Perceptrões e redes neuronais: princípios básicos da visão computacional

Nas últimas décadas, as redes neurais tornaram-se os blocos fundamentais de muitas inovações importantes em inteligência artificial (AI). As 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 fundamentadas. Dessa forma, permitem subáreas da AI, 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 AI, ajudando a desmistificar como a tecnologia de ponta é integrada à nossa vida cotidiana. Neste artigo, vamos explorar o que são as redes neurais, como funcionam e como evoluíram ao longo dos anos. Também veremos o papel que desempenham em aplicações de visão computacional. Vamos começar!

O que é um perceptron em AI?#

Antes de discutirmos as redes neurais em detalhes, vamos examinar os perceptrons. Eles são o tipo mais básico de rede neural e formam a base para construir 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). Ele também é conhecido como rede neural de uma camada e costuma ser usado em tarefas de classificação binária que diferenciam duas classes de dados. Se você está tentando visualizar um perceptron, pode imaginá-lo como um único neurônio artificial.

Fig. 1. Um perceptron é um único neurônio artificial.

Entendendo como funciona um perceptron#

Um perceptron pode receber várias entradas, combiná-las com pesos, decidir a que categoria pertencem e atuar como um simples tomador de decisões. Ele consiste em quatro parâmetros principais: valores de entrada (também chamados de nós), pesos e vieses, soma líquida e uma função de ativação.

Veja como funciona:

• Entradas e pesos: suponha que você tenha várias informações (entradas) e que cada uma tenha um peso que indique sua importância. Além disso, o viés ajuda o perceptron a ser mais flexível ao tomar decisões.
• Calculando a soma ponderada: o perceptron multiplica cada entrada pelo seu peso e depois soma tudo, incluindo o viés, para chegar a uma soma ponderada.
• Tomando uma decisão: em seguida, o perceptron usa uma função de ativação para determinar a saída final. Ele recebe a soma ponderada e decide se deve ser ativado ou não. No caso mais simples, a função de ativação é uma função degrau que produz uma saída igual a um se a soma ponderada estiver acima de determinado limite, e zero caso contrário. Assim, a entrada ponderada é convertida em uma decisão de sim ou não.
• Aprendendo e melhorando: se o perceptron cometer um erro, ele ajustará os pesos para tentar melhorar da próxima vez. Esse processo ajuda o modelo a aprender com seus erros.

Fig. 2. Uma visão geral de um perceptron. fonte: indiantechwarrior.com

O papel dos perceptrons na visão computacional#

Os perceptrons desempenham um papel importante para nos ajudar a entender os fundamentos 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 permite que aprendam padrões não lineares complexos. As redes neurais conseguem lidar com tarefas mais avançadas e produzir saídas binárias e contínuas. Por exemplo, podem ser usadas em tarefas avançadas de visão computacional, como segmentação de instâncias e estimativa de pose.

A evolução da tecnologia de visão computacional a partir das redes neurais#

A história das redes neurais remonta a várias décadas e está repleta de pesquisas e descobertas interessantes. Vamos analisar mais de perto alguns desses eventos importantes.

Veja uma breve visão dos primeiros marcos:

• Década de 1940: Warren McCulloch e Walter Pitts desenvolveram um circuito simples para imitar o funcionamento do cérebro.
• 1958: Rosenblatt introduziu o perceptron.
• Década de 1970: Paul Werbos concebeu o conceito de retropropagação (um método de treinamento que ajuda uma rede neural a aprender minimizando a diferença entre as saídas previstas e reais). A retropropagação possibilitou treinar redes neurais multicamadas e abriu caminho para o aprendizado profundo.
• Década de 1980: pesquisadores como Geoffrey Hinton e Yann LeCun estudaram o conexionismo, que trata de como redes de unidades interconectadas podem formar processos cognitivos. O trabalho deles lançou as bases das redes neurais modernas.
• Década de 1990: Jürgen Schmidhuber e Sepp Hochreiter propuseram a rede de memória de longo e curto prazo (LSTM), que se tornou essencial para tarefas envolvendo previsão de sequências.

Fig. 3. A evolução das redes neurais.

Ao entrarmos no século XXI, a pesquisa sobre redes neurais decolou, levando a avanços ainda maiores. Nos anos 2000, o trabalho de Hinton sobre máquinas de Boltzmann restritas — um tipo de rede neural que encontra padrões nos dados — desempenhou um papel fundamental no avanço do aprendizado profundo. Ele facilitou o treinamento de redes profundas, ajudando a superar desafios relacionados a modelos complexos e tornando o aprendizado profundo mais prático e eficaz.

Em seguida, na década de 2010, a pesquisa acelerou rapidamente devido ao crescimento dos big data e da computação paralela. Um destaque desse período foi a vitória da AlexNet na competição ImageNet (2012). A AlexNet, uma rede neural convolucional profunda, foi um grande avanço porque mostrou o potencial do aprendizado profundo para tarefas de visão computacional, como reconhecer imagens com precisão. Ela ajudou a impulsionar o rápido crescimento da AI no reconhecimento visual.

Hoje, as redes neurais estão evoluindo com novas inovações, como os transformers, excelentes para compreender sequências, e as redes neurais de grafos, que funcionam bem com relações complexas nos dados. Técnicas como aprendizado por transferência — usar um modelo treinado em uma tarefa para outra — e aprendizado autossupervisionado, no qual os modelos aprendem sem precisar de dados rotulados, também estão ampliando as capacidades das redes neurais.

Entendendo as redes neurais: os fundamentos#

Agora que cobrimos o básico, vamos entender exatamente o que é uma rede neural. As 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 ao cérebro humano. Esses nós ou neurônios processam dados e aprendem com eles, o que permite realizar tarefas como reconhecimento de padrões. Além disso, as redes neurais são adaptativas, portanto podem aprender com seus erros e melhorar ao longo do tempo. Isso lhes dá a capacidade de lidar com problemas complexos, como o reconhecimento facial, com mais precisão.

Fig. 4. Uma rede neural.

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, de forma semelhante à maneira como nossos nervos ópticos recebem informações visuais.

Cada camada passa sua saída para a seguinte, em vez de trabalhar diretamente com a entrada original, assim como os neurônios do cérebro enviam sinais uns aos outros. A camada final produz a saída da rede. Usando esse processo, uma rede neural artificial (ANN) pode aprender a realizar tarefas de visão computacional, como a classificação de imagens.

Uma aplicação industrial de redes neurais na visão computacional#

Agora que entendemos o que são as redes neurais e como funcionam, vamos analisar uma aplicação que demonstra o potencial das redes neurais na visão computacional.

Inspeção de linhas de transmissão no setor de energia#

As redes neurais formam a base de modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, e podem ser usadas para inspecionar visualmente linhas de transmissão com drones. O setor de serviços públicos enfrenta desafios logísticos ao inspecionar e manter suas extensas redes de linhas de transmissão. Essas linhas frequentemente se estendem por áreas urbanas movimentadas e paisagens remotas e acidentadas. Tradicionalmente, essas inspeções eram realizadas por equipes em 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 as dez ocupações mais perigosas da América, com uma taxa anual de fatalidade 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 percorram distâncias maiores sem precisar trocar as baterias com frequência durante as inspeções. Muitos drones já vêm integrados com AI e contam com recursos automatizados de desvio de obstáculos e melhores capacidades de detecção de falhas. Esses recursos permitem inspecionar áreas congestionadas com muitas linhas de transmissão e capturar imagens de alta qualidade a distâncias maiores. Muitos países estão adotando drones e visão computacional para tarefas de inspeção de linhas de transmissão. Por exemplo, na Estônia, 100% de todas as inspeções de linhas de transmissão são realizadas por esses drones.

Fig. 5. Um técnico usando drones e ferramentas de AI para inspecionar linhas de transmissão (imagem à esquerda) e o drone que ele está operando (imagem à direita) (suasnews).

Principais conclusões#

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 fundamentadas usando o que aprenderam. Da saúde e das finanças aos veículos autônomos e à manufatura, essas redes impulsionam a inovação e transformam setores. À medida que continuamos explorando e aprimorando os modelos de redes neurais, fica cada vez mais claro o potencial que têm para redefinir ainda mais aspectos da nossa vida cotidiana e das operações empresariais.

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