Uso de Inteligência Artificial aplicada à contagem eleitoral

Novos sistemas estão continuamente a ser implementados para melhorar a captura e o processamento de dados no campo eleitoral. Este é o caso do uso da inteligência artificial (IA) aplicada ao campo dos processos eleitorais.  

Um sistema de reconhecimento e interpretação de caracteres utilizando a IA é um método minimamente invasivo para o eleitor, pois este pode continuar a votar no papel e não requer mudanças na legislação eleitoral, uma vez que não afeta o sistema de voto estabelecido nos regulamentos eleitorais.

Este sistema pode ser aplicado a cadernos eleitorais ou a boletins de voto, utilizando scanners de alta capacidade para digitalizar de forma centralizada imagens de documentos, capazes de digitalizar mais de 100 documentos frente e verso por minuto, ou utilizando scanners de escritório para digitalizar documentos na mesa de voto. As imagens digitais podem ser colocadas à disposição do eleitores para a sua consulta, o que aumenta a transparência do processo eleitoral.

Uma vez que as imagens digitais estejam disponíveis para o sistema, o sistema IA realiza primeiro o reconhecimento do sistema de codificação de documentos (pode ser um código QR ou um código de barras) para verificar se a imagem corresponde à tipologia esperada do documento (uma ata ou um caderno/boletim) e verifica a que mesa de voto corresponde. Caso a codificação do documento não possa ser reconhecida porque o sistema de identificação está danificado, o documento é passado para um sistema de incidências onde um operador procede à análise e solução do problema.

Em segundo lugar, a IA realiza uma correção de imagem (se necessário), como por exemplo endireitar a imagem se estiver torta, melhorar o contraste, etc.

Em terceiro lugar, a IA reconhece todos os campos do documento, identificando as "caixas" onde o texto ou os números estão contidos. Isto é especialmente útil nos casos em que existem múltiplos formatos diferentes de documentos. Vejamos o caso de uma eleição municipal onde as imagens dos resultados estão a ser processadas e cada município tem candidatos diferentes. Um sistema que não utiliza IA teria de carregar todos os formatos de protocolo possíveis (um para cada município) e, caso o documento tivesse sido codificado erroneamente por engano, não poderia ser processado, pois o código de barras não corresponderia ao formato esperado pelo sistema.

Em quarto lugar, o sistema realiza por fim uma interpretação ICR (para dados escritos à mão) e/ou OCR (para dados escritos à máquina) de todo o documento, usando redes neurais previamente treinadas, com sistemas de Aprendizagem Profunda. Este sistema de Aprendizagem Profunda atinge taxas de reconhecimento sem erros de cerca de 92%. Isto é impressionante, pois excede a taxa de acerto de um gravador de dados humanos profissional, levando centésimos de segundo para ler, interpretar e gravar um documento completo ao invés de minutos, que é o tempo que uma gravação humana leva.

Se este sistema for combinado com uma segunda gravação manual por um gravador de dados profissional ou com um sistema de verificação aleatória de documentos por um operador humano, a taxa de acerto é próxima de 100%.

Como explicado acima, este sistema pode ser utilizado de forma centralizada, recolhendo as atas num ou vários pontos centralizados, onde as mesmas são digitalizados com scanners de alta capacidade ou de forma descentralizada utilizando scanners de escritório ou inclusive a câmara do telemóvel.

Em países onde, durante a noite de eleições, os membros das secções eleitorais registam e enviam dados usando dispositivos móveis ou tablets, uma imagem do relatório poderia ser adicionada ao envio, permitindo que uma segunda gravação seja feita com AI, para posteriormente cruzar os dados registados manualmente pelos membros das secções eleitorais com os dados reconhecidos pela AI, alcançando uma taxa de precisão de dados próxima a 100%. Além disso, as imagens das atas poderiam ser publicadas imediatamente junto com os resultados registados pelo representante, proporcionando aos cidadãos total transparência dos resultados.

Na Minsait, já aplicámos este sistema de AI nas últimas eleições no Chile em 2020 com grande satisfação, reduzindo o tempo gasto pelo cliente no registo manual de todas as Contagens de Votos do país para alguns dias, uma tarefa que levava vários meses nos processos eleitorais anteriores.