IFLA abre chamada de trabalhos sobre uso prático de IA em tarefas de preservação e conservação de bibliotecas

A International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA) comunica a chamada de trabalhos a serem apresentados no webinar Uso prático de IA em tarefas de preservação e conservação de bibliotecas, que acontecerá no dia 18 de junho de 2024, às 12h (horário de Brasília). O encontro é organizado pela Seção de Tecnologia da Informação, Grupo de Interesse Especial em Inteligência Artificial e Seção de Preservação e Conservação da IFLA, da qual o Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict) participa por meio da Rede Brasileira de Serviços de Preservação Digital - Rede Cariniana.

As propostas devem ser enviadas até 19 de abril e podem descrever experiências práticas, abrangendo projetos pragmáticos concluídos com sucesso, mas também protótipos beta, pesquisa e desenvolvimento e resultados de testes recentes nas áreas como Geração automatizada de metadados, reconhecimento facial e de objetos, Processamento de linguagem para conteúdo textual, entre outros, com especial atenção às possibilidades de IA de nova geração.

Confira abaixo a chamada completa:

Webinar: Uso prático de IA em tarefas de preservação e conservação de bibliotecas
18/06/2024- 12h – Online

Preservação Digital é a salvaguarda e manutenção de conteúdo digital para garantir sua acessibilidade e usabilidade ao longo do tempo. Na era do rápido avanço da tecnologia, a preservação de registos e artefatos digitais torna-se crucial para preservar o nosso património cultural, histórico e científico.

O conceito de documentos nascidos digitalmente refere-se à informação que se origina em formato digital, em vez de ser uma representação digital de um documento físico. Isso inclui e-mails, blogs, postagens em mídias sociais e outros conteúdos criados e divulgados exclusivamente no mundo digital. Os e-books representam uma mudança significativa na forma como consumimos literatura e sua preservação é vital para as gerações futuras. A preservação desses documentos requer medidas proativas para lidar com a obsolescência dos formatos e a integridade dos dados.

Preservar as artes digitais envolve superar desafios únicos apresentados por tecnologias e formatos em constante evolução. A inteligência artificial (IA) desempenha um papel na curadoria e restauração de obras de arte digitais, garantindo que a essência e a intenção do artista sejam mantidas, mesmo quando as tecnologias subjacentes mudam.

A IA está se tornando cada vez mais uma ferramenta valiosa nas iniciativas de preservação digital. Os algoritmos de IA podem auxiliar na categorização automática, marcação e criação de metadados para conteúdo digital, facilitando o gerenciamento e a recuperação de informações. Além disso, os modelos de aprendizagem automática podem contribuir para a identificação e mitigação da decadência ou obsolescência digital e podem funcionar como auxiliares para dar sentido, encontrar, resumir e sintetizar grandes conhecimentos de épocas anteriores. A IA pode auxiliar na organização e catalogação de vastas bibliotecas digitais, ajudando os usuários a descobrir e acessar diversas obras literárias com maior eficiência.

Embora a IA apresente novas possibilidades para a preservação digital e, especialmente agora, para os arquivos multimédia, também traz desafios como considerações éticas, preconceitos nos algoritmos e a necessidade de adaptação contínua às tecnologias emergentes. Encontrar um equilíbrio entre inovação e responsabilidade ética é crucial para alavancar a inteligência artificial para a preservação a longo prazo dos conteúdos digitais.

Para o nosso webinar, procuramos artigos que descrevam a experiência prática, abrangendo projetos pragmáticos concluídos com sucesso, mas também protótipos beta, pesquisa e desenvolvimento e resultados de testes recentes nas áreas descritas abaixo, com especial atenção às possibilidades de IA de nova geração: 

·     Geração automatizada de metadados: Os algoritmos de IA podem analisar conteúdo digital e gerar automaticamente grupos de assuntos mais relevantes e metadados descritivos, incluindo palavras-chave, tags e informações contextuais. Isto melhora a organização e a capacidade de pesquisa dos arquivos digitais, facilitando a recuperação de informações relevantes.

·     Categorização e classificação de conteúdo: As ferramentas alimentadas por IA podem classificar o conteúdo digital com base em seu tipo, formato e conteúdo. Isto é particularmente útil para grandes arquivos digitais onde a categorização manual seria demorada. Os modelos de IA podem identificar padrões e semelhanças, ajudando a organizar e categorizar diversos materiais digitais.

·     Migração de formatos e 'normalização' de arquivos: À medida que os formatos digitais evoluem, existe o risco de obsolescência. A IA pode auxiliar na migração e transformação de conteúdo digital de um formato para outro, garantindo e normalizando arquivos para que permaneçam acessíveis e utilizáveis ao longo do tempo. Isto é crucial para preservar o conteúdo criado em formatos desatualizados ou proprietários.

·     Detecção de deterioração digital: Algoritmos de IA podem detectar sinais de deterioração ou degradação digital em arquivos digitais. Ao monitorar regularmente a integridade dos arquivos, os sistemas de IA podem identificar e resolver problemas como degradação de bits, corrupção ou deterioração, evitando a perda de ativos digitais valiosos.

·     Automação da avaliação de conteúdo: A utilização da IA para automatizar processos de avaliação em arquivos digitais envolve a utilização de algoritmos de aprendizagem automática e outras técnicas de IA para analisar, categorizar e tomar decisões sobre o valor, a relevância e as prioridades de preservação do conteúdo digital nos arquivos. Pode incluir: análise de conteúdo (texto, imagem e vídeo), detecção de duplicatas, reconhecimento de padrões, automação de fluxo de trabalho, integração de feedback do usuário, etc.

·     Reconhecimento facial e de objetos: Na preservação de fotografias digitais e materiais visuais, o reconhecimento facial e a detecção de objetos com tecnologia de IA podem ajudar a identificar e marcar indivíduos, locais e objetos nas imagens. Isso aprimora as informações contextuais associadas aos artefatos digitais.

·     Processamento de linguagem para conteúdo textual: Algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) permitem a análise de conteúdo textual, auxiliando na extração de informações significativas. Isto pode ser particularmente útil para lidar com grandes volumes de dados textuais, como manuscritos digitalizados, livros e outros documentos escritos.

·     Restauração Digital de Mídia: A IA pode ser empregada para a restauração de conteúdo áudio e visual. Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar e reconstruir mídias digitais danificadas ou degradadas, melhorando a qualidade e garantindo que a intenção artística original seja preservada.

·     Análise Preditiva para Planejamento de Preservação: A IA pode ser usada para análise preditiva para antecipar riscos potenciais à preservação digital, como falhas de hardware, obsolescência de software ou alteração de formatos de arquivo. Isso permite que as organizações desenvolvam planos e estratégias proativas de preservação.

·     Acesso e descoberta aprimorados: Os sistemas de recomendação baseados em IA podem melhorar o acesso do usuário às coleções digitais, sugerindo conteúdo relevante com base nas preferências do usuário, histórico de pesquisa e semelhanças de conteúdo. Isto melhora a experiência do usuário e incentiva a exploração de arquivos digitais.

·     Monitoramento e Segurança: Os sistemas de segurança baseados em IA podem monitorar arquivos digitais em busca de acesso não autorizado, possíveis ameaças cibernéticas ou outros riscos de segurança. Isto ajuda a salvaguardar a integridade e a confidencialidade do conteúdo digital preservado.

Datas importantes:

19 de abril 2024 - Prazo final para submissão do resumo

3 de maio 2024 - Notificação de seleção

18 junho 2024 às 12h (horário de Brasília) – Webinar

Diretrizes de submissão:

As propostas devem estar em inglês e incluir as seguintes informações:

• Título da proposta

• Resumo da proposta (máximo de 500 palavras)

• Nome(s) dos apresentadores e cargos e/ou títulos

• Empregador ou instituição afiliada

• Informações de contato, incluindo endereço de e-mail e número de telefone

• Breve declaração biográfica de no máximo 100 palavras

• Observe a disposição de cumprir a permissão dos autores da IFLA

• Slides de apresentação submetidos com autorização do autor. (Artigos completos são recomendados, mas não obrigatórios) e serão publicados no Repositório online da IFLA após o webinar

Envie Propostas e Dúvidas para maiores informações para:

• Alenka Kavčič Čolić (alenka.kavcic@nuk.uni-lj.si) e Miguel Angel Mardero Arellano (miguel@ibict.br)

• Entre em contato com os endereços de e-mail acima se houver alguma dúvida ou necessidade de mais informações sobre este webinar.

 Observe:

• As apresentações deverão ser em inglês. Cada apresentação não deverá ter mais de 20 minutos de duração com discussão no final de cada sessão.
• Os resumos e artigos deverão ser enviados em arquivo Microsoft Word, doc ou rtf. formatos.
• O webinar será gravado e publicado nos sites da IFLA.