As universidades desempenham papel fundamental na produção de conhecimento científico e inovação tecnológica. Teses e dissertações frequentemente apresentam métodos, sistemas e modelos conceituais com potencial para aplicações tecnológicas e registros de propriedade intelectual. No entanto, a identificação desses elementos inovadores ainda é realizada predominantemente de forma manual por especialistas em centros de inovação ou escritórios de transferência de tecnologia, processo que demanda tempo e dificulta a análise de grandes volumes de produção acadêmica. Diante desse cenário, este estudo tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um sistema de Inteligência Artificial baseado em arquitetura multiagente para apoiar a identificação de potenciais inovações em trabalhos acadêmicos. A pesquisa, desenvolvida como projeto de Pós Doutorado, foi desenvolvida no Centro Referencial de Propriedade Intelectual e Inovação em Ciência da Informação (CERPII), vinculado à Universidade Estadual Paulista (UNESP), campus de Marília. A metodologia envolveu a aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e modelos de linguagem baseados em arquitetura Transformer para análise semântica de teses e dissertações, considerando critérios de inovação definidos pelo Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), como novidade, atividade inventiva e aplicabilidade. Os resultados preliminares, obtidos a partir da análise de mais de 130 documentos acadêmicos, indicam que o sistema contribui para a identificação inicial de pesquisas com potencial de registro tecnológico. Conclui-se que a utilização de Inteligência Artificial pode ampliar a capacidade analítica de centros de inovação universitários, fortalecendo a relação entre produção científica e inovação tecnológica.
Comissão Organizadora
Gabriel Felipe Cotta Cirino
Francisco Paletta
Victoria Siqueira Pereira
Mariane Alves Antunes
Rodrigo Garcia
Victor Barros
Karina Satie kawashita
Comissão Científica
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