Criatividade Além dos Limites: Explorando as Redes Generativas
Sobre inovações no campo da inteligência artificial, precisamos falar sobre redes generativas adversariais. O conceito das Redes Generativas Adversariais (Generative Adversarial Networks ou GANs), é relativamente simples. Nesse sentido, a influência das GANs no desenvolvimento de criatividade e inovação, é algo que apenas acelera o desenvolvimento humano. Seu potencial tem despertado grande interesse em diversos setores, desde arte e entretenimento até medicina e pesquisa científica. Assim, como a inteligência artificial (em geral) é sempre um assunto relevante, vamos aprofundar e descobrir mais sobre a importância das GANs. O que são Redes Generativas Adversariais? Antes de tudo, GANs tratam-se de uma das arquiteturas mais recentes e mais fascinantes em Deep Learning. Estamos falando de um tipo de modelo de aprendizado de máquina que consiste em duas partes principais: o gerador e o discriminador. O gerador tem a função de criar amostras sintéticas, tentando enganar o discriminador para que ele pense que essas amostras são reais. Já por sua vez, o discriminador é responsável por distinguir entre amostras reais e sintéticas. O conceito é relativamente simples, ao mesmo tempo que a execução entre o gerador e o discriminador, podem ser considerados complexo. Essas duas partes são treinadas de forma adversarial, ou seja, uma tentando enganar a outra, o que leva a um processo de aprendizado interativo. Em outras palavras, quando falamos sobre o que está por trás da inteligência artificial, o conceito das redes generativas, pelo menos até agora, é o que ocupa o maior espaço de atuação. Quais são as aplicações das GANs? Primeiramente, é importante destacar que as GANs têm aplicações em diferentes áreas. As aplicações vão desde a geração de imagens, até mesmo na medicina: Assim, é possível afirmar que esses são apenas alguns exemplos das muitas aplicações das GANs em áreas além da geração de imagens. Medicina e Ciência de Dados As GANs têm sido aplicadas em áreas como medicina e ciência de dados. Algumas das aplicações das GANs na medicina incluem: Na ciência de dados, as GANs podem ser usadas para gerar dados sintéticos que podem ser usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Inclusive, podem ser usadas para detectar anomalias em dados e melhorar a qualidade dos dados. Outra curiosidade: também têm sido aplicadas em áreas como finanças e marketing, onde podem ser usadas para gerar dados sintéticos que podem ser usados para treinar modelos preditivos. Redes Generativas na Aliger Enfim, existe um ponto em comum entre o conceito e aplicações das redes generativas com a missão da Aliger: Inovação. Somos movidos pela inovação, assim como nosso objetivo é criar e implementar soluções tecnológicas amplamente presentes, transparentes e colaborativas. Inclusive, estamos imersos na era da Revolução Cognitiva, onde a inteligência artificial generativa tem a capacidade de impulsionar as empresas. Assim, será que a sua empresa já despertou para essa realidade ou prefere aguardar seus concorrentes saírem na frente? Não se trata apenas de uma oportunidade, mas de uma necessidade de se adaptar e evoluir em um mundo em constante transformação. A IA generativa traz consigo a capacidade de criar, inovar e superar limites, abrindo novos horizontes para o seu negócio. Nesse sentido, os métodos de inferência da ALIGER com IA Generativa e dados sintéticos aceleram a digitalização da indústria de meses para dias. Entre em contato e converse conosco, queremos entender suas necessidades, ouvir suas ideias e proporcionar soluções personalizadas que atendam aos seus objetivos.
Dados Sintéticos: A Evolução da Inteligência Artificial
Dados Sintéticos: A Evolução da Inteligência Artificial Os dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente que imitam as características e padrões dos dados reais. Os dados sintéticos surgem como uma solução quando os conjuntos de dados reais apresentam limitações em termos de qualidade, volume ou variedade para o treinamento de modelos de IA. Nesse sentido, a principal vantagem dos dados sintéticos é a capacidade de suprir a escassez ou deficiências dos dados reais. Antes, pergunta parece que permanecia sem resposta: e se fosse possível alcançar em dez dias o progresso tecnológico que levaria dez anos para alcançar? Agora, esse cenário é uma realidade devido ao avanço significativo e impulsionado pela evolução no uso de dados sintéticos. Vantagens dos Dados Sintéticos Antes de tudo, os dados sintéticos, gerados artificialmente por programas de computador, são ferramentas que buscam se assemelhar aos dados do mundo real. Uma das grandes vantagens é a capacidade de rápida geração e com um custo menor em comparação aos métodos tradicionais de coleta de dados. Inclusive, oferecem a possibilidade de proteger informações confidenciais, como dados pessoais, ao criar versões sintéticas dos dados originais. Um dos principais benefícios dos dados sintéticos é a sua capacidade de ampliar conjuntos de dados existentes, o que contribui para a melhoria da precisão dos modelos de aprendizado de máquina (machine learning). Eles também apresentam outras vantagens importantes, como: Dados Sintéticos: Impactos nos Negócios Recentemente, uma pesquisa realizada pela Synthesis AI em parceria com a Vanson Bourne e divulgada no VentureBeat, demonstrou alguns fatos relevantes. A pesquisa revelou que 89% dos gestores de diferentes indústrias concordam que dados sintéticos são o futuro do setor e geram um mercado cada vez mais competitivo. Inclusive, os custos envolvidos e a possibilidade de inovação são os principais motivos para uma visão otimista em relação aos dados sintéticos. Ao contrário das pesquisas no mundo real, com altos custos e alguns riscos de privacidade, os dados sintéticos oferecem uma alternativa mais segura e viável. No varejo, por exemplo, empresas como a startup Caper estão utilizando simulações 3D para capturar apenas cinco imagens de um produto e gerar conjuntos de dados sintéticos com milhares de imagens. Ou seja, esses conjuntos de dados estão impulsionando a criação de lojas inteligentes, nas quais os clientes realizam o pagamento sem enfrentar filas nos caixas. A Ética no Uso dos Dados Sintéticos Os dados sintéticos se aproximam de um ponto de inflexão em termos de impacto no mundo real, e considerações éticas acontecem para minimizar possíveis problemas. Nesse sentido, a ética dos dados se baseia na ética da informática e da informação, mas traz uma abordagem diferenciada ao focar nos desafios éticos. Assim, em relação aos dados sintéticos, o cuidado ético precisa ser adotado, antes que maiores consequências por uso indevido aconteçam. Até porque dados sintéticos são gerados artificialmente, e podem substituir os dados históricos reais, em uma velocidade maior. Utilizar dados sintéticos na evolução da inteligência artificial significa criar um potencial transformador, mas também demanda responsabilidade e considerações éticas.
IoT na agricultura: como ela está revolucionando o setor?
A necessidade de aumento da produção faz com que o uso da tecnologia no campo seja imprescindível. Confira porque o uso da IoT na agricultura é uma necessidade.
A evolução além da ficção: Como a IoT auxilia nos novos modelos de negócios?
O avanço da tecnologia de Inteligência Artificial e suas ramificações aplicadas, como a IoT, a visão computacional e o aprendizado de máquina, tem impactado o desenvolvimento das empresas em todo o mundo e proporcionado a criação de novos modelos de negócios nas mais diferentes indústrias. A competição leva as empresas de diferentes ramos a adotar cada vez mais tecnologias inovadoras capazes de lhes proporcionar vantagens e diferenciação. Essa dinâmica possibilita o surgimento de novos modelos de produção, de interação com o cliente e entrega de produtos e serviços outrora inexistentes. Mas, antes de prosseguirmos, é importante que os conceitos de IA e IoT estejam claros em sua mente. Vejamos algumas breves definições. O que é IA e IoT? A IA é um campo de estudo da computação que visa replicar em máquinas o funcionamento do processo cognitivo humano por meio de softwares e hardwares de alto poder de processamento. São exemplos de aplicação: a capacidade de aprendizado (machine learning), o reconhecimento e a interpretação de objetos em um contexto (visão computacional) e a tomada de decisão baseada na análise de dados (Big Data) recolhidos do ambiente por meio de dispositivos interconectados (IoT). A Internet das Coisas, na sigla em inglês IoT — Internet of Things, é o conceito utilizado para representar os objetos que possuem a capacidade de conversar entre si e com a internet. São dispositivos de alta capacidade de captura, processamento, análise e troca de dados e que interconectados formam redes capazes de aprimorar a tomada de decisão, o planejamento estratégico e os processos internos de diferentes organizações. Qual é a importância da IA e IoT? Conforme relatório de 2015 do Fórum Internacional de Economia (World Economic Forum), até 2025 serão mais de 1 trilhão de dispositivos conectados à internet. Outro estudo, conduzido pela General Electric, estima que, nos próximos 20 anos, as tecnologias de IoT injetarão 19 trilhões de dólares na economia mundial. Já no Brasil, segundo um estudo encomendado pelo BNDES — Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social, até o ano de 2025 o país poderá criar algo em torno de US$ 50 a US$ 200 bilhões por ano na aplicação de tecnologias de IoT. Números tão expressivos apenas revelam o potencial dessa tecnologia e sua vigência futura. No mundo corporativo, o uso de sistemas baseados em inteligência artificial são cada vez mais frequentes. O ganho com redução de custos e melhoria de processos coloca a IA como um fator chave de competitividade nos mercados tradicionais e também cria uma gama de novos produtos e mercados inexplorados. É isso o que veremos a seguir. Quais são os mercados gerados a partir da IA e IoT? Situações antes restritas a filmes de ficção hoje podem ser consideradas comuns. Um exemplo emblemático são os atendimentos remotos realizados por sistemas autônomos que filtram e direcionam a demanda recebida pelos diferentes meios de comunicação de uma empresa. Podemos aglutinar em cinco os grupos de fornecedores de serviços de IoT, começando pelos fabricantes de dispositivos como celulares e sensores, passando pelos fornecedores de conectividade, como as operadoras de internet que oferecem os serviços de banda larga (3, 4, 5G). Outro grupo são os provedores de plataforma que fornecem soluções mais abrangentes em IoT, como kits domiciliares e soluções para as cidades inteligentes, além dos integradores de sistemas e os desenvolvedores de aplicativos. Quais são os modelos de negócios com IoT? Com o desenvolvimento da IA e IoT, os cinco grandes grupos de fornecimento de serviços que vimos anteriormente podem optar por novos modelos de negócios, comercialização e venda. Vejamos exemplos: gerenciamento de ativos: as empresas podem monitorar seus estoques em tempo real e reduzir os custos logísticos; cidades inteligentes: por meio de soluções de IoT, as empresas oferecem serviços de melhora de iluminação pública, redução de tráfego, problemas de estacionamento etc.; produtos pontos de venda: os próprios objetos físicos se transformam em locais de venda de serviços que são adquiridos diretamente a partir de dispositivos como celular e smart TV. Quer continuar aprendendo e se aprofundar ainda mais sobre os novos modelos de negócios gerados a partir da Inteligência Artificial e da Internet das Coisas? Assine a nossa newsletter e mantenha-se sempre bem informado sobre tudo que ocorre nesse universo.
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