidades de informações. A inteligência artificial desempenha um papel crucial na coleta, limpeza e organização desses dados, facilitando análises rápidas e precisas.

Descoberta de padrões e insights

A inteligência artificial e o machine learning possuem a habilidade de detectar correlações e padrões em extensos bancos de dados, algo que seria impraticável de fazer manualmente. Essa capacidade é especialmente valiosa em estudos que se estendem por um longo período ou em investigações que lidam com variáveis complexas, como a análise climática, padrões genéticos ou o comportamento humano.

Análises preditivas

Nos estudos voltados para previsão, especialmente os que dizem respeito a tendências econômicas ou epidemiológicas, os algoritmos de inteligência artificial têm a capacidade de examinar dados do passado e criar modelos preditivos. Tais modelos são úteis na antecipação de eventos futuros, como a disseminação de doenças ou alterações nas dinâmicas do mercado financeiro.

Personalização da pesquisa

O exame de extensos conjuntos de dados possibilita que os pesquisadores conduzam investigações mais sob medida. Tomando como exemplo o setor educacional, o big data pode ser empregado para avaliar o desempenho de alunos em grande escala, oferecendo recomendações de métodos de ensino adaptados às necessidades específicas de cada estudante.

Automação de tarefas repetitivas

A automação de tarefas repetitivas em pesquisas acadêmicas é uma aplicação crescente da Inteligência Artificial (IA) e de tecnologias de automação que ajudam a otimizar tempo e recursos dos pesquisadores.

Revisão de literatura automatizada

A revisão de literatura é uma das atividades mais longas em estudos acadêmicos. Ferramentas de IA, como o Zotero e o Mendeley, facilitam a coleta de referências bibliográficas, enquanto softwares mais sofisticados, como o Iris.ai, auxiliam na classificação e resumo de grandes quantidades de publicações científicas. Essas ferramentas conseguem arranjar os artigos automaticamente, poupando a pesquisa manual cansativa e fornecendo informações sobre as relações entre os trabalhos revisados.

Transcrição e análise de entrevistas

Pesquisadores que realizam entrevistas podem usar IA para automatizar a transcrição, economizando horas de trabalho manual. Ferramentas como Otter.ai e Rev transcrevem áudios de entrevistas com precisão. Além disso, softwares de análise de texto como o NVivo automatizam a codificação e categorização de temas a partir dos dados textuais, facilitando a análise qualitativa.

Automação de experimentação

No contexto de laboratórios, robôs e softwares de automação são usados para realizar experimentos repetitivos. Ferramentas como o LabWare automatizam experimentos laboratoriais e a coleta de dados, permitindo que os cientistas possam monitorar e ajustar os processos remotamente. Isso acelera a produção de resultados e aumenta a eficiência na condução de experimentos.

Agendamento e coordenação de pesquisa

Sistemas de automação de tarefas administrativas, como o agendamento de reuniões, a coordenação entre equipes de pesquisa e a gestão de prazos, podem ser realizados por ferramentas como Trello e Asana. Elas automatizam lembretes, delegação de tarefas e a coordenação de atividades, permitindo que os pesquisadores foquem na execução da pesquisa.

Modelagem preditiva

A modelagem preditiva é uma técnica estatística e de Machine Learning usada para prever resultados futuros com base em dados históricos.

Saúde Pública e Medicina

Previsão de Epidemias: Modelos preditivos são utilizados para antecipar surtos de doenças com base em dados demográficos, ambientais e de saúde. Durante a pandemia de COVID-19, a modelagem preditiva foi amplamente empregada para estimar a disseminação do vírus e o efeito das medidas de contenção.

Medicina Personalizada: Na área da medicina, modelos preditivos ajudam a reconhecer quais pacientes têm maior chance de desenvolver certas condições de saúde, permitindo tratamentos adaptados. Por exemplo, modelos de IA podem estimar a progressão do câncer com base em dados genéticos e clínicos.  

Economia e Finanças

Previsão de Mercado: Economistas utilizam modelos preditivos para antecipar tendências econômicas, como inflação, desemprego ou variações de mercado. Esses modelos podem examinar uma combinação de fatores passados, como taxas de juros e dados de mercado, para oferecer previsões de curto e longo prazo.  

Risco de Crédito: Bancos e instituições financeiras aplicam modelagem preditiva para avaliar o risco de crédito e prever a probabilidade de inadimplência de um indivíduo ou empresa.

Considerações Finais

A maior descoberta de todas pode ser o quão mal preparadas a maioria das disciplinas está para aproveitar o avanço da IA. Afinal, a IA só pode beneficiar uma disciplina se seus cientistas tiverem as habilidades e o treinamento para usar a IA corretamente.

Mas isso pode mudar Hoje mesmo, pois encontrei um método que pode ajudar você a fazer pesquisa cientifica baseada em IA e sair na Frente não só de pesquisadores Brasileiras, mas no Mundo todo. 

GPT Acadêmico: ideal para você que precisa construir algum desses trabalhos.