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Muitas abelhas na colmeia

O que podemos aprender com a colmeia digital?

A Visão Computacional é capaz de contar insetos é adequada para o controle de qualidade no setor e consegue até mesmo detectar câncer de pele

17/05/2022Patrick Köhler

O que a Visão de IA pode nos dizer sobre as abelhas?

Você gosta de abelhas? Assim como muitos colegas, eu me tornei, nesse meio tempo, um apicultor entusiasmado, pois os insetos me fascinam e eu quero protegê-los. Para isso, eu gosto de usar as tecnologias e os métodos digitais. O melhor de tudo isso: como exemplo do nosso projeto de Inteligência Artificial em uma colmeia virtual, podemos mostrar o que é possível fazer com a Visão de IA da detecção de imagens baseadas nesta tecnologia em diversas áreas.

Como criar inteligência de dados?

Uma mulher com uma roupa de proteção filma uma colmeia

Há alguns anos, a extinção das abelhas nos incentivou a desenvolver uma colmeia de alta tecnologia no nosso Centro de Inovação em Munique. Os sensores de IoT medem a temperatura, peso e umidade do ar na colmeia de abelhas. Outros sensores ambientais como sensores medem a concentração de ozônio. Uma vez que a Telekom Cloud envia esses dados para o smartphone dos apicultores, nós gostamos de chamá-los de babyphones para abelhas. Graças à IA, a nossa colmeia digital poderá fazer muito mais no futuro. Nós equipamos colmeias individuais com uma webcam e uma câmera especializada com um comprimento de onda de nanômetro 830 para detectar o fluxo de entrada e de saída das abelhas em uma transmissão de vídeo. As câmeras nos fornecem todos os tipos de dados que alimentam a nossa Inteligência Artificial, como utilizar um aplicativo de Visão Computacional. É possível treinar esses métodos do Machine Learning com base em diferentes padrões. Os sistemas de detecção de objetos visuais conseguem registrar e processar praticamente todas as coisas ou seres em fotos ou vídeos digitais.

Se as abelhas desaparecerem da Terra, a humanidade terá poucos anos de vida. Se as abelhas morrerem, não haverá polinização, plantas, animais e, consequentemente, pessoas.

Albert Einstein

Por que a Visão de IA?

No nosso caso, o sistema deve, primeiramente, ser capaz de diferenciar as abelhas de vespas ou vespões. Com base em diversos dados, nós temos o algoritmo da IA em um “padrão de abelhas”. Agora a Inteligência Artificial sabe qual inseto é uma abelha e contabiliza apenas este tipo, mas isso não é suficiente para nós. Com o auxílio de uma rede neuronal, nós registramos a atividade das abelhas em uma colmeia conectada. Se nós associarmos essas informações aos resultados de medição dos sensores de IoT, nós teremos uma imagem precisa das relações de causa e efeito. Isso amplia o nosso conhecimento sobre apicultura. Todas as pessoas que quiserem verificar como a temperatura, a qualidade do ar ou o ozônio podem impactar no comportamento dos nossos insetos, recomendamos a página de dados Bee Flight.

É possível detectar o câncer de pele mais rápido?

Ainda que nesse meio tempo mais de 300 funcionários da Telekom da comunidade de Green Pioneers e outras comunidades estejam dedicados à apicultura, o projeto “Colmeia Digital” do nosso Centro de Inovação trata, naturalmente, de muitos outros temas além das abelhas. Desta forma, nós podemos evidenciar o valor do Deep Leanring do processamento de imagens industriais, pois os aplicativos podem ser concebidos em praticamente todas as áreas. Neste momento, estamos trabalhando em um projeto que utiliza a identificação visual de um objeto para a análise de pele. Nós treinamos a IA de forma que ela possa identificar as alterações na pele. Quando integramos, finalmente, o software a um aplicativo, nós podemos fotografar e filmar as nossas marcas de nascença. Com o auxílio dos dados de treinamento de imagens e vídeos, o aplicativo decide se devemos ir a um dermatologista ou não. Obviamente, não queremos com isso eliminar uma análise médica, mas sim aliviar a carga da equipe técnica e acelerar o processo de detecção antecipada.

Visão de IA: verificação em tempo real nas sondagens

O processamento de imagens industriais está presente nas empresas de hoje em dia, principalmente no controle de qualidade, e também no inventário de estoques ou no gerenciamento de peças de substituição. Um exemplo: antes de a chapa ser transformada na porta de um carro, são necessárias inúmeras soldagens. O olho humano não é capaz de registrar em tempo real se a máquina pode realizar, de fato, essa conexão de forma correta. Implicações: a qualidade do cordão da solda deve ser avaliada posteriormente, a menos que sejam empregados o Machine Learning, sensores e imagens como materiais de treinamento, – bem como o projeto de IA de um fabricante de automóveis e do setor de IA da T-Systems. Desta forma, é realizado o controle de qualidade diretamente no procedimento da soldagem. Os robôs aprenderam com base no processamento de imagens para poder definir a qualidade dos seus trabalhos. Se algo der errado, eles mesmos irão classificar as peças danificadas.

  • Patrick Köhler explica como as colmeias conectadas funcionam.

Por que os algoritmos não gostam das abelhas

As plataformas para a Visão de IA praticamente não definem limites para as aplicações possíveis. É possível treinar os algoritmos em diferentes objetos, em abelhas, câncer de pele ou soldagens. A Visão Computacional tem seus pontos fortes em que nós encontramos ou contamos objetos ou informações a partir dos quais devemos extrair imagens. Com esses procedimentos, a IA abre caminho para uma fábrica totalmente automatizada e que se aprimora por conta própria. Se as empresas quiserem otimizar a sua logística e descarregar, por exemplo, seus armazéns, compartimentos de carga e contêineres, os sistemas de avaliação de imagens de Visão Computacional são bastante adequados. Pense nas empresas com um risco de segurança elevado. Neste caso, a IA pode acionar um alarme quando os funcionários não estiverem utilizando o capacete recomendado ou quando pessoas não autorizadas estiverem nas áreas de segurança. Resultado: com esse tipo de digitalização, as empresas podem automatizar tarefas que, até o momento, exigiam diversos recursos.

Há uma Vision-as-a-Service de IA?

A utilização de IA não é apenas trivial. Muitos enfrentam menos dificuldades quando ela se relaciona ao Software como Serviço. A nossa AI Solution Factory ou a plataforma e Visão de IA da T-Systems MMS comprovam que isso funciona para a Visão Computacional. Quem tiver um sistema de processamento de imagens como serviço gerenciado deverá se preocupar com a arquitetura do servidor, com a capacidade computacional ou com a preparação dos dados. Ao escolher o seu fornecedor, preste atenção nos pontos a seguir:

  • O seu fornecedor é uma empresa de IA de confiança? Na sua empresa, há diretrizes para o manuseio da Inteligência Artificial?
  • Ele oferece a você uma abordagem baseada na nuvem e um ambiente padronizado para o desenvolvimento das suas soluções de TI?
  • É possível associar um Application Suite a uma fábrica de Deep Learning?
  • Ele protege a integração dos desenvolvimentos de AI no sistema dos seus clientes?

Esses detalhes são importantes, principalmente se você desejar processar dados relevantes e não apenas contar abelhas.

O que o futuro nos traz

Com esses serviços gerenciados, as empresas podem utilizar sistemas altamente complexos de forma simples e rápida. Com a Inteligência Artificial e, principalmente, a Visão Computacional ou a Visão de IA, nós podemos adaptar os produtos finais mais rápida e precisamente para as necessidades do cliente, como, por exemplo, quando queremos desenvolver medicamentos individuais. Caso você tenha a curiosidade de saber sobre o que já é uma realidade hoje e o que se planeja para o futuro, você irá gostar do artigo escrito pelo meu colega Pavol Bauer: “Como é possível fundir o aspecto humano e a IA em uma obra de arte?”.. Caso você queira saber o que uma xícara de café nos revela por meio da inovação da digitalização, leia esse artigo escrito por mim. O seu feedback e suas perguntas são muito bem-vindos.

Envie uma e-mail diretamente para: Patrick.Koehler@t-system.com

Visão sobre o autor
Patrick Köhler, Senior Innovation Manager

Patrick Köhler

Gerente sênior de inovação, T-Systems International GmbH

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