Casos de uso de IA que transformam seu futuro

Como é que a IA está a transformar o mundo em que vivemos? Se ainda não reparaste, talvez fiques surpreendido. Desde transportar avatares entre espaços virtuais e descongestionar arquiteturas de dados até criar instrutores holográficos de fitness para as nossas casas, a inteligência artificial já está a mudar a forma como vivemos.

Talvez ainda não estejamos a viver uma fantasia de ficção científica de Star Trek, mas estamos a aproximar-nos. A seguir, abordamos novos casos de utilização da IA, incluindo a tecnologia de deteção de objetos no fitness e na computação de periferia, e analisamos como a computação de periferia com deteção de objetos está a melhorar a transmissão de dados entre dispositivos digitais.

Eis alguns casos de utilização da IA que esperamos que abram novos caminhos em 2022.

IA visual no fitness#

A deteção de objetos em 2022 é uma perspetiva entusiasmante e já está a causar impacto no setor do fitness. A Mirror e a Tonal são exemplos de empresas bem-sucedidas que promovem a IA no fitness. Ambas oferecem um dispositivo interativo para casa, capaz de transmitir mais de 10 000 treinos e projetá-los no espelho, tudo com o objetivo de melhorar a tua saúde e atividade física.

Muitos de nós consideram o exercício físico mais uma obrigação do que um passatempo e até evitam entrar num ginásio. Mas, no conforto da tua casa, a Mirror permite acompanhar o teu progresso, postura e outras métricas através da deteção de postura.

Esta aplicação avalia a postura e a pose das pessoas num vídeo através da 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 delimitadora humana e desenvolver uma compreensão da linguagem corporal humana através de algoritmos de aprendizagem automática. Mas, ao combinar a estimativa da pose humana com a aprendizagem profunda, a Mirror terá concebido modelos conceptuais de como cada exercício deve ser executado, após analisar milhões de treinos diferentes.

Durante o exercício, a aplicação usa um algoritmo para comparar a posição das tuas articulações. Quaisquer desvios são detetados e assinalados, reduzindo o risco de lesões e promovendo uma forma mais segura e ideal de treinar sem um personal trainer. A mesma ideia está na base do acompanhamento dos treinos com modelos de pose Ultralytics YOLO.

A IA visual no fitness deu recentemente um salto gigantesco graças a aplicações inovadoras como a Mirror, que nos faz pensar: como será o setor do fitness em 2023?

Visão computacional e IA no metaverso#

Desde que Mark Zuckerberg mudou o nome do Facebook para Meta, abreviatura de Metaverso, o termo não sai da boca de ninguém. Mas o que é exatamente? Em suma, metaverso é um termo abrangente que se refere aos mundos digitais que pretendem expandir o mundo real.

Imagina participar em eventos virtuais, concertos e encontros para perceberes a 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 investigadores estão a trabalhar arduamente para tornar o metaverso o mais imersivo possível através da IA de visão computacional, um ramo da inteligência artificial que treina computadores para compreender informações valiosas provenientes de dados visuais e apresentar recomendações com base nos dados recolhidos. A interoperabilidade é um elemento crucial da IA de visão computacional no metaverso. O termo refere-se ao processo de transferir avatares e itens digitais de um universo virtual para outro.

Os algoritmos de aprendizagem automática (ML) aplicados à interoperabilidade já deram novas capacidades ao setor dos cuidados de saúde. Por exemplo, quando fazes uma tomografia computorizada (TC), grandes volumes de dados são processados, recolhidos e armazenados numa base de dados médica.

Os médicos adotam uma abordagem diferente e introduzem 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 periferia#

O mundo está a afogar-se em dados. Embora os dados tenham sido apelidados de «novo petróleo», a realidade é que o seu excesso causa problemas. Nem todos os dados são iguais. Recolher, organizar e filtrar o que foi recolhido consome muito tempo.

A computação de periferia com deteção de objetos aliviou o pesado encargo de extrair dados do centro de dados principal e transferi-los para as periferias da sua arquitetura. Mas o que é a computação de periferia e como funciona?

Imagina uma rede de dispositivos tecnológicos 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 degradam o desempenho.

Mas, com a computação de periferia, grande parte destes dados será distribuída pela periferia da rede. Os algoritmos de aprendizagem automática encarregam cada dispositivo de periferia de treinar um modelo analítico com os dados armazenados localmente, uma abordagem conhecida como aprendizagem federada.

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 abrangente. Imagina um cientista a trabalhar num projeto repleto de investigação. Em vez de analisar todos os dados de cada experiência, delega essa responsabilidade noutros investigadores, que lhe apresentarão um resumo.

A IA de visão está a mudar o mundo, e os casos de utilização da IA que abordámos aqui são apenas a ponta do icebergue. Também podes aplicar a IA de visão ao teu trabalho com a Ultralytics Platform.

Queres divertir-te com visão computacional e IA, mas sem código?#

Só precisas de uma ideia. Com a Ultralytics Platform, é fácil criar modelos com a Ultralytics YOLO e dar vida às tuas ideias. Simplificamos tudo e tratamos de todos os processos complexos de MLOps, para que não precises de saber programar para te divertires com a IA. É fácil começar e ainda mais fácil criar o teu primeiro modelo de ML.

Resolve o teu problema com IA visual#

É fácil começar a utilizar a nossa plataforma de implementação de aprendizagem automática. Não precisas de ter qualquer experiência anterior em IA.