Digital: muito além do óbvio

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1 50 Fronteiras Digital: muito além do óbvio Processamento de Linguagem Natural, um dos campos de estudo da Inteligência Artificial, auxilia atividades ligadas à linguagem, como revisão gramatical e tradução Fabricio Mazocco Até mesmo os que possuem apenas conhecimentos básicos em computadores sabem operar softwares processadores de texto, principalmente o Word, da Microsoft. Ao utilizarmos esse programa, um traço verde indica quando há algo de errado com a sentença, seja na concordância de gênero, grau ou número, em espaços a mais ou a menos, na colocação de vírgulas e em relação a diversas outras regras gramaticais. Além de indicar o erro, o programa sugere a forma correta a ser empregada. Esses são os atributos do revisor gramatical. Até aqui, nada de novo. O que muitos não sabem é que, utilizando o aplicativo, estão lidando com a Inteligência Artificial (IA); mais precisamente, com um dos campos de estudo da IA: o Processamento de Linguagem Natural (PLN).

2 Fronteiras 51 Por lidar com linguagem natural e linguagem computacional, pesquisas reúnem cientistas de áreas distintas, como computação e lingüística Definindo: PLN é o estudo voltado para a construção de programas capazes de compreender a linguagem natural (interpretação) e gerar textos, falados ou escritos. Assim como outros campos da IA, este também tem o objetivo de aperfeiçoar a interação entre as pessoas e os computadores. Entre os projetos possíveis com o uso do PLN estão o revisor gramatical, a sumarização automática, a recuperação de informações, o dicionário online e o tradutor automático. Por lidar com linguagem natural e linguagem computacional, as pesquisas nessa área têm reunido cientistas de áreas distintas, como computação e lingüística. Este é o caso do grupo NILC (Núcleo Interinstitucional de Lingüística Computacional), criado em A coordenação do grupo é dividida entre os pesquisadores, sendo três da Universidade de São Paulo, campus de São Carlos (dois do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação ICMC e um do Instituto de Física IFSC), um da Faculdade de Ciências e Letras da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Araraquara, e um do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Todos os campi estão localizados no interior paulista. O primeiro projeto do grupo, denominado ReGra, de 93, teve como objetivo criar um revisor gramatical da língua portuguesa, solicitado pela empresa Itautec. Na época, só existia o corretor ortográfico. Em 94, foi concluída a primeira versão comercial. Depois, o sistema passou por modificações, continua sendo aperfeiçoado e, hoje, é parte integrante das ferramentas do Office (versão em português), da Microsoft. O NILC continua assessorando o projeto. O ReGra uniu pesquisadores das áreas de computação e lingüística. Começamos do zero, conta uma das coordenadoras do NILC, Maria das Graças Volpe Nunes, professora do ICMC-USP. O primeiro passo foi desenvolver um léxico com mais de 1,5 milhão de vocábulos. Para cada um deles, foi necessário estabelecer as categorias gramaticais, ou seja, se é um substantivo, verbo, adjetivo e assim por diante. Também foram incluídas cerca de 600 regras gramaticais e mil regras de correção. Na primeira versão do projeto, o revisor apontava somente erros pontuais. Não era feita a análise sintática, desenvolvida para a versão seguinte. Maria das Graças Volpe Nunes, da USP: Não existe nenhum revisor com 100% de acerto, em razão da complexidade da análise automática de uma língua natural Fabricio Mazocco

3 52 Fronteiras Redes neurais, que são conjuntos de neurônios artificiais, possibilitam a tomada de decisões complexas Os erros que o ReGra detecta referem-se aos desvios da norma culta da língua, incluindo concordância nominal e verbal, regência, uso de pronomes e crase, pontuação e outros. Um corpus com cerca de 40 milhões de palavras dá suporte às atividades de extração de padrões válidos e de testes do revisor. Atualmente, a equipe trabalha na inserção de regras estilísticas que não são erros gramaticais, como o pleonasmo. O novo recurso deve ser finalizado em fevereiro do próximo ano. Redes neurais Outra abordagem de revisão investigada pela equipe é a que procura ensinar o computador a verificar os erros. Nesse caso, usam-se técnicas estatísticas e as baseadas em redes neurais, o que elimina a necessidade de formular grandes e complexas gramáticas computacionais. O processo da rede neural baseia-se no neurônio artificial, ou nó artificial. A denominação assusta, mas um neurônio artificial nada mais é que um simples processador. O sistema funciona da seguinte maneira: recebe as informações do mundo exterior ou de outros nós, toma uma única decisão e a repassa, por meio de um canal de saída, para o próximo nó neural. Quando é constituída uma rede, o resultado é a tomada de decisões complexas. No caso do revisor gramatical, a partir de exemplos do que é correto e do que não é, a rede neural é treinada para verificar novos erros. A grande diferença na utilização de métodos estatísticos ou empíricos para essa atividade é que, embora apresentem uma taxa de erro maior, eles têm menor custo de operação. Site de busca já existente: problema é a enxurrada de informações devolvidas, que nem sempre atendem às expectativas do usuário Mesmo com todo o avanço em pesquisas na área, a tarefa de revisão gramatical tem suas limitações. Não existe nenhum revisor com 100% de acerto, em razão da complexidade da análise automática de uma língua natural, explica Maria das Graças. As principais limitações do projeto são as omissões de revisão e os falsos erros, devidos à ambigüidade sintática e à variedade de padrões sintáticos a serem reconhecidos. Além disso, o revisor não tem compreensão do que está escrito, comenta a pesquisadora, sobre a impossibilidade de a máquina entender o significado das palavras. Tradução Se a Inteligência Artificial está aí, a serviço da linguagem, porque não utilizá-la para auxiliar na comunicação entre as várias nações, ou seja, traduzir toda e qualquer língua? Para essa pergunta há duas respostas: a primeira é que a tradução automática existe há muito tempo e é considerada o primeiro problema da IA; a segunda é que a tradução ainda é uma questão em aberto. O grau de erro varia de acordo com a especificidade da linguagem. Quanto mais limitado o vocabulário, mais eficiente é a tradução.

4 Fronteiras 53 Atualmente, são utilizadas três linhas de estudo para a tradução automática: direta, por transferência e por interlíngua. A primeira é a mais simples, porém com maior grau de erro. Nessa linha, toda a tradução é fortemente baseada em dicionário de palavras e expressões. A tradução é feita palavra por palavra, sem qualquer regra gramatical. Aquela feita por transferência é mais sofisticada: o programa tem o conhecimento das gramáticas e dos léxicos das línguas utilizadas. Por exemplo: o computador recebe um texto em inglês a ser traduzido para o português; o programa compara as regras gramaticais das duas línguas e em seguida traduz as palavras. O resultado, nesse caso, é melhor do que no anterior, mas ainda longe do ideal. Sandra Maria Aluísio, pesquisadora da USP que desenvolve projeto com o objetivo de construir arquitetura favorável para busca de informações baseada em tema-assunto Fabricio Mazocco Tradução: quanto mais limitado o vocabulário, maior é a eficiência A tradução por interlíngua, por sua vez, supõe o uso de uma linguagem intermediária artificial, cujo papel é representar o significado das sentenças a serem traduzidas. O projeto UNL (Universal Networking Language), da UNU (Universidade das Nações Unidas), é um exemplo de iniciativa nessa direção. A UNL é a interlíngua que faz a ponte entre mais de 15 sistemas de traduções (15 línguas). O cenário seria o seguinte: o emissor escreve um texto, por exemplo, na língua portuguesa e aciona o codificador UNL, que estará disponível na Internet. O texto estará, então, disponível em formato de arquivo UNL, sendo possível sua tradução dentro das línguas disponíveis. Um receptor quer ler o texto, por exemplo, na língua japonesa. Tendo o arquivo UNL em seu computador, ele decodifica o texto, por esse programa, e o terá em sua língua. O que ocorre nesse caso é que, o emissor, ao codificar o texto em UNL, torna-o disponível para tradução nas 15 línguas que compõem o programa. Este, por uso do PLN, realiza o processo semelhante à linha de transferência, comparando as regras gramaticais e os léxicos das línguas do emissor e do receptor. Os sistemas de tratamento da língua portuguesa, dentro do projeto UNL, estão sendo desenvolvidos pelo NILC. Sistema de busca O sistema de buscas na Internet, ou Recuperação de Informação (RI), como é conhecido no meio acadêmico, é atualmente um dos recursos mais utilizados na rede. Estamos falando de sites como o Google, o Cadê e o Alta Vista, nos quais inserimos uma ou mais palavraschave e temos os resultados de páginas eletrônicas que contêm essas palavras. O problema é a enxurrada de informações devolvidas, que nem sempre atendem às nossas expectativas. Fizemos um teste, utilizando o Google: ao inserirmos somente PLN (sigla de Processamento de Linguagem Natural, campo de estudo da Inteligência Artificial, que está sendo tratado nesta reportagem), encontramos ocorrências, incluindo um site que dispõe de endereços eletrônicos cujo servidor é PLN e outro cuja sigla é indicada como um código da moeda da Polônia. Os dois nada têm a ver com nosso objetivo de busca. Que tal buscar a expressão completa PROCESSA- MENTO DE LINGUAGEM NATU- RAL? O número de ocorrências pulou para 7.000! Entre elas, há um site sobre a área de Informática Jurídica, no qual as palavras que buscamos estão no texto, porém isoladas umas das outras. Para finalizar, colocamos PROCESSA- MENTO DE LINGUAGEM NATU- RAL PLN. O número de ocorrências caiu para 222.

5 54 Fronteiras Arquivo pessoal Renata Vieira, da Unisinos: protótipo fará busca de informações no site da própria Universidade Sandra Maria Aluísio, pesquisadora do ICMC-USP e uma das coordenadoras do NILC, está desenvolvendo um projeto que objetiva a construção de arquitetura favorável para busca de informações baseada em tema-assunto, o que deve resolver algumas dificuldades hoje encontradas. A idéia central do projeto é utilizar o recurso do PLN em todo o fluxo do sistema, ou seja, desde o processamento de consultas e de documentos até a apresentação de resultados. O PLN será fundamental para melhorar a busca. Quando o usuário digitar uma ou mais palavras, o sistema fará uma análise de sinônimos, gramática e sintática da sentença. Isto permitirá, utilizando um exemplo simples, que ao ser digitado carro, também apareçam ocorrências com automóvel, o que não ocorre atualmente. A busca faz associações para levar ao lugar correto, explica Sandra. A utilização do PLN para recuperação de informações está criando uma nova proposta de organização da rede: a web semântica. Esses estudos são desenvolvidos na Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), no Estado do Rio Grande do Sul. Com o uso da sistemática do PLN, isto é, o significado das palavras ou expressões e sua representação para que sistemas computacionais possam fazer uso desse conhecimento, está sendo construído um protótipo para busca de informações no site da própria Universidade. Três projetos foram desenvolvidos para aplicação nessa área: o APSCO (Análise da Polissemia Sistemática para a Construção de uma Ontologia), o ONTOVERB (Construção de Ontologias e Semântica Verbal) e o MLXML (Marcação Lingüística de Textos e Documentos utilizando o XML Extensible Markup Language, sistema que permite a comunicação entre diferentes computadores e aparelhos portáteis, integrando a infra-estrutura de tecnologia da informação de empresas e órgãos públicos). Os dois primeiros projetos, coordenados pela pesquisadora Rove Luiza de Oliveira Chishman, do Centro de Ciências da Comunicação da Unisinos, estão mais ligados à lingüística, e o terceiro, coordenado por Renata Vieira, pesquisadora dos centros de Ciências da Comunicação e de Ciências Exatas e Tecnológicas da mesma instituição, tem a preocupação de estudar as tecnologias da web semântica e desenvolver o protótipo. As informações poderão ser recuperadas de maneira mais eficiente, resume Renata. Já um grupo de pesquisa da Pontifícia Universidade Católica (PUC) do Rio Grande do Sul está em fase de desenvolvimento da RI em bibliotecas digitais. O projeto SEMA, como é denominado, pretende melhorar as taxas de recuperação de informações e de

6 Fronteiras 55 A história da Inteligência Artificial A história da Inteligência Artificial (IA) começa nos anos 40. Após a Segunda Guerra Mundial, o computador começou a ser gradualmente utilizado, principalmente por empresas, indústrias e universidades, o que estimulou a pesquisa sobre softwares, hardwares e linguagens de programação. O rápido progresso, desde o surgimento dos primeiros computadores eletrônicos (Collossus, na Inglaterra 1943 e o ENIAC, nos Estados Unidos 1946) até o surgimento dos microcomputadores, na década de 70, demonstra que essa área recebeu grandes investimentos e atenção por parte dos pesquisadores. A primeira notícia que se tem do uso da denominação Inteligência Artificial é de 1956, nos Estados Unidos, quando John McCarthy reuniu, em uma conferência no Dartmouth College, vários pesquisadores de renome para estudar ferramentas construídas pelo homem para que a máquina pudesse ter comportamentos inteligentes. Ainda na década de 50, a introdução da programação por meio de comandos de lógica de predicados proporcionou um grande avanço para a construção de sistemas que utilizam esquemas de raciocínio. Também obtiveram bons resultados, na linha biológica, o primeiro simulador de redes neurais artificiais e o primeiro neurocomputador. Nas décadas de 60 e 70, também na linha biológica, foram desenvolvidos conceitos relativos às redes neurais. Já na linha psicológica, os pesquisadores acreditavam que, com a Inteligência Artificial, seria possível realizar tarefas humanas como o pensamento e a compreensão da linguagem por meio do computador. Em 1982, o físico John Hopfield provou ser possível a simulação de um sistema físico por meio de um modelo matemático baseado na teoria das redes neurais. Nessa mesma década, surgem novas técnicas e aplicações da IA e começam a surgir trabalhos em conjunto com outras áreas, como interfaces inteligentes e controle de robôs. As redes neurais alcançam uma explosão exponencial de aplicações e desenvolvimento de modelos na década de 90. Pesquisadores passam a reconhecer que os paradigmas biológico e psicológico são complementares para sistemas mais evoluídos. documentos, em domínios específicos de conhecimento. Esse sistema será executado com o uso de um thesaurus que incorpore relações semânticas entre as palavras. O thesaurus é uma função finita de termos para um conjunto de relações, como a antonímia. A proposta do grupo, que é coordenado pela pesquisadora Vera Lúcia Strube de Lima, da Faculdade de Informática da PUC-RS, prevê que tanto a construção de índices como a representação da busca façam uso dessa estrutura. Sumarização Resumir um livro, um texto ou um filme não é tarefa fácil. Devemos levar em conta que, para cada mente humana, a forma de resumir se diferencia, devido a aspectos culturais, conhecimentos prévios e, até mesmo, à capacidade de síntese de cada pessoa. Com a velocidade com que os fatos ocorrem atualmente e com o volume de informações disponíveis, principalmente pelas possibilidades que a Internet nos oferece, o resumo ou sumário deixou de ser um mero suporte textual e passou a assumir a função de transmitir informação. A Sumarização Automática, como é denominada a capacidade do computador em resumir, começa a tomar forma e caminha em direção a uma operacionalização eficiente. Um trabalho que vem sendo desenvolvido por Lúcia Helena Machado Rino, do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, tem esse objetivo. Os estudos buscam a especificação de um modelo que organize as informações essenciais de um texto. Para essa análise, são necessários três processos: reconhecer o que há de essencial em um texto; elaborar um novo texto a partir do resultado do processo anterior; e verificar se há relação entre o produto apresentado e o original. Essa verificação tem de ser calcada em algumas premissas. Entre elas está a necessidade de manter a idéia central do texto e seu objetivo comunicativo; ou seja, se o texto original é descritivo, o seu resumo também deve ser.

7 56 Fronteiras Para a execução do projeto, duas áreas distintas devem atuar em conjunto: a de interpretação e a de geração (organização) de texto. A pesquisa de Lúcia, que também é uma das coordenadoras do NILC, é voltada à segunda área. O primeiro passo na execução do projeto foi construir uma representação interna que indica o que é mais relevante. O próximo passo, que está em estudo, é o reconhecimento dos significados. Não trabalhamos propriamente com palavras e sim com conceitos e idéias, explica Lúcia. A pesquisadora propõe duas arquiteturas do sistema de sumarização automática: o de abordagem fundamental e o de abordagem empírica. Na primeira, a fase de análise, no geral, corresponde a uma tarefa de avaliação, resultando em sua representação conceitual (representação conceitual I), ou seja, sua estrutura sintática. A fase seguinte, a de transformação, consiste na sumarização propriamente dita, na qual ocorre a seleção do conteúdo e a possível reestruturação do que já foi selecionado, a fim de garantir a coerência textual. Assim, surge uma outra representação conceitual (representação conceitual II). Por fim, a última fase, a de síntese, implica na realização superficial da representação conceitual, agora condensada. Na arquitetura de abordagem empírica, o processo é mais simples, podendo gerar resultados menos eficientes. A análise do documento é produto de uma distribuição de relevância dos segmentos textuais originais. Ou seja, a representação conceitual descrita anteriormente é substituída por um resultado extraído de processos matemáticos ou estatísticos. A fase de transformação do processo anterior se dá pela seleção dos segmentos do texto-fonte e sua inserção no sumário, indicada pela distribuição de relevância. A seleção pode ser pela freqüência das palavras e por sua localização, entre outras. O título do texto também serve de base para o processo de seleção. Na última etapa, os resultados são justapostos na mesma ordem do texto original. Hiperdicionário Online Entre os problemas citados para que a tradução, o revisor gramatical, a sumarização e o sistema de busca de informações operem com o máximo de eficiência estão a complexidade da análise automática de uma língua natural, a ambigüidade sintática e a variedade de padrões sintáticos a serem reconhecidos. O computador não consegue distinguir os Arquivo pessoal Carmelita Pádua Dias, da PUC-RJ: grupo está desenvolvendo dicionário eletrônico de unidades complexas do português do Brasil Arquitetura de um sumarizador automático fundamental Arquitetura de um sumarizador automático empírico

8 Fronteiras 57 vários sentidos de uma palavra, o que acarreta conclusões errôneas. Com o intuito de utilização não só como hiperdicionário, mas também como um componente para diversos aplicativos no âmbito do PLN, o lingüista Bento Carlos Dias da Silva, da Faculdade de Ciências e Letras da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Araraquara, desenvolve o projeto Construção da Base da Rede Word- Net para o Português do Brasil. Não se trata de um dicionário convencional, posto que os sentidos das unidades lexicais não são listados e colocados por meio de definições ou paráfrases (uma forma de tradução livre e desenvolvida), mas são inferidos pelo usuário por meio das relações léxico-conceituais que estruturam a rede, explica Dias da Silva. A intenção não é listar palavras e seus respectivos sinônimos, como diversos sites já fazem, mas sim colocar à disposição uma rede de palavras da língua portuguesa semântica e conceitualmente interconectadas por meio de relações de semelhança, oposição de sentido, hierárquicas, conceituais entre parte e todo e lógicas. Para realizar o projeto, cuja finalização da primeira versão está prevista para 2004, o grupo de trabalho liderado por Dias da Silva utilizará o PLN, ou seja, o sistema será construído por meio do fornecimento de uma base de conhecimentos. O aplicativo computacional, no formato WordNet, será desenvolvido a partir da base de um thesaurus eletrônico construído pelo NILC, grupo ao qual Dias da Silva também pertence, para o projeto ReGra. Essa base é composta, atualmente, por mais de 44 mil unidades lexicais da língua portuguesa (cerca de 17 Lingüistas reconhecem avanços da área de computação, mas afirmam que máquina não substituirá o escritor A Inteligência Artificial foi criada para auxiliar em algumas atividades realizadas pelo homem e até para substituí-lo em outras. Na opinião de lingüistas, o uso do PLN deverá ficar restrito ao auxílio de algumas funções como, por exemplo, a tradução. O lingüista Bento Carlos Dias da Silva, da Faculdade de Ciências e Letras da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Araraquara, um dos coordenadores do NILC, afirma que, no caso do Brasil, há particularidades da língua portuguesa, como a polissemia e a idiossincrasia, que são vistas como os principais problemas para os projetistas de sistemas PLN. Não há como evitá-los, declara. O que se pode fazer, segundo o lingüista, é fornecer o máximo de conhecimentos léxico-semânticos, lógico-conceptuais, cotextuais e contextuais detalhados, para que o computador possa resolver os casos de polissemia. No caso específico da tradução automática, a pesquisadora Stella Esther Ortweller Tagnin, do Departamento de Letras Modernas da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH) da Universidade de São Paulo (USP), campus de São Paulo, afirma que alguns aspectos são possíveis de serem traduzidos pelo computador, mas a parte convencional, como os fraseologismos e expressões idiomáticas, quando feita pela máquina, deixa muitíssimo a desejar. Lenita Rimoli Esteves, também do Departamento de Letras Modernas da USP, conta que a sua visão sobre a tradução automática mudou nos últimos dez anos. O que me fez mudar de postura foi a evolução que tenho visto, relata a pesquisadora, citando como exemplo as correções de erros sintáticos. Sobre a possibilidade futura de o computador substituir o homem, Stella responde que numa área técnica, é possível alcançar uma margem de erro menor; mas, na área literária... nem pensar!. Para Dias da Silva, o ser humano está longe de dominar e domar as línguas naturais. Diria que somente uma genuína inteligência artificial seria capaz de resolver o enigma da linguagem articulada, afirma. Pessoalmente não gostaria que o computador substituísse o trabalho humano, e no fundo nem acho que isso seja possível, completa Lenita.

9 58 Fronteiras mil substantivos, 11 mil verbos, 15 mil adjetivos e mil advérbios), estruturadas em função da sinonímia e da antonímia. A pesquisa irá contribuir para a construção da rede WordNet (desenvolvida pela Universidade de Princeton, EUA) para o português e será interligada a esta e a outra rede, a EuroWordNet, em desenvolvimento para as línguas da Comunidade Européia. Assim, esse hiperdicionário eletrônico do português do Brasil, que poderá ser acessado online, também possibilitará consultas às outras línguas que fazem parte da rede. O grupo CLIC (Centro de Estudos em Lingüística Computacional) da PUC do Rio de Janeiro também está elaborando um dicionário eletrônico de unidades complexas do português do Brasil. As pesquisas desenvolvidas pelo grupo consideram unidades complexas que possam atuar como itens lexicais, tais como expressões idiomáticas, substantivos compostos, expressões com verbos suporte e locuções, explica Maria Carmelita Pádua Dias, que ao lado de Violeta Quental, ambas do Departamento de Letras da PUC-RJ, responde pela coordenação dos estudos na área de PLN. Para a elaboração do corpus de palavras, o grupo está usando como base um dicionário vasto elaborado pela Universidade de Lisboa. Nesse dicionário, existe um certo número de palavras compostas retiradas do português europeu. Com a colaboração do professor Eric Laporte, da Universidade de Marne-la-Vallée, da França, o grupo agora trabalha na avaliação de textos brasileiros e na definição das palavras compostas do português do Brasil que estarão presentes no dicionário, de acordo com alguns critérios previamente estabelecidos. Estudos de línguas, como o francês, revelam que a maior parte das unidades lexicais reconhecidas pelos falantes é composta. Assim, qualquer sistema que processe a língua portuguesa deve levar esse fator em conta, justifica Maria Carmelita. Por estar em desenvolvimento, ainda não foi resolvido como o dicionário, depois de concluído, será disponibilizado, e quantas palavras farão parte do corpus. Conclusões Seria uma tarefa impossível descrever em poucas páginas tudo o que vem sendo desenvolvido em termos de pesquisa na área da Inteligência Artificial (IA) no Brasil. A IA não é restrita a um universo limitado. Se a entendermos como uma ferramenta auxiliar que expande a capacidade da inteligência humana, substituindo-a em diversas funções, algumas questões emergerão: o que é inteligência? Qual a possibilidade de existirem máquinas inteligentes? O matemático inglês Alan Turing, em 1950, realizou o que ficou conhecido como o Teste de Turing, em que foi provado que não existe uma máquina inteligente. E, até hoje, ela não existe. Entretanto, desde quando foi criada (início da década de 40 do século passado), a IA vem ocupando cada vez mais espaço em diversas áreas do conhecimento, por meio de campos de estudo como o PLN, o Reconhecimento de Padrões, a Programação de Jogos, a Robótica, as Redes Neurais e a Lógica Fuzzy. Tratando do assunto abordado nesta matéria, é possível perceber como a IA pode e deve auxiliar o desenvolvimento de pesquisas em áreas distintas. Mesmo considerando que as pesquisas aqui apresentados são bastante recentes (a maioria iniciou suas atividades na década passada), é notório que, apesar de alguns problemas, mais de ordem estrutural do que operacional, o avanço é significativo e de grande utilidade, com possibilidades de ir muito mais além.

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