O que é visão computacional: Aplicativos, benefícios e como aprender

Se lhe pedissem para dizer o nome de certas coisas que você encontraria em um parque, você mencionaria casualmente coisas como grama, banco, árvores etc. Essa é uma tarefa muito fácil que qualquer pessoa pode realizar em um piscar de olhos. Entretanto, há um processo muito complicado que ocorre no fundo de nossas mentes.

A visão humana envolve nossos olhos, mas também envolve toda a nossa compreensão abstrata de conceitos e experiências pessoais por meio de milhões de interações que tivemos com o mundo exterior. 

Até recentemente, os computadores tinham habilidades muito limitadas para pensar de forma independente. A visão artificial é um ramo recente da tecnologia que se concentra em replicar essa visão humana para ajudar os computadores a identificar e processar coisas da mesma forma que os humanos.

O campo da visão computacional fez um progresso significativo para se tornar mais difundido na vida cotidiana como resultado de desenvolvimentos recentes em áreas como inteligência artificial e recursos de computação. 

Prevê-se que o mercado de visão computacional chegará a US$ 41,11 bilhões até o ano de 2030, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 16,0% entre 2020 e 2030.

O que é visão computacional?

A visão computacional é um dos campos da inteligência artificial que treina e capacita os computadores a entender o mundo visual. Os computadores podem usar imagens digitais e modelos de aprendizagem profunda para identificar e classificar objetos com precisão e reagir a eles.

A visão computacional em IA é dedicada ao desenvolvimento de sistemas automatizados que podem interpretar dados visuais (como fotografias ou imagens em movimento) da mesma forma que as pessoas. 

A ideia por trás da visão artificial é instruir os computadores a interpretar e compreender imagens em uma base pixel a pixel. Essa é a base do campo da visão computacional. Com relação ao aspecto técnico, os computadores buscarão extrair dados visuais, gerenciá-los e analisar os resultados usando programas de software sofisticados.

O volume de dados que geramos atualmente é enorme – 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Esse aumento de dados provou ser um dos fatores determinantes do crescimento da visão computacional.

Como funciona a visão computacional?

São necessárias grandes quantidades de informações para a visão computacional. Análises repetidas de dados são realizadas até que o sistema possa diferenciar objetos e identificar imagens. 

A aprendizagem profunda, um tipo específico de aprendizagem automática, e as redes neurais convolucionais, uma forma importante de rede neural, são as duas principais técnicas usadas para atingir esse objetivo.

Com a ajuda de estruturas algorítmicas pré-programadas, um sistema de aprendizado de máquina pode aprender automaticamente sobre a interpretação de dados visuais. O modelo pode aprender a distinguir entre imagens semelhantes se receber um conjunto de dados grande o suficiente. 

Os algoritmos possibilitam que o sistema aprenda por conta própria, de modo que possa substituir o trabalho humano em tarefas como o reconhecimento de imagens.

As redes neurais convolucionais auxiliam a aprendizagem automática e os modelos de aprendizagem profunda na compreensão, dividindo os recursos visuais em seções menores que podem ser marcadas. Com a ajuda das tags, ela executa convoluções e, em seguida, aproveita a função terciária para fazer recomendações sobre a cena que está observando. 

A cada ciclo, a rede neural executa convoluções e avalia a veracidade de suas recomendações. E é nesse momento que ela começa a perceber e identificar imagens como um ser humano.

A visão artificial é semelhante à solução de um quebra-cabeça no mundo real. Imagine que você tem todas essas peças de quebra-cabeça juntas e precisa montá-las para formar uma imagem real. É exatamente assim que as redes neurais dentro de uma visão computacional funcionam. 

Por meio de uma série de filtragens e ações, os computadores podem juntar todas as partes da imagem e, em seguida, pensar por conta própria. No entanto, o computador não recebe apenas um quebra-cabeça de uma imagem – em vez disso, ele geralmente é alimentado com milhares de imagens que o treinam para reconhecer determinados objetos. 

Por exemplo, em vez de treinar um computador para procurar orelhas pontudas, caudas longas, patas e bigodes que compõem um gato, os programadores de software carregam e alimentam o computador com milhões de imagens de gatos. Isso permite que o computador compreenda as diferentes características que compõem um gato e o reconheça instantaneamente.