Redes Neurais Convolucionais

No universo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, as redes neurais convolucionais (CNNs) se destacam como ferramentas poderosas para o processamento e análise de imagens digitais. Inspiradas no funcionamento do sistema visual humano, as CNNs são capazes de extrair informações complexas e padrões sutis de imagens com alta precisão, superando métodos tradicionais de visão computacional em diversas tarefas.

Funcionamento das CNNs:

• Camadas Convolucionais: Aplicam filtros matemáticos ("núcleos") em uma matriz de pixels da imagem, buscando identificar padrões e características relevantes. Cada núcleo se desloca pela imagem, capturando informações de diferentes regiões e gerando um mapa de ativação. (https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural_artificial)
• Funções de Ativação: Introduzem uma não linearidade na rede, permitindo que ela aprenda relações complexas entre os dados. Funções como ReLU e Tanh são comumente utilizadas para amplificar sinais importantes e suprimir irrelevantes. (https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural_convolucional)
• Pooling: Reduz a dimensionalidade dos mapas de ativação, diminuindo a quantidade de dados a serem processados e controlando o sobreajuste. Técnicas como Max Pooling e Average Pooling são utilizadas para resumir as informações mais importantes em áreas específicas da imagem. (https://www.deeplearningbook.com.br/camadas-de-pooling-em-redes-neurais-convolucionais/)

Aplicações das CNNs (com exemplos verificáveis):

• Reconhecimento de Objetos:
• Identificação de rostos em fotos do Facebook (https://g1.globo.com/podcast/o-assunto/noticia/2024/02/15/o-assunto-1150-reconhecimento-facial-o-uso-na-seguranca-publica.ghtml)
• Classificação de produtos em lojas online (ex: Amazon) (https://www.amazon.com.br/Redes-Neurais-Princ%C3%ADpios-Simon-Haykin/dp/8573077182)
• Detecção de Objetos:
• Localização de pedestres e veículos em vídeos de trânsito (ex: Waze) (https://m.youtube.com/watch?v=0Ouw0bmj7Qc)
• Detecção de tumores em radiografias médicas (https://www.ibm.com/blogs/ibm-comunica/moderna-e-ibm-exploram-computacao-quantica-e-ia-generativa-para-ciencia-do-mrna/)
• Segmentação de Imagens:
• Divisão de imagens de satélite em áreas de vegetação, água e áreas urbanas (ex: Google Maps) (https://www.youtube.com/watch?v=TAx65S0hQ8U)
• Detecção de pele em imagens para edição e retoque (ex: aplicativos de edição de fotos)
• Super Resolução:
• Reconstrução de imagens de baixa resolução em alta resolução para melhorar a qualidade de fotos antigas (https://medium.com/analytics-vidhya/super-resolution-and-its-recent-advances-in-deep-learning-part-1-c6d927914d32)
• Aumento da resolução de vídeos em plataformas de streaming (ex: Netflix, YouTube)
• Geração de Imagens:
• Criação de novas imagens realistas a partir de descrições textuais (ex: DALL-E 2, da OpenAI) (https://openai.com/dall-e-2/)
• Geração de avatares personalizados para redes sociais

Impacto das CNNs:

• Carros Autônomos: Permitem que os carros percebam o ambiente ao seu redor, identificando obstáculos, sinais de trânsito e outros veículos (ex: Tesla, Waymo) (https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18149)
• Diagnóstico Médico: Auxiliam na análise de imagens médicas para detectar doenças e auxiliar no diagnóstico (ex: IBM Watson) (https://www.ibm.com/blogs/ibm-comunica/moderna-e-ibm-exploram-computacao-quantica-e-ia-generativa-para-ciencia-do-mrna/)
• Segurança e Vigilância: Facilitam o reconhecimento facial e a detecção de atividades suspeitas em vídeos de segurança (ex: DeepFace, da Facebook) (https://research.facebook.com/publications/deepface-closing-the-gap-to-human-level-performance-in-face-verification/)
• Mídia Social: Permitem o reconhecimento de objetos e pessoas em fotos e vídeos publicados nas redes sociais (ex: reconhecimento de amigos em fotos do Facebook)
• Entretenimento: Possibilitam a criação de efeitos visuais realistas em filmes e videogames (ex: Avatar, Jurassic World) (https://www.ibm.com/br-pt/topics/neural-networks)