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