Visão Embarcada Impulsiona Inovação em Diversas Indústrias

A tecnologia de visão embarcada está prestes a permear quase todas as facetas da vida diária. Um painel recente no Embedded World 2021 explorou sua implantação atual, integração de IA e dinâmicas edge-cloud.

Avanços em sensores, processadores e software estão impulsionando a visão embarcada para agricultura, manufatura, veículos autônomos e esportes profissionais. A pandemia de COVID-19 acelerou ainda mais sua implantação, com sistemas de visão agora usados para vigilância pública, checagens de saúde e inspeções de segurança.

Visão Embarcada Habilitada por IA

A inteligência artificial está remodelando o processamento de imagem à medida que desenvolvedores adotam cada vez mais deep learning e redes neurais para melhorar detecção e classificação de objetos. A IA desbloqueia novas possibilidades, mas painelistas concordaram que deve se tornar mais fácil de usar.

"A IA oferece benefícios significativos aos clientes, mas pode parecer desajeitada," disse Olaf Munkelt, diretor administrativo da MVTec Software. "Precisamos simplificar todo o fluxo de trabalho de IA — desde rotulagem de dados e inspeção até gerenciamento e implantação — para que soluções de visão embarcada entreguem valor tangível rapidamente." Munkelt pediu uma abordagem integrada que simplifique cada etapa, incluindo segmentação semântica, classificação e detecção de anomalias.

Fredrik Nilsson, chefe da unidade de Visão de Máquina na Sick, ecoou esse sentimento. Ele observou que deep learning resolve tarefas com as quais processamento de imagem baseado em regras luta, mas as duas abordagens coexistirão no futuro previsível. "Soluções híbridas — usando deep learning para segmentação e algoritmos tradicionais para medição — se tornarão padrão," disse Nilsson.

Munkelt também destacou a corrida em hardware acelerador de IA. Startups estão produzindo chips que podem superar fornecedores de GPU estabelecidos em 10-20x. Velocidade se tornará crítica à medida que volumes de imagem crescem, e a comunidade de visão está explorando ativamente esses aceleradores para máximo desempenho.

O que Acontece na Borda? O que Acontece na Nuvem?

A Amazon Web Services (AWS) delineou uma estratégia dual para visão embarcada. Austin Ashe, chefe de parcerias estratégicas OEM para IoT, disse que a AWS visa baixar a barreira de entrada para novatos e estender valor além de pilotos iniciais. "Aproximadamente 75% das empresas planejam mover de piloto para operação completa nos próximos dois a cinco anos," disse Ashe, destacando a necessidade de orquestração entre edge e cloud.

Dispositivos de borda lidam com latência, largura de banda, custo e segurança. A AWS pode monitorar dispositivos — seja uma única unidade ou uma frota — fornecendo alertas em tempo real e permitindo atualizações over-the-air. Esse modelo permite que empresas treinem um modelo na nuvem e depois o implantem em suas máquinas de forma contínua.

Para organizações sem talento em ciência de dados, Ashe explicou que fazer upload de apenas dez a doze imagens de anomalia para a nuvem pode produzir instantaneamente um modelo de detecção personalizado, que pode então ser iterado e enviado para a borda.

Durante a conferência, Basler e AWS demonstraram como sua parceria preenche a lacuna com AWS Panorama — um appliance de machine learning e SDK que capacita tomada de decisão visual em tempo real — e Amazon Lookout for Vision, um serviço que identifica defeitos e anomalias em imagens.

À medida que aplicações demandam menor latência, Ashe observou que a borda permanecerá primordial, mas redes 5G emergentes apertarão a integração entre nuvem e borda, abrindo novas possibilidades de casos de uso.

Complexidade, Tamanho e Custo

Arndt Dake, CMO da Basler, alertou que o cenário multi-processador — CPU, GPU, acelerador de IA, ISP — adiciona complexidade. "Clientes devem mapear software em quatro recursos em vez de um," disse ele, enfatizando que usabilidade e benefícios demonstráveis impulsionam adoção.

Sobre tamanho do dispositivo, Dake disse que a indústria continuará encolhendo, com smartphones como benchmark para sistemas de visão compactos e de alto desempenho.

Custo continua sendo uma barreira. Munkelt observou que muitas aplicações ainda não são justificadas devido a preços altos; reduzir custos desbloqueará novas possibilidades. Nilsson adicionou que uso mais fácil, preços menores e dispositivos menores tornarão a visão embarcada acessível a empresas menores que ainda não adotaram a tecnologia.

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site parceiro, EE Times Europe.