Plataforma de Assistentes Colaborativos de Inteligência Artificial

Este projeto tem como objetivos desenvolver uma plataforma de agentes IA genérica e modular, adaptável a diferentes domínios de aplicação, integrando de forma articulada modelos de linguagem e módulos especializados para orquestração e operacionalização de múltiplos agentes, e desenvolver e validar assistentes colaborativos para duas áreas de aplicação, ensino e análise de dados de saúde. O projeto irá focar-se na criação de assistentes para português, tirando partido de modelos abertos como os multilingue EuroLLM e OpenEuroLLM, e o futuro LLM português AMALIA. O projeto visa transpor os avanços recentes em IA para aplicações com impacto transformativo na educação, permitindo criar assistentes alinhados com objetivos e metodologias de ensino definidas pelo docente, e na análise de dados de saúde, acelerando e validando as diferentes etapas do processo. Para tal, a plataforma a desenvolver irá incluir funcionalidades e mecanismos adequados à especificidade destas áreas, incluindo controlo da privacidade dos dados, deteção e mitigação de enviesamento, interoperabilidade com sistemas de informação e integração de terminologia e conhecimento do domínio, e permitirá integrar conteúdo e interação multimodal. Serão incluídas funcionalidades apoiadas por agentes conversacionais para auxiliar, por exemplo, na definição e parametrização do modelo LLM e das ferramentas a ser utilizadas pelo agente, na criação de exemplos de utilização dessas ferramentas, e na otimização de prompts e dos processos de orquestração e validação. A plataforma permitirá especificar fluxos de operação e decisão pré-definidos e validados, usando ferramentas selecionadas para cada tarefa e esquemas precisos para troca de dados, adequando-os a domínios de ação complexos. Esta especificação permitirá também melhorar a utilização das ferramentas pelos agentes e consequentemente a decomposição e planeamento de tarefas. Adicionalmente, a plataforma suportará processos intermédios de validação e controlo, recorrendo a agentes especialmente desenvolvidos, ou à intervenção humana, adicionando assim uma camada de fiabilidade essencial em várias aplicações. Estes processos de controlo e o uso de ferramentas e esquemas de dados adequados tornam os agentes mais confiáveis, interpretáveis e robustos. Atendendo a que a adoção de IA levanta questões críticas relacionadas com a recolha e o tratamento de dados sensíveis, o projeto integrará também políticas de consentimento informado e processos de anonimização e encriptação de dados, garantindo a segurança da informação armazenada, a transparência na forma como os dados são utilizados, e a possibilidade de intervenção humana. No geral, este projeto contribuirá ao promover a adoção de agentes IA, limitando a re-engenharia necessária para adequação a novos domínios e minimizando as competências técnicas necessárias para o seu uso, ao melhorar a explicabilidade e confiança através da decomposição em tarefas simples e da análise dos fluxos e processos de raciocínio dos agentes, e ao facilitar a integração em ambientes complexos e regulados através de uma plataforma aberta, contruída com elevados padrões éticos e de conformidade, e que poderá ser executada nas instalações de cada instituição. Finalmente, pretende-se também que o projeto contribua para o emprego científico numa área em grande expansão como é a IA, e para desenvolvimento económico e social da região através da formação e fixação na região de recursos altamente especializados.