Machine Learning, Inteligência Artificial (IA), Deep Learning são termos cada vez mais presentes em nosso dia a dia. De fato, essas tecnologias estão no centro de quase todas as previsões que envolvem inovação, e têm o poder de transformar o modo como pessoas e empresas realizam suas atividades.

Ao longo de sua história, o Google incorporou muito bem a IA em seu núcleo de produtos e serviços. O Vision AI ressalta a força da empresa nesse segmento, ao incorporar Visão Computacional e Machine Learning em uma solução disruptiva baseada em nuvem.

A seguir, você conhecerá mais sobre essa importante ferramenta e entender como a sua empresa pode melhorar a produtividade. Confira!

O que é o Vision AI?

O Vision AI pode ser considerado a combinação de dois produtos desenvolvidos pelo Google: o AutoML Vision e a ferramenta API do Google Cloud Vision. Ele integra modelos de visão computacional e Machine Learning a sites e aplicativos para fornecer uma experiência atraente aos usuários.

Assim, oferece recursos que facilitam a realização de atividades do dia a dia e que ajudam a automatizar processos. Basicamente, o sistema realiza as seguintes etapas:

• aquisição da imagem: é a fase em que as imagens utilizadas para o aprendizado de máquina são enviadas para o sistema. Elas podem ser de diferentes origens, como de arquivos de imagens, arquivos PDFs e, até mesmo, captadas em tempo real;
• processamento da imagem: é o momento em que o sistema analisa toda a imagem e faz uma pré-classificação de seu conteúdo;
• entendimento da imagem: é a etapa em que as imagens são identificadas e classificadas.

Quais as funcionalidades do Vision AI?

Conforme mencionado, essa ferramenta é resultado de uma combinação de dois outros produtos do Google. Confira suas principais características e algumas funcionalidades de cada um deles.

AutoML

O AutoML Vision é uma solução utilizada para treinar modelos de Machine Learning. Com ele, você pode realizar o upload de suas imagens e definir seus padrões personalizados para que a ferramenta possa “aprender” o que ela deve buscar, como deve classificar os resultados, etc. Portanto, essa solução é indicada para quem pretende desenvolver seus próprios rótulos.

O AutoML Vision tem uma interface gráfica muito fácil de usar, e você pode otimizar seus modelos quanto à precisão, latência e tamanho. Depois disso, também pode exportá-los para o aplicativo em nuvem ou para uma matriz de sua escolha.

API Vision

Já o API Vision Tool usa o Machine Learning encapsulado nas APIs REST e a visão computacional para prever resultados precisos, detectar e extrair vários objetos, atribuir rótulos às imagens e as classificar em categorias predefinidas. Ou seja, essa solução faz com que as máquinas consigam realizar algo semelhante ao que fazemos com a visão humana: distinguir objetos ou classificá-los de acordo com características visuais.

Ainda, permite identificar textos, imagens, expressões etc. Não é só isso. Confira, a seguir, algumas funcionalidades que fazem parte dessa API.

Detecção facial

O sistema é capaz de identificar rostos e expressões faciais por meio da análise de pontos de referências, como olhos, nariz, boca etc. Também é possível classificar as emoções de acordo com os pontos analisados, e atribuir a sentimentos, como alegria, tristeza, entre outros.

Localização de objetos

Outro recurso da API é a localização de objetos em imagens. Por meio da análise de itens já conhecidos, o sistema consegue identificar e retornar quais deles foram encontrados em determinada imagem.

Como utilizar o Vision AI na sua empresa?

Você pode treinar o Vision AI para realizar uma série de funções na sua empresa, conforme a sua necessidade. Veja algumas funcionalidades.

Reconhecimento e extração de textos

A visão computacional presente no Vision AI permite a utilização de recursos de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres). Ou seja, essa ferramenta permite reconhecer e extrair textos em formato digital, a partir de documentos impressos e digitalizados, fotografias etc. Além disso, a tecnologia Machine Learning permite estabelecer padrões de extração, o que torna essa ferramenta particularmente funcional.

Por exemplo, com o uso do Vision AI na sua empresa, pode automatizar o processo de entrada de notas fiscais, de contratos e muitos outros tipos de documentos. Assim, extrai dados necessários automaticamente e os registra no seu sistema de gestão por meio de APIs.

Isso proporciona diversos benefícios ao negócio, como a redução de erros de digitação ao imputar esses dados no sistema e o aumento da produtividade, pois os colaboradores podem se dedicar a outras tarefas.

Vale ressaltar que a API Vision também é capaz de reconhecer textos manuscritos. Dessa forma, ela pode ser utilizada, por exemplo, para a leitura de diversos tipos de documentos escritos a mão, como listas antigas de passageiros de navios imigrantes, certidões de casamento e muitos outros documentos registrados em cartórios.

Essas informações podem alimentar um sistema sobre pesquisa de documentos e proporcionar muito mais agilidade para a realização de levantamento de dados em processos de imigração, por exemplo.

Controle de qualidade

Na indústria, o Vision AI pode ser utilizado para identificar produtos com defeito de fabricação, seja na forma, seja nas cores, na embalagem, enfim, qualquer falha que possa ser visivelmente reconhecida. Entre os benefícios que podemos citar, estão o ganho em produtividade, a redução de erros operacionais e a satisfação do cliente, pois a empresa reduz a possibilidade de distribuição de mercadorias defeituosas.

Desenvolvimento de produtos

A aparência é um atrativo fundamental no processo de compra de um produto. Nesse sentido, sua empresa pode utilizar o Vision AI para diferenciá-lo ou assemelhá-lo às soluções já existentes no mercado.

Por exemplo, você pode utilizar no seu projeto de design. Ou seja, procurar por imagens parecidas para saber se há muitas soluções semelhantes ou não para, assim, embasar seu processo de decisão.

Análise de imagens no setor de saúde

O aprendizado de máquina é bastante utilizado em diversas áreas da Medicina. Por meio do reconhecimento de imagem, é possível treinar o computador para verificar, por exemplo, resultados de raio-X que apresentem diferenças em determinado padrão. Dessa forma, o sistema pode analisar exames para identificar fraturas ou outras alterações.

Além disso, é possível verificar outros tipos de imagens médicas e identificar doenças, como câncer, lesões dermatológicas, entre outras. Isso proporciona diversos benefícios à Medicina, como maior precisão nos diagnósticos e mais agilidade na elaboração de laudos e na realização dos respectivos tratamentos.

Segurança e vigilância

Outra possibilidade de aplicação da visão computacional é para auxiliar a atividade de segurança e vigilância. A monitoração de ambientes, por exemplo, requer uma atenção exaustiva dos profissionais responsáveis por detectar quaisquer movimentações captadas por câmeras e acompanhadas por meio de telas de monitoramento.

Por maior que seja o cuidado dos colaboradores, qualquer distração pode significar uma falha de segurança. A tecnologia é uma grande aliada nesse momento, pois por meio do aprendizado de máquina, o sistema pode ser treinado para identificar com facilidade qualquer alteração no ambiente.

Dessa forma, é possível perceber pessoas em atitude suspeita ao redor de uma empresa, identificar indivíduos com armas nas mãos e muito mais.

Controle de acesso a ambientes restritos

O aprendizado de máquina também pode ser utilizado para oferecer mais segurança e controle de acesso a ambientes restritos. Em vez de utilizar cartões, chaves ou senhas para entrar no espaço, o sistema pode ser treinado para fazer o reconhecimento facial das pessoas autorizadas e, assim, proporcionar maior proteção à empresa.

Desenvolvimento de transporte autônomo

A visão computacional é uma tecnologia bastante útil para o setor automotivo. Entre as possibilidades de aplicação, está o desenvolvimento de veículos autônomos, capazes de se locomover sozinhos. Para isso, será necessário que os automóveis consigam identificar situações ao seu redor, como a passagem de pedestres, as faixas de segurança, e entender as sinalizações de trânsito.

Os benefícios dessa tecnologia são inúmeros, como a de facilitar o transporte para as pessoas que não podem dirigir, proporcionar mais segurança no trânsito, já que os automóveis autônomos são treinados para cumprir as leis vigentes, e muito mais.

Avaliação de mudanças ambientais

Monitorar as alterações ambientais é importante para analisar e estimar as mudanças climáticas e as consequências que podem ocorrer em função disso. O Vision AI é uma ferramenta extremamente útil nesse sentido, pois o sistema consegue identificar, por exemplo, áreas de desmatamento e qualquer alteração geográfica, ao comparar imagens de satélite.

A tecnologia também pode ter outras utilidades nesse setor, como para monitorar rebanhos e até animais ameaçados de extinção.

Realidade aumentada

Para exemplificar o que é a realidade aumentada, podemos relembrar do jogo Pokémon Go, que fez muito sucesso quando foi lançado, em 2017. Basicamente, essa tecnologia é capaz de inserir objetos virtuais no mundo físico, de forma interativa e em tempo real.

A visão computacional é uma das tecnologias empregadas para realizar essa tarefa, pois ela tem o papel de processar as imagens utilizadas, reconhecer o ambiente e reagir a ele. Essa tecnologia pode ser aplicada em diversos setores, como na educação, para melhorar a qualidade do ensino e trazer uma melhor experiência de aprendizado aos alunos.

Robôs domésticos e de serviço

A visão computacional e Machine Learning são tecnologias essenciais para o desenvolvimento de robôs domésticos. Com a combinação delas e a utilização de sensores e microfones, os robôs podem ser desenvolvidos para realizar atividades como a localização de pessoas com base na percepção da voz, analisar a expressão facial e interagir com elas conforme a programação realizada.

A utilização de robôs domésticos pode proporcionar diversos benefícios, como ajudar as pessoas a realizar tarefas, a encontrar objetos pela casa e muito mais. Eles também podem ser treinados para proporcionar mais segurança na residência ou para fazer companhia para os idosos.

Os robôs também podem ser muito bem aproveitados no setor de serviços. Um exemplo de aplicação da visão computacional e Machine Learning é como auxiliares para o controle de mercadorias em armazéns, como o robô Quicktron, utilizado pela empresa Alibaba. Dessa forma, ganha-se mais agilidade e precisão ao realizar as tarefas diárias.

Como implementar recursos de visão computacional e Machine Learning na sua empresa?

Agora, você conhece alguns exemplos de como os recursos de visão computacional e Machine Learning podem ser utilizados no mundo dos negócios e quais os benefícios que ela proporciona, como mais agilidade e precisão ao realizar tarefas e muito mais. Dessa forma, sua empresa pode desenvolver modelos e aplicações próprias, conforme as suas necessidades.

Para saber como utilizar o Vision AI de forma efetiva no seu negócio, o ideal é que você conte com o auxílio de uma consultoria especializada, como a SantoDigital. Além de ser especializada em Machine Learning, é uma das principais parceiras do Google na América Latina.

Contamos com experiência de mercado e um time de profissionais altamente qualificados para levar até você a inovação que sua empresa precisa para melhorar seus processos. Consequentemente, terá resultados potencializados.

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