Casos de uso de IA transformando seu futuro

Como a IA está renovando o mundo em que vivemos? Se você ainda não percebeu, prepare-se para um choque. Desde o transporte de avatares entre espaços virtuais até o descongestionamento de arquiteturas de dados e a criação de instrutores de fitness holográficos em nossas casas, a inteligência artificial já nos impulsionou para uma nova e emocionante era de vida.

Talvez ainda não estejamos vivendo em uma fantasia de ficção científica de Star Trek, mas estamos chegando perto. Abaixo, vamos discutir casos de uso de IA inovadores que incluem tecnologia de detecção de objetos em fitness, detecção de objetos em computação de ponta e examinar como a computação de ponta com detecção de objetos está melhorando a transmissão de dados entre dispositivos digitais.

Vamos mergulhar em apenas alguns dos casos de uso de IA que prevemos que abrirão novos caminhos em 2022.

Visão de IA em fitness

A deteção de objetos em 2022 é uma perspetiva empolgante e já está a causar impacto na indústria do fitness. Mirror e Tonal são ambos exemplos de empresas de sucesso que promovem a IA no fitness, oferecendo um dispositivo doméstico interativo que pode transmitir mais de 10.000 treinos e projetá-los no seu espelho, tudo com o objetivo de melhorar a sua saúde e exercício físico.

Muitos de nós acham o fitness mais uma tarefa do que um hobby e até relutam em entrar num ginásio. Mas, no conforto da sua casa, o Mirror permite-lhe acompanhar o seu progresso, forma e outras métricas através da deteção de postura.

Esta aplicação altamente avançada critica a postura e a pose das pessoas em vídeo, utilizando a Estimativa da Pose Humana - um processo que prevê as poses das partes do corpo humano e das articulações em imagens ou vídeos.

Difere da deteção de objetos ao diferenciar pessoas de uma caixa humana e ao desenvolver uma compreensão da linguagem corporal humana através de algoritmos de machine learning. Mas, ao fundir a Estimativa da Pose Humana com o deep learning, o Mirror terá conceptualizado modelos de como cada exercício deve ser executado, tendo analisado milhões de treinos diferentes.

Durante o exercício, a aplicação utiliza um algoritmo para comparar a posição das suas articulações. Quaisquer desvios serão detetados e destacados, reduzindo o risco de lesões e promovendo uma forma mais segura e otimizada de treinar sem um personal trainer.

A IA de visão no fitness já deu um salto quântico nos últimos tempos através de aplicações inovadoras como o Mirror, o que só o faz questionar... como será a indústria do fitness em 2023?

IA de visão computacional no metaverso

Desde que Mark Zuckerberg renomeou o Facebook para Meta, abreviação de Metaverso, o termo tem estado na boca de todos. Mas o que é exatamente? Em suma, o metaverso é um termo genérico que se refere aos reinos digitais que se destinam a estender o mundo real.

Imagine assistir a eventos virtuais, concertos, encontros e terá a ideia certa. Mas o metaverso também inclui interações ‘virtuais’ mais simples, como iniciar sessão nas redes sociais e percorrer o seu feed de notícias.

Embora não haja um objetivo final definitivo, os cientistas estão a mover montanhas para tentar tornar o metaverso o mais imersivo possível, utilizando a IA de visão computacional - um campo da inteligência artificial que treina os computadores para darem sentido a informações valiosas de entradas visuais e fornecerem recomendações com base nos dados recolhidos. Um elemento crucial da IA de visão computacional no metaverso é a interoperabilidade. Este termo sofisticado, ligeiramente intimidante, é basicamente o processo de transferência contínua de avatares e itens digitais de um reino virtual para outro.

Os algoritmos de machine learning (ML) na interoperabilidade já capacitaram a indústria de saúde. Por exemplo, quando faz uma tomografia computadorizada, grandes volumes de dados serão processados, recolhidos e armazenados numa base de dados médica.

Os médicos adotarão uma abordagem diferente, introduzindo manualmente as suas informações de saúde numa base de dados. A interoperabilidade é então utilizada para integrar estas duas análises de dados para fornecer um diagnóstico rápido da doença.

Deteção de objetos em edge computing

O mundo está a afogar-se em dados. Embora os dados tenham sido rotulados como ‘o novo petróleo,’ a realidade é que o excesso de dados causa um problema. Nem todos os dados são criados iguais. Recolher, organizar e analisar o que foi recolhido consome tempo.

O Edge computing com deteção de objetos aliviou-nos deste pesado fardo de extrair dados do centro de dados principal e para as extremidades da sua arquitetura. Mas o que é edge computing e como funciona?

Imagine uma órbita de dispositivos técnicos que transmitem dados de e para a base de dados principal. É muita informação para processar. A velocidade de processamento da base de dados será prejudicada, causando atrasos e interrupções que degradarão o desempenho.

Mas com o edge computing, grande parte destes dados será distribuída para a periferia. Os algoritmos de machine learning colocam cada dispositivo de edge computing encarregado de treinar um modelo analítico com os dados armazenados localmente.

Cada dispositivo fará o seu trabalho pesado, filtrando os bits de dados mais valiosos, que serão então enviados para a base de dados principal para uma análise holística. Pense num cientista a realizar um projeto densamente preenchido com investigação. Em vez de analisar todos os dados de cada experiência, ele delega esta responsabilidade a outros investigadores que apresentarão um relatório com um resumo.

A IA de visão está a mudar o mundo enquanto falamos e os casos de uso de IA que abordámos aqui são apenas a ponta do iceberg. Mas, o que é ainda mais emocionante é que também pode aproveitar as maravilhas da IA de visão com a nossa plataforma de implementação de ML, Ultralytics HUB.

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