Como a IA melhora as máquinas do dia a dia

O mundo à nossa volta está a mudar discretamente. Em locais como escritórios, centros comerciais, aeroportos e estações de comboio, as máquinas do dia a dia estão a tornar-se mais inteligentes. O que antes eram dispositivos e máquinas simples estão agora a aprender a compreender o que se passa à sua volta e a responder de forma independente.

Esta transformação é impulsionada pela inteligência artificial (IA), nomeadamente através de soluções de visão por computador. A IA de visão permite que as máquinas interpretem as entradas visuais das câmaras e as processem em tempo real, permitindo-lhes reconhecer pessoas, objectos e até acções à medida que estas acontecem.

À medida que estas capacidades crescem, a inteligência artificial está a ultrapassar os laboratórios de investigação e as empresas de alta tecnologia e a tornar-se parte da vida quotidiana. Em resultado desta adoção generalizada da IA, as previsões de mercado apontam para que as despesas globais com IA atinjam 632 mil milhões de dólares até 2028.

Neste artigo, vamos explorar a forma como a IA está a melhorar silenciosamente as máquinas que utilizamos todos os dias e como este progresso está a começar a mudar a forma como vivemos, trabalhamos e interagimos com o que nos rodeia.

Os electrodomésticos inteligentes alimentados por IA estão a tornar-se a nova norma

As máquinas estão a tornar-se mais capazes graças a melhorias significativas na tecnologia. Por exemplo, os processadores tornaram-se mais pequenos, mais rápidos e mais económicos, permitindo que as máquinas realizem tarefas complexas de forma independente. Combinadas com sensores, como câmaras e detectores de movimento, estas máquinas podem recolher informações, interpretar o que as rodeia e responder em tempo real.

A visão por computador desempenha um papel crucial neste domínio. Permite que as máquinas compreendam visualmente o seu ambiente e reajam em conformidade. Os modelos de IA de visão, como o Ultralytics YOLO11, que suportam tarefas como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, podem ajudar a identificar pessoas, objectos e acções com rapidez e precisão.

‍

Quando este processamento de IA ocorre diretamente no dispositivo onde os dados são recolhidos, é conhecido como IA de ponta. Isto elimina a necessidade de transmitir dados para a nuvem e esperar por uma resposta, resultando em reacções mais rápidas, maior privacidade e desempenho mais fiável, mesmo sem uma forte ligação à Internet.

Devido a estes benefícios, mais de 80 por cento das empresas estão agora a utilizar a IA em vários aspectos das suas operações. Este progresso constante está a transformar discretamente os aparelhos do dia a dia em sistemas inteligentes e reactivos com os quais podemos contar cada vez mais.

Compreender as principais tarefas de visão computacional

Antes de nos debruçarmos sobre exemplos quotidianos de máquinas inteligentes, eis um olhar mais atento a algumas das tarefas de visão computacional em que estas aplicações se baseiam:

• Deteção de objectos: Esta tarefa permite que as máquinas encontrem e identifiquem objectos específicos dentro de uma imagem ou quadro de vídeo - por exemplo, detetar uma chávena de café numa bancada ou uma pessoa a entrar numa sala.
  ‍
• Seguimento de objectos: Assim que um objeto é detectado, o rastreio acompanha o seu movimento em vários fotogramas, como seguir uma pessoa enquanto se desloca num átrio ou monitorizar um produto que está a ser levantado de uma prateleira.
  ‍
• Segmentação de instâncias: Esta tarefa vai além da simples deteção de objectos, delineando a forma exacta e os limites de cada item, ajudando os sistemas a diferenciar entre objectos sobrepostos ou com formas semelhantes, úteis em ambientes desordenados como máquinas de venda automática ou caixotes do lixo.
  ‍
• Classificação da imagem: Envolve a atribuição de um rótulo a uma imagem inteira com base no que está nela, como determinar se uma fotografia contém resíduos recicláveis ou restos de comida num sistema de eliminação inteligente.
  ‍
• Estimativa de pose: Ajuda as máquinas a compreender a posição e a orientação do corpo humano, identificando pontos-chave como articulações e membros, permitindo aplicações como sistemas de feedback de fitness ou a deteção de fadiga com base na postura.

Explorar exemplos de IA de visão na vida quotidiana e nas máquinas

Em seguida, vamos explorar alguns exemplos de como a visão computacional e a IA estão a ser utilizadas em máquinas que pode encontrar no seu dia a dia.

As máquinas inteligentes estão a contribuir para uma melhor eliminação de resíduos

Todos nós já passámos por aquele momento de hesitação junto a um caixote do lixo - acabar uma bebida ou um lanche e pensar: "Para onde vai isto?" O copo é reciclável? Compostável? Apenas lixo? Na maior parte das vezes, é um palpite.

Os caixotes do lixo inteligentes estão a ajudar a tornar essa decisão mais fácil. Utilizando a IA de visão, estes caixotes podem reconhecer diferentes tipos de resíduos e separar os itens automaticamente sem qualquer ajuda do utilizador.

Sistemas como o TrashBot e o Bin-e utilizam câmaras e visão por computador para classificar materiais como plástico, papel ou alimentos. Uma vez identificado, o item é colocado no compartimento correto por si só.

‍

Estas máquinas inteligentes podem reduzir os erros de reciclagem e melhorar a eficiência. Alguns contentores podem até fornecer feedback em tempo real utilizando luzes ou ecrãs para mostrar aos utilizadores como os seus resíduos estão a ser processados. Podem também monitorizar o grau de enchimento de cada compartimento e alertar o pessoal quando é altura de proceder à recolha.

Nos bastidores, os contentores inteligentes recolhem dados úteis sobre os tipos e quantidades de resíduos que estão a ser eliminados. Isto ajuda as organizações a compreender melhor os seus hábitos de desperdício e apoia o progresso em direção aos objectivos de sustentabilidade.

Integrar a inteligência artificial nos frigoríficos inteligentes

Os frigoríficos inteligentes estão a tornar-se uma atualização popular e conveniente das máquinas de venda automática tradicionais, especialmente em locais como escritórios, ginásios e espaços partilhados. Em vez de digitar códigos ou premir botões, basta digitalizar um código QR, abrir o frigorífico e pegar no que precisa.

Estes frigoríficos são alimentados pela IA da Vision. As câmaras no interior monitorizam as prateleiras e acompanham o que é recolhido ou devolvido em tempo real. O sistema detecta visualmente os artigos com base na sua forma, tamanho e posição, pelo que não são necessários códigos de barras ou sensores de peso.

‍

A visão por computador trata de tudo nos bastidores. Suporta a manutenção de um registo preciso do inventário, tornando o reabastecimento mais fácil para os operadores. O rastreio baseado na visão oferece conveniência para os utilizadores e eficiência para as empresas, tudo isto exigindo pouco ou nenhum esforço extra de ambas as partes.

Estacionamento mais rápido e fácil com dispositivos alimentados por IA

Pagar o estacionamento está a tornar-se mais simples, graças à IA. Em muitos parques públicos e comerciais, os contadores inteligentes já não requerem moedas, bilhetes ou recibos impressos. Em vez disso, utilizam a visão por computador para reconhecer os veículos e tratar dos pagamentos automaticamente.

Uma das principais tecnologias subjacentes é o Reconhecimento Automático de Matrículas (ANPR). Quando um carro entra num parque, as câmaras captam a matrícula e o sistema utiliza a visão por computador e o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler o texto. Isto elimina a necessidade de bilhetes físicos ou de registos manuais. 

‍

Estes sistemas inteligentes tornam o estacionamento mais rápido para os condutores e mais eficiente para os operadores. Reduzem o erro humano, diminuem a manutenção e permitem uma melhor gestão do espaço. Com a IA a fazer o trabalho pesado, o estacionamento torna-se uma experiência mais suave e simplificada.

A visão por computador dá um toque pessoal às máquinas de café 

As máquinas de café fazem parte da vida quotidiana há décadas, encontrando-se em todo o lado, desde escritórios e cafés a aeroportos e estações de serviço. Agora, os investigadores e as empresas de tecnologia estão a explorar a forma como a IA de visão pode tornar estas máquinas mais inteligentes e mais personalizadas.

Por exemplo, as máquinas inteligentes com câmaras incorporadas podem captar a imagem facial de um utilizador e analisar caraterísticas como olhos caídos ou expressões de cansaço para detetar sinais de fadiga. Com base nesta análise, a máquina pode ajustar a intensidade do café, preparando uma bebida mais leve se o utilizador parecer bem descansado ou uma mais forte se parecer cansado, para o ajudar a sentir-se mais revigorado.

‍

Prós e contras dos electrodomésticos inteligentes alimentados por IA

A IA está a tornar os aparelhos do dia a dia mais inteligentes e intuitivos, oferecendo vários benefícios aos utilizadores. Eis algumas das principais vantagens que estas tecnologias trazem para a vida quotidiana:

• Conveniência: A visão por computador permite que os aparelhos reconheçam os utilizadores e os objectos, reduzindo a necessidade de botões ou de introdução manual e tornando as interações mais simples.
  ‍
• Interação sem contacto: Em ambientes onde a higiene é uma preocupação (como hospitais ou serviços alimentares), os aparelhos baseados na visão permitem aos utilizadores interagir sem contacto físico.
  ‍
• Acessibilidade: Para os utilizadores com deficiência, a visão computacional pode permitir controlos baseados em gestos, reconhecimento facial para autenticação ou deteção de objectos para ajudar nas tarefas diárias.

Ao mesmo tempo, estes avanços trazem consigo alguns desafios. Eis alguns inconvenientes potenciais a considerar quando se utilizam aparelhos inteligentes alimentados por IA:

• Questões de privacidade: Uma vez que a visão computacional depende frequentemente de câmaras, pode suscitar preocupações quanto à possibilidade de ser gravada ou monitorizada, especialmente em espaços públicos ou partilhados.
  ‍
• Dependência de iluminação e posicionamento: Os sistemas de visão por computador requerem uma boa iluminação e vistas desobstruídas para funcionarem corretamente, o que pode limitar a sua fiabilidade em determinados cenários.
  ‍
• Maior complexidade: Os aparelhos com visão requerem frequentemente mais apoio técnico, actualizações regulares do software e uma calibração cuidadosa para funcionarem corretamente.

Principais conclusões

As máquinas que utilizamos todos os dias estão a tornar-se silenciosamente mais capazes. Com a IA de visão, podem agora ver o que está a acontecer à sua volta, compreendê-lo e responder rapidamente. Isto ajuda a tornar as tarefas quotidianas mais rápidas, mais fáceis e mais naturais.

Com a IA a melhorar as ferramentas de que já dependemos, o resultado é um mundo onde as máquinas familiares funcionam melhor, com menos esforço da nossa parte. À medida que esta tecnologia continua a evoluir, podemos esperar interações ainda mais inteligentes e sem descontinuidades, integradas no tecido da vida quotidiana.

Junte-se à nossa comunidade ativa e explore o repositório GitHub para descobrir mais sobre a construção com IA. Se pretende dar vida às suas próprias ideias de visão computacional, consulte as nossas opções de licenciamento para começar. Também pode ver como a IA nos cuidados de saúde e a IA de visão na indústria automóvel estão a ter impacto, visitando as nossas páginas de soluções.