Categoria: Tecnologia

Chat GPT, imagens geradas por IA e a Alexa são alguns dos exemplos em alta quando pensamos em inteligência artificial e machine learning nos dias atuais. Mas existe um grande nome nesse universo que não está tão em evidência como os outros: o deep learning.

Como o nome sugere, ele tem uma forte relação com os outros dois conceitos. É como se eles fossem uma tríade que mimetiza a inteligência humana em busca de tornar as atividades mais simples, seja no cotidiano ou no ambiente profissional.

Mas o que significa, especificamente, o deep learning? Nos próximos tópicos, você vai descobrir. E não só isso. Vamos também falar sobre sua importância e apresentar 9 exemplos de uso dessa tecnologia. Tenha uma ótima leitura!

O que é deep learning?

O conceito de deep learning (DL) envolve uma subárea do machine learning, que faz parte da IA, que consiste em simular a rede neural de um cérebro humano.

Ou seja, estamos falando de uma tecnologia que busca simular de maneira computacional o cérebro humano como uma máquina de aprendizado.

Ao traduzir para português, podemos entender como a aprendizagem profunda. E é essa a ideia: que ele funcione o mais próximo possível de um conhecimento orgânico.

Sendo assim, seu papel é fazer com que o computador aprenda por si mesmo e, ainda, consiga executar tarefas semelhantes às dos seres humanos.

Como esse aprendizado funciona?

Toda a base do aprendizado profundo se baseia nas redes neurais artificiais. Elas têm sido trabalhadas e aperfeiçoadas desde os anos 50 e ganham cada vez mais espaço pelo seu potencial.

Através de algoritmos profundos e camadas de processamento, cada informação que entra é usada para treinar o computador no reconhecimento de padrões. Vale lembrar que a quantidade de dados é gigantesca, certo?

As redes neurais se estruturam por camada: de entrada, escondida e de saída. Naturalmente, qualquer informação vai entrar pela primeira vez. Isso vai fazer com que uma série de neurônios artificiais sejam ativados de acordo com o tipo de dado.

Por exemplo, digamos que o objetivo é reconhecer uma linha de uma letra. Esse processo começa na entrada e segue para as camadas escondidas (podem ser bem mais que uma).

Nesse momento, as combinações de linhas vão ser processadas até que se consiga descobrir qual é a letra. Na de saída, será determinado se é A, B, C ou qualquer outra letra do alfabeto.

Com o passar do tempo e a entrada de mais dados, vai se tornar mais fácil fazer com que os sistemas de deep learning consigam identificar traços diferentes para uma mesma letra em maior grau de acerto, considerando que cada pessoa escreve de um jeito.

Qual é a diferença entre deep learning e machine learning?

Pelo denominador comum — learning — dá para entender que as duas tecnologias dizem respeito ao aprendizado. No entanto, o que difere uma da outra é seu aprofundamento.

Ambas usam redes neurais, no entanto, enquanto o machine fica em torno de três camadas, o deep consegue ir além de 30 camadas. Sendo assim, uma diferença entre essas redes está na quantidade de neurônios e de conexões.

Os algoritmos de machine learning (ML) fazem uso de dados estruturados e rotulados para prever informações. Em outras palavras, os recursos usados se estabelecem de acordo com o modelo dos dados de entrada.

Já no caso da aprendizagem profunda, esse pré processamento de dados de maneira sistemática não existe. E é aqui que entra a grande diferença dos dois conceitos: o DL é o único capaz de processar dados não estruturados — como texto, imagens e vídeos.

Logo, os recursos podem ser extraídos de forma automatizada, sem a necessidade de interferência humana. Enquanto o ML depende da supervisão humana, o DP usa os algoritmos para processar todo e qualquer dado.

Para trazer isso, na prática, vamos mostrar um exemplo de um dado estruturado como a imagem: imagine que exista um conjunto de fotos de plantas e é preciso distingui-las.

No caso do ML, a definição dos recursos vai depender da participação de um especialista humano.

 Já os algoritmos de aprendizado profundo vão fazer uso das características importantes que diferenciam cada espécie (tamanho, fruta, flor, entre outros).

Para resumir, então, podemos perceber que a precisão e independência acaba sendo o grande fator diferencial do deep learning em relação ao machine. Afinal, o algoritmo de aprendizado é capaz de se ajustar na hora de fazer previsões, por exemplo.

Quais são as aplicações do deep learning? Veja 9 exemplos

Chegamos agora em um momento importante do texto: ver como o deep learning tem sido usado na prática. Quais são os grandes exemplos de aproveitamento? Conheça os 8 principais:

1. Assistentes virtuais;
2. Chatbots;
3. Reconhecimento facial;
4. Reconhecimento de fala;
5. Soluções de recomendação;
6. Diagnósticos preditivos;
7. Carros autônomos;
8. Previsões financeiras;
9. Fake news e noticiabilidade.

A seguir, vamos apresentar um pouco sobre cada uma dessas aplicações do deep learning. Continue lendo!

Assistentes virtuais

As assistentes virtuais são um grande exemplo de deep learning, principalmente em relação à capacidade de processamento de linguagem natural (NLP).

Esta tecnologia é baseada justamente nos algoritmos de aprendizagem profunda, que são responsáveis por compreender a linguagem natural do utilizador — neste caso, a linguagem humana — e gerar uma resposta.

No geral, elas são usadas para tirar dúvidas e programar tarefas de quem a usa. Siri, Cortana e Alexa são as assistentes mais conhecidas.

Como o aprendizado se trata de uma tarefa contínua, quanto mais dados são fornecidos, mais adequada a linguagem se torna, além de se habituar ao usuário.

Chatbots

Os chatbots são muito usados na internet, principalmente em sites de lojas ou governamentais. Eles servem para ajudar no serviço ao cliente, seja para tirar dúvidas ou para vender produtos.

Ao utilizar técnicas de aprendizagem profunda, mais uma vez, é possível criar algoritmos que compreendam a língua do usuário e forneçam respostas automatizadas.

Muitas empresas fazem uso de chatbots, desde a Neoenergia (grupo privado do setor elétrico) até o Itaú.

Reconhecimento facial

O reconhecimento facial é uma tecnologia utilizada para autenticação. Muitas vezes serve para identificação de identidade ou concessão de acesso a dispositivos.

Por meio de algoritmos de aprendizagem profunda, o computador é capaz de reconhecer rostos humanos, mesmo à distância ou em ângulos diferentes.

Esta tecnologia já está a ser utilizada em muitos dispositivos, principalmente smartphones e aplicativos dentro deles.

Esta forma de identificação utiliza tecnologia de ponta para comparar características faciais com as armazenadas dentro de uma base de dados.

Reconhecimento de voz

O reconhecimento da fala é uma aplicação que permite ao utilizador interagir com um dispositivo ou computador utilizando apenas comandos de voz.

Aqui, são aplicados algoritmos de aprendizagem profunda a fim de compreender a língua falada e gerar ações apropriadas, bem como reconhecer padrões acústicos.

Esse acaba sendo uma tecnologia que os sistemas operacionais usam para servir de apoio também às assistentes virtuais. Outro uso interessante é a transcrição de fala para texto ou mesmo a tradução de idioma.

Soluções de recomendação

As soluções de recomendação também são famosas no IA e dentro do deep learning também é possível. O DL ajuda fortemente programas de entretenimento e redes sociais nisso.

A ideia é, além de entender entender o comportamento dos clientes e quais são os gostos pessoais dos usuários, identificar padrões para a identificação de perfis semelhantes.

Vale dizer que esse estudo sobre os dados do consumidor também vai colaborar para outras situações de previsões que podem ajudar sites e ecommerces.

Dados como navegação, histórico de busca e demografia vão ajudar nisso. Empresas como Netflix e HBO fazem isso, na mesma medida que o Instagram e o TikTok.

Diagnósticos preditivos

Na medicina, o DL também pode ter várias aplicações. Isso acontece principalmente pela capacidade preditiva dessa tecnologia.

A deep learning pode ser usada para prever a probabilidade de um paciente desenvolver uma doença, graças à análise dos dados genéticos e histórico clínico.

Dá para identificar a chance de ter problemas como câncer de mama, doença de Alzheimer, diagnóstico cardiovascular, câncer de pele ou até derrame cerebral.

Essa previsão é feita com base na modelagem de dados provenientes de exames e outras informações a fim de criar um diagnóstico o mais rápido possível.

Carros autônomos

O deep learning é responsável pela identificação de objetos em tempo real, fazendo com que a inteligência esteja automaticamente preparada para reagir a possíveis situações perigosas.

Através do DL, os carros autônomos conseguem fazer leitura de placas, identificar semáforos e entender sinais de trânsito.

O Computador Neural Diferenciável (DNC) é o mecanismo por trás disso. Ao ser apresentado mapas, linhas e paradas de ônibus, o carro inteligente consegue achar rotas menores para chegar onde se quer.

Esse tipo de tecnologia vai revolucionar a forma como as pessoas se locomovem e terá um grande impacto no setor automobilístico.

Previsões financeiras

Ainda apresentando as aplicações em nichos específicos, não poderíamos deixar de falar também sobre a previsibilidade financeira que essa tecnologia oferece.

As redes neurais de aprendizado profundo podem ser aproveitadas para prever valores de ativos e criar estratégias lucrativas.

Além disso, esse tipo de inteligência artificial também consegue identificar e prevenir fraudes e qualquer tipo de ameaça à segurança. Essa aplicação é fundamental dentro do contexto elevado de golpes e ataques cibernéticos.

Alguns dos usos atuais desse deep learning para análise de mercado são prever o desempenho dos ativos como fundos e ações, criar modelos preditivos e gerar insights mais precisos para a análise técnica.

Fake news e noticiabilidade

Para finalizar, também precisamos falar sobre a identificação de fake news que o deep learning é capaz de fazer.

Conhecidas também como notícias falsas, as fake news são matérias atreladas a veículos de informações manipuladas que se espalham pela internet com o objetivo de prejudicar algo ou alguém.

A aprendizagem profunda consegue justamente detectar notícias falsas e, principalmente, informar a existência delas ao usuário.

Paralelamente a isso, a tecnologia também consegue fazer uma curadoria de notícias de acordo com o perfil de cada usuário, facilitando a tarefa de se informar pelo meio digital.

Por que o deep learning é importante para as empresas?

O deep learning é uma ferramenta importante para as empresas, pois permite que elas consigam ter um maior nível de personalização e oferecer serviços mais inteligentes aos seus clientes.

Essa tecnologia faz parte das assistentes virtuais na mesma medida que consegue criar diagnósticos mais seguros. Com o DL, portanto, é possível melhorar a capacidade de reconhecer, detectar e prever ações por meio de dados.

Todas as áreas podem ganhar com isso, como segurança de dados, marketing digital, recursos humanos, fintechs, entre outros.

Principais benefícios do deep learning

Além da importância, vamos entender quais são os benefícios do deep learning? Aqui, de forma sucinta, elencamos os principais:

• Maior nível de automação das atividades;
• Utilização de dados complexos e diversificados;
• Criação de modelos preditivos com maior precisão;
• Redução da margem de erros na tomada de decisão;
• Aumento da velocidade de processamento de dados.

Conclusão

O deep learning tem um grande papel na melhoria de processos e atividades humanas. A diferença para o ML é que ele possui um maior nível de aprofundamento, justamente pelas redes neurais artificiais.

Como trabalha de forma a reproduzir o funcionamento do cérebro humano, ele é capaz de ir além do machine learning, o que abre ainda mais oportunidades de avanços na ciência e nos negócios.

É justamente por isso que as empresas precisam acompanhar o deep learning, entender como ele funciona e principalmente como podem aproveitar essa tecnologia dentro das suas realidades.

Caroline Verre

Aprendizagem de máquina ou machine learning é o nome dado à capacidade de “treinar” e “ensinar” softwares.

Os programas observam e analisam grandes quantidades de dados, descobrindo neles padrões que dificilmente uma equipe de seres humanos conseguiria identificar — e principalmente na velocidade que fazem isso.

As possibilidades de uso são muitas, variando desde encontrar indícios de câncer em mamografias até recomendar uma série de TV.

Nesse artigo, vamos apresentar essas aplicações práticas e ainda falar mais sobre esse conceito: como funciona, tipos, importância, benefícios, entre outros. Tenha uma excelente leitura!

Leia também sobre: mundo BANI e o que ele muda nas empresas!

O que é machine learning?

O machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial. Ele consiste em algoritmos que aprendem com a experiência e são capazes de detectar padrões a partir da análise de dados.

Esses dados conseguem orientar os computadores a aprenderem por conta própria e isso faz com que seu desempenho seja sempre aprimorado.

A partir daí, é possível construir modelos analíticos de maneira automatizada, criando sistemas que também estão aptos a tomar decisões com a menor participação de pessoas possível.

Como o machine learning funciona?

O machine learning funciona a partir da obtenção de dados, que são utilizados para identificar padrões e conhecimento. A ideia é imitar a maneira como os humanos aprendem e evoluem a partir disso.

Por meio desses algoritmos, é possível ter uma melhor compreensão dos fatores envolvidos no processo, possibilitando que as máquinas tomem decisões com base no que foi aprendido.

E, com base na sua própria experiência, podem modificar seu comportamento também. Quanto maior for a quantidade de dados e informações disponíveis para o machine learning, melhor serão os resultados.

Vamos imaginar uma situação para exemplificar esse funcionamento. Digamos que alguém digita uma palavra que pode ter dois sentidos, como “banco”, que pode ser o lugar onde se guardam recursos financeiros ou a peça de mobiliário.

O ML consegue identificar quais são as palavras associadas àquela palavra — e, com base nisso, determinar qual delas é a mais certa de acordo com o contexto. 

É nessa lógica que os algoritmos conseguem tomar decisões melhores, mais rápidas e confiáveis.

Principais tipos de machine learning

Entendendo como o machine learning funciona, podemos compreender também as suas variações. Entre os tipos de aprendizado, estão:

• supervisionado: é aquele que processa dados conhecidos. Nesse caso, o ser humano vai orientar o que é adequado e o que não é;
• não-supervisionado: é voltado para dados inexplorados, ajudando a processar grandes quantidades, sem a influência ou a capacidade humana. Cabe a máquina fazer a identificação de padrões e características, encontrando uma lógica;
• semi-supervisionado: é a mescla dos dois anteriores. Há um processamento ativo por parte da máquina, mas também há influência humana;
• por reforço: aqui temos o ML baseado em tentativa e erro. Ao fazer testes, a máquina aprende quais são as melhores ações a serem tomadas. Isso é interessante quando não há dados rotulados suficientes.

Qual é a importância do machine learning?

O processamento de dados oferecido pelo machine learning tem dado a ele uma importância imensa. É cada vez mais comum vermos empresas usando esse tipo de tecnologia para melhorar e facilitar seus processos.

Inclusive, estamos falando de quase metade das empresas do mundo: segundo dados apurados pela McKinsey em 2018, 46% das empresas já fizeram uso de alguma tecnologia do machine learning.

Por mais que as pessoas possam dar o seu melhor, essa é uma velocidade humanamente impossível. Por isso, seu grande valor está aí: aumentar a produtividade das atividades — seja na vida pessoal ou profissional.

A aprendizagem de máquina é capaz de entregar informações em tempo real a qualquer momento, diferentemente dos indivíduos. Logo, ela aparece como um grande apoio e, sendo assim, com grande importância também.

Quais são os benefícios do machine learning?

Já que falamos da importância dela, vale destacar também os benefícios que o machine learning oferece às empresas. E são muitos. Os principais são:

• facilidade na tomada de decisões: os modelos de ML são capazes de tomar decisões mais acertadas com base nos próprios dados que processa;
• diminuição dos custos: essa tecnologia reduz a necessidade de mão-de-obra, e ainda torna mais rápida toda a operação. Isso, consequentemente, traz economia de tempo e dinheiro para as empresas;
• maior consistência na organização: todos os processos são facilitados, assim como a execução de tarefas que exigiam esforço humano. Os resultados são mais precisos e profissionais;
• criação de novos produtos: usando machine learning é possível fazer pesquisas mais amplas e completas para desenvolver novas soluções.

Em suma, o ML oferece uma grande variedade de benefícios — que podem ser aproveitados tanto por empresas quanto por profissionais.

Por isso, é extremamente importante que se compreenda muito bem como esse processamento de dados funciona e como tem ajudado na evolução dos negócios.

Qual é a diferença entre machine learning e deep learning?

Há também outro elemento importante dentro da IA que tem forte relação com o ML: o deep learning. A diferença entre machine learning e deep é a forma como se usa os dados.

Mas antes, vale lembrar que o segundo é um subtipo do primeiro.

Dito isso, o ML pode ser compreendido, como falamos, em todo o uso de algoritmos para entender dados. Já o deep learning (DL) foca apenas em algoritmos para fazer isso, ou seja, não há participação humana.

Também podemos entender o termo deep learning, aprendizagem profunda, como um uso muito maior de redes neurais artificiais.

O machine costuma usar 3 camadas (entrada, escondida e saída). Por outro lado, o deep learning pode passar até de 30 camadas no total.

Isso faz com que o DL também consiga processar dados não estruturados de forma autônoma, como imagens, vídeos e textos.

Em suma, o ML é a base da inteligência artificial sendo usada para processar grandes dados e extrair informações valiosas. Já o deep learning entra como uma parte mais avançada, usando redes neurais para processar dados não estruturados.

10 aplicações práticas do machine learning com exemplos

Finalmente, chegamos a parte mais prática do texto: as aplicações do machine learning. Vamos apresentar 10 usos com exemplos para você entender melhor o quão útil é essa ferramenta nos mais diversos segmentos. Acompanhe!

Saúde

Uma das maiores contribuições que o ML pode nos dar é na área da saúde. Graças a esse recurso, é possível desenvolver ferramentas para diagnosticar uma série de doenças.

Ao fornecer um algoritmo com dados de exames, tais como eletrocardiogramas, tomografias e eletroencefalogramas, a ferramenta pode aprender padrões para interpretar esses documentos.

Cruzando com outros dados, a exemplo de sinais vitais e histórico de saúde, as máquinas conseguem ser extremamente eficazes na previsão do surgimento de determinadas doenças, oferecendo resultados significativos.

Além disso, a técnica do aprendizado de máquina pode ser usada em pesquisas sobre biologia e no desenvolvimento de medicamentos.

Segurança

Computadores também podem ser treinados para detectar comportamentos suspeitos em imagens captadas por câmeras de segurança e elevar o nível de proteção.

Empresas como a IC Realtime e a Boulder AIjá disponibilizam produtos do tipo. Assim, é possível alertar equipes de vigilantes e prevenir ocorrências, diminuindo a dependência da atenção humana.

A tecnologia também se aplica aos scanners de bagagem usados em aeroportos, reduzindo o número de alarmes falsos e detectando ameaças que poderiam ser ignoradas pelos funcionários.

Assim, os passageiros ganham mais segurança e conforto. A detecção de fraudes também é auxiliada por algoritmos de machine learning, que são programados para detectar e bloquear operações suspeitas.

Combate a malwares

O relatório Voice of SecOps da Deep Instinct, descobriu que 86% dos entrevistados acreditam que ferramentas impulsionadas por IA, ML e DL têm um impacto significativo na prevenção de ameaças desconhecidas. Esse é o caso de malwares.

A título de contextualização, vale dizer que malware são programas maliciosos, ou seja, que são desenvolvidos com a intenção de destruir ou danificar um computador.

Segundo outros dados também do Deep Instinct, grande parte desses softwares maliciosos reutilizam código de versões anteriores. A taxa de similaridade fica entre 90% e 98%.

A inteligência artificial pode ser treinada para encontrar padrões e, assim, identificar as potenciais ameaças que estão nos 2% a 10% restantes, mitigando a possibilidade de perdas e prejuízos.

Isso é fundamental para as empresas, principalmente aquelas que fazem uso de dados sensíveis.

Mercado financeiro

A aprendizagem de máquina traz benefícios importantes também ao mercado financeiro, seja na tomada de decisões que os investidores precisam fazer ou na operação das instituições financeiras.

Softwares desse tipo podem ser treinados para, por exemplo, detectar tendências de valorização de ações e, assim, oferecer boas oportunidades de negócio a investidores.

Além disso, a inteligência artificial consegue aprender a avaliar o crédito dos clientes, fazendo a diferença para bancos, financeiras e fintechs.

Outro ganho é que, através da identificação de padrões que o aprendizado de máquina faz, as instituições financeiras podem detectar e prevenir fraudes nas contas dos clientes. Isso dá mais segurança aos bancos e aos clientes.

Marketing e atendimento

Não dá para falar de ML  sem falar sobre chatbots, uma das principais ferramentas usadas pelo setor de marketing e atendimento. E eles estão cada vez mais presentes em lojas onlines e sites de serviços.

Com o tempo, a tendência é que esses robôs compreendam com mais precisão as demandas dos consumidores, ajudando a resolver problemas com rapidez e eficiência, reduzindo custos e aumentando a satisfação dos clientes.

Esse é um grande ganho de tempo para a empresa, que não precisa ter uma equipe disponível 24 horas para atender emails ou ligações.

No entanto, esses robôs de conversa podem ir muito além disso, auxiliando em tarefas de pesquisa de mercado — uma maneira rápida, fácil e barata de entender melhor quem são seus clientes — e complementando sua estratégia de marketing.

Isso também ajuda na segmentação de clientes e na identificação de oportunidades de personalização de produtos ou serviços.

Transportes

Há diferentes usos possíveis para machine learning relacionados a transportes. Aplicativos de mapas e GPS são um bom exemplo.

Eles podem deduzir o nível de trânsito de uma via em determinado dia e horário a partir de um histórico de informações e, assim, fornecer caminhos melhores para os usuários.

No entanto, a tecnologia permite ir muito além disso. Segundo uma pesquisa Ernst & Young, os carros autônomos deverão representar 75% das vendas globais em 2035. De 2025 a 2030 o crescimento das vendas saltará de 4% a 41%.

Carros esses com capacidade para tarefas complexas, a exemplo da direção autônoma e até luxos de conforto, como aprender as preferências do motorista para posição do assento e temperatura do ar-condicionado.

Assistentes virtuais

É bastante provável que o seu celular conte com um assistente virtual, seja ele a Siri ou o Google Assistant. Ou que seu computador com sistema Windows conte com a Cortana. Ou, até mesmo, que seu echodot tenha a voz da Alexa.

Essas tecnologias combinam diversos recursos de aprendizagem de máquina, como reconhecer voz, entender a linguagem natural e adquirir hábitos do usuário.

A inteligência artificial faz até mesmo com que eles soem mais humanos e cada vez menos, de fato, artificiais. E o principal propósito é ajudar tarefas individuais das pessoas, tornando o dia a dia dos usuários mais simples e automatizando tarefas.

Por exemplo, pesquisas na internet, compras online, reprodução de música e controle de dispositivos domésticos são os principais usos de quem conta com esse agente de software inteligente.

Governo

O aprendizado de máquina pode ser crucial para agências governamentais, como segurança pública, pois possuem um extenso leque de dados que podem ser extraídos em busca por insights úteis.

A análise de dados a partir dos sensores pode identificar formas inovadoras para melhorar a eficiência, gerando economias significativas.

Além disso, o aprendizado de máquina desempenha um papel importante na detecção precoce de fraudes bem como na redução do roubo de identidade.

No contexto educacional, essa tecnologia permite que as decisões sejam tomadas de forma eficiente por meio da avaliação do risco de evasão ou reprovação, bem como emissão dos relatórios necessários para a tomada de decisões no ensino público.

Pesquisas online

Motores de busca já fazem parte da vida digital há mais de uma década e isso acaba fazendo com que as pessoas esqueçam como eles são complexos. E sim, eles usam machine learning para operar.

O Google, o Bing e outros sites do tipo analisam em qual resultado você clica, quanto tempo você fica em cada site, se você precisa recorrer ou não à segunda página da lista, entre outros fatores.

Estes algoritmos desenvolvidos têm o propósito de identificar com precisão quais páginas respondem melhor às buscas dos usuários, e assim exibi-las nos resultados iniciais.

Tudo isso envolve detectar padrões de uso, uma das funções mais importantes do ML. E no final das contas, a experiência do usuário no navegador se torna cada vez melhor.

Recomendação de conteúdo

Fechando as aplicações do machine learning, não podemos deixar de falar sobre a recomendação de conteúdo. Praticamente toda loja online ou site de conteúdo tem, hoje, um sistema que recomenda filmes, séries, músicas, entre outros.

Esses softwares usam aprendizagem de máquina para observar o comportamento dos usuários e consumidores e detectar padrões. A Netflix, por exemplo, divide seus espectadores em mais de 2 mil grupos diferentes, com sugestões ajustadas para cada.

Os algoritmos são capazes de analisar grandes massas de dados para prever se um usuário gostaria de comprar ou mesmo de assistir a um conteúdo, fazendo com que a empresa ofereça recomendações personalizadas e muito mais direcionadas.

O resultado final é uma experiência personalizada e relevante que constrói confiança e ao mesmo tempo diminui a insatisfação.

Qual o futuro para o machine learning?

As tecnologias de aprendizagem de máquina estão evoluindo em um ritmo acelerado justamente porque tem trazido uma série de melhorias nas esferas da sociedade, seja no particular como no coletivo.

No futuro, a expectativa é que a aprendizagem de máquina se torne ainda mais importante no cotidiano e principalmente no mercado.

A melhor maneira de mostrar isso talvez seja em números: o tamanho desse mercado deve crescer de US$ 21,17 bilhões em 2022 para US$ 209,91 bilhões em 2029, segundo o Fortune Business Insights.

Espera-se que o mercado global ganhe força devido aos avanços conjuntos também com o deep learning, que é a aprendizagem profunda, uma área também do ML.

Além disso, diversas organizações estão aprimorando seus recursos relacionados à Inteligência Artificial para entregar inovações. E isso deve, igualmente, impulsionar o crescimento do mercado de ML em todas as indústrias e regiões.

Existe algum perigo com o machine learning?

Diferentemente da crença popular em que se imagina que as máquinas vão dominar o mundo, os perigos do machine learning são muito mais sutis. E isso também vai depender muito do uso que o ser humano emprega a tecnologia.

Um dos principais exemplos disso é o uso de bots ou robôs para manipular imagens ou textos e, assim, impactar a opinião de pessoas de forma negativa e a favor de um interesse privado.

Já outro também forte risco, principalmente no setor empresarial ou governamental, é o desenvolvimento de algoritmos treinados com repertórios preconceituosos, por exemplo, em relação ao reconhecimento facial.

Tudo isso mostra que é preciso ter cuidado com o uso da tecnologia e as intenções de quem está por trás dela. Ou seja, é importante considerar o contexto em que a máquina está inserida para evitar problemas graves.

Mas, apesar dos riscos que podem existir, machine learning é uma tecnologia extremamente útil e com potencial de trazer enormes ganhos — se bem aplicada.

Conclusão

O machine learning tira proveito da grande capacidade computacional que temos disponível nos dias atuais para fornecer soluções cada vez mais apuradas e eficientes.

Estamos falando de ganhos na saúde, no governo, nos transportes, no mercado financeiro, no marketing e em mais diversos outros setores.

Por isso, saber explorar seus potenciais pode ser o diferencial para o sucesso da sua carreira ou do seu negócio. E se você é um lidar, dominar o conhecimento sobre o ML é uma tarefa ainda mais crucial.

O Leading The Future é um programa de desenvolvimento para líderes atuais e futuros, que querem protagonizar a transformação e ter sucesso diante dos novos contextos de mundo e de mercado. Aproveite para conhecer e fazer parte da mudança!

Caroline Verre

A visão computacional é uma tecnologia em constante evolução que tem sido amplamente utilizada em diversos setores da sociedade, incluindo indústria, saúde, agricultura e muito mais.

Ela permite que as máquinas “vejam” e interpretem informações visuais, fornecendo insights precisos e eficientes para melhorar a tomada de decisão.

Neste texto, vamos explorar o que é a visão computacional, como ela funciona e as muitas aplicações que temos hoje. Boa leitura!

O que é visão computacional e para que serve?

A visão computacional é uma área da computação que se concentra na imitação da capacidade de visão humana por meio de algoritmos e tecnologias de computação.

Trata-se da capacidade de as máquinas “verem” e compreenderem o mundo ao seu redor, extraindo informações importantes sobre o cenário analisado.

Ou seja, a visão computacional é uma área interdisciplinar que combina teoria, técnicas e aplicações da computação, estatística, álgebra linear, aprendizado de máquina, inteligência artificial, física e neurociência.

Por isso, ela tem muitos usos e aplicações em uma ampla gama de campos, incluindo robótica, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos e faces, segurança cibernética, análise de vídeo e inteligência artificial.

Qual é a importância da visão computacional?

Como vimos, esse campo da computação se concentra em desenvolver algoritmos e técnicas para processar, analisar e interpretar imagens digitais.

É uma área de pesquisa que envolve várias disciplinas, incluindo computação gráfica, aprendizado de máquina, processamento de sinal e teoria da computação.

A importância da visão computacional, portanto, deriva do fato de que se trata de uma tecnologia ampla e abrange várias áreas da sociedade.

Áreas que utilizam a visão computacional

Na robótica, por exemplo, a tecnologia permite que robôs realizem tarefas baseadas em visão de forma autônoma.

Por outro lado, na indústria ela pode ser utilizada para automatizar processos de inspeção, controle de qualidade e monitoramento de produção.

O setor da saúde também tem um impacto positivo com a visão computacional, pois a tecnologia pode ser utilizada na medicina para ajudar na detecção de doenças, na análise de imagens médicas e no planejamento de cirurgias.

Também é possível utilizar a visão computacional em sistemas de vigilância e reconhecimento de rosto para fins de segurança pública.

Por fim, ela também pode trazer avanços para a área do entretenimento ao ser aplicada em jogos, filmes e animações para gerar imagens realistas e efeitos visuais mais convincentes.

Os impactos da visão computacional e a transformação digital

A tecnologia de visão computacional é uma ferramenta transformadora, e tem desempenhado um papel crucial na evolução da indústria para a chamada Indústria 4.0.

Desde o setor alimentício, passando pelo têxtil, automotivo e até mesmo na saúde, a indústria tem adotado sistemas inteligentes e altamente capacitados para ampliar as possibilidades deste campo da computação.

Isto é, trata-se de um tecnologia utilizada para complementar o trabalho humano, fornecendo precisão e eficiência na detecção de padrões e na identificação de falhas que poderiam ser facilmente ignoradas.

Ela também contribui para a digitalização dos processos, o que aumenta a eficiência e cria oportunidades para o desenvolvimento de novas tecnologias que ajudam a otimizar a produção e a reduzir perdas.

Ou seja, a visão computacional é fundamental para a transformação digital da indústria, pois traz benefícios como a redução de custos, o aprimoramento de processos e uma vantagem competitiva em setores selecionados.

Etapas da visão computacional

A visão computacional geralmente segue quatro etapas principais: a aquisição, o processamento de imagens, a análise de imagens e o reconhecimento de padrões.

Essas quatro etapas formam a base deste campo da computação e são amplamente utilizadas em uma variedade de aplicações, incluindo robótica, vigilância, automação industrial, entre outras.

Confira, em detalhes, mais sobre cada uma delas para entender melhor:

Aquisição

A etapa de aquisição de imagem é o primeiro passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais.

Nesta etapa, a imagem é capturada e fornecida ao sistema de visão computacional.

A imagem pode ser obtida a partir de várias fontes, incluindo câmeras, scanners, sensores, entre outros.

O pré-processamento da imagem é importante para garantir que a imagem seja clara e nítida, sem distorções ou falhas, para que possa ser corretamente analisada pelo sistema.

Isso inclui ajustes de brilho, contraste e correção de distorções.

Além disso, a imagem pode ser convertida para um formato apropriado para análise, como uma representação de pixels. 

Processamento de imagens

O processamento de imagem é o segundo passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais.

Nessa etapa, a imagem capturada é analisada e transformada em informações úteis que podem ser utilizadas para tomar decisões ou realizar ações.

O processamento de imagem envolve várias técnicas, incluindo filtragem, segmentação, extração de características e análise de formas.

A filtragem é usada para remover ruídos e melhorar a qualidade da imagem. 

Já a segmentação é usada para separar diferentes partes da imagem e identificar objetos de interesse. A extração de características é usada para destacar aspectos específicos da imagem, como formas, cores e texturas.

Análise de imagens

O terceiro passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais é a análise de imagens.

A análise de imagem pode incluir técnicas como classificação de objetos, detecção de movimento, reconhecimento de formas, detecção de bordas e análise de textura.

Por outro lado, a classificação de objetos é usada para identificar e categorizar objetos na imagem.

A detecção de movimento é utilizada para rastrear objetos em movimento e identificar mudanças na cena. 

O reconhecimento de formas é usado para identificar formas específicas na imagem, como círculos, retângulos ou outras formas geométricas.

A detecção de bordas é usada para identificar limites ou bordas entre objetos na imagem.

Por fim, a análise de textura é utilizada para reconhecer padrões de textura na imagem, como por exemplo o tipo de tecido em uma roupa.

Reconhecimento de padrões

Por fim, a última etapa da visão computacional é o reconhecimento de padrões.

Nessa etapa, os resultados da análise de imagem são utilizados para identificar objetos, formas, texturas, cores e outros elementos na imagem.

O objetivo do reconhecimento de padrões é transformar a informação capturada pela imagem em conhecimento útil que possa ser utilizado pelas pessoas para tomar decisões.

Mas é importante notar que o reconhecimento de padrões só é alcançado por meio da aplicação de algoritmos e técnicas de machine learning, tais como o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado, o aprendizado por reforço e outros.

Estes algoritmos devem ser treinados com bases de dados de imagens etiquetadas previamente para serem capazes de reconhecer padrões e classificar objetos.

A etapa de reconhecimento de padrões é crucial para aplicações como vigilância, segurança, fabricação, saúde e outros, pois permite a identificação de objetos, pessoas, situações e eventos específicos na imagem, o que é fundamental para o processo de tomada de decisões automatizadas.

4 aplicações da visão computacional

Veja a seguir algumas aplicações desta tecnologia:

Prevenção de acidentes

A visão computacional pode ser utilizada para a prevenção de acidentes ao detectar potenciais perigos e alertar os usuários para que tomem medidas preventivas.

Veja a seguir algumas das principais aplicações dessa tecnologia para prevenir acidentes:

• Monitoramento de segurança em indústrias: câmeras equipadas com a tecnologia podem ser instaladas em fábricas e outros ambientes industriais para detectar condições perigosas, tais como objetos em queda ou pessoas entrando em áreas restritas;
• Monitoramento de equipamentos: como máquinas e motores, e identificar sinais de falha antes que eles resultem em acidentes.
• Prevenção de acidentes de trânsito: câmeras equipadas com a tecnologia podem ser instaladas em veículos para detectar condições de tráfego perigosas, tais como veículos ou pedestres em colisão, e alertar o motorista para tomar medidas preventivas;
• Prevenção de incêndios: é possível instalar câmeras com a tecnologia em edifícios para monitorar condições perigosas, tais como fogo, fumaça ou chamas, e alertar os usuários para que tomem medidas preventivas.

Inspeção

Este campo da computação pode ser usado para inspeção em vários setores, incluindo a indústria automotiva, alimentícia, têxtil, entre outros.

O objetivo da inspeção utilizando a tecnologia é detectar problemas ou anomalias em produtos ou processos de produção, de forma mais precisa e eficiente do que o processo manual.

Na inspeção, as imagens das peças ou produtos são capturadas por uma câmera e processadas por um algoritmo de visão computacional.

O algoritmo é treinado para detectar características específicas, como padrões de cor, formas, tamanhos, entre outros.

Com base nesses dados, o algoritmo é capaz de identificar problemas ou anomalias que podem ter passado despercebidos durante a inspeção manual.

Isso permite um processo de inspeção em alta velocidade, o que é impossível com a inspeção manual, o que resulta em uma melhoria significativa na eficiência e precisão da inspeção, reduzindo o risco de recall ou descarte de produtos.

Saúde

A utilização desta tecnologia na saúde pode melhorar significativamente a precisão e eficiência dos diagnósticos e tratamentos, além de ajudar a preservar a saúde dos pacientes ao longo do tempo.

Veja a seguir algumas das aplicações deste campo da computação na área da saúde:

• Diagnóstico: através da análise de imagens médicas, tais como radiografias, tomografias, ecografias e outras para identificar padrões e sinais de doenças, bem como para auxiliar no planejamento de tratamentos;
• Monitoramento: para acompanhar pacientes com doenças crônicas, como diabetes e pressão arterial, a fim de detectar precocemente sinais de piora e tomar medidas preventivas;
• Tratamento: para ajudar na cirurgia, guiando o cirurgião através de imagens em tempo real e fornecendo informações precisas sobre a localização dos tecidos e estruturas internas.

Agricultura de precisão

A agricultura de precisão é uma abordagem que utiliza tecnologias avançadas, como sensores, drones e inteligência artificial, para melhorar a eficiência e a produtividade na lavoura.

A visão computacional é uma dessas tecnologias e pode ser utilizada de várias maneiras na agricultura de precisão, incluindo:

• Reconhecimento de plantas: para identificar plantas individuais e coletar informações sobre o tamanho, a cor, o crescimento e a saúde da planta’
• Análise de solo: para avaliar imagens de satélite e identificar padrões no solo, incluindo a qualidade e a fertilidade, e para determinar a melhor forma de cultivar uma determinada área;
• Monitoramento de pragas e doenças: para acompanhar a presença de pragas e doenças nas plantações e identificar precocemente sinais de infestação, permitindo tomar medidas para controlá-las antes que causem danos graves.
• Irrigação e fertilização: para monitorar as condições climáticas e a umidade do solo, ajudando os agricultores a determinar quando e quanto irrigar e fertilizar as plantações.

Ou seja, trata-se de uma tecnologia com potencial de revolucionar a agricultura, ajudando a melhorar a eficiência e a rentabilidade dos cultivos, além de ajudar a preservar os recursos naturais e a minimizar o impacto ambiental da agricultura.

Conclusão

Como vimos, a visão computacional é uma tecnologia de transformação digital que tem potencial para revolucionar vários setores da sociedade.

Desde a indústria, passando pela saúde, até a agricultura, essa tecnologia tem sido aplicada para melhorar a eficiência e a precisão dos processos.

Se você deseja estar à frente da transformação digital, o programa Leading The Future da Singularity U é o caminho a seguir.

Com um enfoque em empreendedorismo, inovação e liderança, o programa oferece aos participantes uma plataforma única para aprender, colaborar e desenvolver habilidades críticas para ter sucesso diante dos novos contextos de mundo e de mercado.

Não perca a oportunidade de participar e liderar o futuro. Enquanto isso, aproveite para ler mais artigos sobre inovação e tecnologia:

• Como a inteligência artificial nas empresas tem sido usada para melhorar os processos?
• Demissões nas big techs: confira a avalição dos experts da SU
• O que existe por trás da inteligência artificial e como ela ajuda os negócios?

Caroline Verre

A nanotecnologia é o estudo e aplicação de materiais e dispositivos com dimensões na escala nanométrica, ou seja, compreendendo entre 1 e 100 nanômetros.

Esta área de pesquisa é multidisciplinar e envolve a ciência dos materiais, química, física e biologia.

A nanotecnologia tem aplicações em uma variedade de campos, incluindo medicina, eletrônica, energia, meio ambiente e indústria.

Com a capacidade de manipular materiais em níveis atômicos e moleculares, a nanotecnologia tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos e trabalhamos.

Neste texto, vamos explorar o que é a nanotecnologia, alguns exemplos de aplicações atuais e tendências futuras para esta área em rápido desenvolvimento.

O que é nanotecnologia? 

A nanotecnologia é um campo multidisciplinar que trata de tudo que é menor do que 100 nm (cem nanômetros).

Obviamente, não podemos ver objetos tão pequenos a olho nu, mas, acredite, eles já estão por toda parte, como:

• no revestimento de aeronaves para reduzir o arrasto aerodinâmica;
• nas lentes dos óculos de sol para proteger nossas retinas dos raios ultravioleta;
• nas roupas feitas de tecidos que não amassam.

Mesmo os dispositivos de que já falamos, como os smartphones, usam componentes que trabalham com essa minúscula escala de tamanho.

Sendo assim, a nanotecnologia na medicina, ou nanomedicina, é aquela voltada para a área da saúde.

Tipos de nanotecnologia

Veja a seguir os principais tipos de nanotecnologia:

Descendente

A nanotecnologia descendente é o processo de dividir materiais em estruturas cada vez menores.

Ela envolve a divisão de materiais em componentes menores através de técnicas como corte, esculpimento etc.

Alguns exemplos de nanotecnologia descendente incluem:

• Litografia: processo de fabricação que utiliza luz para transferir uma imagem para uma camada de material. É amplamente utilizado na fabricação de dispositivos eletrônicos, como chips de computador;
• Microscopia eletrônica: conjunto de técnicas que permitem a visualização de estruturas minúsculas. A microscopia eletrônica de transmissão (TEM) e a microscopia eletrônica de varredura (SEM) são exemplos de técnicas utilizadas para visualizar estruturas a nível nanométrico;
• Difração de raio-X: método para se estudar a estrutura cristalina de materiais através da difração de raios X, permitindo identificar a posição de átomos e moléculas num cristal;
• Química de precisão: técnica para sintetizar moléculas com precisão molecular, permitindo sintetizar moléculas com estruturas complexas e definir com precisão sua estrutura molecular.
• Físico-química: utilizando técnicas como a espectroscopia, cromatografia e microscopia, é possível estudar a estrutura e propriedades de materiais a nível nanométrico, permitindo compreender suas propriedades e como essas propriedades podem ser modificadas.

Ascendente

A nanotecnologia ascendente é a utilização de técnicas de fabricação para criar estruturas e dispositivos a partir de componentes maiores.

Ela envolve a construção de estruturas a partir de baixo para cima, usando técnicas como deposição química, deposição por físico-vapor e impressão 3D.

Alguns exemplos de nanotecnologia ascendente incluem:

• Impressão 3D: técnica para construir objetos tridimensionais a partir de camadas sucessivas de material. Pode ser usada para fabricar peças mecânicas, dispositivos eletrônicos e até mesmo tecidos biológicos;
• Auto-montagem: o processo pelo qual as estruturas se montam automaticamente, sem intervenção humana, a partir de componentes menores. É usado para construir estruturas como cristais, supercondutores e dispositivos optoeletrônicos;
• Deposição química em fase vapor (CVD): método para depositar camadas finas de material sobre uma superfície, utilizando reações químicas em estado vapor. É amplamente utilizado na fabricação de dispositivos semicondutores, sensores e células solares;
• Imobilização de enzimas e proteínas: técnica para fixar enzimas e proteínas em suportes, como nanopartículas, para aplicações biológicas e químicas, como biosensores, catalisadores e terapias gênicas;
• Impressão de tecido: técnica para imprimir células vivas em uma estrutura tridimensional, permitindo a construção de tecidos biológicos, como cartilagem, ossos e músculos, para aplicações terapêuticas e científicas.

Nanotecnologia seca

A nanotecnologia seca é o uso de técnicas físicas para criar estruturas nanométricas, como a nanoestruturação mecânica, a nanoestruturação térmica e a nanoestruturação química.

Alguns exemplos de nanotecnologia seca incluem:

• Nanocompósitos: materiais que consistem em uma fase principal e uma fase dispersa de nanopartículas. Exemplos incluem polímeros reforçados com fibras de carbono, cerâmica reforçada com partículas de silício e metais reforçados com nanopartículas;
• Nanopós: partículas com tamanho na escala nanométrica. Exemplos incluem nanopós de alumínio, ouro, prata, ferro e dióxido de titânio;
• Filmes finos: camadas finas de material com espessura na escala nanométrica. Exemplos incluem filmes finos de óxido de silício, óxido de alumínio, nitreto de titânio e óxido de zircônio;
• Membranas filtrantes:  estruturas que permitem a passagem de moléculas de determinado tamanho, enquanto retém moléculas de tamanho maior. Exemplos incluem membranas de osmose reversa, filtros de ultrafiltração e filtros de nanofiltração;
• Superfícies modificadas: superfícies com propriedades melhoradas devido à presença de nanopartículas ou filmes finos. Exemplos incluem superfícies antiaderentes, superfícies anti-refletivas e superfícies auto-limpantes.

Nanotecnologia úmida

Por fim, a nanotecnologia húmida é a utilização de técnicas químicas para criar estruturas nanométricas, como a química orgânica, química inorgânica e química biológica.

Alguns exemplos de nanotecnologia úmida incluem:

• Nanopartículas: partículas com tamanho na escala nanométrica, como nanopartículas de polímeros, liposomas, dendrímeros e nanopartículas de proteínas;
• Sistemas de liberação de fármacos: sistemas que liberam fármacos de forma controlada, como nanopartículas de polímeros, lipossomas e micelas;
• Biosensores: dispositivos que detectam moléculas biológicas, como proteínas, anticorpos e enzimas, usando técnicas de nanotecnologia úmida, como a conjugação de nanopartículas e a conjugação de proteínas;
• Sistemas de diagnóstico: sistemas que detectam doenças usando técnicas de nanotecnologia úmida, como a detecção de nanopartículas marcadas com anticorpos, a detecção de proteínas usando nanopartículas magnéticas, e a detecção de ácidos nucléicos usando nanopartículas fluorescentes;
• Sistemas de terapia gênica: sistemas que entregam genes para células ou tecidos para tratamento de doenças genéticas, usando técnicas de nanotecnologia úmida, como a conjugação de nanopartículas ao material genético e a entrega de material genético usando lipossomas.

Qual é a importância da nanotecnologia?

A nanotecnologia é importante porque permite o desenvolvimento de materiais, dispositivos e sistemas com propriedades e desempenho inovadores, ao manipular materiais em escala nanométrica.

Isso leva a aplicações em áreas como medicina, energia, computação, meio ambiente e muitas outras, melhorando a qualidade de vida e solucionando problemas globais.

Principais aplicações da nanotecnologia com exemplos

Agora veja alguns exemplos das principais aplicações da nanotecnologia:

Internet das coisas

Você deve conhecer a Internet das Coisas, também conhecida como Internet of Things ou IoT, certo?

É o nome dado à capacidade de conectar objetos do nosso dia a dia que, geralmente, não usam a rede, como geladeiras, lâmpadas e até mesmo motores de aviões, por exemplo.

E Internet das Nanocoisas, ou Internet of Nanothings (IoNT)? Você conhece? Já existem pesquisas nesse sentido, que visam criar dispositivos minúsculos conectados à rede.

Assim, será possível ter sensores informando em tempo real nossas condições de saúde, de acordo com o nível de algumas substâncias do sangue.

Nanodetectores de vírus e doenças também poderão ser instalados em algum ambiente para monitorar esses riscos.

O principal desafio da IoNT reside justamente no tamanho minúsculo dessas coisinhas.

Ao trabalhar em uma escala tão pequena, nem tudo funciona da maneira a que estamos acostumados, pois as dinâmicas estão muito mais próximas do nível molecular.

Por isso, não basta tentar miniaturizar componentes: é preciso repensá-los para essa nova realidade.

Medicina

Uma das aplicações mais promissoras da nanotecnologia é na área de saúde e medicina. Será possível recorrer a nanopartículas para tratar doenças e administrar vacinas.

Elas poderão carregar medicamentos ou mesmo luz e calor para células específicas, aumentando a eficiência e reduzindo efeitos colaterais de vários procedimentos.

Algumas pesquisas nesse sentido são bastante surpreendentes.

Cientistas do Instituto Metodista de Pesquisa de Houston desenvolveram nanopartículas de silício capazes de levar drogas até células cancerígenas. O método já se mostrou bem-sucedido em ratos.

Pesquisadores da Universidade de Illinois também alcançaram avanços interessantes.

Eles criaram nanopartículas gelatinosas para carregar medicamentos até tecidos cerebrais, muito mais eficientes do que os métodos convencionais que existem hoje.

Na Carolina do Norte, cientistas de duas universidades desenvolveram uma “esponja inteligente” em escala nanométrica.

Ela contém insulina e detecta quando os níveis de glicemia estão altos demais, liberando o hormônio automaticamente no sangue. Isso pode transformar a vida de diabéticos, que precisam medir o nível de glicose com alguma frequência e administrar insulina.

Nanotecnologia para expandir nossos sentidos

E se tivéssemos a capacidade de saber para que lado está o norte sem depender de mapas ou bússolas?

Esse sentido já está presente naturalmente em algumas espécies, como pombos, morcegos e moscas, mas nós, humanos, ainda não descobrimos nada em nosso corpo que nos permita fazer isso.

A solução é virar um ciborgue, ou quase isso.

Uma startup está colocando essa ideia em prática: a Cyborg Nest desenvolveu um pequeno dispositivo chamado North Sense.

Instalado na pele do peito, ele emite uma suave vibração cada vez que o usuário está voltado para o norte.

A funcionalidade pode parecer boba, mas é promissora em situações extremas.

Pense em pessoas fazendo trilhas ou equipes de resgate com limitados recursos tecnológicos.

As unidades do aparelhinho foram vendidas por US$425 cada e estão esgotadas no momento.

Pelo visto, não falta quem esteja disposto a viver no futuro desenhado pela tecnologia da escala dos nanômetros.

Ela promete um impacto em nossas vidas inversamente proporcional ao seu tamanho.

Leia também sobre os desafios da economia ambiental.

Energia

A nanotecnologia pode ser utilizada na produção de energia por meio de células solares, baterias, catalisadores,entre outros.

Células solares de silício cristalino, por exemplo, são produzidas usando técnicas de nanotecnologia para criar células com maior eficiência de conversão de energia.

Também é possível produzir células solares de nanocristais orgânicos e células solares de nanopartículas de metal para aumentar a eficiência e reduzir os custos.

A nanotecnologia também é usada para criar baterias com maior capacidade e vida útil, como as baterias de íon de lítio de grafeno e as baterias de íon de lítio com nanopartículas de prata.

Outra tecnologia são os catalisadores de nanopartículas, equipamentos utilizados para aumentar a eficiência de reações químicas em processos de produção de energia, como a produção de hidrogênio a partir de água e a produção de biocombustíveis.

Também é possível criar nanomateriais térmicos para serem usados para melhorar a eficiência de geradores de energia térmica, como os geradores solares térmicos.

Por fim, a nanotecnologia pode ser usada para desenvolver novos materiais de armazenamento de energia, como supercapacitores de grafeno e células de combustível de hidrogênio com nanopartículas de platina.

Eletrônica

A nanotecnologia também exerce uma grande influência na informática e na tecnologia da informação. Algumas aplicações incluem:

• Memórias flash: usada na fabricação de memórias flash mais rápidas, confiáveis e de maior capacidade.
• Armazenamento de dados: utilizada para produzir dispositivos de armazenamento de dados mais compactos e de maior capacidade, como discos rígidos e unidades flash.
• Processadores: implementada na fabricação de processadores mais rápidos e eficientes, permitindo que computadores e outros dispositivos processem dados mais rapidamente.
• Displays: utilizada na produção de displays mais finos, leves e de maior resolução para telefones celulares, tablets e televisões.

Alimentação

A nanotecnologia pode ser utilizada na alimentação para criar embalagens com propriedades anti-bacterianas, anti-oxidantes, e resistentes à permeação de gás, como as embalagens feitas com nanopartículas de prata e dióxido de titânio.

Também pode ser utilizada na fortificação de alimentos, isto é a adição de nutrientes, como vitaminas e minerais.

A nanotecnologia também pode ser usada para criar aditivos alimentares com propriedades anti-bacterianas, anti-oxidantes, e para melhorar a aparência e sabor dos alimentos, como as nanopartículas de carotenóides para melhorar a cor dos alimentos.

Outra aplicação é para criar conservantes alimentares mais eficientes, como as nanopartículas de prata e de dióxido de titânio para inibir o crescimento de microorganismos indesejados.

Por fim, a nanotecnologia pode ser usada para criar sensores para medir a qualidade dos alimentos, como sensores de nanopartículas para medir a concentração de gás carbônico em frutas e vegetais para determinar a maturidade.

Têxtil

Alguns exemplos de como a nanotecnologia é utilizada na indústria têxtil incluem:

• Tratamento de tecidos:  para criar tecidos com propriedades anti-bacterianas, anti-odores, resistentes a manchas, resistentes a água, e resistentes ao fogo, como adicionando nanopartículas de prata, dióxido de titânio, e sílica.
• Tintura de tecidos: para criar tintas e corantes de nanopartículas para tingir tecidos de forma mais precisa e duradoura, como as tintas de nanopartículas de prata para criar tecidos com propriedades anti-bacterianas.
• Fortalecimento de tecidos: para fortalecer os tecidos, como adicionando nanopartículas de carbono para criar tecidos mais resistentes.
• Proteção UV: para criar tecidos com proteção contra os raios UV, como adicionando nanopartículas de dióxido de titânio.
• Impressão digital: para criar impressoras digitais para imprimir designs precisos e detalhados em tecidos, como as impressoras digitais de nanopartículas de tintas.

Vantagens e desvantagens da nanotecnologia

Veja a seguir as vantagens e desvantagens da nanotecnologia

Vantagens

Confira as vantagens da nanotecnologia:

Ajuda a medicina

A nanotecnologia oferece muitas vantagens à medicina, como a capacidade de fornecer diagnósticos mais precisos, tratamentos mais eficazes e melhorias na qualidade de vida dos pacientes.

Algumas aplicações específicas incluem o uso de nanosensores para monitorar constantemente os níveis de determinadas substâncias no corpo, permitindo a detecção precoce de doenças.

Beneficia energias renováveis

A nanotecnologia está ajudando a expandir e melhorar as energias renováveis de várias maneiras, como na produção de materiais mais eficientes e duráveis para coletar, armazenar e distribuir energia solar, eólica e hidrelétrica. 

Outros exemplos são as células solares nanotecnológicas, que são mais eficientes na conversão da luz solar em energia elétrica, permitindo que mais energia seja produzida com menos materiais.

Além disso, a nanotecnologia também é usada para produzir baterias mais avançadas, que são mais duráveis e capazes de armazenar mais energia. 

Esta tecnologia também pode ser aplicada na produção de material mais eficiente e durável para turbinas eólicas, permitindo que elas funcionem mais eficientemente e produzam mais energia. 

Desvantagens

Agora veja as desvantagens da nanotecnologia:

Ameaça o meio ambiente

A nanotecnologia pode ter impactos ambientais negativos, embora também possa ser usada para desenvolver soluções ambientais mais eficientes.

Alguns dos possíveis impactos negativos incluem:

• Liberação de nanopartículas: nanopartículas podem ser liberadas no ar ou na água durante o processo de produção ou uso de produtos nanotecnológicos, o que pode ser prejudicial à saúde humana e animal se inaladas ou ingeridas;
• Persistência: algumas nanopartículas podem ser persistentes e não degradáveis, o que pode levar à acumulação em ecossistemas naturais;
• Interação com ecossistemas: nanopartículas podem interagir com organismos vivos de maneira desconhecida, causando efeitos negativos na saúde e ecologia;
• Falta de regulamentação: A falta de regulamentação adequada pode levar ao uso inadequado ou descontrolado de produtos nanotecnológicos, aumentando o risco de impactos ambientais negativos.

Compromete a segurança

Além disso, a nanotecnologia também pode comprometer a segurança de várias maneiras, incluindo:

• Segurança no trabalho: o manuseio e a produção de nanopartículas podem representar riscos para os trabalhadores, como inalação, exposição à pele e ingestão, por isso, é fundamental o uso adequado de equipamentos de proteção individual;
• Riscos de segurança alimentar: a presença de nanopartículas em alimentos pode causar efeitos negativos na saúde humana e animal – ainda há muito a ser estudado sobre os efeitos de nanopartículas em alimentos e como elas podem interagir com organismos vivos.
• Privacidade e segurança: a nanotecnologia pode ser usada para desenvolver dispositivos de vigilância, como câmeras, sensores e microfones minúsculos, que podem comprometer a privacidade dos indivíduos.

É importante mencionar que a nanotecnologia ainda está em seus estágios iniciais de desenvolvimento e ainda há muito a ser estudado sobre seus efeitos na segurança.

O acompanhamento regulatório e a pesquisa continuada são fundamentais para garantir que a nanotecnologia seja usada de maneira responsável e segura.

Tendências da nanotecnologia

A perspectiva futura da nanotecnologia apresenta tanto oportunidades quanto desafios.

Por um lado, espera-se um crescimento significativo do setor, impulsionado por avanços tecnológicos, maior apoio governamental, aumento de investimento privado e crescente demanda por dispositivos mais compactos.

Por outro lado, os riscos ambientais, de saúde e segurança associados à nanotecnologia, assim como preocupações sobre sua comercialização, podem dificultar a expansão desse mercado.

Países como Estados Unidos, Brasil e Alemanha devem liderar a indústria nanotecnológica em 2024, juntamente com países asiáticos importantes como Japão, China, Coreia do Sul, Índia, Taiwan e Malásia.

O setor de cosméticos deve ganhar destaque e ultrapassar a biomedicina, enquanto os setores eletrônico e energético continuarão liderando o mercado.

Conclusão

A nanotecnologia é uma área de pesquisa em constante evolução que tem o potencial de revolucionar muitos setores, incluindo a medicina, as energias renováveis e a tecnologia da informação.

Com a capacidade de manipular materiais em uma escala nanométrica, a nanotecnologia está permitindo soluções mais eficientes, duráveis e avançadas para uma ampla gama de desafios tecnológicos.

Embora a nanotecnologia ainda esteja em seus estágios iniciais de desenvolvimento, as tendências indicam que ela continuará a evoluir rapidamente, oferecendo novas soluções para uma ampla gama de aplicações.

É importante notar que, como toda tecnologia avançada, a nanotecnologia também apresenta desafios, incluindo questões éticas e ambientais.

No entanto, com o desenvolvimento de regulamentações adequadas e uma abordagem responsável, a nanotecnologia tem o potencial de mudar o mundo de maneiras significativas e positivas.

Continue lendo sobre as principais inovações tecnológicas e tendências para o futuro nestes artigos:

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• O lançamento do Artemis da NASA dá início a uma nova era na exploração espacial
• Novas economias: entenda o conceito e veja como elas transformam os negócios

Caroline Verre

Como a fazenda vertical pode ser uma alternativa para produção de alimentos fora dos campos? 

É exatamente sobre isso que vamos falar nesse conteúdo hoje.

As fazendas verticais são um segmento da agricultura que tem capacidade de promover inovações radicais no meio, com o objetivo de passar a responsabilidade da produção dos alimentos para os centros urbanos. 

Além disso, esses modelos estão totalmente relacionados com a sustentabilidade e economia de custos nas logísticas de transporte. 

Ela também pode ser uma solução do futuro para possíveis problemas que a agricultura tradicional enfrenta. 

Ou então de possíveis desafios que a população terá que passar, como o aumento populacional e a demanda por mais alimentos, por exemplo. 

Neste conteúdo você vai aprender mais sobre quais são as vantagens e desvantagens da fazenda vertical, como ela funciona e quanto custa montar uma.

Acompanhe o texto até o final para conhecer tudo sobre esse modelo!

O que é uma fazenda vertical?

Como o nome já indica, a fazenda vertical é um espaço de cultivo controlado dentro de uma estrutura vertical que fica no centro urbano. 

Para explicar o que é fazenda vertical, antes vamos imaginar uma grande estrutura no meio de algum centro urbano como um prédio ou galpão. 

Nessas estruturas cumpridas, são cultivadas hortaliças para alimentação da população. 

Parece contraditório uma fazenda em um centro urbano, mas a proposta é exatamente essa. 

Literalmente, os alimentos são cultivados nas paredes, teto e até mesmo no chão desse galpão. 

O objetivo é aumentar a produtividade dos alimentos com auxílio da tecnologia para também ser uma solução de sustentabilidade do agronegócio. 

Esse conceito foi ressaltado pelo profissional da biologia chamado Dickson Despommier, na Universidade de Columbia, em Nova York, no ano de 1999. Entretanto, dizem que o físico Cesare Marchetti já tinha falado algo parecido sobre esse conceito em 1979. 

Por mais que seja um termo considerado um pouco antigo, as fazendas verticais começaram a se popularizar mais a partir de 2010. 

Em 2012, a primeira fazenda vertical foi criada em Cingapura, a qual é composta de 120 torres de alumínio e permite a entrada de luz solar. 

Com o passar dos anos, outros países e cidades apostaram nesse modelo futurista e inovador de produção de alimentos. Assim, mais fazendas verticais foram construídas. 

Inclusive, o Brasil também entrou nessa. 

Em 2019, a maior fazenda vertical da América Latina foi inaugurada em São Paulo, conhecida como Pink Farms. Hoje essa estrutura garante uma produção sem agrotóxicos e em alto escala. 

Como as fazendas verticais funcionam?

Como agora você já sabe o que é fazenda vertical, vamos entender a fundo o jeito que ela funciona. 

No modelo tradicional de cultivo em uma fazenda, é preciso estar atento para o clima, que pode envolver períodos de seca e chuvas fortes, por exemplo.

Nas fazendas verticais, por sua vez, as condições climáticas são totalmente controladas pela tecnologia. 

Ou seja, todas as condições como temperatura, intensidade da luz, água são controladas com uso de tecnologias automatizadas. 

Dentro dessas estruturas é comum ver bastante o uso de LED, que surgiu como uma tecnologia exponencial para substituir as lâmpadas incandescentes, já que são bem mais econômicas e possuem alta performance. 

Inclusive, o uso de LED é preferível até mesmo em casas ou residências pela economia na conta de luz e durabilidade.

Dentro das vantagens e desvantagens da fazenda vertical, a luz de LED azul, vermelho e branco atua como ponto positivo na criação de um clima ideal e recomendado para o desenvolvimento dos produtos. 

Elas são essenciais para agirem como luz do sol e, dessa forma, acelerarem a fotossíntese. 

Isso sem contar que o LED não possui mercúrio e chumbo, que são metais poluentes, e tem na maior parte da composição elementos recicláveis. 

No mais, o cultivo dos alimentos da fazenda vertical é feito no sistema hidropônico, isto é, sem utilização do solo e dentro de estufas, onde a água tem todos os nutrientes necessários. 

E todos são dispostos dentro da estrutura no formato vertical, o que torna possível produzir em grandes quantidades. 

Assim sendo, essas fazendas funcionam como forma de produzir alimentos em alta escala, já que todas as condições são controladas para isso, e de qualidade, sem utilização de químicos durante o processo de cultivo. 

Qual é a maior fazenda vertical do mundo?

Os Emirados Árabes Unidos – um dos lugares mais quentes e secos que você pode encontrar – tem várias fazendas verticais existentes, mas esta semana viu a abertura da maior até agora. 

Com 330.000 pés quadrados – mais espaço do que três quarteirões quadrados – a ECO 1 não é apenas a maior fazenda vertical dos Emirados Árabes Unidos, mas também a maior do mundo.

A instalação funciona da mesma forma que outras fazendas verticais, ou seja, usando luz LED e um coquetel de nutrientes cuidadosamente medido para cultivar plantas sem solo ou luz solar. 

Na fotossíntese (que agora também pode ser recriada artificialmente), os comprimentos de onda da luz vermelha e azul interagem com a clorofila para ajudar a formar glicose e celulose, o material estrutural nas paredes das células. 

Os LEDs podem reproduzir esse efeito e podem realmente fazê-lo mais rápido que o sol, porque cortam elementos da luz solar que as plantas não usam com eficiência, como o calor.

O que é diferente na ECO 1 é sua escala. 

No início deste ano, o Singularity Hub informou sobre uma fazenda vertical sendo construída na Pensilvânia. 

Na época, ela foi rotulada como a maior fazenda vertical do mundo– mas seus 250.000 pés quadrados foram derrubados do parque pelos 330.000 (e 175 jardas de comprimento) da ECO 1 — isso é um pouco menos de um campo e meio de futebol americano).

Para você saber, ECO significa Emirates Crop One; a fazenda vertical é uma joint venture entre a Crop One Holdings (uma empresa agrícola vertical com sede em Massachusetts) e a Emirates Flight Catering (a empresa de catering que atende a Emirates Airlines). 

As verduras da fazenda vertical serão servidas a bordo dos voos da Emirates e também serão vendidas em mercearias nos Emirados Árabes Unidos. 

Como são cultivadas em um ambiente estéril, sem pesticidas, herbicidas ou produtos químicos, as verduras vêm prontas para o consumo e não precisam ser lavadas.

A ECO 1 abriu recentemente e, embora seja a maior fazenda vertical do mundo no momento, provavelmente não demorará muito para que seja desbancada por uma ainda maior; essas coisas parecem continuar crescendo.

Por que as fazendas verticais são uma tendência?

À medida que o clima em muitas partes do mundo fica mais quente e seco, está se tornando cada vez mais crucial encontrar maneiras inovadoras de cultivar alimentos. 

A agricultura vertical é uma solução que está sendo amplamente adotada, com fazendas surgindo em todos os lugares, da Holanda à Pensilvânia e Cingapura, e grandes varejistas como o Walmart também estão entrando na onda.

Os Emirados Árabes Unidos são, em muitos aspectos, um local ideal para a agricultura vertical, se não um lugar onde a tecnologia pode em breve se tornar essencial. 

Ele recebe uma abundância de luz solar, mas não tem muita água para falar (era, apropriadamente, o local de teste de campo para uma tecnologia de nanopartículas que ajuda o solo arenoso a reter água e nutrientes); 

Isso significa que as fazendas verticais podem usar energia de painéis solares para cultivar alimentos em ambientes fechados usando 95% menos água do que a agricultura tradicional.

A localização da ECO 1 nos arredores de Dubai segue a tendência da maioria das fazendas verticais estar perto das grandes cidades. 

Além disso, à medida que a população mundial continua a crescer e a se urbanizar, muito mais pessoas comprarão todos os seus alimentos nas lojas, em vez de produzi-los em fazendas ou jardins.

Os rendimentos agrícolas, então, terão que aumentar significativamente, e como grande parte das terras cultiváveis ​​do mundo já está sendo cultivada, temos um trabalho cortado para nós em termos de obter mais recursos com nosso suprimento de alimentos.

Só para você ter uma ideia, as Nações Unidas projetaram com pesquisas que a população total do mundo deve atingir 8,5 bilhões em 2030 e 9,7 bilhões em 2050. 

Dito isso, consequentemente, a demanda por alimentos vai crescer significativamente também. 

Isso explica porque as fazendas verticais são uma tendência, uma vez que são modelos sustentáveis, com capacidade de produção alta e de qualidade. 

E tem outro ponto importante. 

Segundo a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), por volta de 50% dos solos na América Latina enfrentam significativas degradações. 

No cenário mundial, 33% dos solos já estão comprometidos, de acordo com a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO). 

Em casos hipotéticos extremos, como manter a produção de alimentos com o solo degradado? 

Por isso que dá para entender porque as fazendas verticais são uma tendência. 

Quais são as vantagens e desvantagens das fazendas verticais?

Como são sistemas consideravelmente recentes, as vantagens e desvantagens da fazenda vertical ainda são muito discutidas. 

Afinal, nem todo modelo é perfeito, não é mesmo? 

Por ser uma solução pioneira e inovadora, muitas análises e estudos serão feitos com o tempo para que esse modelo seja ainda mais aperfeiçoado. 

Contudo, ainda que as fazendas verticais tenham pontos para melhorar, as vantagens em relação à agricultura convencional são perceptíveis. 

Para deixar ainda mais claro, listamos a seguir as principais vantagens e desvantagens: 

Vantagens

Economia de água

Ao pensar em agricultura, já é possível imaginar imensos campos de plantação e áreas que precisam ser irrigadas. 

Esse é um desafio desse segmento, uma vez que é necessário usar quantidades grandes de água doce para cuidar das plantações e ter bons cultivos. 

Para levantar dados mais precisos sobre a situação, o Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade (ICMBio) analisou o Relatório Mundial das Nações Unidas sobre o Desenvolvimento dos Recursos Hídricos. 

Nessa pesquisa, as instituições afirmaram que a agricultura atua em 70% da exploração mundial de água doce. Esse percentual pode ser maior se for uma economia em rápido crescimento. 

As fazendas verticais têm como grande vantagem a capacidade de reduzir o consumo de água significativamente. 

Tanto a AeroFarms, uma das maiores fazendas verticais do mundo que fica nos Estados Unidos, e a Pink Farms, de São Paulo, já disseram reduzir o uso de água em até 95%. 

Todo o sistema de condições controladas permite que a utilização de recursos seja mais moderada e econômica. 

Localização

Você já se perguntou como que os seus vegetais chegam até a sua casa? Ou então até o mercado? 

Existe toda uma logística de transporte com a finalidade de trazer os produtos do campo para o mercado ou entrega residencial. 

Isso muitas vezes envolve passar por transportadoras e diferentes veículos que garantem esse trajeto. 

Entretanto, essa logística pode ter consequências de perdas por contaminação, veículo inadequado, exposição à fungos, má armazenamento, entre outros fatores 

Por isso, uma vantagem da fazenda vertical é a localização, porque são em centros urbanos que geralmente ficam perto do mercado consumidor. 

Ou seja, a logística de transporte tem custos menores, reduz os riscos de perdas e da poluição por transportes. 

Além de que os alimentos chegam mais frescos para quem vai consumir. 

Preservação de solos

Como você já sabe, um desafio da agricultura tradicional é a degradação dos solos, que podem se tornar improdutivos ou impróprios para cultivo. 

Nesse sentido, a vantagem da fazenda vertical é exatamente o fato de ser um sistema hidropônico, que não utiliza solo. 

Desse jeito, utilizar menos esse recurso evita desgastes e degradações com uso de fertilizantes e agrotóxicos, por exemplo. 

Cultivo independente de condições climáticas

Outra característica vantajosa das fazendas verticais é o controle das condições climáticas. 

Isto é, todas as condições necessárias para o cultivo como simulação de luz solar, ambiente adequado e água com nutrientes são intencionalmente ajustadas. 

Assim, as plantações não enfrentam variações de fenômenos climáticos como fortes chuvas, período de secas, tempestades, altas temperaturas, entre outros. 

Essa vantagem torna possível que as produções sejam em alta escala e de qualidade. 

Desvantagens

Gasto mais alto de energia

Pela característica de controlar as condições climáticas e manter todo um sistema dentro de uma estrutura em um centro urbano, a fazenda vertical demanda um nível maior de energia. 

Essa é uma desvantagem do modelo, que acaba tendo um consumo alto de eletricidade. 

Nesse sentido, o gasto com energia é mais alto. 

Gases do efeito estufa

Cada fazenda vertical tem um sistema para gerar eletricidade, de forma que consiga atender as necessidades da produção. 

Porém, esse sistema pode produzir mais gases do efeito estufa que causar poluição da atmosfera. 

Isso porque o cultivo demanda uma energia grande por quilograma de produção e aumenta a geração de eletricidade. 

Então, dependendo de como é a fonte de eletricidade, a poluição pode ser maior. 

Poluição luminosa

Todo o controle das luzes feito nas fazendas verticais dependem do estágio das plantas, que pode ser vegetativo ou reprodutivo. 

Parte desse sistema envolve ligar as luzes com mais frequência no período da noite, o que pode incomodar regiões que estejam no perímetro da fazenda. 

Só que esse controle da luz é necessário para que as plantas façam fotossíntese e tenham um bom desenvolvimento. 

Descarte químico

Embora as fazendas verticais não façam uso de fertilizantes diretamente no solo, algumas substâncias são encontradas na água como agentes químicos de defesa. 

Por causa disso, a água desse modelo de produção deve ser descartada de forma correta, porque pode ser prejudicial para os seres humanos, por exemplo. 

Portanto, essa é mais uma desvantagem das fazendas verticais.

Quanto custa montar uma fazenda vertical?

O preço de uma fazenda vertical varia bastante de acordo com o tamanho da estrutura, o tipo de plantação, a quantidade, os materiais utilizados, entre outros. 

É importante considerar investimento em containers, reservatórios, ar condicionado e custos para alugar o espaço e mão-de-obra que for preciso. 

Além disso, para montar um planejamento financeiro com objetivo de montar uma fazenda vertical, é essencial lembrar dos custos de água, nutrientes e, principalmente, energia elétrica. 

Mas, certamente, é um investimento que contribui para a sustentabilidade do planeta e em uma área que tende a crescer ainda mais. 

De acordo com os dados da pesquisa feita pela MarketandMarkets, as fazendas verticais tiveram o mercado de U$ 3,1 bilhões no ano de 2021 e devem ter U$ 9,7 bilhões em 2026. 

Basicamente, a tendência é triplicar o mercado. 

Como montar uma fazenda vertical?

No primeiro momento, vem o planejamento de como será a fazenda vertical para pensar as dimensões dela e o que será cultivado. 

Feito isso, é possível escolher um local urbano que possa ser utilizado para abrigar esse modelo de produção. 

Pode ser edifícios com somente um andar no estilo de um armazém ou em outros com proporções maiores. 

Depois é necessário usar instalações automatizadas e sistemas para controlar as condições climáticas, de uma forma que fique adequado para um bom desenvolvimento das plantações. 

Além dessa estrutura, precisa lembrar dos materiais básicos como ar condicionado, containers e reservatórios. 

Isso sem deixar de lado as luzes de LED para simularem a luz do sol e proporcionar um bom desenvolvimento para as plantas. 

No mais, planejar financeiramente os gastos que serão fixos para ter o necessário como energia, água e os nutrientes essenciais. 

Conclusão

De forma resumida, esse sistema de produção de alimentos é uma alternativa para tirar a responsabilidade dos campos e trazer para os centros urbanos. 

Essa pode ser uma solução sustentável para o constante crescimento populacional, que também aumenta a demanda por alimentos. 

Mas é sempre bom conhecer as vantagens e desvantagens desses modelos para equilibrar e aperfeiçoar o que for preciso. 

Leia também: “economia verde: o que é, características, princípios e importância.” 

Caroline Verre

A inteligência artificial tem se mostrado uma tendência cada vez mais presente nos negócios e no cotidiano. A tecnologia está sendo aplicada em diversas áreas, desde a criação de chatbots para atendimento ao cliente até a análise de dados para tomada de decisões estratégicas.

O parágrafo acima foi escrito pelo Chat GPT, como um exemplo prático de como as ferramentas podem interferir diretamente nas atividades humanas — nesse caso, de criação.

Mas o que a IA é capaz de fazer vai muito além disso. Pensando nisso, reunimos as principais tendências da inteligência artificial para que você possa ficar de olho em 2023 e, ainda, vamos dar exemplos práticos de ferramentas. Tenha uma boa leitura!

Por que a IA está em alta?

A inteligência artificial (IA) está em alta por várias razões, mas principalmente pelo avanço das tecnologias de computação e o grande volume de dados disponíveis para análise.

Uma das principais razões para o aumento da popularidade da IA é a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real. 

Com o aumento exponencial da quantidade de dados gerados a cada dia, a IA se tornou uma ferramenta essencial para extrair insights valiosos desses dados e tomar decisões informadas com base neles.

Diante disso, os números já refletem:  4 em cada 10 empresas no Brasil implementam ativamente essa tecnologia, segundo a IBM. 

Outro motivo para o crescimento da IA é o aumento na capacidade de processamento de computadores e o surgimento de tecnologias de nuvem, que permitem que as empresas usem a IA em larga escala sem precisar investir em hardware especializado.

Além disso, a IA nas empresas merece destaque pela sua capacidade de melhorar a eficiência e a eficácia de vários processos, incluindo atendimento ao cliente, gerenciamento de cadeia de suprimentos, detecção de fraudes, automação de processos e muito mais.

A relevância também é associada à sua capacidade de transformar radicalmente a forma como vivemos e trabalhamos, com a automação de tarefas rotineiras, permitindo que as pessoas se concentrem em tarefas mais complexas e de alto valor agregado.

Em resumo, a IA está em alta devido à sua capacidade de processar grandes volumes de dados, melhorar a eficiência e a eficácia de vários processos, inovar em diversas áreas e transformar radicalmente a forma como vivemos e trabalhamos.

Quais são as tendências da inteligência artificial em 2023?

A inteligência artificial vem se destacando pela sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e reduzir o tempo necessário para a realização de atividades complexas. 

Como resultado, ela tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos e trabalhamos, proporcionando mais eficiência, qualidade e segurança. 

Considerando isso, alguns dos destaques que merecem para esse ano são:

1. Atendimento inteligente ao cliente;
2. Segurança da informação;
3. Visualização de dados em tempo real;
4. Geração automática de imagens;
5. Mais autonomia para avatares digitais.

A seguir, entenda melhor cada um deles!

Atendimento inteligente ao cliente

A tendência é que o atendimento ao cliente seja sempre mais inteligente. Os chatbots ou assistentes virtuais são ferramentas que realizam atendimento ao cliente em tempo real, usando inteligência artificial para entender as solicitações dos usuários.

Como são programados para aprender com o tempo, a tendência é que eles se tornem cada vez mais inteligentes, realizando tarefas complexas com autonomia. Esse é um processo positivo tanto para a empresa como para o potencial cliente.

Para os negócios, ele significa a possibilidade de obter informações importantes dos clientes e melhorar o relacionamento com eles. Para os compradores, significa a possibilidade de serem atendidos rapidamente sem a necessidade de esperar em filas ou ligar.

Segurança da informação

O uso de inteligência artificial para a segurança da informação é uma tendência cada vez mais relevante. Essa tecnologia permite que os sistemas possam detectar e prevenir ataques antes que eles ocorram.

Ao utilizar a IA, é possível melhorar a segurança em várias áreas, incluindo detecção de intrusos, detecção de ameaças internas, análise de tráfego de rede e análise de comportamento do usuário.

Por exemplo, algoritmos de detecção de anomalias baseados em IA podem identificar padrões suspeitos no tráfego de rede, permitindo que os administradores de segurança identifiquem possíveis ataques ou atividades maliciosas.

Visualização de dados em tempo real

Em 2023, os repositórios de dados se modernizaram ao oferecer soluções avançadas para armazenamento que permitirão a análise e tomada de decisões baseadas nos dados praticamente em tempo real.

Empresas devem implementar inteligência artificial para criar ferramentas que possam processar dados em tempo real, armazenando-os inteligentemente e gerando relatórios. Aqui o destaque vai, inclusive, para o avanço das análises preditivas.

Ser capaz de detectar tendências em tempo real, quer para rastrear dados de produção, quer para navegar no tráfego do website, é muito benéfico.

Isso se dá porque o rápido reconhecimento e tratamento de erros pode limitar os custos, ao mesmo tempo que abre novas possibilidades que de outra forma passariam despercebidas.

Mais autonomia para avatares digitais

A inteligência artificial (IA) pode ser usada para dar mais autonomia aos avatares digitais por meio de técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Isso, principalmente, pensando no metaverso.

Por exemplo, em um ambiente virtual, um avatar digital pode ser programado para interagir com os usuários de maneira autônoma, fornecendo informações e realizando tarefas sem a necessidade de intervenção humana.

 A IA pode ser usada para melhorar a capacidade do avatar de entender e responder às solicitações dos usuários, por meio da análise de linguagem natural e do uso de algoritmos de aprendizado de máquina.

Criação de arte a partir de NFTs

A arte em forma de NFTs também  tem sido a grande tendência do momento. Ao conceder acesso a novos fluxos de receitas e formas de desenvolver e possuir obras de arte, a fusão entre NFT com modelos de IA pode até mesmo criar uma nova onda de movimentos artísticos.

Além disso, ser capaz de autenticar obras de arte digital como originais e exclusivas proporciona aos criadores um controle maior sobre as suas próprias obras-primas.

Espera-se que esta fase artística artificial impulsionada pela inteligência continue em 2023, com o uso de IA para criar e autenticar obras de arte a tornar-se mais generalizada.

5 exemplos de inteligência artificial que já são uma realidade

Pensando agora em exemplos práticos, vamos trazer alguns tipos de ferramentas reais de IA que já estão sendo usadas por empresas ou por pessoas. Veja a seguir!

1.Chat GPT

Não há como falar tendências de inteligência artificial sem falar de ChatGPT. Ele é um exemplo atual da inteligência artificial (IA) aplicada em processamento de linguagem natural (PLN). 

É um modelo de linguagem de grande escala desenvolvido pela OpenAI, para gerar respostas coerentes e relevantes a perguntas feitas em linguagem natural.

Essa ferramenta é alimentado com uma grande quantidade de dados textuais e treinado com técnicas de aprendizado de máquina para aprender padrões na linguagem natural.

 Dessa forma, pode gerar respostas em tempo real para uma ampla variedade de perguntas, desde consultas simples até conversas mais complexas.

O modelo tem sido usado em vários aplicativos, incluindo assistentes virtuais, chatbots, atendimento ao cliente, suporte técnico, entre outros.

Ele também pode ser integrado a sistemas existentes, tornando-o uma solução flexível e personalizável para empresas que desejam fornecer respostas automáticas em seus canais de comunicação.

A OpenAI também lançou o GPT-3, um modelo ainda mais avançado que pode realizar tarefas mais complexas, como tradução de idiomas, geração de textos completos e até mesmo programação básica.

2. Spotify

O Spotify é um serviço de streaming de música que utiliza a inteligência artificial (IA) para personalizar a experiência do usuário e melhorar a descoberta de novas músicas e artistas. 

Por meio de algoritmos, o IA analisa o comportamento do usuário, seus hábitos de escuta e as características musicais das faixas para oferecer recomendações personalizadas.

Uma das principais características da IA do Spotify é a capacidade de criar listas de reprodução personalizadas.  A plataforma usa algoritmos de recomendação para analisar a biblioteca musical do usuário e criar listas de reprodução personalizadas com base em seu histórico de escuta.

Além disso, o Spotify também utiliza o aprendizado por reforço para aprimorar suas recomendações. Isso significa que a plataforma monitora as interações do usuário com suas recomendações e ajusta seu modelo de recomendação em tempo real

Outra forma como o Spotify utiliza a IA é por meio do seu recurso “Descobertas da Semana”, por exemplo. O algoritmo analisa o histórico de escuta do usuário, além das músicas que outros usuários com interesses semelhantes ouvem, para recomendar novas faixas.

3. Google Maps

O Google Maps é um exemplo de como a inteligência artificial (IA) pode ser usada para fornecer informações precisas e relevantes para os usuários em tempo real. 

A plataforma utiliza algoritmos avançados para oferecer recursos de navegação e recomendações personalizadas para os usuários.

Um dos recursos mais impressionantes do Google Maps é a sua capacidade de fornecer informações de tráfego em tempo real. 

A plataforma utiliza dados de localização e histórico de tráfego para identificar padrões de tráfego em tempo real e prever a duração da viagem com base nesses padrões. Isso permite que os usuários planejem rotas mais eficientes e economizem tempo no trânsito, por exemplo.

Além disso, o Google Maps também utiliza IA para oferecer recomendações personalizadas de restaurantes, bares, cafeterias e outros pontos de interesse com base no histórico de pesquisa e navegação do usuário.

4. Alexa

Alexa é um assistente virtual desenvolvido pela Amazon e é um dos exemplos mais populares e bem-sucedidos de IA atualmente.

Ela é alimentada por uma rede neural profunda e é capaz de processar e entender comandos de voz, responder a perguntas, tocar música, fazer compras online e controlar dispositivos domésticos inteligentes, entre outras funções.

Para entender a inteligência por trás da Alexa, é importante observar como ela processa os comandos de voz. Quando um usuário fala com a Alexa, o dispositivo grava a fala e a envia para os servidores da Amazon. 

Assim, um algoritmo de reconhecimento de voz converte a fala em texto.  Em seguida, outro algoritmo de processamento de linguagem natural (PLN) analisa o texto para determinar o que o usuário está solicitando e executa a ação apropriada.

Esses algoritmos melhoram continuamente à medida que a Alexa interage com os usuários e recebe feedback sobre sua precisão e capacidade de entender comandos.

A Alexa também pode se integrar com outras tecnologias de IA, como reconhecimento de imagem e aprendizado por reforço, para oferecer uma experiência ainda mais personalizada para os usuários.

5. Dall-E

O DALL-E é um exemplo atualmente conhecido de IA criado pelo laboratório de pesquisa da OpenAI que usa algoritmos de deep learning para gerar imagens a partir de descrições textuais. 

Ele é capaz de criar imagens que nunca foram vistas antes, a partir de descrições de texto, como “um elefante rosa tocando um saxofone”, ou “um coelho de pelúcia com asas de borboleta”.

Sua alimentação acontece por uma Rede Neural Generativa (GAN) que aprende a partir de um grande conjunto de dados de imagens e descrições de texto, criando uma representação visual do texto em sua memória. 

Em seguida, o sistema gera imagens a partir dessa representação usando um algoritmo de decodificação.

O objetivo é gerar imagens personalizadas para uma ampla variedade de usos, desde ilustrações para livros e revistas, até criação de cenários em jogos e filmes. 

Embora ainda esteja em fase experimental, o DALL-E já demonstrou ser capaz de criar imagens realistas e detalhadas que se assemelham às descrições de texto.

Conclusão

As tendências da inteligência artificial são muitas porque elas estão constantemente evoluindo e aprimorando.  Desde atendimento mais personalizado até criação de arte a partir de NFTs, muita coisa está mudando.

O esperado é que a IA seja usada como uma ferramenta para ajudar os humanos a realizar tarefas, como é o caso do Chat GPT, da Alexa e do Google Maps. Mas isso interfere diretamente nos negócios e, principalmente, na forma que as empresas incorporam a IA.

Por isso, investir em conhecimentos que se aprofundam sobre essa e outras novas tecnologias, pensando na abundância, é fundamental.

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Caroline Verre