Minerando Regras de Associação de Multirrelação na Web de Dados

A Web de Dados é uma relevante e crescente fonte de dados que contém informações distribuídas em diferentes datasets interligados. A maioria dos algoritmos de mineração de dados foi projetada para analisar um único dataset por vez, e, consequentemente, não consegue explorar as conexões entre datasets da Web de Dados. Para suprir essa lacuna, este trabalho propõe o MRAR+, um algoritmo de mineração de grafos que busca por regras de associação multirrelação a fim de identificar conhecimentos novos que envolvam recursos de múltiplos datasets da Web de Dados. O MRAR+ foi aplicado com sucesso em dois experimentos e produziu regras novas e úteis para os usuários, ilustrando a sua viabilidade para minerar diferentes datasets interligados na Web de Dados

COVID-19 Pandemic: How Artificial Intelligence can help us / COVID-19 Pandemia: Como a Inteligência Artificial pode nos ajudar

The current pandemic of COVID-19 – Coronavirus Disease-19, caused by the pathogen SARS-CoV-2, has already killed thousands of people in the year of 2020. We did a review of literature to understand the potential use of AI to respond to COVID-19. The search strategy used five descriptors: (i) “Artificial Intelligence”, (ii) “Deep Learning”, (iii) “Machine Learning”, (iv) “COVID-19” and (v) “SARS-CoV-2”, which have been combined to search for articles in the PubMed and ResearchGate databases. The bibliographic search has been complemented with texts of previous knowledge of the authors. The subjects covered in the chosen bibliography have been organized into two main study categories: (i) AI for diagnosis; and (ii) AI for controlling dissemination. The final considerations point out the main complications for the proper use of AI and the possibilities of its application to support decision making of health professionals and at managerial levels of public health