Deep Learning: Transformando Indústrias com Automação Inteligente

Nos últimos anos, a popularidade e o uso de algoritmos baseados em Deep Learning aumentaram devido à multidão de campos nos quais é possível aplicá-los e aos bons resultados oferecidos por esta solução.

Para que serve o Deep Learning?

O principal objetivo dos algoritmos de Deep Learning é realizar tarefas que um humano faria quase automaticamente, mas que se tornam complexas para uma máquina. Um exemplo seria ser capaz de detectar e identificar todos os elementos de uma imagem. Hoje, o Deep Learning é considerado o melhor classificador de imagens e representa o estado da arte em Visão Computacional. Esses algoritmos são os mais usados atualmente e o principal objeto de pesquisa nesse campo.

No que o Deep Learning se baseia e como funciona?

O Deep Learning é um ramo da Inteligência Artificial baseado no uso de redes neurais artificiais. Essas redes neurais são inspiradas no funcionamento dos neurônios no cérebro humano. Da mesma forma que um neurônio recebe e transmite impulsos elétricos, um neurônio artificial recebe informação que é transformada e enviada a outros neurônios adjacentes. Dessa forma, a informação é transformada à medida que é transmitida por todos os neurônios até chegar ao fim da rede. Finalmente, a rede oferecerá uma saída com os resultados que obteve com base nos dados que recebeu como entrada, de como foi treinada e do propósito para o qual está sendo usada.

É necessário treinar a rede porque ela precisa aprender com os dados fornecidos. À medida que uma rede com informação é treinada, ela modifica seus neurônios até ser capaz de tirar as conclusões corretas, mesmo com dados que não foram fornecidos anteriormente. Por exemplo, se introduzirmos imagens em uma rede indicando quais delas são cães e quais não são, a rede acabará aprendendo a encontrar cães em qualquer nova imagem fornecida. Dessa forma, o Deep Learning pode ser aplicado em vários campos com múltiplos objetivos, desde leitura de textos manuscritos, até descobrir a idade de uma pessoa baseada em uma imagem.

Em quais aplicações o Deep Learning é usado?

Atualmente, o Deep Learning é usado em um grande número de aplicações usadas diariamente, como o Google Tradutor; em assistentes virtuais como Siri, Cortana e Google Assistant, que usam algoritmos de Deep Learning para reconhecimento de voz; classificação de e-mails e até para sistemas de segurança que fazem uso de reconhecimento facial. Outra das áreas onde o Deep Learning é aplicado é em algo tão complexo quanto carros autônomos, que a cada dia estão mais perto de se tornar realidade.

No caso de fábricas, por exemplo, pode ser usado para reconhecer novas peças que não foram previamente introduzidas no sistema, já que o algoritmo de Deep Learning "estudou" outras fotos anteriores nas quais foi indicado o que é uma peça e, quando uma nova peça foi introduzida no sistema, ela foi reconhecida como tal sem ter que indicá-la.

Outra aplicação muito importante em fábricas é o reconhecimento inteligente de defeitos. Uma vez que o sistema foi treinado com diferentes defeitos (forma, tamanho, geometria...), é possível que o sistema reconheça novos defeitos porque aprendeu o que é. É uma aplicação muito interessante devido à variabilidade de defeitos, sendo comum não conseguir categorizar todos de primeira.

Como estamos vendo, o campo de ação do Deep Learning é muito amplo, e é na Indústria 4.0, particularmente em Visão Computacional, onde mais possibilidades e maiores avanços estão ocorrendo. Esses algoritmos, combinados com a Visão Computacional, nos permitem realizar tarefas como medir distâncias, prever falhas, detectar objetos ou ler textos. Funções que, até agora, exigiam intervenção humana e para as quais um grande investimento de tempo era necessário, poderiam ser automatizadas graças ao Deep Learning.

Estes são apenas alguns dos muitos aplicativos que o Deep Learning nos oferece hoje, e que serão muitos mais no futuro, pois é um campo em plena expansão e cada vez mais aplicável a mais campos e capaz de resolver problemas mais complexos.

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