O que é visão computacional e como funciona?

Nosso mundo está inundado de dados visuais, e é assim que vemos e interpretamos o mundo nós mesmos. Mas muito maior do que a memória de qualquer humano individual – ou mesmo a memória cumulativa de 8 bilhões do planeta – são as imagens e vídeos armazenados online. Milhões são carregados todos os dias nas redes sociais.

Estão em nossos telefones e em nossos computadores; na nuvem e localmente. Essa explosão de informações visuais criou a necessidade de entendê-las, e isso é feito com visão computacional. Este campo da inteligência artificial permite que os computadores “vejam”, interpretem e entendam o mundo visual, muito parecido com os humanos.

A visão computacional está começando a transformar indústrias, e seu impacto é abrangente.

Desmistificando a Visão Computacional

A visão computacional busca replicar (e melhorar) o que sabemos que o sistema visual humano pode alcançar. É complexa, como a nossa, e nem sempre sabemos como os algoritmos estão funcionando, tornando-a mais abstrata do que a nossa.

Como conseguimos fazer uma máquina entender uma imagem em primeiro lugar? O processo começa com a aquisição de imagem, onde câmeras/sensores capturam informações visuais. Em seguida, vem o processamento de imagem, onde algoritmos melhoram as imagens para torná-las mais fáceis de entender, como a redução de ruído. A extração de características é a próxima etapa, onde o sistema identifica coisas importantes dentro da imagem, como suas bordas, formas e cores. Algoritmos, muitas vezes tão avançados que nem conseguimos entender (porque têm aprendido sozinhos), então usam essas características para reconhecimento de padrões.

A Mecânica da Visão Computacional

A mágica da visão computacional reside em seus algoritmos, mas estes variam de acordo com o caso de uso e a abordagem. Redes Neurais Convolucionais são talvez as mais comuns, pois se destacam na classificação de imagens e detecção de objetos, que têm muitos usos na indústria.

Algoritmos de detecção de objetos como You Only Look Once e Region-based CNN identificam e localizam objetos dentro de imagens, como desenhar caixas delimitadoras ao redor de carros ou pessoas para detectar o fluxo de tráfego. A segmentação de imagem é uma técnica totalmente separada onde algoritmos dividem imagens em regiões significativas.

Exemplos no Mundo Real

A visão computacional está longe de ser apenas um conceito teórico, pois agora tem muitos usos na indústria, o que significa que tem implicações financeiras e econômicas. Na saúde, pode usar imagens médicas para detectar tumores (melhor do que humanos em alguns casos), assim como muitas outras tarefas de reconhecimento de padrões dentro da pesquisa. A indústria de varejo pode usá-la para checkout automatizado, muito parecido com as lojas da Amazon que observam você pegar coisas da prateleira. Fábricas a utilizam para controle de qualidade, enquanto veículos autônomos dependem fortemente da visão computacional para dirigir com segurança e ler o mundo ao seu redor.

Empresas que Estão Liderando o Caminho

Muitas empresas estão impulsionando a inovação em visão computacional. Gigantes da tecnologia como Google, Microsoft e Amazon oferecem serviços poderosos baseados em nuvem, como a API Google Cloud Vision, o Rekognition da Amazon e os Serviços Cognitivos para Visão da Microsoft. Todos eles fornecem modelos pré-treinados e APIs para desenvolvedores e são ótimas ferramentas, mas talvez mais importante seja a estratégia.

Digitalsense – Visão Computacional é uma empresa de desenvolvimento de visão computacional com sede no Uruguai que se especializa em IA. A tecnologia oferecida inclui detecção de objetos, reconhecimento facial e capacidades de OCR. Sua experiência abrange múltiplas indústrias, desde Entretenimento e FoodTech até Beleza e Bem-Estar. Projetos de sucesso incluem Sienz (controle de qualidade de frutas) e Ulta (experiência de teste de maquiagem), onde forneceram soluções de ponta a ponta, desde análise de negócios e P&D até desenvolvimento e implantação completos.

Clarifai é outra empresa importante. Ela possui uma plataforma muito intuitiva (não necessariamente uma consultoria) com grande foco em ferramentas de desenvolvimento. A plataforma suporta cerca de meio milhão de usuários ao redor do mundo, processando uma quantidade inimaginável de solicitações de IA a cada dia. A Deepomatic também é importante dentro do reconhecimento de imagem. Eles trabalham em uma variedade de setores e atualmente analisam cerca de 1 milhão de operações todos os meses para grandes clientes como Bouygues Telecom e Swisscom.

O Futuro da Visão Computacional

É difícil prever o que será possível em um ano com a visão computacional, mas muitas consultorias têm um palpite. O que é certo é que não há sinais de que a inovação esteja desacelerando, e isso significa que a transformação digital não é apenas importante hoje, mas também no futuro.

A computação em borda trará processamento muito mais rápido, e esses dados serão analisados mais perto da fonte. Além disso, espera-se que a IA Explicável torne os modelos mais transparentes, o que significa que podemos ajustá-los melhor, mas também refinar as preocupações éticas que as pessoas têm com eles. Claro, o IoT e a robótica só estão diminuindo de preço, o que significa que a visão computacional se tornará cada vez mais acessível para pequenas empresas e startups.

*A visão computacional está mudando como as empresas e seus processos interagem com o ambiente ao seu redor, desde entender mais sobre o tráfego de clientes para evitar perigos no local de trabalho. Começou como um campo de pesquisa com conotações de ficção científica, mas rapidamente teve um impacto no mundo real. Além disso, seu uso vai muito além de economizar dinheiro (mão de obra) ou acelerar processos. Em vez disso, em cada vez mais situações, a visão computacional está superando seus equivalentes humanos. Esta história gira em torno de substituição e desemprego? Não, isso simplesmente significa que os humanos podem se concentrar nas coisas em que são bons, enquanto os computadores cuidam do reconhecimento de padrões.