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Iniciativa envolveu quatro centros de pesquisa e quatro indústrias nacionais (foto: José Somensi)
Florianópolis, 17.7.2024 – O aprendizado de máquina (learning machine), elemento-chave nos sistemas de inteligência artificial, em geral necessita de milhões ou milhares de exemplos para identificar os parâmetros corretos, seja de textos ou imagens de objetos.
“Para superar essa dificuldade, que demanda tempo, dinheiro e equipamentos de elevada capacidade operacional, pesquisadores de quatro centros de pesquisa e de quatro empresas se uniram no Few-Shot Learning, projeto coordenado pelo Instituto SENAI de Inovação em Sistemas Embarcados, de Florianópolis, e cuja entrega técnica oficial da primeira fase ocorreu no final de junho.
Algoritmo que aprende rápido
“É um algoritmo que tem o potencial de aprender rápido e, assim, reduzir a quantidade de exemplos necessários para que uma inteligência artificial possa ser treinada e aplicada. Isso reduz custos e acelera a implantação de processos usando essa tecnologia”, resume André Luiz Paza, coordenador de inovação da indústria catarinense Christal, uma das empresas envolvidas na iniciativa.
Ou seja, poucas dezenas de exemplos são suficientes para que as máquinas aprendam o suficiente para executar suas tarefas e, para isso, os computadores já não precisam ser tão potentes.
Redução de custos e melhoria de eficiência
“O foco desta pesquisa é a rapidez do aprendizado de máquina e que pode ser aplicada em diversas áreas como processamento de linguagem natural ou previsão do comportamento de máquinas”, salienta Paza. .
O uso de visão computacional para que o software seja capaz de realizar a segmentação, identificação e classificação de objetos por meio de imagens é uma das duas vertentes da pesquisa. A inspeção visual de produtos em uma linha de produção é uma aplicação típica do Few-Shot Learning. .
Crucial no processo produtivo, o controle de qualidade tem sido cada vez mais auxiliado por sistemas automatizados, como os de visão computacional. No entanto, esses sistemas enfrentam exatamente a dificuldade do aprendizado de máquina, pois podem n, muitas vezes de mais de 30 mil imagens para identificar o padrão das peças, por exemplo, com ou sem defeito. Com o Few-Shot Learning passa a ser realizado com 20 ou 30 exemplos.
Linguagem natural
A aplicação em processamento de linguagem natural é a segunda vertente da pesquisa. Os sistemas de produção textual disponíveis utilizam como base todo um histórico de informação publicado há décadas na internet. Enquanto isso, o Few-Shot Learning pode se basear apenas no acervo de textos da própria organização.
Além das duas vertentes, outros segmentos que podem ser beneficiados são o diagnósticos em imagens médicas, contagem de objetos, mapeamento de anomalias em imagens de culturas agrícolas (doenças em plantas, presença de ervas daninhas, detecção de linhas de plantio, entre outras), reconhecimento de gestos, classificação de textos, chatbots para contextos específicos e geração automática de diálogos.
Tecnologia inovadora
“Nossa expectativa é muito grande, porque isso traria, de certa forma, uma revolução no uso da Inteligência Artificial nos projetos. Se a gente consegue chegar em resultados relevantes usando muito menos dados, é uma vitória para todo mundo. Geralmente, muito do tempo de desenvolvimento de projeto é dedicado ao processo de levantar e rotular dados. E estamos falando de milhares, às vezes milhões de exemplos. Então, se a máquina puder aprender com menos exemplos, vai diminuir os custos e o tempo de conclusão do projeto”, destacou Flávio Gabriel Oliveira Barbosa, coordenador de P&D do Instituto SENAI, e um dos idealizadores do projeto, do qual foi responsável técnico durante quase toda a execução.
“Mesmo com um índice de maturidade relativamente baixo [TRL 4, clique aqui para saber mais sobre a escala], conseguimos superar vários desafios tecnológicos e demonstrar o enorme potencial do projeto”, acrescenta Barbosa.
“Nos sistemas de visão computacional baseados em deep learning, comumente utilizados nesse tipo de problema, precisamos lançar mão de milhares de imagens para que a máquina consiga identificar os defeitos de forma assertiva. Porém, em alguns cenários, pode ser inviável adquirir essa quantidade de dados. Com a plataforma Few-Shot será possível executar a tarefa, mas com pouquíssimas imagens”, explica Jonathan Tenório de Lima, gestor de projetos no ISI Sistemas Embarcados.
Tecnologia inovadora
“Nossa expectativa é muito grande, porque isso traria, de certa forma, uma revolução no uso da Inteligência Artificial nos projetos. Se a gente consegue chegar em resultados relevantes usando muito menos dados, é uma vitória para todo mundo. Geralmente, muito do tempo de desenvolvimento de projeto é dedicado ao processo de levantar e rotular dados. E estamos falando de milhares, às vezes milhões de exemplos. Então, se a máquina puder aprender com menos exemplos, vai diminuir os custos e o tempo de conclusão do projeto”, destacou Flávio Gabriel Oliveira Barbosa, coordenador de P&D do Instituto SENAI, e um dos idealizadores do projeto, do qual foi responsável técnico durante quase toda a execução.
“Mesmo com um índice de maturidade relativamente baixo [TRL 4, clique aqui para saber mais sobre a escala], conseguimos superar vários desafios tecnológicos e demonstrar o enorme potencial do projeto”, acrescenta Barbosa.
“Nos sistemas de visão computacional baseados em deep learning, comumente utilizados nesse tipo de problema, precisamos lançar mão de milhares de imagens para que a máquina consiga identificar os defeitos de forma assertiva. Porém, em alguns cenários, pode ser inviável adquirir essa quantidade de dados. Com a plataforma Few-Shot será possível executar a tarefa, mas com pouquíssimas imagens”, explica Jonathan Tenório de Lima, gestor de projetos no ISI Sistemas Embarcados.
Rede SENAI de Inovação e de Tecnologia
O SENAI possui, em todo o país, uma rede de 27 institutos de inovação (sendo três deles em SC) e 62 de tecnologia, dos quais sete no estado catarinense. A atuação desses institutos está focada em pesquisa aplicada, desenvolvimento e inovação, consultorias e testes e ensaios metrológicos acreditados para aprimorar e desenvolver processos e produtos industriais. Clique nos links para saber mais sobre:
Federação das Indústrias do Estado de Santa Catarina - FIESC
Gerência Executiva de Comunicação Institucional e Relações Públicas - Gecor
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