Image Recognition: Reconhecimento de imagens por IA

AI Image Recognition (reconhecimento de imagens por IA) é uma tecnologia que utiliza a inteligência artificial (IA) para identificar, analisar e categorizar objetos, pessoas, textos e atividades em imagens. Explicamos como o reconhecimento de imagens por IA funciona e quais são suas áreas de aplicação.

Reconhecimento de imagens é uma área da inteligência artificial que já oferece diversas possibilidades de aplicação em diferentes setores. Por exemplo, é possível identificar objetos ou procurar por produtos na internet com o auxílio de fotos. A IA também já é capaz de reconhecer pessoas e procurar por perfis correspondentes nas redes sociais. Tudo isso é possível graças à tecnologia de Image Recognition, que explicaremos neste artigo.

O que é e como funciona a tecnologia de Image Recognition?

O reconhecimento de imagens ou Image Recognition refere-se à capacidade dos computadores de reconhecer automaticamente objetos, pessoas, textos e outros elementos em imagens e vídeos, classificando-os com base nos modelos de treinamento subjacentes. Assim, a IA sabe, por exemplo, que um gato é um gato. A base para a análise ocorre no campo da inteligência artificial por meio de machine learning “O que é aprendizado de máquina e como as máquinas aprendem a pensar”), onde os modelos de IA são treinados para reconhecer e classificar diferentes dados.

A IA segue geralmente os seguintes passos:

• Coleta de dados: A IA precisa de entradas de dados, como imagens. Esses dados são frequentemente categorizados de antemão para que o sistema aprenda padrões e os reconheça posteriormente.
• Pré-processamento: Para treinar o sistema da melhor forma possível, as imagens são preparadas, ajustando, por exemplo, o tamanho e as cores das imagens ou removendo efeitos.
• Extração de características: Em seguida, o sistema extrai características relevantes das imagens, como formas, bordas ou cores.
• Treinamento do modelo: Com os dados preparados, uma rede neural é treinada. O objetivo é fazer com que o modelo aprenda a associar as características extraídas a categorias específicas.
• Classificação: Após o treinamento, o modelo pode analisar novas imagens desconhecidas. Com base nos padrões aprendidos, objetos ou pessoas são reconhecidos e classificados.
• Ajustes finos e implementação: No futuro, o modelo será continuamente ajustado durante o uso, permitindo aprimorar as configurações para áreas específicas, como na área de diagnóstico médico, onde exames de radiologia são analisados.

Quais são as principais áreas de aplicação de Image Recognition?

A tecnologia de AI Image Recognition é utilizada atualmente por muitos setores, em diferentes casos de uso do cotidiano, muitas vezes sem que os consumidores sequer percebam. As principais áreas de aplicação incluem:

• Saúde: Em uma área na qual análises precisas de condições e causas de doenças são cruciais, o reconhecimento de imagens por IA pode ajudar no diagnóstico médico. A tecnologia é usada, por exemplo, na radiologia, para analisar radiografias ou exames de ressonância magnética.
• Segurança e monitoramento: Na área de segurança, a IA é utilizada para monitorar locais públicos. Por exemplo, no controle de segurança em aeroportos, a IA usa reconhecimento facial para identificar pessoas procuradas ou classificadas como criminosas no setor de embarque. Além disso, o reconhecimento de imagens por IA pode ser utilizado para restringir o acesso a edifícios.
• Mobilidade: Sem AI Image Recognition, a condução autônoma não seria possível. A IA reconhece fatores essenciais, como placas de trânsito, outros veículos, pedestres e obstáculos na via, controlando o veículo com base nessas informações. Isso é possível porque câmeras e outros sensores fornecem constantemente dados que precisam ser processados em tempo real para garantir uma viagem segura.
• Indústria: Na fabricação de produtos e peças, o reconhecimento de imagens é utilizado para controle de qualidade. Dessa forma, produtos ou peças defeituosas podem ser identificados e removidos precocemente do processo de produção. As análises podem ser feitas em um nível de detalhe difícil de ser percebido a olho nu.
• Agricultura: Nesse setor, o AI Image Recognition ajuda a identificar o grau de maturação das plantas, necessidades nutricionais ou sinais de infestações de pragas. Empresas agrícolas utilizam drones para capturar imagens de grandes áreas, sem a necessidade de mover outras máquinas, evitando, por exemplo, a compactação do solo.
• Varejo: A IA também auxilia no gerenciamento de estoque, identificando produtos com baixo estoque e realizando novos pedidos automaticamente. Alguns varejistas utilizam IA para registrar os produtos retirados, realizando automaticamente o processo de pagamento no final das compras. Isso elimina a necessidade de tempo nas filas de caixa, tornando a experiência de compra mais eficiente.

Quais são as oportunidades e os riscos de Image Recognition?

Image Recognition proporciona maior eficiência em vários setores, pois a IA executa tarefas que seriam difíceis ou imprecisas para humanos ou máquinas. No entanto, além das oportunidades, também existem riscos associados ao uso de IA, especialmente relacionados à base de dados e ao treinamento da inteligência artificial, que determinam a qualidade das análises e resultados disponíveis.

Oportunidades de Image Recognition

• Maior eficiência e precisão: A velocidade de análise e a precisão dos dados processados ajudam a acelerar processos e melhorar os resultados, pois a avaliação manual leva mais tempo e pode conter erros de origem humana.
• Potencial de inovação e novas etapas de processo: O uso de IA possibilita a adoção em larga escala de novas tecnologias, como a condução autônoma. Também permite a automação de etapas cruciais em processos de fabricação ou na produção agrícola.
• Experiência personalizada para o cliente: O reconhecimento de imagens por IA pode personalizar a experiência de compra tanto offline quanto online, melhorando a experiência do cliente e atendendo melhor às suas necessidades, o que pode resultar em mais vendas.
• Ambientes de segurança aprimorados: Em diferentes locais, a IA pode reagir mais rapidamente e com maior precisão às mudanças no espaço público, proporcionando uma infraestrutura mais segura nos pontos de transporte importantes ou em praças públicas.

Riscos de Image Recognition

• Privacidade e proteção de dados: Embora a IA possa melhorar a segurança pública, muitas vezes há uma violação da privacidade, pois os dados pessoais são coletados e analisados sem o conhecimento ou consentimento das pessoas envolvidas. Essas informações podem ser acessadas de forma não autorizada e usadas para fins criminosos.
• Discriminação e viés no treinamento: Os sistemas de IA analisam novos dados com base nas informações com as quais foram treinados. Se, por exemplo, o treinamento é predominantemente feito com pessoas de pele clara, isso pode afetar negativamente as pessoas de pele escura. Isso pode, por exemplo, causar problemas no acesso a áreas de segurança.
• Falta de transparência: Os sistemas de AI Image Recognition são complexos, e os treinamentos subjacentes podem ser difíceis de entender. Isso pode levar a decisões baseadas nos resultados dos sistemas que não são transparentes. No setor de aplicação da lei, isso pode gerar resultados problemáticos.
• Perda de habilidades humanas: À medida que a IA e o reconhecimento de imagens substituem as habilidades humanas, aumenta o risco de negligenciar habilidades essenciais. Isso pode ser visto, por exemplo, na condução autônoma ou no diagnóstico médico, levando à perda de conhecimento especializado humano.
• Vulnerabilidade ao abuso: O local onde grandes volumes de dados são armazenados e analisados pode ser invadido por cibercriminosos. Esses, por sua vez, podem usar tecnologias de AI Image Recognition para localizar pessoas ou manipular sistemas de segurança, até mesmo desativando-os completamente.

Conclusão: Image Recognition deve ser usada de forma responsável

As oportunidades que o reconhecimento de imagens oferece são significativas e trazem grandes possibilidades de otimização para diversas áreas. No entanto, devido aos riscos associados, é fundamental que os sistemas sejam implementados com os mais altos padrões de segurança para evitar abusos e, ao mesmo tempo, manter padrões éticos. Durante o treinamento da IA, também é essencial garantir transparência e diversificação na base de dados. Dessa forma, a longo prazo, podemos garantir que a tecnologia traga mais benefícios do que danos.