STILL: sistema tradutor inteligente de LIBRAS com luva

Vivemos atualmente em um mundo de inclusão, em que apesar de todas as dificuldades, a população vem se esforçando para criar um ambiente mais propício para a interação de todos. Com a evolução das ferramentas eletrônicas e dos estudos de técnicas de aprendizado de máquina, os profissionais da área de computação estão sendo capacitados cada vez mais a criar ferramentas que podem auxiliar na busca por uma interação mais igualitária entre todos os cidadãos, independentemente das suas dificuldades ou deficiências. O foco deste projeto é desenvolver uma pesquisa atrelada a um produto capaz de facilitar a comunicação entre um usuário de LIBRAS e indivíduos que não possuem fluência alguma nesta língua. Para criar um sistema que abrangesse o máximo possível das nuances da língua de sinais, foi projetado um protótipo que leva em consideração tanto as expressões faciais do usuário quanto as movimentações e composições das mãos desse usuário. Para tal, foi desenvolvida e construída uma luva com diversos sensores que, em conjunto com uma câmera integrada do notebook, coletam os dados para o sistema. Com o auxílio de algoritmos de inteligência artificial foi feita a tradução, em tempo real, de um conjunto limitado de sinais em LIBRAS para palavras do português, que leva em consideração todos os dados capturados. Em relação às contribuições para a área de atuação desta pesquisa, existe o desenvolvimento de uma arquitetura de sistemas com a luva sensorial e câmera a fim de realizar a tradução de LIBRAS para o português. Além disto, a construção de um conjunto de dados (“dataset”) específico de LIBRAS para mapear sinais e movimentação de mão com a luva sensorial desenvolvida. Este conjunto de dados poderá ser utilizado para a continuação e criação de novas iniciativas, anteriormente impossibilitadas pelo fato de não existir um conjunto de dados rotulados sobre tal problema

Saturn Platform: Foundation Model Operations and Generative AI for Financial Services

Saturn is an innovative platform that assists Foundation Model (FM) building and its integration with IT operations (Ops). It is custom-made to meet the requirements of data scientists, enabling them to effectively create and implement FMs while enhancing collaboration within their technical domain. By offering a wide range of tools and features, Saturn streamlines and automates different stages of FM development, making it an invaluable asset for data science teams. This white paper introduces prospective applications of generative AI models derived from FMs in the financial sector

Hierarchical Classification of Financial Transactions Through Context-Fusion of Transformer-based Embeddings and Taxonomy-aware Attention Layer

This work proposes the Two-headed DragoNet, a Transformer-based model for hierarchical multi-label classification of financial transactions. Our model is based on a stack of Transformers encoder layers that generate contextual embeddings from two short textual descriptors (merchant name and business activity), followed by a Context Fusion layer and two output heads that classify transactions according to a hierarchical two-level taxonomy (macro and micro categories). Finally, our proposed Taxonomy-aware Attention Layer corrects predictions that break categorical hierarchy rules defined in the given taxonomy. Our proposal outperforms classical machine learning methods in experiments of macro-category classification by achieving an F1-score of 93\% on a card dataset and 95% on a current account dataset