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💻 ciência da computação

Beyond Task Intelligence: Artificial Intelligence, Embodied Robotics, and the Epistemic Limits of Machine Cultural Understanding

Este artigo argumenta que, apesar do desempenho superior da IA em tarefas, ela carece da natureza incorporada, situada e reflexiva do conhecimento humano, necessitando de uma mudança nos marcos de avaliação em direção à competência epistêmica e posicionando as humanidades como o ambiente intelectual essencial para definir e testar a verdadeira inteligência geral.

Prudhvi Kumar Kanyadari2026-10-06
💻 ciência da computação

Ontology-Guided Citation Intent Classification for Interpretable Scholarly Information Discovery

Este artigo propõe uma estrutura guiada por ontologia que integra características semânticas explícitas da Citation Context and Reason Ontology (CCRO) com representações de linguagem contextual para permitir a classificação interpretável de intenção de citação, alcançando um desempenho preditivo comparável ao do SciBERT ajustado, ao mesmo tempo em que fornece trilhas de auditoria transparentes em nível de instância para a descoberta de informações acadêmicas.

Muhammad Bilal Rehman, Momina Mir, Shakir Ullah2026-10-06
💻 ciência da computação

Collapse or creativity - Hallucinations in recursive synthetic data generation

Este estudo demonstra que o treinamento recursivo de IA generativa em dados clínicos sintéticos leva a um colapso preditivo rápido dentro de cinco gerações devido a uma perda de diversidade e fidelidade interseccional, em vez de uma implausibilidade ao nível do registro, ao mesmo tempo em que destaca que as métricas de alucinação existentes são frequentemente enganosas e defende a melhoria da proveniência e da avaliação de qualidade para preservar a diversidade dos dados do mundo real.

Vibeke Vallevik, Aleksandar Babic, Bjørn Edwin, Anne Kjersti Befring, Jan Nygård2026-10-06
💻 ciência da computação

WMGIN: Windowed Multi-Granularity Interpretable Network for Hard Landing Warning

Este artigo propõe o WMGIN, um modelo de aprendizagem profunda interpretável de multi-granularidade baseado em autoatenção que processa dados QAR de múltiplas escalas por meio de estratégias de fusão em janela e em camadas para prever com precisão eventos de pouso duro, mantendo a interpretabilidade.

Zemin Lin, Yonglian Li, Wei Li, Guolong Li, Zonghua Ye, Tian Zeng, Yan Liu, Zhifeng Wang2026-10-06
💻 ciência da computação

Explainable Artificial Intelligence-Based Maximum Power Point Voltage Prediction for Photovoltaic Systems under Varying Environmental Conditions

Este artigo propõe um modelo de Aprendizado Profundo com Atenção de Grão Fino (FGADL-MPPVP) que utiliza uma arquitetura neural residual sensível à atenção e um otimizador AdamW livre de agendamento para prever de forma precisa e interpretável a tensão do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos sob condições ambientais variáveis, superando técnicas tradicionais e de aprendizado de máquina existentes.

N. Mangaleswari, V. Sivakami2026-10-06
💻 ciência da computação

A Cusp Catastrophe Model for Early Identifying Scientific Breakthroughs

Este estudo propõe um modelo de catástrofe de cúspide teoricamente fundamentado que aproveita a relevância e a heterogeneidade do conhecimento para permitir a identificação precoce de avanços científicos, demonstrando sua eficácia em capturar a maioria das pesquisas transformadoras em IA, física e biomedicina.

Zhongyi Wang, Xue Zhao, Hanlin Shen, Jie Fang, Jin Zhang, Markus Luczak-Roesch, Haihua Chen2026-10-06
💻 ciência da computação

Multimodal Deep Learning for Drug–Drug Interaction Prediction using Structural Biological and Semantic Information

O artigo propõe o HySEAtt-DDI, um framework de aprendizado profundo multimodal que integra informações químicas, biológicas e semânticas de fármacos por meio de uma arquitetura híbrida de CNNs, blocos Squeeze-and-Excitation e mecanismos de autoatenção para alcançar o estado da arte no desempenho da predição de interações fármaco-fármaco.

Mahdi Nouroozi, Mohsen Hooshmand, Fatemeh Nasiri2026-10-06
💻 ciência da computação

Temporally validated clinical trial outcome prediction from public registry text: a leakage-audited comparison of biomedical transformers and classical NLP

Este estudo demonstra que modelos transformer biomédicos, especificamente o BiomedBERT, treinados exclusivamente em probabilidades de desfecho automatizadas a partir de textos de registros de ensaios clínicos públicos, podem prever com eficácia o sucesso de ensaios de neurociência em fases posteriores com alta precisão, reprodutibilidade e custo computacional mínimo, evitando o vazamento de dados por meio de validação temporal rigorosa e restrições de entrada.

MICHAEL DOANE2026-10-06
💻 ciência da computação

Hospital Trust Aggregation for Multi-Hospital Medical Imaging under Non-IID Data and Malicious Clients: A Benchmark and Empirical Assessment

Este artigo introduz o Hospital Trust Aggregation (HTA), um novo método de aprendizado federado para imagens médicas que combina concordância direcional, plausibilidade de magnitude e precisão de referência para mitigar clientes maliciosos sob dados não-IID, ao mesmo tempo em que estabelece um benchmark abrangente que revela a superioridade do HTA no tratamento de colusão e ataques de nível de dados, mas também destaca a limitação fundamental dos sinais de confiança baseados em magnitude para distinguir outliers honestos de adversários sob severa heterogeneidade médica.

Abhishek Kumar Agrahari, Priya Chauhan2026-10-06
💻 ciência da computação

Mechanizing Asynchronous Distributed Algorithms in Rocq: The Echo Algorithm as a Case Study

Este artigo apresenta um framework reutilizável para mecanizar algoritmos de passagem de mensagens assíncronos em Rocq, demonstrado através de uma formalização completa e livre de objetivos admitidos do algoritmo Echo que prova a correção de tempo de decisão via invariantes indutivas e indução bem fundamentada sem assumir justiça de entrega.

Illia Ilin, Grygoriy Zholtkevych2026-10-06