Análise exploratória do uso de modelos de inteligência artificial na tradução automática Tikuna-Português em cenários de baixo recurso

Descrição

Os modelos de tradução automática de línguas constituem uma das principais aplicações da inteligência artificial na atualidade. Contudo, a disponibilidade desses recursos ainda é limitada quando se trata da inclusão de línguas indígenas, que, em geral, não estão contempladas nas principais plataformas de tradução. O presente projeto tem como objetivo investigar, de forma exploratória, o uso de modelos de inteligência artificial na tradução automática entre a língua Tikuna e o português, considerando o contexto de baixo recurso linguístico. A pesquisa parte do reconhecimento de que, apesar dos avanços recentes em tecnologias de processamento de linguagem natural, as línguas indígenas ainda são pouco contempladas por sistemas de tradução automática. O Amazonas, contexto que o Instituto Federal do Amazonas (IFAM) está inserido, tem a maior população indígena do Brasil e a língua indígena mais falada, o Tikuna. A presença de estudantes indígenas de diferentes etnias, a barreira linguística pode impactar no processo de ensino e aprendizagem. Nesse sentido, o projeto propõe analisar o desempenho e as limitações de modelos de inteligência artificial já existentes, utilizando um conjunto reduzido de dados, a fim de avaliar sua viabilidade para apoiar a tradução entre Tikuna e português. Espera-se, como resultado, um diagnóstico de viabilidade tecnológica que identifique desafios técnicos e linguísticos, bem como aponte caminhos para o uso dessas tecnologias como instrumento de inclusão educacional, valorização cultural, reconhecimento das línguas indígenas com um patrimônio da humanidade e ampliação do acesso ao conhecimento na região amazônica.