Uma proposta de Modelo Arquitetural Neuro-Simbólico para suporte à avaliação de Políticas de CT&I baseada em evidências - Barbosa, Ricardo Luiz de Carvalho; Souza, Ricardo André Cavalcante de (Anais do Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov); 2026: Anais do XIV Latin American Symposium on Digital Government, 2026)
A gestão de políticas públicas em Ciência, Tecnologia e Inovação (CT&I) enfrenta o desafio da fragmentação de dados. Este trabalho propõe uma arquitetura neuro-simbólica para o povoamento automatizado de Grafos de Conhecimento (KGs) utilizando Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs). A arquitetura é estruturada em quatro componentes funcionais: ingestão híbrida de métricas de CT&I, processamento via pipelines de extração de entidades e relações, persistência semântica em RDF e aplicação para suporte à decisão. Como resultado, a solução transforma dados brutos em inteligência acionável, permitindo a identificação de lacunas de inovação e a otimização da alocação de recursos públicos baseada em evidências sólidas.