Inteligência computacional: veja quais são suas vantagens!
Entenda o conceito de Inteligência Computacional e suas vantagens
Postado por Author Positivo Tecnologiaem 15 de junho de 2020 10 de junho de 2020 Comentários
Da mesma forma que os avanços da tecnologia seguem em ritmo acelerado, o mercado vem assimilando as inovações nos seus mais diversos setores. Em busca da transformação digital, as empresas passaram a investir mais alto em soluções que gerem um diferencial competitivo frente à concorrência. Nesse sentido, o conceito de Inteligência Computacional (IC) ganhou espaço nas discussões.
Entretanto, é natural que as dúvidas permeiem o assunto. Afinal, o que significa exatamente esse termo? O objetivo deste artigo é esclarecer essa questão de forma didática. A seguir, explicaremos o conceito e sua relação com a Inteligência Artificial, além de detalharmos suas principais características e aplicações no dia a dia da sociedade.
O conceito de Inteligência Computacional
A Inteligência Computacional pode ser compreendida como um ramo da área de Inteligência Artificial (IA), tendo como objetivo investigar e simular aspectos da cognição humana: percepção, raciocínio básico e complexo, aprendizado etc. Assim como a IA, o conceito pode ter algumas variações na sua interpretação, a depender da perspectiva adotada ou da área na qual ele está sendo aplicado.
Isso acontece devido à própria natureza do termo inteligência, que pode ser interpretado de diferentes formas. Entretanto, no contexto do desenvolvimento tecnológico, o mais comum é que ele se refira à capacidade de um sistema de identificar problemas e propor soluções eficientes — algo que a nossa mente faz muito bem.
Então, resumidamente, a Inteligência Computacional tem como particularidade o olhar sobre quem é esse agente das decisões, buscando reproduzir suas estratégias para solucionar problemas. Consequentemente, as pesquisas nessa área buscam muita inspiração na natureza, identificando eventuais padrões para aplicá-los em outras situações.
As principais técnicas da Inteligência Computacional
Um bom exemplo de como a Inteligência Computacional busca inspiração na natureza pode ser observado em um de seus métodos: a computação natural. Estamos falando da busca de padrões matemáticos na natureza, assim como a reprodução desses mesmos algoritmos em um ambiente específico para solucionar outros problemas.
Outro método da IC é a rede neural artificial. Como o próprio nome indica, estamos falando de uma estratégia inspirada na estrutura lógica do sistema nervoso humano. Podemos destacar ainda:
Lógica Fuzzy (ou nebulosa): abordagem lógica que considera qualquer número real entre 0 e 1, opondo-se à booleana ou binária;
máquinas de vetores de suporte: método que identifica padrões por meio de análises como a classificação de regressão;
aprendizagem de máquina (Machine Learning): investiga estratégias para que um software proponha soluções e faça análises sobre os resultados para desenvolver outros métodos ainda mais eficientes;
aprendizagem profunda (Deep Learning): método similar ao Machine Learning, mas que adota padrões de análise baseados em diversas camadas de dados, potencializando a identificação.
Esses e outros métodos podem ser aplicados de diferentes formas, cada um levando em conta o objetivo que se almeja alcançar.
As aplicações da Inteligência Computacional
Assim como outros conceitos que são ramificações da Inteligência Artificial, a IC tem como grande vantagem a variedade de aplicações possíveis. No setor financeiro, por exemplo, ela pode ser a base para sistemas que executem as seguintes atividades:
previsão de demandas de produtos;
análise de viabilidade de financiamento;
previsão de ativos financeiros;
detecção de fraudes diversas (como em compras no cartão de crédito).
Já nas diversas áreas da engenharia, os exemplos de aplicação incluem:
reconhecimento de imagem por redes neurais;
levantamento de padrões em grandes bancos de dados (Big Data);
aprimoramento de sistemas de reconhecimento de voz;
identificação de comportamento anômalo em máquinas;
automatização de tomadas de decisão na Indústria 4.0;
reconhecimento de comportamento perigoso em sistemas de vigilância com câmeras inteligentes.
Vale destacar o papel dessa tecnologia nas empresas, promovendo tomadas de decisão baseadas em dados mais confiáveis. A coleta em tempo real feita pela Internet das Coisas (IoT), por exemplo, fornece um banco de dados para análises diversas, promovendo intervenções mais precisas no desempenho de máquinas.
Um sistema de IC pode cruzar indicadores diferentes (temperatura, pressão, umidade, velocidade, vibração etc.) para identificar variações inesperadas que aumentem o risco de falha ou de quebra do equipamento. Assim, a equipe de manutenção atua de forma preditiva, antecipando problemas para melhorar o desempenho e reduzir custos com paradas e compras de peças.
Podemos destacar ainda a aplicação em áreas da saúde, como a medicina e a odontologia. Exames complexos que envolvem imagens, como radiografias ou imageamento por ressonância magnética funcional (fMRI), podem ser analisados com mais precisão e agilidade quando submetidos a um software treinado.
Redes neurais e sistemas especialistas
As redes neurais, como mencionamos, são sistemas desenvolvidos com base na estrutura do sistema cognitivo humano. O conceito, na verdade, não é tão novo — a proposta inicial de Warren McCulloch e Walter Pitts data de 1943. Contudo, foi nos últimos anos, com o desenvolvimento acelerado da capacidade de processamento digital, que tecnologias baseadas no conceito se tornaram mais viáveis.
Hoje, as redes neurais são base para uma série de aplicações mais específicas. Algumas delas são:
tradução de máquinas;
filtragem de redes sociais;
Seu diferencial está na forma como ela soluciona problemas complexos. Resumidamente, o sistema aprende a modelar algoritmos baseando-se em diferentes camadas de dados. Assim como as outras áreas, ela une conhecimento lógico-matemático e sistemas de processamento de dados. Então, é possível subdividi-la ainda em áreas mais específicas, como:
Redes Neurais Convolucionais (RNCs);
Redes Neurais feedforward;
Redes Neurais recorrentes (RNRs);
Redes Neurais autocoder.
A capacidade desses sistemas é tão grande que existem iniciativas utilizando a tecnologia para diagnosticar tuberculose em elefantes. Somado a isso, outro método da IC que se destaca é o dos sistemas especialistas. Eles coletam e manipulam informações adquiridas de uma fonte especializada.
A principal aplicação é a prospecção de tomadas de decisão mais eficientes, dentro de um contexto específico. Isso significa que, como o próprio nome sugere, o sistema se baseia no comportamento de um especialista humano — ele conta com as informações de um campo limitado, sem realizar livremente o cruzamento e a autoanálise que um sistema mais complexo poderia fazer.
A vantagem é a simplicidade. Na programação, por exemplo, algumas soluções baseadas em sistemas especialistas podem ser consideradas algo um pouco mais complexo que uma proposta inicial feita pelo próprio programador.
Então, como você pôde ver, as aplicações da Inteligência Computacional são bastante variadas. Graças ao avanço da tecnologia, a tendência é que formas ainda mais criativas continuem surgindo.
Isso permite que as empresas gerem seus próprios diferenciais competitivos com base na aplicação desse tipo de conceito. Então, coloque a tecnologia para trabalhar a seu favor e conquiste resultados cada vez melhores para sua empresa!
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