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21.09.2020

VB Científico: Inteligência artificial

Por Juliana Carvalho

Estamos em um novo mês!

Isso significa texto novo no VB Científico!

O assunto da vez é o queridinho dos filmes de ficção científica: a Inteligência Artificial

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Google Imagens

 

Inteligência artificial ou IA, para os íntimos, pode ser definida de várias formas diferentes, no entanto, essas definições possuem algumas similaridades. A ideia central é de que o processamento de informação por humanos pode ser mimetizado1 por máquinas. Com isso em mente, os cientistas começaram a buscar modelos e sistemas capazes de produzir e processar informações de forma inteligente.

Embora o assunto esteja em alta e pareça um pouco futurista, o tema é objeto de estudo desde os anos 50. No começo, as propostas para o uso de IA eram bem mais simples, visto que os próprios computadores eram uma novidade. Atualmente, com a rápida evolução das tecnologias computacionais, essa área tem ganhado ainda mais visibilidade no âmbito científico, possibilitando a solução de diversos problemas.

 

Mas o que Brasília tem a ver com essa história toda?

 

Recentemente, um grupo da UnB ganhou destaque ao receber um prêmio internacional pelo desenvolvimento de projetos que utilizam Inteligência Artificial. O grupo é um capítulo (ou seja, uma ramificação) de uma organização internacional de tecnologia, chamada IEEE (não se engane, a pronúncia correta é “i3e”).

Os alunos desenvolveram, em parceria com o Instituto de Química da universidade, um modelo de IA capaz de identificar, a partir de uma imagem de uma lesão de pele, se a lesão corresponde a um câncer, podendo inclusive identificar qual o seu tipo. Na prática, funcionaria como um aplicativo de uso interno, no qual o médico poderia acoplar a câmera do celular a uma lupa dermatológica, tirar uma foto e receber como resposta o nome do tipo de lesão. O modelo apresentou 89% de acerto nos testes realizados.

 

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Figura 1. Exemplo de imagem de lesão que poderia ser classificada pelo modelo

 

Outro projeto muito interessante desenvolvido pelo grupo, dessa vez em parceria com o Laboratório de Sistemas de Informação Geográfica (LSIE), foi um modelo de IA capaz de identificar, a partir de imagens de satélite, o pivô central de áreas agrícolas. Algumas aplicações dessa tecnologia estão relacionadas com a detecção de plantações irregulares e com a estimativa do gasto de água.

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Figura 2. Detecção dos pivôs centrais a partir de imagens de satélite.

 

Mas se não é bruxaria, o que, de fato, está por trás da IA?

A resposta dessa pergunta é:

Muita matemática, programação e conhecimento…

Vamos tentar entender um pouquinho da ideia geral do funcionamento de uma IA…

O ponto principal é a criação de um modelo capaz de predizer, com o mínimo de erro2, uma resposta (output3), a partir de uma informação inicial (input4). A ideia é que a máquina seja capaz de aprender, de maneira autônoma, como fornecer essa resposta, a partir somente de um extenso conjunto de dados.

Para ficar mais claro, vejam esse exemplo trazido por Thiago Dantas, um dos membros do grupo:

 

Imagine que você precise de um sistema que possa avaliar e responder qual seria o preço de uma casa, dado apenas o número de quartos dessa casa. Nesse caso, o sistema poderia ser alimentado por um banco de dados5 contendo as seguintes informações: os preços (eixo y) e o número de quartos (eixo x) de casas previamente vendidas e catalogadas.

Cada casa do banco de dados, estaria sendo representada, no Gif 1B, como um ponto. Para alcançar seu objetivo, o modelo precisaria adequar uma função matemática que representasse da melhor maneira possível os pontos fornecidos. Uma das formas utilizadas para que a própria máquina seja capaz de realizar esse ajuste é o que chamam de função de custo6, indicada na Gif 1A. Atingir o mínimo na função de custo seria otimizar a função matemática inicial para que o modelo seja mais preciso.

Em outras palavras, à medida que a reta vermelha se aproxima dos pontos azuis no Gif 1B, a função do Gif 1A se aproxima do valor mínimo (menor erro) como indicado pelos pontos vermelhos.

 Gif 1A. Função de custo                                         Gif 1B. Função matemática (regressão linear)

 

Agora que entendemos isso para uma única característica, é preciso pensar que o valor de uma casa não varia apenas em função do número de quartos, mas também em função do tamanho, da idade, do histórico, do bairro, das funcionalidades e de muitas outras variáveis. Contudo, trabalhar com muitas variáveis torna os cálculos mais complexos e aumenta a necessidade de que o tratamento dos dados seja automatizado. Independentemente de quantas variáveis, o conceito é exatamente o mesmo.

O deep learning, método utilizado pelo grupo, é uma das soluções para esse tipo de problema. Com esse modelo de aprendizagem, a máquina é capaz de agrupar vários atributos7 de formas que nós humanos não conseguiríamos. É importante ressaltar que esses atributos não são fornecidos pelas pessoas que desenvolveram o modelo, elas fornecem apenas filtros aleatórios, treinados pelo modelo e que, uma vez treinados, são capazes de capturar características importantes da imagem. Ao final dessas categorizações, a máquina é capaz de retornar um resultado com uma taxa muito alta de acerto (ok, essa parte parece um pouco mais de mágica mesmo).

Apesar de toda essa autonomia, ainda não chegamos ao nível de desenvolver IAs capazes de fazer tudo aquilo que um ser humano faria. Podem ficar calmos, ainda que quisessem, os robôs não conseguiriam se vingar dos humanos e dominar o mundo. Por enquanto…

 

Com grandes informações, vêm grandes responsabilidades!

 

Sobre o IEEE CIS UnB:

O grupo foi criado, em 2018, com o intuito de promover a aproximação dos alunos a projetos que fomentam a pesquisa em tecnologia. São considerados como um capítulo da IEEE (instituição internacional). A área que atua com IA é designada por IEEE CIS UnB (CIS = Computacional Intelligence Society, Sociedade de Inteligência Computacional). O projeto passou por um período de estruturação, recrutamento e treinamento de membros para atingir a atual configuração. O grupo conta com mais de 20 alunos de diversas áreas como Engenharias (Elétrica, Mecatrônica), Ciência da Computação, Química, Biotecnologia, entre outros. O Thiago Dantas é aluno de Mestrado na UnB e é um dos membros do grupo que esteve envolvido nos projetos premiados.

 

IEEE: https://www.ieee.org

IEEE CIS UnB Instagram: https://www.instagram.com/ieeecisunb/

 

Muito interessante né?

 

Para sugestões, dúvidas, lamúrias e elogios envie um e-mail ou entre em contato no insta do VB!

julianamcarvalho.vbc@gmail.com

Juliana Carvalho.

 

  1. Mimetizado: algo que possui forma, aspecto ou característica por mimetismo [características semelhantes em dois grupos diferentes de organismos. Lembram da cobra coral falsa e verdadeira? Elas são um exemplo de mimetismo, a falsa possui aparência quase idêntica à verdadeira, no entanto, não possui veneno].
  2. Erro: nesse caso, o quanto o resultado gerado pelo modelo difere do resultado correto, esperado ou real.
  3. Output: informação que o programa devolve (após ser processada); informação de saída [Exemplo: em um programa que funcione como uma calculadora, caso você insira 2+2, o output será 4, ou seja, o resultado da operação desejada].
  4. Input: informação que é inserida em um programa; informação de entrada [Exemplo: em um programa que funcione como uma calculadora, o 2+2 inserido pelo usuário será o input].
  5. Banco de dados: conjunto de dados organizados, que possuem alguma relação entre si. No caso do modelo que identifica se uma lesão é um câncer, o banco de dados seria composto por imagens das lesões com suas respectivas classificações.
  6. Função de custo: função utilizada para otimização, buscando o melhor desempenho possível para um sistema.
  7. Atributos: atributos são características do objeto de interesse para um problema, como, por exemplo, o número de quartos em uma casa, o número de pétalas em uma flor, entre outros.

 

Fonte do gif de função de custo: https://medium.com/@bruno.dorneles/regressão-linear-com-gradiente-descendente-d3420b0b0ff

 

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