Connected Papers é uma inovadora plataforma que emprega inteligência artificial para transformar a maneira como pesquisadores e estudantes exploram campos acadêmicos. Ao inserir um artigo típico, a ferramenta gera um gráfico visual de artigos similares, permitindo uma visão geral rápida e eficiente de um novo campo de estudo. Isso não apenas facilita a descoberta de trabalhos importantes que poderiam ter sido perdidos, mas também ajuda a entender as tendências, obras populares e a dinâmica do campo de interesse.
Para pesquisadores em áreas como Aprendizado de Máquina, onde a quantidade de novos artigos publicados é avassaladora, Connected Papers se torna uma ferramenta indispensável. Ele elimina a necessidade de manter listas extensas de artigos, permitindo que os usuários descubram visualmente trabalhos recentes e relevantes.
Além disso, Connected Papers é extremamente útil para estudantes que estão compilando a bibliografia de suas teses. Começando com as referências essenciais, a plataforma ajuda a preencher as lacunas, sugerindo artigos adicionais que podem enriquecer o trabalho.
A ferramenta também oferece visualizações de 'Obras Anteriores' e 'Obras Derivadas', permitindo que os usuários descubram trabalhos fundamentais em seu campo de interesse, bem como revisões de literatura e os mais recentes avanços que seguiram o artigo de entrada.
Com suporte para uma ampla gama de campos científicos, desde Aprendizado de Máquina até Biologia e Filosofia, Connected Papers utiliza o banco de dados Semantic Scholar, que contém centenas de milhões de artigos de todas as áreas da ciência. A plataforma cresce principalmente por indicação, refletindo a confiança e o valor que os usuários veem nela.
