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Quatro modelos de Inteligência Artificial (IA) desenvolvidos pelo Programa Justiça 4.0 para auxiliar o trabalho de magistrados e servidores na tramitação processual já estão disponíveis na Plataforma Sinapses. Os modelos foram elaborados por meio de parcerias com as universidades de Brasília (UnB), de Fortaleza (Unifor) e Federal de Goiás (UFG).
Apresentados durante o Fórum Internacional Justiça e Inovação (Fiji), em oficinas conduzidas por pesquisadores das universidades, os modelos de IA já podem ser utilizados pelas equipes de tecnologia dos tribunais a fim de desenvolver aplicações para os sistemas de processo eletrônico e incorporar soluções ao fluxo processual.
Uma votação para escolha dos nomes dos modelos disponibilizados foi promovida no evento. A partir de agora, as soluções desenvolvidas em parceria com a UnB e a UFG e os dois projetos desenvolvidos pela Unifor passam a ser chamados, respectivamente, de PEDRO (Plataforma de Extração e Descoberta de Precedentes dos Tribunais), KAIROS (k-means clustering similarity for legal documents), ANA (Análise de Normas Automatizada) e ALICIA (Análise Linguística para Classificação Automatizada).
As parcerias foram viabilizadas por meio de carta acordo entre as universidades e o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), que realiza o Programa Justiça 4.0 em cooperação com o CNJ. “O rigor acadêmico no processo de desenvolvimento das soluções de IA enriquece os projetos. Envolver a academia e as universidades enquanto núcleos de conhecimento e metodologia rigorosa tem um valor e importância para o Programa”, destacou João Thiago Guerra, juiz auxiliar da Presidência do CNJ, ao falar sobre a experiência do CNJ no desenvolvimento de modelos de IA.
Moema Freire, coordenadora da unidade de Governança e Justiça para o Desenvolvimento do PNUD, destacou os ganhos múltiplos alcançados pela estratégia de firmar parcerias com as universidades, que fortalece a transformação digital do Judiciário e também a ciência brasileira.
“Ao optar por trabalhar em parceria com as universidades, os projetos têm um duplo ganho. Investe-se no fortalecimento dos centros de conhecimento brasileiros, que estão atuando no desenvolvimento de IA, e, ao mesmo tempo, há o desenvolvimento tecnológico conjunto pari passu com a Justiça”, ressaltou Moema.
Compartilhando Fazeres
No Fórum, pesquisadores de cada uma das universidades apresentaram as soluções de IA desenvolvidas, detalhando os procedimentos metodológicos, a construção e o uso dos datasets e os resultados alcançados pelos projetos.
Os professores Vasco Furtado e João Araújo, da Unifor, descreveram a construção do modelo que identifica, de forma automática, o assunto dos processos judiciais a partir do texto da petição inicial, conforme as Tabelas Processuais Unificadas (TPUs). O uso da IA nessa tarefa permitirá a classificação correta do assunto jurídico do processo, contribuindo também para a elaboração das métricas do Judiciário.
Para treinamento do classificador de assuntos, a equipe da Unifor utilizou um dataset com 338.647 petições iniciais de processos judiciais extraídos da plataforma Codex e do PJe do Tribunal de Justiça do Ceará (TJCE).
O modelo desenvolvido em parceria com a UFG permite identificar agrupamentos de processos similares por meio da aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP) e de IA. A solução agrupa os processos utilizando método de aprendizado de máquina não supervisionado e poderá ser utilizada para gestão do acervo de processos, classificando-os por assunto, vara, entre outros.
“Temos um benchmark padrão ouro, construído manualmente por especialistas no Direito a partir de informações de mais de 300 processos. Foi a base para que pudéssemos fazer a comparação dos agrupamentos gerados pelo modelo e encontrar a métrica de acurácia”, destaca o pesquisador da UFG Eliomar Lima. O modelo disponibilizado permite a realização de novos treinamentos, o enriquecimento dos datasets e a comparação entre modelos.
O professor Nilton Correia da Silva, da UnB, afirmou que sua equipe buscou entregar “uma solução autônoma”, para o CNJ e os tribunais utilizarem o máximo possível. “A ferramenta está aí. Uma vez que existam mais dados e datasets, é possível escalar e retreinar o modelo”, disse.
A UnB desenvolveu uma solução que infere, a partir das petições iniciais, os precedentes qualificados do Supremo Tribunal Federal (STF) e do Superior Tribunal de Justiça (STJ). Ao ler o conteúdo da petição inicial, o modelo indica os precedentes qualificados relacionados, apresentando também o grau de similaridade com a peça.
Direito Ambiental
Os modelos em desenvolvimento pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) também serão disponibilizados em breve. Os pesquisadores da instituição Elias de Menezes Neto e Carlos Viegas apresentaram no Fiji a solução, desenvolvida para fortalecer a atuação do Judiciário na proteção do meio ambiente por meio de IA. A iniciativa utiliza também técnicas da ciência de dados e consegue extrair informações úteis dos textos processuais para realizar análises e previsões em ações judiciais do assunto Direito Ambiental.
Elias de Menezes Neto enfatiza o valor de dados de qualidade para as soluções em IA e a relevância da solução em desenvolvimento: “Se os dados, o Codex, é o petróleo do Poder Judiciário, eu gosto de dizer que a nossa metodologia, criada para esse projeto, transforma o Codex no novo pré-sal do Judiciário. Ou seja, uma ferramenta de extração de uma riqueza que se achava que era inacessível”.
Texto: Marina Baldoni e Raquel Lasalvia
Edição: Ana Terra
Agência CNJ de Notícias
