Perceptrões e redes neuronais: princípios básicos da visão computacional

Nas últimas décadas, as redes neurais se tornaram os alicerces de muitas inovações importantes em inteligência artificial (AI). Redes neurais são modelos computacionais que tentam imitar as funções complexas do cérebro humano. Elas ajudam as máquinas a aprender com dados e reconhecer padrões para tomar decisões embasadas. Assim, possibilitam subáreas da IA, como a visão computacional e o aprendizado profundo, em setores como saúde, finanças e carros autônomos.

Entender como uma rede neural funciona pode ajudar você a compreender melhor a "caixa-preta" que é a IA, esclarecendo como a tecnologia de ponta se integra ao nosso dia a dia. Neste artigo, vamos explorar o que são redes neurais, como funcionam e como evoluíram ao longo dos anos. Também vamos analisar o papel que desempenham em aplicações de visão computacional. Vamos começar!

O que é um perceptron em IA?#

Antes de discutir as redes neurais em detalhes, vamos analisar os perceptrons. Eles são o tipo mais básico de rede neural e constituem a base para criar modelos mais complexos.

Um perceptron é um algoritmo linear de aprendizado de máquina usado em aprendizado supervisionado (aprendizado a partir de dados de treinamento rotulados). Também conhecido como rede neural de camada única, é normalmente usado em tarefas de classificação binária que distinguem duas classes de dados. Para visualizar um perceptron, você 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 é composto por quatro elementos principais: valores de entrada (também chamados de nós), pesos e vieses, soma ponderada e uma função de ativação.

Veja como funciona:

• Entradas e pesos: suponha que você tenha várias informações (entradas), cada uma com um peso que indica sua importância. Além disso, o viés ajuda o perceptron a tomar decisões com mais flexibilidade.
• Cálculo da soma ponderada: o perceptron multiplica cada entrada pelo seu peso e, em seguida, soma tudo, incluindo o viés, para chegar a uma soma ponderada.
• Tomada de decisão: em seguida, o perceptron usa uma função de ativação para determinar a saída final. A função recebe a soma ponderada e decide se o perceptron deve ser ativado. No caso mais simples, a função de ativação é uma função degrau que retorna 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.
• Aprendizado e aprimoramento: se o perceptron cometer um erro, ele ajustará os pesos para tentar melhorar na próxima vez. Esse processo ajuda o modelo a aprender com os próprios erros.

Fig. 2. Visão geral de um perceptron. fonte: indiantechwarrior.com

O papel dos perceptrons na visão computacional#

Os perceptrons desempenham um papel importante na compreensão dos fundamentos da visão computacional. Eles formam 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 conseguem lidar com tarefas mais avançadas e produzir resultados binários e contínuos. 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 com as redes neurais#

A história das redes neurais remonta a várias décadas e é marcada por pesquisas e descobertas interessantes. Vamos conhecer alguns desses acontecimentos importantes.

Veja um breve resumo dos primeiros marcos:

• Década de 1940: Warren McCulloch e Walter Pitts desenvolveram um circuito simples para imitar o funcionamento do cérebro.
• 1958: Rosenblatt apresentou 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 os resultados previstos e os reais). A retropropagação possibilitou o treinamento de 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 que envolvem previsão de sequências.

Fig. 3 A evolução das redes neurais.

Com a chegada do século XXI, a pesquisa em redes neurais avançou rapidamente, levando a progressos ainda maiores. Nos anos 2000, o trabalho de Hinton sobre máquinas de Boltzmann restritas — um tipo de rede neural que encontra padrões nos dados — teve um papel fundamental no avanço do aprendizado profundo. Esse trabalho facilitou o treinamento de redes profundas, ajudou a superar desafios com modelos complexos e tornou 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 dos destaques desse período foi a vitória da AlexNet na competição ImageNet (2012). A AlexNet, uma rede neural convolucional profunda, foi um grande avanço porque demonstrou o poder do aprendizado profundo em tarefas de visão computacional, como a classificação precisa de imagens. Ela ajudou a impulsionar o rápido crescimento da IA no reconhecimento visual.

Hoje, as redes neurais continuam 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 o aprendizado por transferência — usar um modelo treinado para uma tarefa em outra — e o aprendizado autossupervisionado, no qual os modelos aprendem sem precisar de dados rotulados, também estão ampliando as possibilidades das redes neurais.

Entendendo as redes neurais: conceitos básicos#

Agora que abordamos os conceitos básicos, vamos entender exatamente o que 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 ao cérebro humano. Esses nós ou neurônios processam dados e aprendem com eles, possibilitando tarefas como o reconhecimento de padrões. Além disso, as redes neurais são adaptáveis: podem aprender com os próprios erros e melhorar com o tempo. Isso lhes permite resolver 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 incluem 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 transmite sua saída à seguinte, em vez de trabalhar diretamente com a entrada original, assim como os neurônios do cérebro transmitem sinais entre si. A camada final produz a saída da rede. Com esse processo, uma rede neural artificial (ANN) pode aprender a executar tarefas de visão computacional, como a classificação de imagens.

Uma aplicação industrial de redes neurais em visão computacional#

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

Inspeção de linhas de energia no setor energético#

As redes neurais são a base de modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 e podem ser usadas para inspecionar visualmente linhas de energia com drones. O setor de serviços públicos enfrenta desafios logísticos na inspeção e manutenção de suas extensas redes de linhas de energia. Essas linhas atravessam desde áreas urbanas movimentadas até paisagens remotas e acidentadas. Tradicionalmente, as 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 dos Estados Unidos, com uma taxa anual de mortalidade de 30 a 50 trabalhadores por 100.000.

No entanto, a tecnologia de inspeção com drones pode tornar as inspeções aéreas uma opção mais prática e econômica. Os drones mais recentes podem voar distâncias maiores sem precisar trocar a bateria com frequência durante as inspeções. Muitos drones já vêm integrados com IA, recursos automatizados para evitar obstáculos e melhores capacidades de detecção de falhas. Esses recursos permitem inspecionar áreas densamente ocupadas por linhas de energia e capturar imagens de alta qualidade a distâncias maiores. Muitos países estão adotando drones e visão computacional para inspecionar linhas de energia. Por exemplo, na Estônia, todos os serviços de inspeção de linhas de energia são feitos com esses drones. Conjuntos de dados públicos como o TTPLA, que contém anotações de torres de transmissão e linhas de energia em imagens aéreas, podem ser usados para treinar esses modelos.

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

Principais conclusões#

As redes neurais percorreram um longo caminho, da pesquisa às aplicações, e se tornaram uma parte importante dos avanços tecnológicos modernos. Elas permitem que as máquinas aprendam, reconheçam padrões e tomem decisões informadas com base no que aprenderam. Da saúde e das finanças aos veículos autônomos e à indústria, essas redes impulsionam a inovação e transformam setores. À medida que continuamos explorando e aperfeiçoando modelos de redes neurais, fica cada vez mais claro o potencial deles para redefinir ainda mais aspectos do nosso cotidiano e das operações empresariais.

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