Como ensinar às máquinas a capacidade de ver?

Veículos autônomos reconhecem o sinal de PARE, os endoscópios reconhecem o câncer. Um perito em inteligência artificial explica como isto funciona.

VIDETE, um projeto de visão artificial do DFKI
VIDETE, um projeto de visão artificial do DFKI DFKI

VIDETE! – Vejam! – é o nome do projeto do Centro Alemão de Inteligência Artificial (DFKI), onde os peritos em IA do grupo de pesquisa Realidade Aumentada, de Kaiserslautern, projetam novos processos para a visão artificial. O objetivo é que as máquina reconheçam confiantemente os objetos em movimento, usando uma só câmera. Até agora, esses sistemas sempre dependeram de no mínimo duas câmeras.

Como as máquinas podem aprender a ver?

Gerd Reis, diretor do projeto, deixa claro: “A visão de um robô não tem muita coisa em comum com a  visão de uma pessoa”. A maneira artificial de  “aprender a ver” é um processo matemático, no qual os robôs aprendem a compreender cenas através de redes neurais artificiais, o que nada mais é que um software, como, por exemplo, os carros que em situação de trânsito reconhecem seus movimentos e interpretam corretamente os sinais de trânsito.

O aprendizado artificial através de redes neurais artificiais possui um número extremo de variáveis. Os pesquisadores comparam as entradas com as saídas esperadas, analisando o grau de diferença. Daí então, o processo é feito passo a passo, até o ponto final de conformidade. Assim, o sistema aprende corretamente a conexão entre entrada e saída.

Quais são os campos de ação da visão artificial?

São sobretudo a condução autônoma e a indústria. Mas também o reconhecimento de câncer através do diagnóstico médico por imagem, a avaliação de cenas de disputa no esporte ou os sistemas de assistência para idosos (Ambient Asssitant Living). Reis acentua: “É necessário que se diferencie se uma pessoa sentada na cadeira desmaiou e precisa de ajuda urgente, ou se ela  simplesmente está lendo um livro bem calma”.

Quais são os desafios para os pesquisadores de IA?

VIDETE também pesquisa como se pode justificar as decisões das máquinas. Que segurança podemos ter de que a inteligência artificial sempre poderá reconhecer corretamente os sinais de trânsito, mesmo que eles estejam sujos? O que leva a IA a deduzir na endoscopia que a alteração do tecido humano é causada por câncer? Antes de a pessoa empregar esses resultados, um outro algoritmo examina como a decisão deve ser tomada, “como uma segunda opinião de um médico”, diz Reis.

© www.deutschland.de

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