IA brasileira é a mais precisa do mundo em identificação de texturas

O posto de melhor inteligência artificial capaz de identificar e classificar texturas é ocupado atualmente por uma tecnologia brasileira. Desenvolvida pela USP, a arquitetura de visão computacional consegue discernir entre padrões de imagens extremamente complexos, como os das células do nosso corpo ou os presentes em fotos microscópicas de plantas.

A ferramenta foi reconhecida no ano passado pelo ranking do site Papers With Code como a mais precisa nessa categoria. Detalhes sobre o Radam (sigla em inglês para codificação aleatória de mapas agregados de ativação profunda), como é chamado, foram publicados em um artigo científico na revista Pattern Recognition.

Radam: o melhor do mundo

• O Radam é uma arquitetura de visão computacional capaz de distinguir e classificar texturas complexas, que a olho nu não conseguimos diferenciar sem um treinamento árduo.
• Na prática, ele pode identificar, através de imagens microscópicas, quando uma célula é cancerígena, por exemplo.
• Diferentemente das abordagens convencionais, o Radam pode ser treinado com um número menor de dados e em computadores com baixa potência.
• Além disso, tem a capacidade de ensinar outras inteligências artificiais, adaptando-se a problemas específicos.
• A tecnologia que está no posto de melhor do mundo há um ano pode ser aplicada não só na saúde, como na indústria para a inspeção e controle de qualidade, na análise de solo, na nanotecnologia e outras.

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Como o Radam ensina outras IAs?

Na verdade, o Radam funciona como acelerador do processo de identificação de texturas de uma IA genérica. Ele basicamente codifica o que essa IA gera com uma pequena rede neural. Logo depois, um sistema especializado é treinado para a situação específica de detecção dos padrões. Assim, a máquina aprende mais rápido e de forma mais eficiente.

Alta precisão

Os desenvolvedores do Radam explicam que a capacidade do sistema de identificar a que objeto uma determinada textura se refere apenas com imagens o faz superar a própria habilidade humana.

O professor orientador do projeto, Odemir Martinez Bruno, do IFSC, argumenta ao Jornal da USP que um biólogo precisa da flor e da semente para identificar uma espécie de planta, enquanto o Radam precisa apenas de algumas fotos microscópicas para realizar a classificação.

Se colocarmos duas gotas de sangue, uma de gato e outra de cachorro, nós não conseguimos diferenciar visualmente. O sistema especialista Radam consegue.

Odemir Martinez Bruno para o Jornal da USP

No entanto, mesmo com a sua alta precisão, a tecnologia não garante total assertividade. Inclusive, ainda é desafiador analisar imagens muito ampliadas ou reduzidas, como fotos do espaço feitas por satélites. Leonardo Scabini, pesquisador do IFSC que liderou o desenvolvimento do sistema, está planejando criar uma nova versão do Radam enquanto estiver no Instituto Real de Tecnologia de Estocolmo, na Suécia.