Aprendizado de Máquinas: Como o Deep Learning está facilitando o avanço da Indústria 4.0

Com o avanço da Quarta Revolução Industrial, as máquinas e computadores também precisam se adaptar às novas tecnologias e aprenderem novas formas de executarem suas funções. Por mais estranho que isso possa soar, o Aprendizado de Máquina é uma das áreas mais importantes da Inteligência Artificial e vem conquistando resultados surpreendentes.

Um dos métodos mais conhecidos de aprendizado é o Deep Learning (Aprendizado Profundo, em tradução literal), no qual permitimos que as máquinas aprimorem seus reconhecimentos de fala, processamentos de linguagem natural e suas visões computacionais. De acordo com o professor de Ciência da Computação Danilo Perico, do Centro Universitário FEI, com o Deep Learning podemos ensinar os computadores por meio de exemplos.

“Se quisermos um programa que consiga classificar de forma automática se existem carros em determinadas imagens, podemos mostrar ao computador fotos com automóveis e outras sem veículo algum. Desta forma, o algoritmo de Deep Learning aprenderá a diferença entre as figuras e conseguirá classificar de forma correta qualquer outra imagem dada”, explica Perico.

Segundo o aluno Isaac Jesus da Silva, doutorando em Engenharia Elétrica, esta técnica de aprendizado é muito importante, pois tem se mostrado eficiente para a resolução de uma gama abrangente de problemas, trazendo benefícios excepcionais para a ciência e para os setores industriais e de serviços.

“Muito do que tem sido desenvolvido com o intuito de automatizar processos faz uso de Deep Learning. Por exemplo, na área médica, os pesquisadores da universidade de Stanford estão utilizando Deep Learning para classificar, por meio da imagem, se lesões de pele são benignas ou malignas. A técnica desenvolvida por eles obteve, até agora, desempenho similar ao de dermatologistas reconhecidos”, comenta Silva.

Outro exemplo pode ser encontrado nos veículos autônomos, que utilizam Deep Learning para detecção e classificação de outros veículos, pedestres, obstáculos, placas ou qualquer outra informação que precise ser registrada.

Trazendoo Deep Learning para as salas de aula

Conhecimento indispensável para os profissionais do futuro, é de extrema importância que graduandos em Engenharia e Ciência da Computação possam trabalhar com Deep Learning ainda dentro das universidades. “O Centro Universitário FEI aplica essa técnica na visão computacional dos robôs humanoides e do robô de serviço HERA. Também possui trabalhos com classificação de textos, detecção de objetos e otimização de jogos digitais”, conta Perico.

A disciplina de Inteligência Artificial é dada nos cursos de Ciência da Computação, Engenharia de Automação e Controle e, agora, será dada também no novo curso de Engenharia de Robôs. Dentre vários outros conceitos, os alunos têm contato com as Redes Neurais, inclusive em laboratório, onde precisam utilizar as técnicas aprendidas de IA para resolver os diversos tipos de problemas que são apresentados.

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