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16 de maio, 2019

Como a Visão Computacional e o Deep Learning estão sendo usados nas Aplicações Biológicas

A Visão Computacional é um dos campos de pesquisa do Deep Learning que mais tem chamado a atenção no momento. Ela se encontra no cruzamento de diferentes áreas do conhecimento e tem proporcionado grandes vantagens em diferentes segmentos.

Essa tecnologia é capaz de identificar variações biológicas e fornecer diagnósticos, coisa que só era possível utilizando a visão humana. A vantagem é que a visão computacional é muito mais precisa e capaz de identificar fatores que geralmente passam despercebidos quando não são empregadas soluções tecnológicas.

A seguir, você poderá conhecer algumas aplicações baseadas em visão computacional e Deep learning e entender seus benefícios. Confira!

Aplicações na área da Saúde

A utilização da visão computacional em biomedicina tem crescido consideravelmente nos últimos anos. Isso porque essa é uma área em que a análise de imagens deve ser precisa para detectar alterações de padrões que determinam se uma pessoa está doente ou não, por exemplo. Conheça algumas aplicações!

Segmentação precisa

Para você ter ideia, a visão computacional pode detectar precisamente o estágio de um câncer de mama em uma paciente. Isso é possível graças ao Deep Learning, visto que essa tecnologia permite que a máquina aprenda quais são as características das imagens de cada estágio.

Dessa forma, é possível planejar o tratamento de forma mais efetiva e acompanhar os resultados com precisão.

Diagnóstico rápido

A visão computacional também tem sido utilizada na etapa de diagnósticos de doenças, em especial as que atingem a pele. Um exemplo é um aplicativo para smartphone criado pelos pesquisadores da universidade de Stanford, nos Estados Unidos. Utilizando o conceito de Deep Learning, eles desenvolveram um método rápido e simples para diagnosticar câncer de pele.

Os pesquisadores criaram um banco de dados de quase 130.000 imagens de doenças dermatológicas e "treinaram" uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) a distinguir os tumores malignos e benignos. Desde o primeiro teste, esse aplicativo apresentou resultados muito animadores em termos de precisão, superiores aos dos dermatologistas.

Aplicações no campo

Além da área médica, a Visão Computacional vem sendo aplicada com sucesso na agricultura de precisão. Ela é capaz de identificar diversos dados biológicos que dão aos produtores informações extremamente úteis para maximizar sua produção e melhor sua eficiência. Confira alguns exemplos:

Classificação de frutas e legumes

Utilizando aplicações avançadas de Visão Computacional e Deep Learning é possível efetuar a classificação rápida de produtos agrícolas quanto ao seu estado de maturação.

Um dos principais benefícios dessa solução é a capacidade de detectar com eficácia quais itens durarão mais (e, portanto, podem ser enviados para exportação) e quais devem ser retidos para o mercado local. Assim, é possível melhorar a eficiência na distribuição dos produtos e evitar perdas.

Fenotipagem

A fenotipagem, em geral, é um processo pelo qual diferentes características de uma planta, como consumo de nitrogênio, rendimento e dimensões, são avaliadas. O conhecimento sobre essas características e a maneira como elas são afetadas por diferentes fatores são fundamentais para o progresso da agricultura.

Até os últimos anos, esse processo dependia estritamente de medições manuais e “intuição do agricultor”. Hoje em dia, os avanços tecnológicos permitem medições automáticas, precisas e de alta produtividade, bem como uma análise exata dos traços e fatores que os afetam, abrindo as portas para uma nova era na agricultura.

Como a fenotipagem depende, em grande parte, de traços visíveis, algoritmos avançados de Visão Computacional desempenham um papel fundamental nesse campo. As máquinas são “ensinadas” a reconhecer estruturas de plantas específicas, como frutas e flores, e obter medidas relativas a suas dimensões, cor e rendimento.

Previsão de rendimento utilizando Visão Computacional

Nos últimos anos, a agricultura viu um aumento nas metodologias algorítmicas capazes de integrar grandes quantidades de dados para a previsão de produção. Isso está resultando em desenvolvimento de hardwares (sensores, drones e tratores inteligentes), softwares e métodos computacionais, como estimadores e fatores preditivos para a saúde da cultura e a carga de herbívoros.

Utilizando a visão computacional é possível analisar fotos tiradas por drones, aviões ou satélites e identificar fatores como estresse hídrico, doenças na plantação, pragas, etc. Além de fornecer informações para que sejam tomadas medidas corretivas, essa tecnologia ajuda a ter uma ideia melhor sobre o rendimento das lavouras. Dessa forma, é possível efetuar um planejamento adequado de recursos a serem utilizados na época da colheita.

Além dessas, existem diversas outras aplicações baseadas em Visão Computacional e Deep Learning que podem ser utilizadas. Para entender como elas podem ser utilizadas em sua atividade é essencial contar com o auxílio de uma empresa especializada que ofereça curadoria digital. Assim, você saberá exatamente o que implementar e quais os resultados serão alcançados.

Agora você já sabe como a Visão Computacional e Deep Learning estão sendo usados nas aplicações biológicas. Se você gostou deste conteúdo, então você também irá gostar de conhecer 7 aplicações de sensores na Internet das Coisas. Boa leitura!

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