Pesquisa fundamental, tecnologias modernas e estratégias robustas e flexíveis de dados estão no centro do sucesso da pesquisa e desenvolvimento em IA. A equipe do laboratório de tecnologia de IA é composta por pesquisadores e engenheiros de Processamento de Linguagem Natural (PLN), engenheiros de IA, engenheiros de dados e desenvolvedores de software.
A equipe de tecnologia de IA está focada em apoiar a equidade por meio da pesquisa, desenvolvimento e aplicação de IA responsável. A equipe possui documentação das melhores práticas, diretrizes e medidas de segurança que são seguidas em todos os Laboratórios™ de IA da ETS® .
A equipe de tecnologia de IA tem como objetivo:
- impulsionar a inovação no espaço de PLN e IA por meio de pesquisa e desenvolvimento fundamentais de capacidades generalizáveis
- possibilitar avanços em aprendizagem e avaliação por meio da aplicação de tecnologia de ponta a soluções de aprendizagem
- criar um pipeline tecnológico estratégico para escalar capacidades e protótipos
Os tecnólogos são 100% dedicados às equipes de capacidade e protótipo nos laboratórios durante todo o ciclo de vida de pesquisa e desenvolvimento. Correndo com equipes desde a descoberta até a ideação, prototipagem e otimização, os tecnólogos podem aplicar soluções tecnológicas que atendam às necessidades dos usuários. Da mesma forma, a pesquisa fundamental que os tecnólogos realizam baseia-se nas necessidades descobertas por meio do engajamento do usuário.
Áreas de foco
A equipe de tecnologias de IA possui as seguintes principais áreas de foco:
- desenvolvimento de arquiteturas modernas que possibilitam a prototipagem eficaz e a liberação de soluções em todo o laboratório
- uso de IA multimodal para avaliar e fornecer feedback sobre apresentações gravadas
- Avaliação e feedback automatizados da linguagem escrita e falada
- Geração automatizada de conteúdo instrucional e de avaliação
- Caminhos de aprendizagem personalizados baseados no modelo de aprendizagem cognitiva
- Motores de recomendação automatizados
- Criação de pipelines e arquiteturas de dados para modelagem e análise
- desenvolvimento de software para testar capacidades e construir protótipos que atendam às necessidades dos usuários.