Com o constante aperfeiçoamento da tecnologia, a área da Ciência e Tecnologia aproximou inúmeros recursos da indústria e do comércio. Um deles é a visão computacional, capaz de auxiliar na detecção de problemas e no aumento da eficiência operativa na maioria dos contextos.
Com a necessidade de uma otimização nos mais altos níveis, empresas no mundo todo utilizam a Inteligência Artificial e o Machine Learning aplicados para dar melhores direções aos seus negócios.
Neste artigo, abordaremos as principais questões que envolvem esses elementos, como os impactos trazidos por essas modificações para o mundo digital e as suas aplicações práticas.
Prepare-se para mais uma exploração sobre os limites da tecnologia no mundo moderno e tenha uma boa leitura!
O que é visão computacional?
Visão computacional é o nome dado aos recursos da Inteligência Artificial aplicados para interpretar e compreender o mundo por meio da captura e análise de imagens.
Ela se baseia nos principais conceitos das mais diferentes áreas, sendo bastante interdisciplinar. São conceitos advindos da psicologia, da estatística e da matemática, aplicados no campo tecnológico.
O objetivo desses sistemas é de criar algoritmos que permitam às máquinas “enxergar” a realidade em sua essência, reconhecendo padrões e executando as tarefas designadas por meio de um processamento automatizado de dados.
Os algoritmos desenvolvidos na área conseguem analisar qualquer imagem — fotografias ou vídeos, em tempo real ou não —, independentemente do formato ou dimensão.
Para isso, os pesquisadores utilizam bibliotecas especialmente elaboradas para esse fim. Dentre elas, podemos destacar a OpenCV (Open Computer Vision), uma das ferramentas mais populares entre os profissionais da área.
Quais são os seus impactos para a transformação digital?
A visão computacional pode impactar positivamente a transformação digital de uma empresa, um comércio ou uma indústria. Isso porque ela permite que as máquinas interpretem e classifiquem imagens eficientemente.
Como resultado, as organizações podem automatizar tarefas repetitivas e analisar grandes volumes de dados visualmente e em um curto espaço de tempo. Essa praticidade, conferida por um sistema de visão computacional, é o que melhora a tomada de decisões dos gestores.
Como aplicar a visão computacional na prática?
Como a visão computacional é um tipo de inteligência artificial cujo objetivo é processar e interpretar imagens digitais, ela pode ser aplicada nos mais diferentes campos e contextos.
As áreas em que essa tecnologia pode fazer muita diferença variam: do reconhecimento de padrões, até a análise de movimentos — ou, até mesmo, na identificação facial automatizada.
Confira alguns exemplos de aplicações práticas da visão computacional, a seguir!
Reconhecimento facial
Esse tipo de tecnologia pode ser usado para fazer o controle de acesso em ambientes corporativos ou, até mesmo, nos sistemas de segurança — tanto públicos quanto privados. Além disso, também é possível utilizá-lo para criar filtros em redes sociais, como no Snapchat e Instagram.
Detecção de movimentos
Outra possibilidade de uso na área de segurança é na detecção de movimentos. Isso porque a tecnologia pode ser utilizada no monitoramento de tráfego ou de atividades suspeitas.
A visão computacional também está sendo usada por diversas companhias aéreas para melhorar a segurança dos voos, além de otimizar o controle e o tráfego aéreo.
Sistemas automotivos
Outra área que está cada vez mais utilizando a visão computacional é o setor automotivo. Com essa tecnologia, é possível desenvolver carros autônomos e auxiliar os motoristas durante as viagens, por exemplo.
Assim, pode-se identificar onde há obstáculos no caminho ou quando uma mudança de faixa é necessária, com a ajuda de câmeras e sensores especiais instalados nos carros.
Medicina
A visão computacional também tem um grande potencial na área da saúde, especialmente no diagnóstico precoce dos mais diversos tipos de doenças.
Ao ser aplicada nesse contexto, é possível analisar imagens médicas — como radiografias e tomografias — para detectar sinais de enfermidades em seus estágios iniciais. Isso só é possível por conta do gigantesco número de amostras utilizadas para treinar a Inteligência Artificial.
Indústria 4.0
A visão computacional também tem sido utilizada nas indústrias, especialmente naquelas que já adotaram a chamada Indústria 4.0.
Com essa tecnologia, é possível automatizar diversos processos industriais, desde o controle de qualidade até o monitoramento das máquinas. Assim, qualquer problema na linha de produção poderá ser rapidamente detectado e, por sua vez, solucionado.
Marketing
A visão computacional pode ser aplicada no Marketing das mais diferentes formas. Por exemplo, ela pode ser usada para analisar dados de imagens para compreender melhor o que os consumidores estão procurando ou de quais peças publicitárias eles mais gostam.
Com isso, permite-se a criação de anúncios personalizados e direcionados para os clientes em potencial de forma otimizada, minimizando custos e maximizando as vendas.
Quais são os desafios da visão computacional e como superá-los?
Projetos em visão computacional tendem a ser complexos e exigem um certo tempo para serem concluídos. Assim, é importante ter um plano bem estruturado e gerenciar o tempo de maneira adequada para evitar atrasos na aplicação do sistema.
Uma das principais dificuldades nessa área é definir os requisitos do projeto de forma clara e precisa. O objetivo pode não ficar claro para todas as partes, o que leva a problemas técnicos durante o desenvolvimento e a testagem do software — que poderiam ser facilmente evitados com uma comunicação agilizada e comprometida.
Por isso, é importante documentar os requisitos detalhadamente e envolver todas as partes interessadas no processo de definição dos principais problemas a serem solucionados.
Outra dificuldade comum durante a aplicação de um sistema de visão computacional é de lidar com grandes volumes de dados. Isso porque os algoritmos de visão computacional podem ser complexos e exigir muito tempo para processar grandes conjuntos — os chamados Big Data.
Assim, é necessário considerar esse fator quando escolher uma solução de software para um determinado problema, pois uma solução que funcione bem com pequenos conjuntos de dados pode não obter o mesmo desempenho quando os volumes são elevados.
Não deixe, portanto, de considerar todos os detalhes e envolver a equipe sobre os problemas enfrentados e que precisam ser solucionados com a visão computacional.
Como vimos, apesar de ser uma área relativamente nova, a visão computacional tem sido bastante utilizada em diversas aplicações e pode ajudar as empresas a superarem as exigências crescentes de otimização provocadas pelos avanços tecnológicos.
Achou interessante a aplicação dessa tecnologia em seu negócio, ou imaginou algum outro contexto no qual ela poderia ser aplicada? Compartilhe a sua opinião conosco nos comentários!
.
