Visão computacional é um campo da inteligência artificial responsável pelo treinamento de computadores em busca da compreensão e interpretação do mundo visual. Isso ocorre através do deep learning com o uso de imagens que permitem às máquinas reagirem e tomarem decisão de acordo com o que elas enxergam.
A tecnologia avança em uma velocidade que muitas vezes não conseguimos acompanhar. Literalmente da noite para o dia, aquilo que se tinha como referência e uma certeza de inovação, pode ficar defasado e deixar de fazer sentido.
Repetir os gestos humanos e especialmente a forma como tomamos decisões é algo que a ciência constantemente busca.
Através do uso de software e hardware, isso é possível. E, a este sucesso, damos o nome de visão computacional.
Neste artigo, falaremos melhor sobre o seu conceito e traremos alguns bons exemplos de como isso é aplicado hoje e qual o panorama para o futuro.
Abordaremos também um pouco de história, para entendermos melhor como a tecnologia avançou e chegou aos níveis atuais.
Vamos conferir? Boa leitura!
Então, o que é visão computacional mesmo?
Se pensarmos a visão computacional como um quebra-cabeças, daremos um passo importante para o seu entendimento.
Essa analogia é importante por se tratar de um assunto que é relativamente novo e essencialmente conectado com o machine learning, aprendizado de máquina.
A visão por computador é, portanto, a área da ciência responsável pelo desenvolvimento de métodos e teorias destinados a, automaticamente, extrair informações úteis das imagens.
Seu objetivo, como abordamos, é transmitir – às máquina – as informações da maneira mais compreensível possível.
Para isso, repete-se o comportamento humano de reconhecer as imagens, “ler” tudo o que envolve elas e tomar decisões a partir daí.
Ficou confuso? Talvez um exemplo, bem próximo da nossa realidade, possa ajudar. Mas, antes, que fique claro uma coisa.
A visão computacional trabalha com modelagem e replicação da visão por meio de hardwares e softwares.
Dito isso, pense em um jogo de vôlei e você recebe o saque do outro time e faz a recepção. Isso é algo extremamente simples para você, certo? Ok, exceto se a bola vier muito forte… ?
Nosso cérebro irá processar a visão, reconhecer a bola (trajetória, tamanho, peso e direção) para que você possa fazer uma tomada de decisão correta – que é receber esse saque.
Fazemos uma comparação com outras imagens já vistas para definirmos que objeto é esse, sua dimensão e o que deve ser feito quando uma ação assim ocorre.
O mesmo ocorre com as máquinas. Só que conseguir ensinar isso para elas é uma tarefa bastante complicada e que exige uma aplicação eficaz de deep learning.
Assim como com os seres humanos, são poucos os segundos para que uma ação ocorra decorrente de outra.
E qual a origem da visão computacional?
Que tal um pouco de história para entendermos o surgimento da visão computacional e sua evolução ao longo dos anos?
Data da década de 1950 as experiência inicias em visão computacional.
Foram usadas algumas das primeiras redes neurais para detecção dos limites de um objeto e classificação do mesmo em categorias bem simples, como quadrados e também círculos.
20 anos depois, ocorreu o seu primeiro uso comercial. A visão computacional foi responsável por interpretar textos – tantos manuscritos como digitados.
Isso se deu com o reconhecimento ótico dos caracteres e contribuiu bastante na ajuda aos deficientes visuais.
Nos anos 1990, com o surgimento, avanço e amadurecimento da internet, muitas imagens foram disponibilizadas na rede mundial dos computadores.
Isso foi o boom necessário e fundamental para que programas de reconhecimento fácil se disseminassem.
Com um conjunto de dados cada vez mais robusto, as máquinas começaram a cada vez mais terem facilidade em reconhecer pessoas em vídeos e fotos.
O avanço da tecnologia e a necessidade da transformação digital em diversos setores da nossa sociedade fez com que a visão computacional avançasse rapidamente em direção ao seu aperfeiçoamento.
E, com isso, as aplicações começaram a ser mais constante em diversas áreas…
As aplicações da visão computacional na sociedade
Muitas são as áreas que se beneficiam da aplicação da visão computacional. Ela está mais presente em nossa rotina do que podemos perceber.
É muito comum, por exemplo, na medicina. O processamento de imagens de radiografia, ultrassonografia, tomografia, ressonância magnética, entre tantos outros, valem-se desta tecnologia.
Veículos autônomos também têm bastante de visão computacional aplicada. Seja para dar uma autonomia parcial (e aí, a decisão passa a ser de um ser humano), seja total, que é quando ele mesmo decide o que deve ser feito.
Sua aplicação se dá para dirigir em diversas situações, definir as melhores rotas, obter a localização correta, detectar obstáculos, entre outros.
Como qualquer tecnologia, claro, isso está em desenvolvimento para atingir um grau de maturidade e aperfeiçoamento sempre maiores.
Dito isso, separamos mais algumas áreas onde de aplicação.
Confira:
Militarismo
O uso militar, embora não seja muito divulgado externamente, é bastante comum e muitas aplicações seguem sendo desenvolvidas.
Mas, alguns dos usos são bem claros e conhecidos, como na detecção de mísseis teleguiados ou unidades inimigas.
Sistemas avançados enviam mísseis para uma área específica com intuito de atingir o alvo determinado.
A seleção deste é feita através do processo de imagens no local pelo próprio míssil, tornando a missão mais assertiva em todos os momentos.
Serviços públicos
Os serviços públicos também se valem desta tecnologia – e você possivelmente nem percebeu quando ela é usada.
Muitas são as situações e as mais comuns se dão também em busca de uma maior segurança, especialmente nas ruas.
Câmeras espalhadas em uma determinada região permitem um monitoramento mais efetivo, com as mesmas deslocando-se para algum movimento tido como suspeito previamente.
Cuidar o tráfego de veículos é também uma de suas funções. Imagens estereoscópicas tornam a visão cada vez mais precisa.
Segurança
Sistemas de reconhecimento fácil que como falamos anteriormente se popularizaram juntamente da internet, são cada vez mais usados em sistemas de segurança.
Isso leva a segurança, aliás, a um outro nível, tamanha a sua precisão em reconhecer rostos em locais públicos, privados e em dispositivos eletrônicos – como celulares e tablets.
Em redes sociais isso é muito comum. O Facebook reconhece tanto o seu rosto como dos seus amigos e sugere marcação nas fotos.
É também comum que a visão computacional aplicada dê acesso a configurações no setor financeiro, onde sempre é necessário uma checagem mais apurada dos dados que são postados, por exemplo.
Marketing
Novamente, aqui, precisamos citar as redes sociais e as bilhões de imagens compartilhadas todos os dias nelas.
Empresas de marketing especializadas ao redor do mundo oferecem um serviço de monitoramento da presença online das marcas.
Isso é especialmente relevante por conta de uma pesquisa chamada Image Intelligence.
Ela traz que 80% das imagens compartilhadas fazem referência a algum tipo de logotipo ou associação às empresas que são impossíveis de acompanhar sem uso de tecnologia.
A visão computacional atua para justamente fazer essa identificação e a consequente categorização para que ações de marketing digital possam ser realizadas em cima dessas pessoas.
O intuito, claro, é dar a possibilidade de uma captação de clientes muito mais assertiva, buscando também a redução do ciclo de vendas nas organizações.
Benefícios da visão computacional nas empresas
Na indústria, um benefício já salta aos olhos de imediato: controle de qualidade sobre aquilo que é produzido no ramo têxtil, automobilístico ou até mesmo alimentício.
Sistemas de monitoramento ajudam a reconhecer padrões que foram anteriormente estabelecidos. Eles trabalham para identificar falhas que passariam despercebidas pelo olho humano dentro de uma linha de produção.
Antecipar-se a problemas e evitar gastos e incômodos de dimensões muito maiores. Essas são, sem dúvida alguma, umas das principais vantagens da visão computacional aplicada nas empresas.
Redução de riscos e prevenção de acidentes é o que empresas como a Shell ou a Chevron buscam.
Qualquer alteração fora do usual, distante do padrão de segurança determinada, faz com que o departamento de manutenção seja imediatamente acionado.
Esse é um exemplo de auxílio à tomada de decisão. A tecnologia alerta os seres humanos sobre o que está ocorrendo e eles decidem o que deve ser feito a partir daí.
Todas as informações ficam armazenadas em nuvem e servem para ampliar a base de conhecimento de todos.
Tomada de decisão autônoma
Traz também agilidade para lojas físicas e torna os custos da operação de uma sede muito menores. Um exemplo disso é a loja de conveniência da Amazon, a Amazon Go, situada na cidade de Seattle/EUA.
Os clientes podem fazer suas compras sem a necessidade de passar no caixa para pagarem pelos mesmos. Existe uma tecnologia aplicada e nomeada de “Just Walk Out”.
Ela trabalha identificando a saída ou a entrada dos itens nas prateleiras. O pagamento ocorre através da conta dos usuários no app da Amazon e o débito é feito de maneira automática.
Desta maneira, as empresas podem concentrar recursos e especialmente esforços em gerar mais valor e agilidade para o consumidor.
E aí, como podemos te ajudar?
Se você quer entender melhor o papel da tecnologia dentro da área de vendas das empresas, fale com um consultor hoje mesmo.
Aproveite e leia dois artigos que mostram a importância do avanço tecnológico na sociedade e nas empresas.
O primeiro fala sobre IoT, Internet das Coisas. O que é, para o que serve e onde é aplicado?
Já o segundo aborda o papel que a Inteligência Artificial desempenha na hora de vender.
Boas vendas!
Um abraço do PipeRun, o seu CRM. #RunPipeRun
