IA agêntica e visão computacional: O futuro da automatização

A inteligência artificial (IA) e a visão por computador ajudam as máquinas a ver e a compreender o mundo. Graças aos recentes avanços, estamos agora a assistir a um salto em frente - inovações de IA que não só percebem, mas também pensam, planeiam e agem por si próprias. Num artigo anterior, discutimos como os agentes de visão são capazes de processar dados visuais, analisá-los e agir. 

Hoje, vamos explorar um conceito semelhante: a IA agêntica. Os sistemas de IA agêntica são concebidos para funcionar de forma independente e têm capacidades de raciocínio e de resolução de problemas semelhantes às humanas para atingir objectivos definidos. Ao contrário dos sistemas de IA tradicionais, que se concentram na realização de tarefas individuais com instruções predefinidas, a IA agêntica pode planear e agir de forma autónoma para realizar tarefas. Estes agentes podem mesmo aprender com interações anteriores e tomar decisões sem qualquer intervenção humana. 

No que diz respeito à visão por computador, os sistemas de IA agêntica podem tirar partido de técnicas como a deteção de objectos utilizando modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 para analisar dados visuais em tempo real, reconhecer objectos, compreender relações espaciais e tomar decisões autónomas com base no seu ambiente.

O que é a IA agêntica?

Na sua essência, os sistemas de IA agêntica são concebidos com pensamento autónomo e orientado para objectivos, resolução adaptativa de problemas e capacidades de aprendizagem contínua. Utilizam agentes de IA para compreender o seu ambiente, tomar decisões e executar tarefas. Estes agentes de IA utilizam modelos de visão computacional, técnicas de aprendizagem por reforço e modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) para executar tarefas complexas. Isto torna-os ideais para automatizar fluxos de trabalho empresariais e melhorar a tomada de decisões.

Por exemplo, num armazém, um sistema de IA agêntica equipado com visão por computador pode detetar embalagens, seguir o inventário e navegar à volta de obstáculos sem intervenção humana. Utilizando a aprendizagem por reforço, pode melhorar a sua eficiência de movimento ao longo do tempo, aprendendo as melhores rotas para evitar congestionamentos. Entretanto, um chatbot alimentado por LLM pode ajudar os trabalhadores respondendo a questões e sugerindo melhorias operacionais, tornando todo o fluxo de trabalho mais eficiente.

‍

A principal diferença entre uma solução de IA tradicional e uma solução de IA agêntica é que a IA agêntica pode pensar no futuro e adaptar-se a situações em mudança. Os sistemas tradicionais de visão por computador são óptimos para reconhecer objectos ou classificar imagens, mas não conseguem ajustar o seu comportamento de forma dinâmica. Precisam de um humano para intervir e ajudar a treinar novamente ou a afinar os modelos. Entretanto, a IA agêntica utiliza técnicas avançadas de aprendizagem automática para melhorar ao longo do tempo, interagindo com o seu ambiente.

Comparar a IA agêntica com outras inovações avançadas de IA

A IA está a evoluir rapidamente, com novos conceitos como a IA generativa, a automação agêntica e a visão computacional a serem rapidamente adoptados em várias indústrias. Vamos comparar estas tecnologias para compreender melhor o que distingue a IA agêntica.

A diferença entre a IA generativa e a IA agêntica

Se você já usou ferramentas como o ChatGPT, já está familiarizado com a IA generativa. Este ramo da IA especializa-se na criação de conteúdo, como texto, imagens ou código, com base nas instruções do utilizador. Embora a IA generativa aumente a criatividade e a exploração de ideias, segue padrões aprendidos e opera dentro de restrições predefinidas, não tendo a capacidade de tomar decisões autónomas ou de perseguir objectivos independentes.

Em contrapartida, a IA agêntica persegue ativamente objectivos. Pode adaptar-se dinamicamente ao seu ambiente sem necessitar de intervenção humana contínua. Em vez de se limitar a gerar conteúdos, toma medidas e resolve problemas de forma autónoma.

A automatização agêntica e a IA agêntica estão intimamente relacionadas

A automatização agêntica e a IA agêntica andam de mãos dadas, com a IA agêntica a fornecer a inteligência que alimenta a automatização. Considere-se um sistema de segurança baseado na visão por computador. 

O sistema de IA agêntica analisa a situação, decide a melhor resposta e actua por si próprio. Por exemplo, se uma câmara de segurança de IA integrada com visão por computador detecta um intruso, o sistema de IA agêntica não se limita a enviar um alerta; verifica se a pessoa é um empregado, tranca as portas se necessário, segue o seu movimento e até envia um drone para o monitorizar.

A automação agêntica garante que todas estas acções funcionam em conjunto sem problemas. Liga diferentes sistemas, como câmaras de segurança, fechaduras de portas e drones, para que possam responder automaticamente e em sincronia. Enquanto a IA agêntica toma as decisões, a automação agêntica garante que essas decisões sejam executadas de forma eficiente sem a necessidade de intervenção humana. 

‍

Como funciona a IA agêntica

Agora que compreendemos melhor o que é a IA agêntica, vamos explorar o seu funcionamento. 

Os sistemas de IA agêntica funcionam através de um processo cíclico de perceção, tomada de decisões, ação e adaptação, ajudando-os a aprender e a melhorar ao longo do tempo. Este ciclo contínuo permite que estes sistemas funcionem por si próprios e atinjam objectivos complexos.

Eis um breve resumo das etapas envolvidas no ciclo contínuo:

• Perceção: O sistema de IA agêntica recolhe e analisa dados de câmaras, sensores e interações do utilizador para compreender melhor o que o rodeia.
  ‍
• Tomada de decisões: O sistema avalia diferentes opções, prevê possíveis resultados e seleciona a melhor ação com base no raciocínio e na avaliação de riscos.
  ‍
• Ação: Uma vez tomada uma decisão, o sistema executa tarefas controlando dispositivos físicos, interagindo com outros sistemas ou gerando saídas.
  ‍
• Adaptação: O sistema aprende com a experiência utilizando o feedback, aplicando a aprendizagem automática e a aprendizagem por reforço para melhorar o desempenho ao longo do tempo, especialmente em tarefas mais complexas.

‍

Aplicações do mundo real da IA agêntica

Em seguida, vamos analisar alguns exemplos reais de IA agêntica em ação. Estes sistemas estão a ser utilizados em diferentes sectores, ajudando as máquinas a analisar dados e a tomar decisões independentes para melhorar os resultados.

IA agêntica na descoberta de medicamentos

A descoberta de medicamentos envolve várias fases fundamentais, desde a identificação de alvos biológicos ligados a doenças até ao rastreio de potenciais compostos, à otimização das suas estruturas químicas e à realização de ensaios pré-clínicos. Trata-se de um processo complexo e moroso que exige uma análise de dados e uma experimentação exaustivas para encontrar tratamentos eficazes e seguros.

A IA agêntica, integrada com a visão computacional, está a ajudar a automatizar passos fundamentais como a síntese química, tornando o processo mais rápido e mais eficiente. A síntese química é o processo de combinação de diferentes compostos químicos para criar novas substâncias, tais como medicamentos, através de reacções controladas. Tradicionalmente, os cientistas tinham de ajustar manualmente factores como a temperatura, a composição do solvente e o tempo de cristalização através de tentativa e erro.

Agora, os sistemas de IA agêntica podem monitorizar reacções em tempo real, analisar alterações visuais, como mudanças de cor ou formação de cristais, e tomar decisões no local. Por exemplo, se o sistema detetar que uma reação não está a progredir como esperado, pode ajustar imediatamente a temperatura ou adicionar os químicos necessários para otimizar o processo. Ao aprender continuamente com reacções anteriores, o sistema melhora a sua precisão ao longo do tempo, reduzindo a necessidade de intervenção manual e acelerando o desenvolvimento de medicamentos.

‍

Reinventar o comércio eletrónico com a IA agêntica

A IA agêntica está a mudar a forma como fazemos compras online, tornando a experiência mais personalizada, eficiente e automatizada. Em vez de apenas recomendar produtos com base em compras anteriores, a IA agêntica pode analisar os hábitos de navegação, prever o que um cliente pode querer a seguir e ajustar as sugestões de produtos em tempo real. 

Com a ajuda da visão computacional, a IA agêntica também pode analisar pesquisas visuais, reconhecendo imagens de produtos para oferecer recomendações mais precisas. Por exemplo, se alguém olhar frequentemente para ténis, o sistema de IA agêntica pode destacar estilos em voga, oferecer descontos ou sugerir acessórios correspondentes. Também pode otimizar os preços e as promoções com base na procura, tornando as compras mais dinâmicas.

Para além das recomendações, a IA agêntica está a melhorar a logística do comércio eletrónico, gerindo o inventário, prevendo os reabastecimentos e automatizando o cumprimento das encomendas. A visão por computador permite que os sistemas de IA agêntica acompanhem os níveis de stock em tempo real, identifiquem artigos mal colocados e garantam que os produtos são corretamente categorizados. Se um artigo estiver a esgotar-se rapidamente, o sistema pode acionar o reabastecimento ou sugerir alternativas. Ao aprender e adaptar-se ao longo do tempo, a IA agêntica está a tornar as compras em linha mais rápidas, mais inteligentes e mais simples, tanto para os clientes como para as empresas.

Como construir um sistema de IA agêntica 

Agora que já vimos exemplos reais de IA agêntica, vamos discutir como construir uma. 

Se estiver a desenvolver uma aplicação baseada na visão por computador, a utilização dos modelos mais recentes, como o Ultralytics YOLO11, pode ajudar o seu sistema de IA agêntica a compreender melhor o que o rodeia. Com o seu suporte para várias tarefas de visão computacional, o YOLO11 pode tornar possível que os sistemas de IA agêntica analisem dados visuais com precisão.

Eis como pode construir um sistema de IA agêntica utilizando o YOLO11:

• Definir objectivos: Definir claramente a finalidade e os objectivos do agente de IA, bem como as tarefas específicas que este deve realizar para alcançar a funcionalidade pretendida.

• Treinar o YOLO11: Recolha dados de imagem e vídeo relevantes, rotule-os e treine o YOLO11 de forma personalizada com base na sua aplicação específica.

• Integrar o YOLO11: Ligue o YOLO11 a uma estrutura de IA que permita a análise em tempo real e a tomada de decisões com base nos dados visuais detectados.

• Permitir a tomada de decisões autónoma: Configurar modelos lógicos ou de aprendizagem automática que permitam ao agente de IA tomar medidas com base nas detecções do YOLO11, como acionar alertas, ajustar definições ou orientar sistemas robóticos.

• Incorporar ciclos de feedback: Implementar um sistema de auto-aprendizagem em que o YOLO11 aperfeiçoa a sua precisão através da reciclagem com novos dados, melhorando o desempenho do modelo ao longo do tempo.

‍

Prós e contras de um sistema de IA agêntica

Eis alguns dos principais benefícios que os sistemas de IA agêntica podem trazer a vários sectores:

• Maior eficiência: Os sistemas de IA agêntica podem automatizar tarefas complexas e morosas, reduzindo os erros e libertando os trabalhadores humanos para trabalhos de maior valor.

• Escalabilidade: Estes sistemas podem adaptar-se facilmente a diferentes sectores e crescer para lidar com cargas de trabalho maiores, conforme necessário.

• Redução de custos: Ao reduzir a necessidade de trabalho manual e otimizar as operações, a IA agêntica ajuda as empresas a reduzir as despesas e a utilizar os recursos de forma mais eficaz.

Embora a IA agêntica ofereça muitos benefícios em diferentes sectores, também é importante estar ciente das potenciais limitações que a acompanham. Eis algumas das principais preocupações a ter em conta:

• Preconceitos na IA: Os sistemas de IA autêntica podem herdar preconceitos dos dados de treino, conduzindo a resultados injustos ou inexactos, especialmente em áreas como a contratação e a aplicação da lei.

• Falta de transparência: Muitos modelos de IA funcionam como "caixas negras", tornando difícil compreender como tomam decisões, o que pode ser um problema em sectores como os cuidados de saúde e as finanças.

• Desafios regulamentares: O desenvolvimento da IA autêntica está a avançar mais rapidamente do que os regulamentos, criando incertezas jurídicas e normas de conformidade globais inconsistentes.

Em geral, embora os sistemas de IA agêntica tenham muito a oferecer, é importante equilibrar os seus benefícios com considerações éticas, transparência e regulamentação adequada para garantir que são utilizados de forma responsável.

Principais conclusões

Quando combinados com modelos de IA de visão como o YOLO11, os sistemas de IA agêntica podem mudar a forma como a automatização funciona. Desde carros autónomos a compras online e cuidados de saúde, estes sistemas ajudam as empresas a trabalhar de forma autónoma e a um ritmo mais rápido. 

No entanto, desafios como a parcialidade, a falta de transparência e regulamentos pouco claros ainda precisam de ser resolvidos. À medida que os sistemas de IA agêntica melhoram, encontrar o equilíbrio certo entre inovação e responsabilidade será fundamental para tirar o máximo partido destas inovações.

Junte-se à nossa comunidade e ao repositório GitHub para saber mais sobre IA. Explore várias aplicações de IA no fabrico e visão computacional nos cuidados de saúde nas nossas páginas de soluções. Confira nossas licenças Ultralytics YOLO para começar a usar a visão computacional hoje mesmo!