A pesquisa foi publicada na nova edição da revista PLOS One. O estudo - intitulado Using deep learning to predict outcomes of legal appeals better than human experts: A study with data from Brazilian federal courts - utilizou mais de 3 milhões de processos e 750 mil recursos julgados pelos Juizados Especiais Federais (JEFs) da 5ª Região. Após “ensinar” a Inteligência Artificial (IA) a "ler" textos em português, os pesquisadores inseriram as particularidades dos textos jurídicos utilizando 3.1 milhões de sentenças em processos judiciais julgados entre 2006 e 2020. Depois, ensinaram a IA a prever o comportamento decisório utilizando cerca de 750 mil processos julgados no passado. 

O sistema, que foi registrado pela UFRN junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), pode ser utilizado tanto pela advocacia (pública e privada) quanto pelo Poder Judiciário, especialmente na etapa de triagem dos processos para encaminhamento da decisão. "Com isso, esperamos contribuir para uma Justiça mais rápida e que trate com maior uniformidade casos que são semelhantes", destacaram os pesquisadores.   

Com o objetivo de fomentar mais estudos nessa área ainda pouco explorada, também foi disponibilizado, com os resultados da pesquisa, um conjunto de dados públicos contendo as milhares de decisões judiciais utilizadas no treinamento.  

A pesquisa também utilizou recursos computacionais do supercomputador do Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD), localizado no Instituto Metrópole Digital, e recebeu financiamento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). O estudo contou, ainda, com o apoio de diversos magistrados e servidores da Justiça Federal no Rio Grande do Norte, Pernambuco, Ceará e Alagoas.