A previsão de financiamento de projetos com o objetivo de calcular o valor de financiamento que um projeto pode receber, baseando-se em características do projeto, atributos dos pesquisadores envolvidos e dados históricos de financiamento de projetos similares; trata-se um aprendizado supervisionado com algoritmo de regressão, que pode ser implementado por uma regressão polinomial ou regressão com regularização.
B detecção de comunidades de pesquisa com o objetivo de identificar grupos dentro de um campo específico, com base na análise de coautoria e citações entre pesquisadores. Trata-se de um aprendizado não supervisionado com algoritmo de clusterização, que pode ser implementado por SVMs –Support Vector Machines.
C análise de tendências de pesquisa com o objetivo de identificar áreas emergentes de pesquisa e tendências ao longo do tempo com base em análise de tópicos em publicações. Trata-se de um aprendizado não supervisionado com algoritmo de modelagem de tópicos, como LDA –Latent Dirichlet Allocation.
D análise de sentimentos de publicações com o objetivo de avaliar revisões e comentários e identificarfeedbackspredominantemente positivos ou negativos; trata-se de um aprendizado supervisionado, que pode ser implementado com Redes Neurais Recorrentes (RNN) eLong Short Term Memory(LSTM).
E classificação de projetos com o objetivo de categorizar projetos de acordo com critérios relevantes, como disciplina científica, tipo de financiamento, escopo, entre outros; trata-se de um aprendizado supervisionado, que pode ser implementado por árvores de decisão.