25 de outubro de 2024
Entenda como as redes neurais estão transformando a tecnologia moderna, desde o controle de qualidade em cadeias de suprimentos até inspeções autônomas de serviços públicos usando drones.
Nas últimas décadas, as redes neurais se tornaram os blocos de construção de muitas inovações importantes em inteligência artificial (IA). Redes neurais são modelos computacionais que tentam imitar as funções complexas do cérebro humano. Elas ajudam as máquinas a aprender com dados e a reconhecer padrões para tomar decisões informadas. Ao fazer isso, elas habilitam subcampos da IA como visão computacional e aprendizado profundo em setores como saúde, finanças e carros autônomos.
Entender como uma rede neural funciona pode dar a você uma ideia melhor da "caixa preta" que é a IA, ajudando a desmistificar como a tecnologia de ponta é integrada às nossas vidas diárias. Neste artigo, exploraremos o que são redes neurais, como funcionam e como evoluíram ao longo dos anos. Também veremos o papel que desempenham nas aplicações de visão computacional. Vamos começar!
Antes de discutir as redes neurais em detalhes, vamos dar uma olhada nos perceptrons. Eles são o tipo mais básico de rede neural e são a base para a construção de modelos mais complexos.
Um perceptron é um algoritmo linear de aprendizado de máquina usado para aprendizado supervisionado (aprendizado a partir de dados de treinamento rotulados). Também é conhecido como uma rede neural de camada única e é normalmente usado para tarefas de classificação binária que diferenciam entre duas classes de dados. Se você está tentando visualizar um perceptron, pode pensar nele como um único neurônio artificial.
Um perceptron pode receber várias entradas, combiná-las com pesos, decidir a qual categoria pertencem e atuar como um tomador de decisão simples. Ele consiste em quatro principais parâmetros: valores de entrada (também chamados de nós), pesos e bias, soma líquida e uma função de ativação.
Veja como funciona:
Os perceptrons desempenham um papel importante em nos ajudar a entender os princípios básicos da visão computacional. Eles são a base das redes neurais avançadas. Ao contrário dos perceptrons, as redes neurais não se limitam a uma única camada. Elas são compostas por várias camadas de perceptrons interconectados, o que lhes permite aprender padrões não lineares complexos. As redes neurais podem lidar com tarefas mais avançadas e produzir saídas binárias e contínuas. Por exemplo, as redes neurais podem ser usadas para tarefas avançadas de visão computacional como segmentação de instâncias e estimação de pose.
A história das redes neurais remonta a várias décadas e é repleta de pesquisas e descobertas interessantes. Vamos dar uma olhada mais de perto em alguns desses eventos-chave.
Aqui está um breve vislumbre dos primeiros marcos:
À medida que avançávamos para o século 21, a pesquisa sobre redes neurais decolou, levando a avanços ainda maiores. Nos anos 2000, o trabalho de Hinton em máquinas de Boltzmann restritas - um tipo de rede neural que encontra padrões em dados - desempenhou um papel fundamental no avanço do aprendizado profundo. Isso facilitou o treinamento de redes profundas, ajudando a superar desafios com modelos complexos e tornando o aprendizado profundo mais prático e eficaz.
Então, na década de 2010, a pesquisa acelerou rapidamente devido ao aumento do big data e da computação paralela. Um destaque durante este período foi a vitória da AlexNet na competição ImageNet (2012). A AlexNet, uma rede neural convolucional profunda, foi um grande avanço porque mostrou o quão poderoso o aprendizado profundo poderia ser para tarefas de visão computacional, como reconhecer imagens com precisão. Ajudou a impulsionar o rápido crescimento da IA no reconhecimento visual.
Hoje, as redes neurais estão evoluindo com novas inovações como os transformers, que são ótimos para entender sequências, e as redes neurais gráficas, que funcionam bem com relacionamentos complexos em dados. Técnicas como a transfer learning - usando um modelo treinado em uma tarefa para outra - e o auto-aprendizado supervisionado, onde os modelos aprendem sem precisar de dados rotulados, também estão expandindo o que as redes neurais podem fazer.
Agora que cobrimos nossas bases, vamos entender o que exatamente é uma rede neural. Redes neurais são um tipo de modelo de aprendizado de máquina que usa nós ou neurônios interconectados em uma estrutura em camadas que se assemelha a um cérebro humano. Esses nós ou neurônios processam e aprendem com os dados, tornando possível para eles realizar tarefas como reconhecimento de padrões. Além disso, as redes neurais são adaptáveis, para que possam aprender com seus erros e melhorar ao longo do tempo. Isso lhes dá a capacidade de lidar com problemas complexos, como reconhecimento facial, com mais precisão.
As redes neurais são compostas por vários processadores que trabalham em paralelo, organizados em camadas. Elas consistem em uma camada de entrada, uma camada de saída e várias camadas ocultas entre elas. A camada de entrada recebe dados brutos, semelhante a como nossos nervos ópticos recebem informações visuais.
Cada camada então passa sua saída para a próxima, em vez de trabalhar diretamente com a entrada original, muito parecido com a forma como os neurônios no cérebro enviam sinais de um para outro. A camada final produz a saída da rede. Usando este processo, uma rede neural artificial (RNA) pode aprender a executar tarefas de visão computacional, como classificação de imagens.
Tendo entendido o que são redes neurais e como elas funcionam, vamos dar uma olhada em uma aplicação que mostra o potencial das redes neurais em visão computacional.
As redes neurais formam a base de modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 e podem ser usadas para inspecionar visualmente linhas de energia usando drones. O setor de serviços públicos enfrenta desafios logísticos quando se trata de inspecionar e manter suas extensas redes de linhas de energia. Essas linhas geralmente se estendem por tudo, desde áreas urbanas movimentadas até paisagens acidentadas e remotas. Tradicionalmente, essas inspeções eram realizadas por uma equipe de terra. Embora eficazes, esses métodos manuais são caros, demorados e podem expor os trabalhadores a riscos ambientais e elétricos. Pesquisas mostram que o trabalho em linhas de serviços públicos está entre os dez empregos mais perigosos na América, com uma taxa de mortalidade anual de 30 a 50 trabalhadores por 100.000.
No entanto, a tecnologia de inspeção por drones pode tornar as inspeções aéreas uma opção mais prática e econômica. A tecnologia de ponta permite que os drones voem por distâncias maiores sem a necessidade de trocas frequentes de bateria durante as inspeções. Muitos drones agora vêm integrados com IA e possuem recursos automatizados de prevenção de obstáculos e melhores capacidades de detecção de falhas. Esses recursos permitem que eles inspecionem áreas lotadas com muitas linhas de energia e capturem imagens de alta qualidade de distâncias maiores. Muitos países estão adotando o uso de drones e visão computacional para tarefas de inspeção de linhas de energia. Por exemplo, na Estônia, 100% de todas as inspeções de linhas de energia são feitas por esses drones.
As redes neurais percorreram um longo caminho desde a pesquisa até as aplicações e se tornaram uma parte importante dos avanços tecnológicos modernos. Elas permitem que as máquinas aprendam, reconheçam padrões e tomem decisões informadas usando o que aprenderam. Da saúde e finanças a veículos autônomos e manufatura, essas redes estão impulsionando a inovação e transformando indústrias. À medida que continuamos a explorar e refinar os modelos de redes neurais, seu potencial para redefinir ainda mais aspectos de nossas vidas diárias e operações de negócios se torna cada vez mais claro.
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