Contribuição Tecnológica da Universidade Federal de Uberlândia para os ODS: um estudo de patentes

Abstract

Este estudo tem como objetivo classificar patentes vinculadas à Universidade Federal de Uberlândia (UFU) de acordo com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030, por meio da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA). A metodologia integra abordagens de processamento de linguagem natural e aprendizado supervisionado, utilizando embeddings semânticos gerados pelo modelo BERT. Inicialmente, os textos das patentes (título e resumo) foram vetorizados e comparados semanticamente aos enunciados dos ODS, permitindo a classificação automática com base na similaridade. Em paralelo, modelos de classificação supervisionada (Random Forest, Regressão Logística e XGBoost) foram treinados para prever os ODS a partir dos embeddings, com avaliação por validação cruzada e uso das métricas precision, recall e F1-score. O resultado revelou a formação de aglomerados temáticos parciais, com maior densidade de pontos em torno de alguns ODS, como ODS 1 (Erradicação da Pobreza), ODS 5 (Gênero e Discriminação) e ODS 12 (Consumo e Produção Responsável), sugerindo que essas categorias concentram maior volume de produção tecnológica com características linguísticas compartilhadas. O trabalho foi realizado com apoio da FAPEMIG.