Avan\u00e7os na vis\u00e3o computacional<\/h2>\n
A mudan\u00e7a tecnol\u00f3gica mais significativa nos sensores de imagem \u00e9 a mudan\u00e7a da tecnologia CCD<\/a> para CMOS, entre as d\u00e9cadas de 1990 e 2000. Os sensores CMOS resultaram em melhorias principalmente na resolu\u00e7\u00e3o e na taxa de quadros das imagens adquiridas, com uma redu\u00e7\u00e3o no n\u00edvel de ru\u00eddo e no consumo energ\u00e9tico, tornando-se assim os sensores mais comuns no mercado.<\/p>\n Estas inova\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas permitiram que a vis\u00e3o computacional passasse cada vez mais da \u00e1rea de pesquisa acad\u00eamica para o uso industrial e comercial. Na d\u00e9cada de 2000 aparelhos celulares come\u00e7aram a ser produzidos com c\u00e2meras embarcadas, e com a populariza\u00e7\u00e3o dos smartphones a vis\u00e3o computacional come\u00e7ou a estar mais presente para a popula\u00e7\u00e3o. O maior n\u00famero de sensores e usu\u00e1rios aumentou a aquisi\u00e7\u00e3o de imagens para bancos de dados, e tamb\u00e9m popularizou o uso direto de algoritmos de vis\u00e3o computacional por meio de aplicativos.<\/p>\n Al\u00e9m das c\u00e2meras, outros sensores de aplica\u00e7\u00e3o mais espec\u00edfica (como c\u00e2meras industriais, c\u00e2meras infravermelho e hiperespectrais radares, sensores orbitais, sensores LiDAR<\/a>, raio-x, ultrassom e sensores magn\u00e9ticos) tamb\u00e9m tiveram avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos significativos nas \u00faltimas d\u00e9cadas, com seu custo de produ\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m sendo reduzido e seu uso sendo mais disseminado. Al\u00e9m da maior facilidade na aquisi\u00e7\u00e3o, h\u00e1 um n\u00famero crescente de bancos de imagens de cada sensor, facilitando o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es envolvendo vis\u00e3o computacional.<\/p>\n No campo do desenvolvimento, diversos avan\u00e7os t\u00eam ocorrido na academia nos \u00faltimos anos colaborando para o surgimento de algoritmos de intelig\u00eancia artificial capazes de realizar tarefas como detec\u00e7\u00e3o de objetos e segmenta\u00e7\u00e3o de imagens de forma mais precisa e com menor custo computacional. Pode-se citar o desenvolvimento de redes neurais convolucionais como a Mask R-CNN e a YOLO v3.<\/p>\n Diversas linguagens de programa\u00e7\u00e3o atualmente, como Python, Julia, R e Java, possibilitam desenvolver modelos de intelig\u00eancia artificial, com cada linguagem tendo vantagens espec\u00edficas dependendo da aplica\u00e7\u00e3o. Destas linguagens, pode-se citar o Python como a linguagem mais popular, gra\u00e7as \u00e0 sua grande quantidade de ferramentas e bibliotecas open source e por sua f\u00e1cil interpreta\u00e7\u00e3o e integra\u00e7\u00e3o com outras linguagens. Bibliotecas open source como PyTorch, TensorFlow, Keras, Pandas e Scikit-Learn tornaram mais acess\u00edveis os processos de manipula\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados, bem como a constru\u00e7\u00e3o de modelos de machine learning e deep learning, multiplicando o n\u00famero de modelos em desenvolvimento na \u00e1rea.<\/p>\n Outros avan\u00e7os importantes na \u00e1rea envolvem um aumento significativo na capacidade de processamento. O grande limitante para o uso de intelig\u00eancia artificial antes da virada do s\u00e9culo era a falta de poder de armazenamento e processamentos dos computadores. A lei de Moore estima que a mem\u00f3ria e velocidade dos computadores dobra a cada ano, e atualmente as m\u00e1quinas tornaram-se poderosas o bastante para que essas aplica\u00e7\u00f5es sejam poss\u00edveis.<\/p>\n Atualmente temos computadores capazes de armazenar grandes quantidades de dados, o que permite aplica\u00e7\u00f5es mais precisas sem que os algoritmos tenham que necessariamente melhorar. Algoritmos de deep learning melhoram sua performance ao receber uma maior quantidade de dados, e m\u00e1quinas com conex\u00f5es \u00e0 internet cada vez mais r\u00e1pidas permitem o acesso a bancos de dados de toda a rede. Tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel utilizar a rede para realizar as tarefas de processamento de forma remota, n\u00e3o necessitando assim adquirir processadores de grande capacidade computacional. \u00c9 cada vez mais frequente a oferta de servi\u00e7os de cloud computing como o Azure da Microsoft e o Amazon Web Services para aplica\u00e7\u00f5es com grande demanda computacional.<\/p>\n Entretanto, \u00e0s vezes s\u00e3o necess\u00e1rias aplica\u00e7\u00f5es em ambientes de infraestrutura mais prec\u00e1ria e nem sempre pode-se contar com conex\u00e3o \u00e0 internet. Por causa desse tipo de limita\u00e7\u00e3o que tecnologias de edge computing tamb\u00e9m s\u00e3o comuns atualmente. Tecnologias de edge computing referem-se a m\u00e1quinas capazes de realizar todas as tarefas de processamento e an\u00e1lise dos dados no local onde eles s\u00e3o coletados, podendo este local ser, por exemplo, uma tubula\u00e7\u00e3o de g\u00e1s, maquin\u00e1rio industrial, um motor de avi\u00e3o ou um equipamento de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica. O edge computing tamb\u00e9m facilita aplica\u00e7\u00f5es que necessitem de processamento em tempo real e baixa lat\u00eancia, como o uso de realidade aumentada e virtual, e pode com o tempo reduzir a demanda de datacenters para o uso de cloud computing.<\/p>\n Junto do edge computing, Unidades de Processamento Gr\u00e1fico (GPUs) cada vez mais poderosas e com pre\u00e7os acess\u00edveis t\u00eam surgido, permitindo diversas aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional. H\u00e1 solu\u00e7\u00f5es espec\u00edficas para aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional como plataformas de desenvolvimento embarcadas com GPU integrada (como a s\u00e9rie Jetson da Nvidia), possibilitando a cria\u00e7\u00e3o de plataformas de vis\u00e3o computacional integradas de f\u00e1cil portabilidade. Pode-se utilizar estes equipamentos para integrar solu\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional em equipamentos como ve\u00edculos aut\u00f4nomos ou drones. O uso de drones t\u00eam trazido importantes vantagens em tarefas como vigil\u00e2ncia de grandes \u00e1reas, como planta\u00e7\u00f5es, \u00e1reas de constru\u00e7\u00e3o civil, linhas de transmiss\u00e3o e rodovias. Implantar solu\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional nessas tarefas pode representar grandes ganhos de efici\u00eancia e precis\u00e3o nas an\u00e1lises.<\/p>\n Com a grande velocidade com que estes avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos t\u00eam surgido, \u00e9 dif\u00edcil prever quais inova\u00e7\u00f5es ir\u00e3o surgir nos pr\u00f3ximos anos e d\u00e9cadas. O que pode-se dizer \u00e9 que h\u00e1 uma tend\u00eancia da intelig\u00eancia artificial estar cada vez mais presente em diferentes partes da nossa rotina. H\u00e1 a expectativa por servi\u00e7os como carros aut\u00f4nomos e casas inteligentes h\u00e1 alguns anos, e gra\u00e7as \u00e0 intelig\u00eancia artificial eles est\u00e3o cada vez mais pr\u00f3ximos de se tornarem uma realidade. Onde houver demanda no mercado para solu\u00e7\u00f5es mais seguras e eficientes, \u00e9 seguro apostar que a intelig\u00eancia artificial ir\u00e1 suprir essa demanda mais cedo ou mais tarde.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" N\u00e3o \u00e9 novidade que a vis\u00e3o computacional est\u00e1 cada vez mais presente em nossa rotina, como j\u00e1 citado em artigos do tema no nosso blog. \u00c9 importante salientar que a grande aplicabilidade atual da vis\u00e3o computacional \u00e9 fruto de um contexto tecnol\u00f3gico favor\u00e1vel. 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<\/a>Dados e armazenamento na vis\u00e3o computacional<\/h2>\n
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