Percetrons e redes neuronais: Princípios básicos da visão computacional

Nas últimas décadas, redes neurais tornaram-se os blocos fundamentais 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 a partir de dados e a reconhecer padrões para tomar decisões informadas. Ao fazer isso, elas viabilizam subcampos da IA, como visão computacional e deep learning, em setores como saúde, finanças e carros autônomos.

Compreender como uma rede neural funciona pode te dar uma ideia melhor da "caixa preta" que é a IA, ajudando a desmistificar como tecnologias de ponta são integradas em nossas vidas diárias. Neste artigo, vamos explorar o que são redes neurais, como funcionam e como evoluíram ao longo dos anos. Também daremos uma olhada no papel que desempenham em aplicações de visão computacional. Vamos começar!

Link to this sectionO que é um perceptron na IA?#

Antes de discutir redes neurais em detalhes, vamos dar uma olhada nos perceptrons. Eles são o tipo mais básico de rede neural e a fundação para a construção de modelos mais complexos.

Um perceptron é um algoritmo linear de machine learning usado para aprendizado supervisionado (aprendizado a partir de dados de treinamento rotulados). Ele também é conhecido como uma rede neural de camada única e é tipicamente usado para tarefas de classificação binária que diferenciam duas classes de dados. Se você está tentando visualizar um perceptron, pode pensar nele como um único neurônio artificial.

Fig 1. Um perceptron é um único neurônio artificial.

Link to this sectionCompreendendo como um perceptron funciona#

Um perceptron pode receber várias entradas, combiná-las com pesos, decidir a qual categoria pertencem e agir como um tomador de decisões simples. 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: Digamos que você tenha várias informações (entradas), e cada uma tenha um peso que mostra o quão importante ela é. Além disso, o viés ajuda o perceptron a ser mais flexível na tomada de decisões.
• Calculando a soma ponderada: O perceptron multiplica cada entrada pelo seu peso e, em seguida, soma tudo, incluindo o viés, para chegar a uma soma ponderada.
• Tomando uma decisão: Então, o perceptron usa uma função de ativação para determinar a saída final. Ele pega a soma ponderada e decide se o perceptron deve ativar ou não. No caso mais simples, a função de ativação é uma função degrau que dá uma saída de um se a soma ponderada estiver acima de um certo limite, e zero se não estiver. Assim, a entrada ponderada é convertida em uma decisão de sim ou não.
• Aprendendo e melhorando: Se o perceptron comete um erro, ele ajusta os pesos para tentar melhorar na próxima vez. Esse processo ajuda o modelo a aprender com seus erros.

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

Link to this sectionO papel dos perceptrons na visão computacional#

Perceptrons desempenham um papel importante em nos ajudar a entender os fundamentos da visão computacional. Eles são a base de redes neurais avançadas. Ao contrário dos perceptrons, as redes neurais não são limitadas a uma única camada. Elas são feitas de múltiplas camadas de perceptrons interconectados, o que lhes permite aprender padrões não lineares complexos. Redes neurais podem lidar com tarefas mais avançadas e produzir tanto saídas binárias quanto contínuas. Por exemplo, redes neurais podem ser usadas para tarefas avançadas de visão computacional como segmentação de instância e estimativa de pose.

Link to this sectionA evolução da tecnologia de visão computacional a partir de redes neurais#

A história das redes neurais remonta a várias décadas e é cheia de pesquisas e descobertas interessantes. Vamos dar uma olhada mais de perto em alguns desses eventos importantes.

Aqui está um vislumbre rápido dos marcos iniciais:

• Anos 1940: Warren McCulloch e Walter Pitts desenvolveram um circuito simples para imitar como o cérebro funciona.
• 1958: Rosenblatt introduziu o perceptron.
• Anos 1970: Paul Werbos concebeu a ideia da retropropagação (um método de treinamento que ajuda uma rede neural a aprender minimizando a diferença entre as saídas previstas e as reais). A retropropagação tornou possível treinar redes neurais multicamadas e abriu caminho para o deep learning.
• Anos 1980: Pesquisadores como Geoffrey Hinton e Yann LeCun estudaram o conexionismo, que trata de como redes de unidades interconectadas podem formar processos cognitivos. Seu trabalho lançou a base para as redes neurais modernas.
• Anos 1990: Jürgen Schmidhuber e Sepp Hochreiter propuseram a rede de memória de longo curto prazo (LSTM), que se tornou essencial para tarefas que envolvem previsão de sequências.

Fig 3. A evolução das redes neurais.

À medida que avançamos para o 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 em dados - desempenhou um papel fundamental no avanço do deep learning. Isso tornou o treinamento de redes profundas mais fácil, ajudando a superar desafios com modelos complexos e tornando o deep learning mais prático e eficaz.

Depois, na década de 2010, a investigação 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). AlexNet, uma rede neuronal convolucional profunda, foi um grande avanço porque mostrou o quão poderoso o deep learning poderia ser para tarefas de visão computacional, como reconhecer imagens com precisão. Isso ajudou a impulsionar o rápido crescimento da IA no reconhecimento visual.

Hoje, as redes neurais estão evoluindo com novas inovações como transformers, que são ótimos para entender sequências, e redes neurais de grafos, que funcionam bem com relacionamentos complexos nos dados. Técnicas como transfer learning - usando um modelo treinado em uma tarefa para outra - e aprendizado autossupervisionado, onde modelos aprendem sem precisar de dados rotulados, também estão expandindo o que as redes neurais podem fazer.

Link to this sectionCompreendendo redes neurais: O básico#

Agora que cobrimos o básico, vamos entender o que exatamente é uma rede neural. Redes neurais são um tipo de modelo de machine learning 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 dados, tornando possível que executem tarefas como reconhecimento de padrões. Além disso, redes neurais são adaptativas, então elas podem aprender com seus erros e melhorar ao longo do tempo. Isso lhes dá a capacidade de enfrentar problemas complexos, como reconhecimento facial, com mais precisão.

Fig 4. Uma rede neural.

Redes neurais são feitas de múltiplos 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 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 como neurônios no cérebro enviam sinais de um para o outro. A camada final produz a saída da rede. Usando esse processo, uma rede neural artificial (ANN) pode aprender a executar tarefas de visão computacional como classificação de imagem.

Link to this sectionUma aplicação industrial de redes neurais na visão computacional#

Tendo entendido o que são redes neurais e como funcionam, vamos dar uma olhada em uma aplicação que mostra o potencial das redes neurais na visão computacional.

Link to this sectionInspecionando linhas de energia no setor de energia#

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. A indústria 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 remotas. Tradicionalmente, essas inspeções eram realizadas por uma equipe terrestre. Embora eficazes, esses métodos manuais são dispendiosos, demorados e podem expor trabalhadores a perigos 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 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 drones voem distâncias maiores sem precisar 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.

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

Link to this sectionPrincipais pontos#

As redes neurais percorreram um longo caminho, desde a pesquisa até as aplicações, e tornaram-se 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 modelos de redes neurais, seu potencial para redefinir ainda mais aspectos de nossas vidas diárias e operações de negócios torna-se cada vez mais claro.

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