Explora a história, as realizações, os desafios e as direcções futuras dos modelos de visão.
Imagina entrar numa loja onde uma câmara identifica o teu rosto, analisa o teu humor e sugere produtos adaptados às tuas preferências - tudo em tempo real. Não se trata de ficção científica, mas de uma realidade possibilitada pelos modernos modelos de visão. De acordo com um relatório da Fortune Business Insight, a dimensão do mercado global de visão por computador foi avaliada em 20,31 mil milhões de dólares em 2023 e prevê-se que cresça de 25,41 mil milhões de dólares em 2024 para 175,72 mil milhões de dólares até 2032, reflectindo os rápidos avanços e a crescente adoção desta tecnologia em várias indústrias.
O domínio da visão por computador permite aos computadores detetar, identificar e analisar objectos nas imagens. À semelhança de outros domínios relacionados com a IA, a visão computacional registou uma rápida evolução nas últimas décadas, alcançando avanços notáveis.
A história da visão por computador é extensa. Nos seus primórdios, os modelos de visão por computador eram capazes de detetar formas e arestas simples, limitando-se frequentemente a tarefas básicas como o reconhecimento de padrões geométricos ou a diferenciação entre áreas claras e escuras. No entanto, os modelos actuais podem executar tarefas complexas, como a deteção de objectos em tempo real, o reconhecimento facial e até a interpretação de emoções a partir de expressões faciais, com uma precisão e eficiência excepcionais. Esta progressão dramática realça os incríveis avanços registados no poder computacional, na sofisticação algorítmica e na disponibilidade de grandes quantidades de dados para treino.
Neste artigo, vamos explorar os principais marcos na evolução da visão computacional. Percorreremos os seus primórdios, aprofundaremos o impacto transformador das Redes Neuronais Convolucionais (CNNs) e examinaremos os avanços significativos que se seguiram.
Tal como noutros domínios da IA, o desenvolvimento inicial da visão por computador começou com investigação fundamental e trabalho teórico. Um marco significativo foi o trabalho pioneiro de Lawrence G. Roberts no reconhecimento de objectos 3D, documentado na sua tese"Machine Perception of Three-Dimensional Solids" no início da década de 1960. As suas contribuições lançaram as bases para futuros avanços neste domínio.
A investigação inicial sobre visão computacional centrava-se em técnicas de processamento de imagem, como a deteção de arestas e a extração de características. Algoritmos como o operador Sobel, desenvolvido no final da década de 1960, foram dos primeiros a detetar arestas através do cálculo do gradiente da intensidade da imagem.
Técnicas como os detectores de limites Sobel e Canny desempenharam um papel crucial na identificação de limites nas imagens, que são essenciais para reconhecer objectos e compreender cenas.
Na década de 1970, o reconhecimento de padrões surgiu como uma área chave da visão computacional. Os investigadores desenvolveram métodos de reconhecimento de formas, texturas e objectos em imagens, o que abriu caminho para tarefas de visão mais complexas.
Um dos primeiros métodos de reconhecimento de padrões envolvia a correspondência de modelos, em que uma imagem é comparada com um conjunto de modelos para encontrar a melhor correspondência. Esta abordagem era limitada pela sua sensibilidade a variações de escala, rotação e ruído.
Os primeiros sistemas de visão por computador eram condicionados pelo poder computacional limitado da altura. Os computadores das décadas de 1960 e 1970 eram volumosos, caros e tinham capacidades de processamento limitadas.
A aprendizagem profunda e as redes neurais convolucionais (CNN) marcaram um momento crucial no domínio da visão computacional. Estes avanços transformaram drasticamente a forma como os computadores interpretam e analisam os dados visuais, permitindo uma vasta gama de aplicações que anteriormente eram consideradas impossíveis.
Ajornada dos modelos de visão tem sido extensa, apresentando alguns dos mais notáveis:
Asutilizações da visão computacional são numerosas. Por exemplo, modelos de visão como Ultralytics YOLOv8 são utilizados na imagiologia médica para detetar doenças como o cancro e a retinopatia diabética. Analisam os raios X, as ressonâncias magnéticas e as tomografias computorizadas com elevada precisão, identificando precocemente as anomalias. Esta capacidade de deteção precoce permite intervenções atempadas e melhores resultados para os doentes.
Os modelos de visão por computador ajudam a monitorizar e a proteger espécies ameaçadas de extinção, analisando imagens e vídeos de habitats de vida selvagem. Identifica e segue o comportamento dos animais, fornecendo dados sobre a sua população e movimentos. Esta tecnologia informa as estratégias de conservação e as decisões políticas para proteger espécies como os tigres e os elefantes.
Com a ajuda da IA de visão, outras ameaças ambientais, como os incêndios florestais e a desflorestação, podem ser monitorizadas, garantindo tempos de resposta rápidos por parte das autoridades locais.
Apesar de já terem alcançado resultados significativos, devido à sua extrema complexidade e à natureza exigente do seu desenvolvimento, os modelos de visão enfrentam inúmeros desafios que exigem investigação contínua e avanços futuros.
Os modelos de visão, especialmente os de aprendizagem profunda, são frequentemente vistos como "caixas negras" com transparência limitada. Isto deve-se ao facto de estes modelos serem incrivelmente complexos. A falta de interpretabilidade dificulta a confiança e a responsabilização, especialmente em aplicações críticas como os cuidados de saúde, por exemplo.
O treino e a implementação de modelos de IA de última geração exigem recursos computacionais significativos. Isto é particularmente verdade para os modelos de visão, que requerem frequentemente o processamento de grandes quantidades de dados de imagem e vídeo. As imagens e vídeos de alta definição, que se encontram entre os dados de treino mais intensivos, aumentam a carga computacional. Por exemplo, uma única imagem HD pode ocupar vários megabytes de armazenamento, tornando o processo de formação intensivo em recursos e demorado. Isto exige hardware potente e algoritmos de visão computacional optimizados para lidar com os dados extensos e os cálculos complexos envolvidos no desenvolvimento de modelos de visão eficazes. A investigação sobre arquitecturas mais eficientes, compressão de modelos e aceleradores de hardware como GPUs e TPUs são áreas-chave que farão avançar o futuro dos modelos de visão. Estas melhorias têm como objetivo reduzir as exigências computacionais e aumentar a eficiência do processamento. Além disso, a utilização de modelos avançados pré-treinados, como o YOLOv8 pode reduzir significativamente a necessidade de formação extensiva, simplificando o processo de desenvolvimento e aumentando a eficiência.
Atualmente, as aplicações dos modelos de visão estão muito difundidas, desde os cuidados de saúde, como a deteção de tumores, até às utilizações quotidianas, como a monitorização do tráfego. Esses modelos avançados trouxeram inovação para inúmeras indústrias, fornecendo maior precisão, eficiência e capacidades que antes eram inimagináveis. À medida que a tecnologia continua a avançar, o potencial dos modelos de visão para inovar e melhorar vários aspectos da vida e da indústria permanece ilimitado. Essa evolução contínua ressalta a importância da pesquisa e do desenvolvimento contínuos no campo da visão computacional.
Tens curiosidade em conhecer o futuro da IA de visão? Para mais informações sobre os últimos avanços, explora os documentosUltralytics e verifica os seus projectos em Ultralytics GitHub e YOLOv8 GitHub. Além disso, para obteres informações sobre as aplicações de IA em vários sectores, as páginas de soluções sobre Carros de Condução Aut ónoma e Fabrico oferecem informações particularmente úteis.
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