O pesquisador João Phillipe Cardenuto, pós-doutorando do Recod.ai, apresentou sua pesquisa em uma reportagem do Jornal da EPTV (1ª Edição), televisionada nesta terça (08), com a participação do diretor do laboratório, Anderson Rocha.
O foco da pesquisa de Cardenuto é no desenvolvimento de um conjunto de ferramentas computacionais para detectar automaticamente alterações e duplicações de imagens em artigos científicos. Essa tecnologia poderá auxiliar revisores a lidar com uma forma comum de má conduta na pesquisa científica, na qual a identificação de manipulações geralmente depende da experiência de olhos humanos.
A principal ferramenta desenvolvida nesta investigação é o SILA, sistema assistido por IA que pode processar arquivos PDF de artigos científicos, extrair imagens e usar algoritmos para identificar possíveis alterações. O SILA procura sinais de manipulação de imagens, como regiões clonadas ou plagiadas, bem como semelhanças com imagens publicadas anteriormente, fornecendo uma representação visual da origem da imagem.
“O interessante dessa ferramenta é que ela funciona de ponta-a-ponta. A partir de um documento PDF, que é geralmente o formato usado para circular os artigos científicos, a gente carrega ele para a ferramenta que extrai todas as imagens para que possamos analisar. A gente verifica se houve uma cópia ou colagem, edição pelo Photoshop, ou se algum tipo de imagem foi reutilizada nesse documento ou de outros que temos conhecimento. Conseguimos até mostrar para um analista que esteja usando essa ferramenta quais são todos os artigos envolvidos em uma possível fraude”, disse Cardenuto na reportagem.
Por enquanto somente os módulos da tecnologia estão disponíveis em um repositório público, mas uma interface gráfica será disponibilizada em breve para que pessoas sem conhecimento em computação possam utilizá-la.
Para conhecer mais sobre esta pesquisa, acesse o artigo mais recente do pós-doutorando na PLOSOne e a matéria sobre o SILA na Scientific Reports, da revista Nature.