Compreende como as redes neuronais estão a transformar a tecnologia moderna, desde o controlo de qualidade nas cadeias de fornecimento até às inspecções autónomas de serviços públicos utilizando drones.
Nas últimas décadas, as redes neuronais tornaram-se os alicerces de muitas inovações fundamentais da inteligência artificial (IA). As redes neuronais são modelos computacionais que tentam imitar as funções complexas do cérebro humano. Ajudam as máquinas a aprender com os dados e a reconhecer padrões para tomar decisões informadas. Ao fazê-lo, permitem subcampos da IA como a visão computacional e a aprendizagem profunda em sectores como os cuidados de saúde, as finanças e os carros autónomos.
Compreender o funcionamento de uma rede neural pode dar-te uma ideia melhor da "caixa negra" que é a IA, ajudando a desmistificar a forma como a tecnologia de ponta está integrada nas funções do nosso quotidiano . Neste artigo, vamos explorar o que são as redes neurais, como funcionam e como evoluíram ao longo dos anos. Também analisaremos o papel que desempenham nas aplicações de visão computacional. Toca a começar!
Antes de discutirmos as redes neurais em pormenor, vamos dar uma vista de olhos aos perceptrons. Eles são o tipo mais básico de rede neural e são a base para a construção de modelos mais complexos.
Um perceptron é um algoritmo de aprendizagem automática linear utilizado para a aprendizagem supervisionada (aprendizagem a partir de dados de treino rotulados). Também é conhecido como uma rede neural de camada única e é normalmente utilizado para tarefas de classificação binária que diferenciam duas classes de dados. Se estiveres a tentar visualizar um perceptron, podes pensar nele como um único neurónio artificial.
Um perceptron pode receber várias entradas, combiná-las com pesos, decidir a que categoria pertencem e atuar como um simples decisor. Consiste em quatro parâmetros principais: valores de entrada (também chamados de nós), weights and biases(também chamados de nós), a soma da rede e uma função de ativação.
Vê como funciona:
Os Perceptrons desempenham um papel importante para nos ajudar a compreender os conceitos básicos da visão computacional. Eles são a base das redes neurais avançadas. Ao contrário dos perceptrons, as redes neurais não estão limitadas a uma única camada. São constituídas por várias camadas de perceptrões interligados, o que lhes permite aprender padrões não lineares complexos. As redes neuronais podem lidar com tarefas mais avançadas e produzir resultados binários e contínuos. Por exemplo, as redes neuronais podem ser utilizadas para tarefas avançadas de visão por computador, como a segmentação de instâncias e a estimativa de pose.
A história das redes neuronais remonta a várias décadas e está repleta de investigação e descobertas interessantes. Vamos ver mais de perto alguns desses acontecimentos importantes.
Aqui tens uma visão rápida dos primeiros marcos:
Ao entrarmos no século XXI, a investigação sobre redes neuronais arrancou, conduzindo a avanços ainda maiores. Na década de 2000, o trabalho de Hinton sobre máquinas de Boltzmann restritas - um tipo de rede neuronal que encontra padrões nos dados - desempenhou um papel fundamental no avanço da aprendizagem profunda. Facilitou o treino de redes profundas, ajudando a ultrapassar desafios com modelos complexos e tornando a aprendizagem profunda mais prática e eficaz.
Depois, na década de 2010, a investigação acelerou rapidamente devido ao aumento dos grandes volumes de dados e da computação paralela. Um destaque durante este período foi a vitória da AlexNet na competição ImageNet (2012). A AlexNet, uma rede neural convolucional profunda, foi um grande avanço porque mostrou como a aprendizagem profunda pode ser poderosa para tarefas de visão computacional, como o reconhecimento preciso de imagens. Ajudou a desencadear o rápido crescimento da IA no reconhecimento visual.
Atualmente, as redes neuronais estão a evoluir com inovações como os transformadores, que são óptimos para compreender sequências, e as redes neuronais gráficas, que funcionam bem com relações complexas nos dados. Técnicas como a aprendizagem por transferência - que utiliza um modelo treinado numa tarefa para outra - ea aprendizagem auto-supervisionada, em que os modelos aprendem sem necessitar de dados rotulados, também estão a expandir o que as redes neuronais podem fazer.
Agora que já cobrimos as nossas bases, vamos entender o que é exatamente uma rede neural. As redes neurais são um tipo de modelo de aprendizagem automática que utiliza nós ou neurónios interligados numa estrutura em camadas que se assemelha a um cérebro humano. Estes nós ou neurónios processam e aprendem com os dados, o que lhes permite executar tarefas como o reconhecimento de padrões. Além disso, as redes neuronais são adaptativas, pelo que podem aprender com os seus erros e melhorar com o tempo. Isto dá-lhes a capacidade de resolver problemas complexos, como o reconhecimento facial, com maior precisão.
As redes neuronais são constituídas por vários processadores que funcionam em paralelo, organizados em camadas. São compostas por uma camada de entrada, uma camada de saída e várias camadas ocultas entre elas. A camada de entrada recebe dados em bruto, tal como os nossos nervos ópticos recebem a informação visual. Cada camada passa então o seu output para a seguinte, em vez de trabalhar diretamente com o input original, tal como os neurónios no cérebro enviam sinais de um para outro. A camada final produz o resultado da rede. Utilizando este processo, uma rede neural artificial (RNA) pode aprender a executar tarefas de visão por computador, como a classificação de imagens.
Depois de perceberes o que são as redes neuronais e como funcionam, vamos ver uma aplicação que mostra o potencial das redes neuronais na visão por computador.
As redes neuronais são a base de modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 e podem ser utilizadas para inspecionar visualmente as linhas eléctricas utilizando drones. A indústria dos serviços públicos enfrenta desafios logísticos quando se trata de inspecionar e manter as suas extensas redes de linhas eléctricas. Estas linhas estendem-se frequentemente por tudo, desde áreas urbanas movimentadas a paisagens remotas e acidentadas. Tradicionalmente, estas inspecções eram realizadas por uma equipa de terra. Embora eficazes, estes métodos manuais são dispendiosos, demorados e podem expor os trabalhadores a riscos ambientais e eléctricos. A investigação mostra que o trabalho em linhas de serviços públicos está entre os dez trabalhos mais perigosos na América, com uma taxa anual de fatalidade de 30 a 50 trabalhadores por cada 100.000.
No entanto, a tecnologia de inspeção por drones pode tornar as inspecções aéreas uma opção mais prática e rentável. A tecnologia de ponta permite que os drones voem distâncias mais longas sem necessitarem de mudanças frequentes de bateria durante as inspecções. Atualmente, muitos drones vêm integrados com IA e possuem funcionalidades automáticas de desvio de obstáculos e melhores capacidades de deteção de falhas. Estas caraterísticas permitem-lhes inspecionar áreas com muitas linhas eléctricas e captar imagens de alta qualidade a maiores distâncias. Muitos países estão a adotar a utilização de drones e de visão computacional para tarefas de inspeção de linhas eléctricas. Por exemplo, na Estónia, 100% de todas as inspecções de linhas eléctricas são feitas por esses drones.
As redes neurais percorreram um longo caminho desde a investigação até às aplicações e tornaram-se uma parte importante dos avanços tecnológicos modernos. Permitem que as máquinas aprendam, reconheçam padrões e tomem decisões informadas utilizando o que aprenderam. Desde os cuidados de saúde e finanças até aos veículos autónomos e à indústria transformadora, estas redes estão a impulsionar a inovação e a transformar as indústrias. À medida que continuamos a explorar e a aperfeiçoar os modelos de redes neuronais, o seu potencial para redefinir ainda mais aspectos da nossa vida quotidiana e das operações comerciais torna-se cada vez mais claro.
Para explorar mais, visita o nosso repositório GitHub e participa na nossa comunidade. Explora as aplicações de IA no fabrico e na agricultura nas nossas páginas de soluções. 🚀
Começa a tua viagem com o futuro da aprendizagem automática
