Computer vision já é realidade em nosso dia a dia: entenda o conceito e sua aplicação.
Em 2023, mais do que nunca, os olhos do mundo se voltaram para a Inteligência Artificial (IA) e suas inúmeras possibilidades, compostas por diversas tecnologias que se relacionam com elas. Uma delas corresponde ao Computer Vision, também conhecido como Visão Computacional.
Embora muitos não saibam, já fazem uso dessa tecnologia, que está cada dia mais avançada e potente. Ela está presente em redes sociais, nos sistemas de celulares e até mesmo em automóveis. A tendência, aliás, é que se expanda a cada dia mais.
Por isso, quem tem interesse em tecnologia e especialmente em IA não pode deixar de se aprofundar nesse conceito. A oportunidade para isso está exatamente aqui: continue a sua leitura e entenda tudo sobre o assunto!
O que é Computer Vision?
Computer Vision ou Visão Computacional é um campo que pertence à IA. Seu objetivo é capacitar computadores e sistemas a realizarem a interpretação de imagens, de modo a entendê-las e agirem a partir disso.
Portanto, ela funciona de modo a permitir que máquinas enxerguem, compreendam imagens (fotos, vídeos, desenhos etc), extraiam informações relevantes e tomem decisões com base nestas percepções visuais.
Uma vez que as máquinas não possuem córneas, pupilas, retinas e nervos ópticos, responsáveis pela decodificação de imagens e interpretação delas pelo cérebro, como acontece com os humanos, precisam de uma estrutura própria. Esta, por sua vez, é formada por dados, algoritmos e câmeras.
É importante ressaltar também que a visão humana não é formada apenas pelas estruturas capazes de captar as imagens, tais como aquelas que formam os nossos olhos. Ela também se vale de memórias, contextos e referências que se somam desde tenra idade. As máquinas não contam com isso. Dessa maneira, o Computer Vision requer treinamentos que possibilitem o reconhecimento de objetos, a distinção entre coisas diferentes e até mesmo noções de distância, posicionamento etc.
Mesmo com esses desafios, essa tecnologia que ensina as máquinas a enxergar já está bastante avançada e, ao que tudo indica, crescerá ainda mais. Entenda como ela funciona e, na sequência, saiba algumas aplicações em que a visão computacional está presente.
Como funciona o Computer Vision?
Essa tecnologia baseada em IA faz uso de uma série de estratégias para ensinar as máquinas a enxergarem e a entenderem o que enxergam. Dentre elas estão algoritmos, deep learning e redes neurais convolucionais (um algoritmo de aprendizado que capta uma imagem, atribui importância a ela e a diferencia de outras imagens).
Com elas, torna-se possível treinar as máquinas. O treinamento envolve a análise repetida de uma quantidade gigantesca de dados que lhes permitam entender o que está diante delas, a diferença disso para outros objetos e o estado ideal de algo.
Por exemplo, considere uma máquina responsável pela análise de qualidade de produtos. Primeiramente, ela precisará entender qual é o produto ao qual se volta. Isso inclui distingui-lo de outras coisas presentes no mesmo ambiente, bem como de ferramentas que podem ter relação com ele.
Da mesma forma, deverá reconhecer quando ele está em bom estado ou não. Isso pode depender, muitas vezes, de pequenas avarias que passariam despercebidas pela visão humana.
Dessa maneira, o treinamento das máquinas com base no Computer Vision somente é possível a partir da disponibilização, para ela, de milhões de imagens e vídeos que possuam informações rotuladas.
A isso se seguem processos complexos que vão envolvem a detecção de bordas, a segmentação e o reconhecimento de padrões. Ao final, a soma de tudo permitirá à máquina reconhecer e identificar objetos, padrões, movimentos e até mesmo sentimentos expressos em imagens.
Quais são as aplicações de Computer Vision?
Essa tecnologia é amplamente aplicável. Ela já está presente em diversas áreas e máquinas de diferentes complexidades, mas em breve deve chegar a novos patamares, o que se deve ao seu desenvolvimento constante.
Veja alguns dos cenários em que o Computer Vision já está presente e como se faz útil em cada um deles:
- Medicina: aplica a Visão Computacional em tarefas de diagnósticos médicos com base em imagens, como radiografias e ressonâncias magnéticas;
- Automobilismo: utiliza a tecnologia amplamente, especialmente em veículos autônomos que precisam entender trajetos e quais obstáculos estão neles. A partir disso, toma decisões importantes para a direção e o deslocamento;
- Segurança: usa o Computer Vision para a identificação de objetos ou pessoas em sistemas de vigilância por vídeo;
- Entretenimento: baseia-se no uso da visão de máquinas para o desenvolvimento de aplicativos de realidade virtual e aumentada, os quais levam a interações mais imersivas.
Exemplos de uso de Computer Vision
Como vimos acima, não são poucas as áreas em que a Computer Vision pode se aplicar e se mostrar útil. Aliás, saiba que você provavelmente já faz uso desta tecnologia sem se dar conta disso. Veja algumas das ferramentas em que ela já está presente e como se apresenta:
Reconhecimento facial em dispositivos móveis: você utiliza o reconhecimento facial para desbloqueio e acesso ao seu celular e aos aplicativos que estão nele? Pois saiba que isso nada mais é do que o uso da Computer Vision em favor da autenticação de usuários e da segurança;
Filtros de realidade aumentada em redes sociais: os filtros e efeitos utilizados para editar fotos em redes sociais como o Instagram e TikTok – seja para adicionar orelhas de animais, afinar o rosto ou mudar a aparência do usuário – também decorrem do uso de Computer Vision;
Filtros de spam em e-mails: muitos filtros de spam em serviços de e-mail se utilizam de algoritmos de Computer Vision para identificar mensagens indesejadas. Neste caso, o fazem com base em seu conteúdo visual;
Assistentes virtuais de casa inteligente: assistentes virtuais como o Google Home fazem uso de visão computacional para interpretar gestos e comandos visuais feitos para eles, seja para apagar as luzes de um cômodo ou ligar a televisão;
Assistentes de estacionamento em carros: muitos automóveis já contam com sistemas de estacionamento assistido. Eles, por sua vez, usam sensores de visão que detectam obstáculos que porventura estejam ao redor do veículo para auxiliar o motorista na direção e a estacionar em segurança;
Aplicativos de leitura de código QR: outro uso comum do Computer Vision no dia a dia é por meio dos aplicativos móveis (como o Google Lens) que fazem a leitura de códigos QR impressos em produtos, em cardápios e até mesmo na tela do computador e da televisão;
Reconhecimento de placas de carros em pedágios: os sistemas de pedágio automático também contam com a tecnologia que ensina a visão às máquinas para identificar as placas dos veículos e realizar a cobrança automaticamente;
Aplicativos de tradução visual: apps tais como o Google Translate são capazes de traduzir textos contidos em imagens a partir da câmera do celular. Esse é mais um uso comum do Computer Vision no nosso dia a dia.
Próximos passos da Visão Computacional
Assim como outras tecnologias, o Computer Vision está em constante desenvolvimento e aprimoramento. É por isso que ela deve se tornar cada vez mais presente, indo além das aplicações em que a vemos hoje.
Ela será capaz, cada vez mais, de assumir tarefas complexas e decisões importantes. Além disso, as barreiras mais abrangentes da tecnologia permitem que essa ferramenta de IA supere os obstáculos e os limites da visão humana.
Por exemplo, uma das expectativas envolve a criação de imagens sensoriais 3D. Com isso, é como se máquinas pudessem entender todo o espaço que as rodeiam. Assim, poderão recriá-lo digitalmente com alta precisão, inclusive em relação às distâncias e escalas.
O próprio conceito de deep learning, que é utilizado para o desenvolvimento da Computer Vision, deve ganhar com a expansão desta. Afinal, trata-se de mais um recurso de aprendizagem para a máquina, de forma que alimenta a si mesmo.
Igualmente, aplicações baseadas em SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) também devem se tornar cada vez mais autônomas e seguras. Elas nada mais são do que dispositivos autônomos que mapeiam o local em que estão, localizam-se e deslocam-se por ele.
O aprimoramento da agricultura, como o monitoramento de culturas e controle de pragas por Computer Vision, também é algo que devemos ver cada vez mais por aí. A mesma coisa se aplica às tecnologias assistenciais e de acessibilidade para pessoas com deficiência, bem como ao uso médico para diagnósticos e cirurgias de alta precisão.
Conclusão
O Computer Vision é uma área que abre um leque de possibilidades. Essa tecnologia que se baseia em IA não apenas já está presente em diferentes dispositivos de uso comum no nosso dia a dia, como deverá se apresentar em diversas outras inovações.
Por isso, é uma tecnologia que veio para ficar e que possui um potencial enorme para transformar nossas vidas de várias maneiras, seja para facilitar o acesso à informação ou para aumentar nossa segurança de maneiras diversas, como no trânsito e em casa.
Nos próximos anos, devemos nos deparar com uma série de novas aplicações dela, algumas até mesmo inimagináveis no momento. Por isso, a Computer Vision é a cara do futuro e olhar com atenção para ela, agora, é uma forma de não ficar para trás.
