Casos de utilização de IA a transformar o teu futuro

Como é que a IA está a revolucionar o mundo em que vivemos? Se ainda não reparaste, prepara-te para um choque. Desde transportar avatares entre espaços virtuais e descongestionar arquiteturas de dados até criar instrutores holográficos de fitness nas nossas casas, a inteligência artificial já nos impulsionou para uma nova e empolgante era da vida.

Talvez ainda não estejamos a viver numa fantasia de ficção científica ao estilo de Star Trek, mas estamos cada vez mais perto. A seguir, vamos abordar novos casos de uso de IA que incluem tecnologia de deteção de objetos no fitness e deteção de objetos na computação de edge, além de analisar como a computação de edge com deteção de objetos está a melhorar a transmissão de dados entre dispositivos digitais.

Vamos analisar em profundidade apenas alguns dos casos de uso de IA que prevemos que vão abrir novos caminhos em 2022.

IA de visão no fitness#

A deteção de objetos em 2022 é uma perspetiva empolgante e já está a causar impacto na indústria do fitness. A Mirror e a Tonal são exemplos de empresas bem-sucedidas que promovem a IA no fitness — ambas oferecem um dispositivo doméstico interativo que pode transmitir mais de 10 000 treinos e projetá-los no teu espelho, tudo com o objetivo de melhorar a tua saúde e o teu exercício.

Muitos de nós consideramos o fitness mais uma obrigação do que um passatempo e até relutamos em entrar num ginásio. Mas, no conforto da tua casa, a Mirror permite acompanhar o teu progresso, a tua postura e outras métricas através da deteção da posição corporal.

Esta aplicação altamente avançada avalia 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 e das articulações humanas em imagens ou vídeos.

Difere da deteção de objetos por distinguir as pessoas de uma caixa humana e desenvolver uma compreensão da linguagem corporal humana através de algoritmos de aprendizagem automática. No entanto, ao combinar a estimativa da pose humana com deep learning, a Mirror terá criado modelos conceptuais de como cada exercício deve ser executado, após analisar milhões de treinos diferentes.

Durante o exercício, a aplicação utiliza um algoritmo para comparar a posição das tuas articulações. Quaisquer desvios serão detetados e destacados, reduzindo o risco de lesões e promovendo uma forma mais segura e ideal 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 a Mirror, o que só nos faz perguntar… como será a indústria do fitness em 2023?

IA de visão computacional no metaverso#

Desde que Mark Zuckerberg mudou o nome do Facebook para Meta, abreviatura de Metaverse, o termo tem estado na boca de toda a gente. Mas o que é exatamente? Em resumo, metaverso é um termo abrangente que se refere aos domínios digitais destinados a expandir o mundo real.

Imagina participar em eventos virtuais, concertos e encontros, e terás uma boa ideia. Mas o metaverso também inclui interações ‘virtuais’ mais simples, como iniciar sessão nas redes sociais e percorrer o teu feed de notícias.

Embora não exista um objetivo final definitivo, os cientistas estão a fazer grandes esforços para tornar o metaverso o mais imersivo possível através da IA de visão computacional — um campo da inteligência artificial que treina computadores para compreender informações valiosas provenientes de entradas visuais e fornecer recomendações com base nos dados recolhidos. Um elemento crucial da IA de visão computacional no metaverso é a interoperabilidade. Este termo sofisticado e ligeiramente intimidante é, basicamente, o processo de transferir avatares e itens digitais de um domínio virtual para outro sem interrupções.

Os algoritmos de aprendizagem automática (ML) na interoperabilidade já capacitaram o setor da saúde. Por exemplo, quando fazes uma tomografia computorizada, grandes volumes de dados são processados, recolhidos e armazenados numa base de dados médica.

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

Deteção de objetos na computação de edge#

O mundo está a afogar-se em dados. Embora os dados tenham sido apelidados de ‘o novo petróleo’, a realidade é que uma quantidade excessiva de dados causa problemas. Nem todos os dados são iguais. Recolher, organizar e filtrar o que foi reunido consome tempo precioso.

A computação de edge com deteção de objetos libertou-nos do pesado fardo de extrair dados do centro de dados principal e transferi-los para as extremidades da sua arquitetura. Mas o que é a computação de edge e como funciona?

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

Mas, com a computação de edge, grande parte destes dados será distribuída pela periferia. Os algoritmos de aprendizagem automática encarregam cada dispositivo de edge de treinar um modelo analítico com os dados armazenados localmente.

Cada dispositivo fará o trabalho pesado de filtrar os dados mais valiosos, que serão depois enviados para a base de dados principal para uma análise holística. Pensa num cientista a assumir um projeto repleto de investigação. Em vez de analisar todos os dados de cada experiência, delega essa responsabilidade a outros investigadores, que lhe enviarão um resumo.

A IA de visão está a mudar o mundo diante dos nossos olhos, e os casos de uso de IA que abordámos aqui são apenas a ponta do icebergue. Mas o que é ainda mais empolgante é que também podes explorar as maravilhas da IA de visão com a nossa plataforma de implementação de ML, Ultralytics Platform.

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