Notícias
Criadas para reproduzir o mesmo tipo de distribuição de informações que é feito pelo mecanismo neural do cérebro, as Redes Neurais Artificiais servem para reconhecer padrões e mecanismos de relação existentes em dados brutos. Além disso, as redes neurais são capazes de analisar e agrupar estes dados, gerando respostas inteligentes que melhoram gradativamente. O sistema é uma vertente da Deep Learning. Imagem: Redes neurais: o que são e como se classificam
Você sabe o que são Redes Neurais? As redes artificiais são mecanismos que imitam as redes naturais do cérebro humano. Dentro de um sistema tecnológico, elas conseguem identificar padrões e reproduzi-los de maneira estratégica, divididas de modo que essa identificação gere diferentes tipos de classificações que podem ser implementadas para soluções específicas. O mecanismo é capaz de adquirir conhecimento através da experiência, utilizando uma série de unidades de processamento. Redes Neurais Artificiais fazem parte da Deep Learning ou, em português livre, Aprendizagem Profunda, que é um braço da Inteligência Artificial (IA) . Utilizada para processar dados e identificar objetos através de imagens, a Deep Learning é responsável por grandes avanços recentes relacionados à Visão Computacional, e as Redes Neurais são parte deste processo. Quer entender mais sobre Inteligência Artificial e Visão Computacional? Veja aqui .
Fale com um de nossos especialistas e descubra como a Pix Force pode transformar o seu negócio
Classificações das Redes Neurais
Surgida em 1943, a primeira ideia sobre Rede Neural Artificial foi inspirada em um artigo sobre o funcionamento dos neurônios cerebrais. A partir de então e através do uso de IA, os sistemas foram sendo aprimorados até chegar às soluções que temos hoje. Primeiramente, é importante entender como as redes se dividem entre Rede Neural Supervisionada e Rede Neural Não Supervisionada. Quando uma rede neural classifica-se como Não Supervisionada, ela não utiliza informações de resposta para fazer modificações nos valores das conexões sinápticas. Isso significa que não existe resposta considerada certa ou errada - neste caso, a rede identifica aquilo que mais se assemelha ao padrão utilizado. O sistema não supervisionado é utilizado quando não é possível identificar aquilo que se procura. Aqui, ele identifica características comuns às imagens, como por exemplo repetidas aparições de um determinado elemento ou cor. Como resposta final, é possível entender se as figuras têm ou não o elemento em questão. Por outro lado, as Redes Neurais Supervisionadas funcionam de uma maneira diferente. O técnico Lucas Ramalho, analista de processamento de imagens da Pix Force descreve o funcionamento do segmento comparado-o a uma caixa preta, em que diversos tipos de informações são inseridas, de acordo com a resposta que se espera. “É como colocar na caixa preta uma série de dados que queremos para que ela possa aprender um padrão, e então na saída ela pode nos retornar aquilo que identificou” , reforça Lucas.
Áreas de aplicação das redes neurais
Com a crescente aplicação de satélites que captam informações do espaço através de imagens, as Redes Neurais Artificiais têm sido cada vez mais utilizadas. Para definir suas principais áreas de aplicação, é possível separá-las entre redes com mecanismos de classificação, detecção e segmentação. Desta forma é fácil entender como elas colaboram para a existência de projetos, que podem englobar segurança, educação, reconhecimento de dados e muito mais. Nos sistemas de classificação, imagens são separadas entre possíveis vertentes. Através dele, sabe-se se a figura possui um determinado elemento, como por exemplo um gato. Da mesma forma, é possível identificar se as mesmas figuras mostram um gato, uma lebre ou um cachorro. O sistema de detecção é um dos mais utilizados hoje em dia, já que consegue fazer a interpretação de dados através de fórmulas já prontas. Isso significa que não há necessidade de uma nova programação a cada vez que deseja-se encontrar um padrão de imagens. Aqui é possível identificar um padrão através de vários elementos que podem construí-lo, sendo um exemplo a identificação de pessoas ou objetos em um determinado espaço. Por fim, o mecanismo de segmentação torna-se geralmente uma junção dos sistemas de classificação e detecção. Com ele, identifica-se um padrão através de tudo que existe ao redor dos pixels que compõem cada item de uma imagem, através de uma máscara. Ou seja, torna-se possível diferenciar um elemento do outro.
O detetor Yolo e seus exemplos de aplicação
Imagem: Redes neurais: o que são e como se classificam
O Yolo é considerado um dos sistemas mais aplicáveis para a identificação de imagens dentro da Visão Computacional. Trabalhando através da detecção, ele consegue interpretar um padrão e identificar imagens e localizações a respeito dele. Por conta disso, o detector é muito útil em segmentos comuns da indústria. Aplicado em câmeras de segurança que podem já estar sendo utilizadas, o Yolo consegue sinalizar se os funcionários estão fazendo o uso de todos os Equipamentos de Proteção Individual (EPIs), como macacão, luvas, capacete e protetores auriculares. Da mesma forma é possível perceber se existem pessoas em áreas de risco.
Redes Neurais Artificiais e a Visão Computacional
É importante perceber o quanto as vertentes da Visão Computacional contribuem para que processos em grande escala sejam feitos de maneira rápida e segura, trazendo eficácia para métodos que antes eram feitos manualmente. Além de proporcionar meios para que as empresas despeçam-se de soluções burocráticas e de baixa acurácia, a tecnologia trabalha de forma mecânica e contínua, liberando funcionários de funções perigosas e cansativas. Aplicar soluções com tecnologias disruptivas em corporações é uma forma eficaz de trabalhar rumo a um crescimento exponencial, já que processos mecânicos deixam de estar à mercê de falhas humanas, e funcionários podem ser distribuídos em funções estratégicas. Quer continuar aprendendo? Descubra a origem e o futuro da Visão Computacional .
Fabio Caraça
Fábio Caraça é Chief Growth Officer na Pix Force. Lidera a transformação da Pix Force em uma operação SaaS escalável, unindo visão estratégica, cultura e execução de alto impacto.
