newsletter n°25
Fizemos uma apresentação no Clube da Escrita do CT sobre revisão de literatura usando inteligência artificial. Ainda existem poucas referências de uso real, especialmente porque se confundem muito à “engenharia” de prompts (os macetes pra direcionar perguntas e interações aos modelos de linguagem de IA, pra obter dos chatbots as melhores respostas possíveis) com as possíveis aplicações da IA nas Engenharias enquanto áreas de pesquisa.
Mas dá pra pegar uma equação bem complexa e pedir pro chatGPT ou Bard traduzir de maneira simplificada. Ou pegar essa mesma equação e transformá-la em código pra rodar no Python.
Alguns modelos de prompt para engenheiros:
quais são as explicações para um colapso de estrutura
para uma viga de comprimento L fixada nas extremidades A e B, o momento fletor máximo para carga uniformemente distribuída W por unidade de comprimento será
qual é a diferença na barra de aço entre uma viga de apoio simples e uma viga fixa?
considerando um galpão de 10 metros por 30 metros, com pilares apenas no comprimento dos 30 metros, quantos pilares seriam necessários, dada a distância usual para este tipo de estrutura?
☝️
Na revisão de literatura, existem algumas ferramentas que facilitam o processamento do volume de resultados/pdfs, mas que dificilmente vão substituir a ação de ler os artigos propriamente. Eu indico as seguintes:
SCISPACE: explica o artigo, converte em resumos, destrincha fórmulas matemáticas e tabelas. Bom pra quando estiver empacado no texto. Copilot plugin de browser (chrome) ou upload do pdf. Integração com o Zotero.
CONSENSUS: sintetiza respostas. Funciona bem em perguntas estilo sim ou não. Badges indicando os tipos de estudo.
LITMAPS: expande a partir dos seed papers. Encontra artigos relacionados (autor/título/assunto). Representação visual desses relacionamentos (network visualization por cluster/citações).
ELICIT: Bom pra oferecer um resumo compilado, organizado em colunas/tabelas.
Nesta fase da pesquisa os apps de IA servem para descobrir literatura, não para escrevê-la. O aspecto mais importante agora é a forma como a IA generativa leva à diferentes formas de pesquisa. A gente vai precisar a se acostumar a desenvolver prompts/perguntas que façam mais sentido para as LLMs e deixar que elas facilitem nossa vida. Se realmente der certo, nós decidiremos no futuro se vamos continuar a usar metodologias tradicionais de revisão de literatura e levantamento bibliográfico ou faremos a transição pro modelo IA.
projeto Primrose da Adobe, apresentando um vestido digital que troca os padrões do jeito que a dona quiser
na Antártida existe um edifício construído sobre patins
máquina de amarrar carne
impressora 3D, para chocolate
cada tipo de vagão de trem explicado em 15 minutos
gráficos pra visualizar os diferentes conjuntos de números
Chemputation, química com programabilidade digital
painel interativo Python com ajustes de parâmetros para modelos de árvores de decisão
Introdução à Estatística Moderna
guia inicial para fazer a transição do Python para R
de Rotterdam a Amsterdã: de barco pelos antigos canais e engenharia holandesa
até 👋