Proposta de Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Integração Semântica entre OpenStreetMap e ET-EDGV - Cacciatore, Jose A. D.; Sluter, Claudia Robbi (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16273, 2025)
A crescente produção de Informação Geográfica Voluntária (IGV) por meio de plataformas colaborativas, como o OpenStreetMap (OSM), ampliou a disponibilidade de informações geoespaciais abertas e atualizadas. No entanto, a ausência de padronização semântica e estrutural dificulta a integração dessas informações a base oficial brasileira, a qual segue normas técnicas como a Especificação Técnica para Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-EDGV). Diante disso, este estudo propõe o desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para automatizar o alinhamento semântico entre o OSM e a ET-EDGV, viabilizando a utilização direta dos dados do OSM no projeto cartográfico.