Da FAIRificação à IA: gestão de dados de pesquisa como caminho para inovação científica
| Número de edição do periódico | 9 | |
| Autor | Sales, Luana Farias | |
| Autor | Sayão, Luís Feranando | |
| Orcid do autor | http://orcid.org/0000-0002-3614-2356 | |
| Lattes do autor | http://lattes.cnpq.br/9090064478702633 | |
| Lattes do autor | http://lattes.cnpq.br/3422623122948389 | |
| Data de Acesso | 2026-08-03T12:35:45Z | |
| Ano de publicação | 2026-06-18 | |
| Resumo | A apresentação defende que a Inteligência Artificial científica confiável depende menos de algoritmos e mais de dados bem geridos: partindo do problema dos "dark data" — dados dispersos, mal documentados, sem metadados, proveniência ou formatos abertos —, os autores apresentam os princípios FAIR (criados em 2014 no contexto da e-Science) como base para tornar dados encontráveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis por humanos e máquinas, lembrando que FAIR não é sinônimo de aberto e que seu foco central é a acionabilidade por máquina sustentada por metadados ricos; a FAIRificação é descrita como o processo prático que leva dos dados brutos aos dados FAIR (curadoria, metadados, identificadores persistentes, vocabulários e repositórios, apoiados por planos de gestão, CRIS e padrões), evoluindo do simplesmente legível para o acionável por máquina via ontologias, grafos de conhecimento e APIs, e culminando nos FAIR Digital Objects e na Internet FAIR de Dados e Serviços. Sem isso, a IA produz alucinações, viés e baixa reprodutibilidade; com isso, ganha proveniência, contexto e reuso automatizado — razão pela qual a Ciência da Informação (organização do conhecimento, curadoria, governança, preservação e interoperabilidade semântica) é essencial, e por que instituições precisam investir em planejamento, capacitação, infraestruturas e políticas FAIR. A conclusão: se os dados são o combustível da IA, a FAIRificação é a ponte que os transforma em energia para inovação científica. | |
| URI | https://ridi.ibict.br/handle/123456789/1492 | |
| Página do evento | https://widat2026.plateia.ufg.br/ | |
| Área de conhecimento CNPq | Ciências sociais aplicadas | |
| Idioma | Português | |
| Instituição | Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia | |
| Instituição | Universidade Federal de Goiás | |
| País | Brasil | |
| Título do evento | Workshop de Informação, Dado e Tecnologia | |
| Sigla da instituição | Ibict | |
| Sigla da instituição | UFG | |
| Natureza jurídica da instituição | Instituição pública | |
| Tipo da instituição | Universidade | |
| Tipo de acesso | Acesso aberto | |
| Palavra Chave | Princípios FAIR | |
| Palavra Chave | Gestão de Dados de Pesquisa | |
| Palavra Chave | Inteligência Artificial | |
| Título | Da FAIRificação à IA: gestão de dados de pesquisa como caminho para inovação científica | |
| Tipo | Trabalho apresentado em evento |