Banca de QUALIFICAÇÃO: FERNANDA GUEDES QUEIROZ DE LIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FERNANDA GUEDES QUEIROZ DE LIRA
DATA : 14/05/2025
HORA: 10:00
LOCAL: Ambiente Virtual ( https://meet.google.com/iiz-njbf-hsm?hs=122&authuser=2 )
TÍTULO:

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ACESSO À JUSTIÇA: UMA ANÁLISE DO CUMPRIMENTO DE SENTENÇA DAS AÇÕES COLETIVAS NO TRIBUNAL REGIONAL FEDERAL DA 5ª REGIÃO

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência Artificial; Acesso à justiça; Duração Razoável do Processo; Cumprimento de Sentença; Ações Coletivas

PÁGINAS: 120
RESUMO:

As soluções baseadas em inteligência artificial têm se tornado cada vez mais essenciais no Poder Judiciário brasileiro, especialmente diante do desafio representado pelo congestionamento processual, que compromete a efetividade dos princípios fundamentais da segurança jurídica, do acesso à justiça e da duração razoável do processo. Neste contexto, esta pesquisa concentrou‑se no cumprimento de sentenças de ações coletivas perante o Tribunal Regional Federal da 5ª Região (TRF5). Justifica‑se a escolha dessas ações coletivas pela sua crescente complexidade, pelo elevado volume de beneficiários e pelo papel estratégico que desempenham na promoção da economia processual, da isonomia entre as partes e da participação democrática na administração pública. Adotou‑se um método indutivo, partindo da observação empírica de casos concretos para a formulação de generalizações teóricas, em consonância com abordagem empírica de natureza descritiva e exploratória, que combinou análise qualitativa e quantitativa, apoiada em levantamento bibliográfico, análise documental e aplicação prática da ferramenta desenvolvida. O objetivo geral consiste em desenvolver um modelo de aprendizado de máquina, baseado na técnica Positive-Unlabeled (PU) Learning, capaz de identificar padrões nos acórdãos e auxiliar na triagem automatizada dos processos de cumprimento de sentença. Para tanto, rotularam-se manualmente 3.000 processos, permitindo o treinamento do classificador com dados extraídos da API do Sistema Júlia, a qual disponibiliza apenas decisões de segundo grau, viabilizando o treinamento e a avaliação do classificador.Os resultados demonstraram a viabilidade técnica da automação da triagem e apontaram ganhos expressivos em termos de celeridade, previsibilidade e qualidade da gestão processual. Conclui‑se que a aplicação de inteligência artificial nesse contexto não apenas acelera a tramitação das demandas coletivas, mas também reforça os pilares do acesso à justiça e da efetividade jurisdicional, oferecendo subsídios práticos para o aprimoramento normativo e gerencial do TRF5 e abrindo perspectivas para futuras pesquisas sobre soluções tecnológicas no Poder Judiciário.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2353000 - ELIAS JACOB DE MENEZES NETO
Interno - 1254860 - FABRICIO GERMANO ALVES
Interno - 1051231 - LUCIANO ATHAYDE CHAVES
Interno - 1358062 - MARCO BRUNO MIRANDA CLEMENTINO