Hoje, graças a grandes saltos nas capacidades de inteligência artificial, as tecnologias baseadas em visão computacional (CV) tornaram-se os principais recursos de muitos aplicativos e dispositivos, incluindo aqueles que as pessoas usam todos os dias.
O software biométrico de reconhecimento facial não existiria sem a visão computacional. Os carros autônomos precisam disso para uma direção segura. A visão computacional é necessária para análise de imagens médicas e processos de inspeção robótica de garantia de qualidade. Minha empresa, Shopic, usa visão computacional para identificar itens colocados em carrinhos de adesivos.
Essas tecnologias usam essencialmente a visão computacional para automatizar processos úteis usando dados visuais como entrada. Os sistemas incluem hardware de digitalização e algoritmos que permitem que as máquinas analisem, processem e extraiam informações de imagens e vídeos digitais. Ele depende muito de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais complexas.
Nos últimos meses, a visão computacional se desenvolveu de maneiras novas e empolgantes. Para alguns, essas mudanças também são inquietantes, mas vejo potencial e oportunidade nesse campo. Abaixo estão algumas das tendências proeminentes que acredito que dominarão a indústria neste estágio e no futuro próximo.
A obtenção do limite é gradualmente reduzida
Avanços contínuos no armazenamento em nuvem de borda resultaram em dispositivos de ponta, como câmeras digitais e sensores de visão, capazes de executar o processamento de visão computacional no local, em vez de enviá-lo para a nuvem. Isso move o processamento de IA de visão computacional para dispositivos de ponta, diminuindo a latência e reduzindo o consumo de energia e largura de banda. Empresas como a Nvidia estão desenvolvendo serviços de nuvem de ponta para melhorar a implantação de recursos de visão computacional. Livrar-se do caro processamento e armazenamento em nuvem reduz o custo de adoção e torna os sistemas CV mais acessíveis e acessíveis. Mudar para o processamento de borda também melhora a privacidade de dados para aplicativos de visão computacional, superando problemas de conformidade que anteriormente atrapalhavam a adoção por muitas empresas.
As aplicações de visão computacional se expandem
À medida que as barreiras à adoção diminuem, mais indústrias estão implementando a visão computacional em mais e mais casos de uso. A saúde é uma área interessada em adotar a visão computacional, que pode permitir diagnósticos de imagem mais precisos e serviços médicos remotos, com a promessa de cirurgia assistida por robôs.
Testemunhamos o crescimento de casos de uso de visão computacional no setor de varejo, incluindo sistemas de compras de autoatendimento e lojas sem caixa. Veículos autônomos e equipamentos de segurança rodoviária estão usando visão computacional para melhorar a segurança, agricultores estão usando visão computacional para monitoramento de colheitas e detecção de doenças, e sistemas VSLAM usam visão computacional para fornecer mapeamento mais preciso para alívio de desastres, previsão do tempo e muito mais.
À medida que os casos de uso continuam a se acumular, o mercado de visão computacional se expandirá. A Global Data prevê que o mercado de visão computacional crescerá de US$ 17,73 bilhões em 2023 para US$ 30,3 bilhões em 2026.
sistema torna-se mais complexo
À medida que os algoritmos de inteligência artificial que sustentam as soluções de visão computacional se tornam mais poderosos, os sistemas de visão computacional melhorarão sua capacidade de reconhecer objetos e rostos. Isso permitirá que os sistemas de visão computacional detectem com mais precisão as emoções e rastreiem os movimentos do corpo, abrindo novos recursos para percepções comportamentais e detecção de anomalias. Embora o monitoramento de indivíduos seja altamente problemático e esteja sob escrutínio nos últimos anos, a análise anônima do sentimento da multidão é um dos casos de uso ético.
Também vemos sistemas de visão computacional desenvolvendo modelos e métodos inovadores de processamento de imagem. O "modelo de atenção" de hoje é essencialmente uma técnica de processamento de entrada que permite que uma rede neural se concentre em partes específicas de uma imagem ou vídeo complexo, permitindo que os sistemas de visão computacional entendam cada parte de uma imagem ocupada ou frequência inicial. Além disso, "Graph Neural Networks" aplica previsões de aprendizado profundo a estruturas de dados ricas em relacionamentos, aprimorando a visão computacional, a compreensão e a interpretação do contexto.
A conexão de dados visuais com outras fontes de dados pode enriquecer o contexto geral e a compreensão dos eventos, assim como os humanos combinam a visão com a sensação do vento, a percepção da velocidade e os sons de fundo do ambiente para entender o mundo ao seu redor. Dessa forma, as soluções CV podem entender e extrair insights de toda a cena em um contexto mais amplo, não apenas segmentos selecionados
Essa maturidade permitirá uma interpretação e análise mais precisas, uma melhor tomada de decisão e maior utilidade em situações complexas e em rápida mudança, como fábricas movimentadas ou ruas da cidade.
AR entra em uma nova era
As soluções de realidade aumentada (AR) de hoje podem produzir uma renderização 3D interativa de qualquer ambiente do mundo real, com ajustes limitados feitos pelo rastreamento da mudança de luz em superfícies planares. Eles podem responder aos movimentos do usuário por meio do rastreamento da cabeça e dos controladores, mas não muito mais.
No entanto, a integração de câmeras de visão computacional com soluções de rastreamento ocular e giroscópios está começando a produzir sistemas mais complexos. As soluções de visão computacional aprimorada (CV-enhanced AR) podem perceber todo o ambiente do usuário, orientar o usuário para evitar obstáculos, ajustar o ambiente virtual de acordo com os movimentos do corpo do usuário, etc.
Isso tem implicações importantes para dispositivos assistivos, aplicativos de navegação e experiências de jogos/metaversos.
desafios permanecem
Apesar dos tremendos desenvolvimentos e promessas da visão computacional, os líderes da área ainda enfrentam alguns desafios. Como a visão computacional é um campo relativamente novo no mundo comercial, há uma escassez de especialistas para desenvolvê-la e implementá-la em grande escala. As empresas precisam capacitar seus funcionários para atender a essas demandas.
Como setor, também precisamos abordar melhor as questões relacionadas à privacidade, confiança e uso ético. A chave é ter uma coleta de dados rigorosa, totalmente opcional ou verdadeiramente anônima. Os sistemas de visão computacional precisam cumprir os regulamentos de privacidade em evolução e as demandas públicas por privacidade.
"Há uma necessidade crescente de transparência e explicabilidade na IA. A visão computacional não pode ser apenas uma caixa preta, mas os modelos de IA nos quais ela se baseia são tão complexos que é difícil torná-los explicáveis." O responsável pela implementação dos sistemas de IA das pessoas fará o possível para garantir que possam explicar como as decisões foram tomadas e quais informações foram usadas para tomá-las. "Mas, à medida que a visão computacional se torna mais complexa, os desafios aumentam", escreve Bernard Marr.
A visão computacional ainda está em sua infância
Como outras soluções de IA, a visão computacional avança na velocidade da luz, com novas abordagens, aplicativos, casos de uso e recursos surgindo o tempo todo. Em um ambiente de mudanças tão rápidas, é difícil prever o que acontecerá no futuro.
Embora ainda existam muitos desafios a serem superados, principalmente no que diz respeito à privacidade e ao uso ético, os sistemas de visão computacional prometem fornecer novas capacidades para inúmeras indústrias, abrindo novas oportunidades para todas as partes envolvidas.
