A inteligência artificial é uma das principais tendências para o futuro, sendo algo que possui a capacidade de alterar consideravelmente a realidade e o nosso modo de viver. Já nos dias de hoje, a tecnologia dá sinais de desenvolvimento, trazendo algumas inovações que estão surpreendendo o mundo e deixando as pessoas otimistas.
Em meados de 2017, um grupo do Google destinado ao desenvolvimento de recursos em inteligência artificial criou a AutoML, um sistema responsável por criar e testar outros sistemas programáveis para realizar uma determinada função. E a bola da vez era produzir um software capaz de reconhecer objetos e pessoas presentes em vídeos, tudo em tempo real. Alguns meses depois, nasceu a NASNet, uma espécie de filhotinho robô!
A NASNet foi desenvolvida e testada pela AutoML, que geriu a evolução do sistema assumindo um papel real de cuidador da nova tecnologia. E os resultados foram animadores: a inteligência artificial conseguiu uma porcentagem de acerto de 82,7% na identificação de objetos, 1,2% maior do que qualquer outra já criada por humanos ou máquinas.
Visão de uma análise de objetos usando a NASNet. Retirado de: https://ai.googleblog.com/2017/11/automl-for-large-scale-image.html
A importância disso é que uma das maiores tendências na área de inteligência artificial é a busca pela criação de máquinas capazes de se replicarem e produzirem sistemas melhores que os anteriores, criando um cenário em que os robôs consigam criar equipamentos eficientes por conta própria, sem participação do ser humano no processo de programação ou de montagem.
Uns dos tópicos mais presentes na atualidade são os investimentos e pesquisas para a produção de carros autônomos. O desenvolvimento da tecnologia pode realmente trazer algo capaz de transformar de modo significativo os parâmetros da mobilidade humana, colocando nas ruas veículos totalmente guiados por sistemas de inteligência artificial.
Três empresas lideram o setor: a Uber, a Tesla e a Waymo (pertencente ao Google). Nos últimos anos, elas vêm testando modelos e procurando métodos de tornar a tecnologia viável para a fabricação em grande escala. No vídeo abaixo você confere uma experiência 360º dentro de um dos modelos da Waymo. Não se esqueça de ativar as legendas em português.
Uma das maiores discussões acerca dos carros autônomos se refere a problemas legislativos, principalmente em relação à postura dos veículos em casos de acidentes. É preciso entender que esses carros precisam ser programados para fazer escolhas que, algumas vezes, podem envolver decisões sobre vidas humanas, o que é um tema bastante complicado. Mas mesmo assim, o que se espera é que, com o tempo, a tecnologia seja inserida no dia a dia e venha a mudar bastante o futuro da mobilidade urbana.
A capacidade de interpretar dados em alta velocidade e processar conclusões em tempo real dá aos sistemas de inteligência artificial um intenso potencial de contribuição para a medicina, oferecendo um registro e um mapeamento de doenças jamais conseguido na história da humanidade.
Em um estudo publicado em maio de 2018, pesquisadores da Alemanha, da França e do Reino Unido testaram um sistema capaz de diagnosticar o câncer de pele. A máquina utilizada é uma rede neural, e funciona de maneira análoga ao sistema nervoso humano. Primeiro ela precisou “aprender”, sendo alimentada com centenas de imagens de tumores. Depois disso, foi exposta ao teste real de identificação, e o resultado foi fantástico: 95% de acerto! Os médicos humanos ofereceram um índice de 86% de acerto.
Também em 2018, a DeepMind, uma empresa ligada ao Google, anunciou uma inteligência artificial capaz de diagnosticar cerca de 50 doenças relacionadas ao olho humano. O sistema, ao receber a imagem do tecido ocular, o mapeia e o analisa, identificando se há algum indício de doença e recomendando o tratamento indicado. No vídeo abaixo você pode ver mais sobre o sistema. Lembre-se de ativar as legendas em português:
A ideia não é a substituição dos médicos, mas sim que eles trabalhem ao lado de sistemas de inteligência artificial. Isso pode ser fundamental para tornar o processo de identificação de doenças muito mais rápido, o que auxilia principalmente nos casos em que a velocidade do diagnóstico faz toda a diferença para o tratamento.
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