Margarida Bento em 2021-9-16

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Computer Vision: de olhos postos na IA

A capacidade de processar e interpretar informação visual complexa é uma das aptidões cognitivas humanas mais difíceis de substituir com recurso a tecnologia – e, como tal, uma das áreas da inteligência artificial com maior potencial disruptivo

À medida que as tecnologias de analítica e inteligência artificial ganham maturidade, as organizações cada vez mais adotam soluções que lhes permitem tirar partido dos seus dados para tomar decisões mais informadas, melhorar a eficiência dos processos e oferecer serviços inovadores. Enquanto isto começou com soluções mais simples, baseadas em dados estruturados, os resultados positivos começam a gerar confiança para experimentar soluções mais avançadas, baseadas em dados não estruturados, como é o exemplo do Computer Vision.

O mercado de Computer Vision está a crescer a nível global e em Portugal, apesar de haver sempre algum atraso face a países maiores, não é exceção.

“Neste aspeto, Portugal e o resto do mundo estão alinhados e a tendência é comum”, garante Luís Gregório, Technical Partner Architect, IBM Portugal. “Dado o vasto campo de aplicação desta tecnologia, já observamos em Portugal projetos experimentais, académicos e empresariais, de aplicações de Computer Vision para endereçar problemas de negócio de forma mais eficaz e eficiente”.

“A evolução e disseminação de tecnologias como machine learning, inteligência artificial e a maior capacidade e velocidade de processamento das novas gerações de microprocessadores e controladores embebidos tem dado grande impulso e viabilizado o crescimento de diversas aplicações na área da visão computacional”, acrescenta Sérgio Salústio, Responsável de I&D da Bosch Ovar.

Aplicações

As tecnologias de Computer Vision já estão em uso nas mais diversas aplicações, desde a imagiologia ao controlo de qualidade na indústria, passando por aplicações mais experimentais como a condução autónoma.

Contudo, o potencial mais óbvio está, naturalmente, na videovigilância. Devido ao volume de dados gerados pelos sistemas de CCTV, o uso dos mesmos estava até agora restrito a medidas reativas ou a níveis rudimentares de automação.

Através de tecnologias de Computer Vision, não só é possível detetar eventos em tempo real com precisão como reagir aos mesmos atempadamente.

Permite, também, integrar novas capacidades nestes sistemas, desde a deteção de infrações de trânsito até soluções sofisticadas de reconhecimento facial.

“As soluções de segurança associadas à deteção de intrusos, proteção de perímetro e rastreamento de pessoas e veículos são as que têm atualmente mais aplicação na indústria”, explica Alberto Alonso, Solutions Engineer Southern Europe na Axis. “Visto que estas já fazem parte do portfólio de muitos fornecedores, outros tipos de analítica, como a análise de comportamento, reconhecimento facial, reconhecimento de atributos e classificação de objetos irão permitir diferenciar a oferta, gerando novas oportunidades de negócio.

O reconhecimento facial, seja no contexto do CCTV ou em aplicações mais especializadas, apresenta, assim, grande potencial, e encontra- se entre as tecnologias atualmente mais bem estabelecidas – afinal, muitos smartphones produzidos nos últimos anos vêm equipados com esta tecnologia. Outras aplicações mais complexas já podem ser encontradas em diversos contextos, como no controlo de acesso a edifícios, pagamentos automáticos, e como substituto do boarding pass em aeroportos.

Outra aplicação em rápido crescimento, refere Francisco Teixeira, Partner Technology Manager da Microsoft Portugal, está na monitorização de áreas vastas e remotas, como na deteção de incêndios e monitorização da infraestrutura elétrica.

Desafios para Parceiros

A área de Computer Vision apresenta grandes oportunidades para os Parceiros, em particular durante este período de crescimento. Contudo, por ser uma tecnologia complexa e relativamente recente, traz também consigo um conjunto de desafios acrescidos.

Devido à natureza desta tecnologia, o desafio mais óbvio são as considerações éticas e legais relativas à privacidade e segurança de dados – garantir que a recolha, processamento, armazenamento e uso dos dados está em total concordância com o RGPD deve ser a primeira preocupação do Parceiro.

Por outro lado, nem todas as organizações se encontram num estado de maturidade digital para adotar soluções de inteligência artificial, e os Parceiros devem tê-lo em mente quando propõem e implementam soluções de Computer Vision – por muito boa que seja uma solução, o valor dela extraído será em muito reduzido se a organização não tiver a maturidade digital adequada.

Além disso, outro desafio é a necessidade de conhecimento e especialização dos Parceiros, que precisam de compreender em profundidade como é que a analítica de cada solução trabalha, como foi desenvolvida e com que propósito. Os modelos fazem exatamente aquilo para que foram programados e existe a possibilidade de isto não estar alinhado com os objetivos do projeto, mesmo que o tipo de aplicação seja a mesma. Segundo Alberto Alonso “existe um grande risco de prometer demasiado ao vender soluções, criando muita frustração e resultados indesejados”.

Bruno Bento, Key Account & Business Development Manager da Hikvision Portugal, destaca ainda a desconfiança e resistência face a novas tecnologias como o Computer Vision, requerendo que os Parceiros saibam explicar em detalhe ao cliente como funcionam as soluções e que mudanças trazem face ao vídeo tradicional.

“Mas é verdade que, quando se verifica o seu funcionamento e as enormes vantagens que proporciona – agilidade, imediatismo, eficiência, redução de custos –, é evidente que oferece outro nível de serviço, muito superior ao que estávamos habituados”, acrescenta.

Boas-práticas

Luís Gregório explicita quatro áreas essenciais a ter em conta ao implementar um projeto desta natureza. Em primeiro lugar, garantir se já existem algoritmos aplicáveis ao estudo de caso, dispensando o desenvolvimento dos mesmos para o projeto. Em segundo, os insights extraídos devem ser integrados nos processos da organização, de forma a retirar valor da solução. Por outro lado, deve haver uma constante monitorização do desempenho dos modelos, devendo evoluir constantemente para acompanhar os seus alvos de atenção.

Por sua vez, Alberto Alonso acrescenta que, devido à natureza avançada da tecnologia, sujeita ainda a algum hype, deve ser dada atenção à gestão das expectativas.

“É importante ter cuidado no posicionamento e promoção das soluções, evitando confusões e falsas expectativas por parte dos clientes”, explica Alberto Alonso. Realça também a importância de realizar updates regulares, visto que está é uma tecnologia em evolução, na qual os algoritmos estão constantemente a ser melhorados pelos fornecedores através de treino com imagens reais.

Adicionalmente, é também necessário garantir que o software de analítica seja aberto e possível de integrar ou ser utilizado por outros sistemas e soluções: “a abertura e flexibilidade são tão importantes como a performance do software”, completa.

O Parceiro deve, ainda, ter em mente a arquitetura do sistema, nomeadamente o poder de computação necessário, se este vai ser feito no edge, na cloud, ou numa combinação de ambos. “Isto vai afetar os custos de aquisição, implementação e manutenção”, conclui.

Tendências

À medida que a tecnologia evolui e amadurece, vão existir cada vez mais casos de uso – e oportunidades – de Computer Vision. No curto prazo, prevê Luís Gregório, o foco vai estar na otimização de despesas, como por exemplo no controlo de qualidade. “Contudo a longo prazo iremos observar novos casos de uso que potenciam os processos de negócio das organizações, como por exemplo a análise do comportamento dos clientes”, refere.

Vai, também, existir maior escrutínio por parte das entidades reguladoras, resultante da regulação formal destas tecnologias, garante Francisco Teixeira, o que eventualmente deverá reger o desenvolvimento das próprias soluções. Alberto Alonso reforça o eminente crescimento dos modelos Analytics-as-a-Service, bem como a melhoria da performance da analítica, tornando-se mais confiável e usável ao longo do tempo.

“Contudo, o grande desafio será conseguir usar a informação fornecida pelos dispositivos de vídeo, combiná-la com os dados provenientes de outros sistemas e dispositivos, e criar um sistema verdadeiramente inteligente onde todos os dispositivos partilham dados num ambiente ciberseguro”, conclui.

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