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Estudo Piloto Inclusão Digital · Inteligência Artificial 2026

Ontologia para a inclusão digital e acesso a serviços em ambientes rurais

Daniel A. Morales Ávila

Elysium λ Development & Research


Pergunta de investigação

PI

Como pode uma abordagem baseada em ontologias e um recomendador (regras + ML) melhorar a localização e priorização de recursos de inclusão digital/serviços essenciais num contexto rural, minimizando riscos éticos (viés, exclusão, opacidade) e maximizando a utilidade social?


Objetivo geral

Desenhar e avaliar um protótipo reprodutível (knowledge graph + recomendação) para um caso local, com um quadro explícito de avaliação ética e de utilidade social.


Objetivos específicos

  • Definir um modelo conceptual (ontologia mínima) de "recursos/serviços + perfil de utilizador + barreiras de acesso".
  • Construir um pequeno knowledge graph (RDF ou estrutura equivalente) com dados públicos verificáveis.
  • Implementar um recomendador simples (ex: regras transparentes + ranking) e justificar por que esse design é "tecnologia apropriada" (não sobredimensionada).
  • Avaliar: cobertura, coerência semântica, explicabilidade básica e cenários de risco (quem fica de fora, porquê).
  • Redigir um mini‑paper com revisão do estado da arte e discussão ética.

Metodologia (proposta)

  • Revisão de literatura (ontologias para serviços; recomendação responsável; inclusão digital; "AI for social good").
  • Design de ontologia (competency questions + iteração).
  • Implementação do KG + endpoint de consulta (mesmo que local).
  • Avaliação técnica: testes de consistência + métricas de cobertura + casos de consulta.
  • Avaliação socio‑técnica: matriz de riscos (enviesamentos, acessibilidade, privacidade) usando os quadros UNESCO/OCDE e a abordagem de "IA e direitos".

Dados/fontes

  • Listagens públicas de serviços, associações, recursos municipais, formação, bibliotecas, etc. (web scraping ligeiro ou extração manual cuidada).
  • OpenStreetMap como base geográfica e POIs (se decidir incluir mapas).
  • Um pequeno corpus de "necessidades" sintetizado para testar perfis.