Com os avanços tecnológicos recorrentes em nossas vidas, novas necessidades surgem, assim como novas soluções. As redes neurais foram desenvolvidas para ajudar as pessoas a resolverem problemas do cotidiano que antes eram vistos como complexos, facilitando cada processo.
Um estudo considerado o pioneiro em redes neurais foi escrito em 1943, por Warren McCulloch e Walter Pitts. A partir dele foi possível decifrar, mesmo que inicialmente, o funcionamento dos processos de um cérebro, como também sobre a aplicação da tecnologia que, posteriormente seriam as chamadas redes neurais em uma inteligência artificial.
O desenvolvimento da tecnologia de redes neurais artificiais é amplo e envolve áreas como biologia, matemática, física, psicologia e até filosofia. Se você quer saber mais sobre o assunto, entender como ele impacta o mercado e, consequentemente, nossas vidas, acompanhe esse artigo.
Como as redes neurais funcionam?
O princípio básico das redes neurais é, como dito acima, uma simulação de neurônios conduzindo informações em um cérebro humano. Uma rede neural tem, necessariamente, uma camada de entrada, uma de saída e, entre elas, uma camada oculta — que tem esse nome apenas por não ser uma camada de entrada ou de saída.
As conexões entre as camadas são chamadas de “nós”, formando assim uma rede composta por nós conectados entre si, por isso o nome rede neural. Assim como em neurônios humanos, os “nós” só são ativados quando há um determinado número de resultados ou entradas.
Dessa forma, os cálculos são feitos para compreender os dados de acordo com seus limítrofes. Quando o valor for maior, ou seja, os resultados forem suficientes para serem ativados, os “nós” dão sequência para a próxima camada, acompanhando o raciocínio para o qual a rede foi desenvolvida.
Quanto maior o número de camadas ocultas, maior a rede, formando redes neurais profundas, como acontece em modelos de deep learning. Assim foi possível desenvolver conceitos de machine learning, em que uma máquina consegue aprender e executar tarefas complexas.
Dentre essas tarefas estão: realizar indicações aos usuários, reconhecer fala ou imagens e até estimar processos futuros, antecipando resultados com precisão.
Tipos de redes neurais
A diferenciação dos tipos de redes neurais é feita baseada em seu design, ou seja, a disposição de suas camadas. Na maioria dos casos, o design das camadas é direto, migrando apenas em uma direção, mas nem sempre é o que acontece.
Com o passar do tempo, surgiram redes desenvolvidas com necessidades e designs distintos. Portanto, a construção das camadas, principalmente às ocultas, é um ponto fundamental para que a tecnologia funcione como o desejado. As arquiteturas das redes são colocadas em três categorias. Veja abaixo:
Redes feed-forward
É o tipo mais comum de rede neural artificial. Nela, a primeira camada é a de entrada e a última é a de saída. Servem para calcular mudanças que alteram as semelhanças entre os dados. Nesse modelo os neurônios exercem uma função não-linear dos exercícios na camada anterior.
Redes recorrentes
Nesse tipo existem ciclos, o que significa que é possível voltar para o início da rede de acordo com alguns resultados. Elas são mais difíceis de serem treinadas, mas têm resultados biologicamente mais realistas e complexos.
Redes conectadas simetricamente
Funcionam como as redes recorrentes, mas suas conexões entre as unidades são simétricas, o que significa que elas apresentam o mesmo peso em ambas as direções. Com isso, elas apresentam possibilidades restritas em comparação às recorrentes, além de serem mais fáceis de analisar.
Como as redes neurais atuam no mercado?
O desenvolvimento de redes neurais trouxe novas perspectivas para diversos processos e usos no nosso cotidiano, possibilitando conceitos como o deep learning e machine learning. Confira alguns usos que revolucionaram o mercado e como essa tecnologia pode impactar o futuro.
Reconhecimento de fala e imagem
Dois processos que estão cada vez mais apurados com novas tecnologias são o reconhecimento de fala e de imagem. Atualmente, é possível ter assistentes virtuais, que interagem com seus donos, por exemplo. No futuro, poderemos ter mais interações que usam apenas a voz, como realizar pagamentos ou liberar acessos.
Já o reconhecimento de imagem usam redes neurais convolucionais, que processam imagens de um jeito totalmente diferente de como os humanos fazem. A partir dos dados gerados por essas redes, tecnologias como o reconhecimento facial e leitores de QR code se tornaram possíveis.
Visão computacional
Sistemas que identificam padrões em imagens em tempo real utilizam a visão computacional para realizar essa tarefa. Nesse sentido, sistemas conseguem identificar cenários e objetos, atuando, por exemplo, em monitoramento e captação de padrões, o que promove um melhor controle de qualidade e torna a prevenção de falhas mais assertiva.
Gerenciamento de dados
Empresas de diversos setores se beneficiam de redes neurais artificiais com sistemas de gestão integrados e completos, que analisam dados constantemente, oferecendo relatórios de desempenho com análises que otimizam processos de maneira geral.
A tecnologia se utiliza do big data e dos indicadores gerados a partir dos dados da companhia e trabalha em cima de cada número apresentado. Com isso, as empresas passam a acompanhar de maneira mais completa suas atividades, resultados e crescimento.
Robôs autônomos
Muitos processos industriais já utilizam robôs autônomos em tarefas do cotidiano. Eles realizam tarefas que são perigosas ou oferecem danos à saúde, por exemplo. Para que eles consigam operar, diversas redes neurais são desenvolvidas, atuando em todos os seus processos, como seus movimentos, estímulos e processamento de dados.
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