Leonardo Molinaro

Produção de Conteúdo Científico

Desenvolvimento de soluções que integram tecnologia, análise de dados e inteligência artificial para resolver problemas reais. Contribuindo para a comunidade científica com pesquisa de qualidade.

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Artigos Publicados

Transformação digital na comunicação científica: um método inovador para extração e análise de informações em tempo real a partir de mídias sociais, com estudo de caso em agropecuária

Este artigo apresenta um método inovador para a transformação de dados não estruturados de mídias sociais em informações estruturadas e acionáveis, com foco na comunicação científica e no fluxo de informações em tempo real. A metodologia integra tecnologias de coleta automatizada via bots, processamento por inteligência artificial generativa e visualização interativa, criando um novo paradigma para a comunicação e disseminação da informação. O problema central abordado é a dificuldade de extrair conhecimento útil a partir do vasto fluxo de dados das mídias sociais para aplicação na comunicação científica contemporânea. O objetivo geral é desenvolver e validar um método eficaz para automação do pré-processamento de dados provenientes de mídias sociais, utilizando inteligência artificial generativa como ferramenta central de análise e classificação. Os resultados demonstram a eficácia do método na análise de aproximadamente 1.740 registros, com 100% das postagens apresentando relação direta com as palavras-chave pesquisadas. A classificação por IA atingiu níveis satisfatórios de precisão, com diferença média de apenas 20% entre os modelos utilizados (ChatGPT e Gemini). Embora desenvolvido inicialmente para o setor agropecuário, o método demonstra aplicabilidade universal em diversos campos do conhecimento, revolucionando a forma como dados sociais são transformados em inteligência estratégica para pesquisa e tomada de decisões.

DOI: 10.55905/cuadv17n11-089

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Desenvolvimento de Software e Aplicação de Inteligência Artificial na Obtenção de Informações Agropecuárias em Tempo Real a Partir de Mídias Sociais

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método inovador que integra bots de coleta de dados e modelos de inteligência artificial para obter informações agropecuárias em tempo real a partir de mídias sociais. A pesquisa demonstra como a combinação de tecnologias de software e IA pode revolucionar a forma como coletamos e processamos dados do setor agrícola.

DOI: 10.69849/revistaft/pa10202510101148

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