Framework conceitual baseado em aprendizagem de máquina supervisionada para concepção de sistemas de agentes inteligentes para área judicial

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2021.Atualmente existem várias pesquisas na literatura sobre a aplicação de inteligência artificial em sistemas de informação, sejam por meio de agentes inteligentes, técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning) supervisionada ou não supervisionada, redes neurais, utilizando técnicas da engenharia do conhecimento dentre outras, contudo, em poucos trabalhos existem informações práticas de como aplicar tais tecnologias nos sistemas de informação já em funcionamento ou mesmo em novos sistemas que estão sendo desenvolvidos. Este trabalho trata do problema de pesquisa relacionado à como adquirir, codificar, armazenar e utilizar os conhecimentos explícitos dos usuários de sistemas de informação da área jurídica, com objetivo de ensinar tais sistemas a executarem tarefas automaticamente. Uma hipótese considerada para a solução do problema relatado é a criação de mecanismos que permitam aplicar técnicas de IA nas interfaces de entrada e saída dos sistemas jurídicos, tal como dados armazenados em bancos de dados, interfaces gráficas e serviços (webservices). A partir da hipótese citada, esse trabalho faz a proposição de um framework conceitual baseado em aprendizagem de máquina supervisionada para concepção de um sistema de agentes inteligentes. Com objetivo de verificar o framework conceitual proposto, foi projetado e desenvolvido um protótipo de sistema de agentes inteligentes para a área judicial. A metodologia de pesquisa utilizada neste trabalho é design science research (DSR) que tem como objetivo principal propor e construir soluções para problemas práticos nas organizações; no caso em questão, o framework e protótipo foram projetados para contribuir com a solução da problemática relativa à demora do judiciário na tramitação e julgamento de processos judiciais.Abstract: There are currently several studies in the literature on the application of artificial intelligence in information systems, whether through intelligent agents, supervised or unsupervised machine learning techniques, neural networks, using knowledge engineering techniques, among others, however, in few studies there is practical information on how to apply such technologies in information systems already in operation or even in new systems that are being developed. This work deals with the research problem related to how to acquire, codify, store and use the explicit knowledge of users of information systems in the legal area, with the objective of teaching such systems to perform tasks automatically. A hypothesis considered for the solution of the reported problem is the creation of mechanisms that allow the application of AI techniques in the input and output interfaces of legal systems, such as data stored in databases, graphical interfaces and services (webservices). Based on the aforementioned hypothesis, this work proposes a conceptual framework based on supervised machine learning to design an intelligent agent system. In order to verify the proposed conceptual framework, a prototype of an intelligent agent system for the judicial area was designed and developed. The research methodology used in this work is design science research (DSR) whose main objective is to propose and build solutions to practical problems in organizations; in the case in question, the framework and prototype were designed to contribute to the solution of the problem related to the delay of the judiciary in the processing and judgment of legal proceedings