FRONTEIRAS EMERGENTES NO APRENDIZADO PROFUNDO EM 2024-2025: ARQUITETURAS TRANSFORMADORAS APLICADAS A DIVERSOS DOMÍNIOS DO CONHECIMENTO - Zavarize, Danilo Gualberto; Alves, Samuel Gonçalves; da Silva, Antônio Duda Oliveira; de Oliveira, Joelson Gomes; Barroso Filho, Haroldo Gomes; Costa, Daniel Duarte (ARACÊ, 2025)
O aprendizado profundo continua a revolucionar indústrias ao abordar desafios complexos por meio de arquiteturas neurais inovadoras, refletindo um dos campos mais dinâmicos e promissores da ciência da computação moderna. Desde os primeiros modelos de redes neurais artificiais até as sofisticadas estruturas que dominam atualmente o cenário tecnológico, o aprendizado profundo tem evoluído rapidamente, impulsionado pela disponibilidade de grandes volumes de dados, avanços em hardware computacional e a crescente demanda por soluções automatizadas e inteligentes. Neste trabalho de revisão, conduzido nas bases de dados Google Acadêmico, arXiv, Scopus, e SciELO, exploramos cinco modelos emergentes em 2024 e início de 2025 – Temporal Convolutional Networks, Kolmogorov-Arnold Networks, Quantum-Inspired Recurrent Networks, Deep Reinforcement Learning e Generative Adversarial Networks para apontar mecanismos de funcionamento e analisar o impacto transformador dessas ferramentas em diversos campos do conhecimento científico. Ao agrupar essas arquiteturas de acordo com suas aplicações em saúde, criação de conteúdo, sistemas autônomos, análise de séries temporais e detecção de anomalias, fornecemos uma visão abrangente de suas capacidades, forças e possíveis limitações. Assim, elucida-se as principais características utilizadas na seleção das técnicas mais adequadas para necessidades específicas, além de destacar oportunidades para avanços futuros.