Por Jorge Soares e Lucas Thiago Batista

Nas últimas décadas, temos passado por um crescimento exponencial em automação. Nos próximos anos, robôs terão tomado a maior parte das tarefas repetitivas e tediosas que temos. A automação começou com linhas de produção depois da implementação das linhas de montagem pós Primeira Guerra Mundial. Hoje em dia, o fácil acesso ao poder computacional facilitou o uso da automação para a coleta de informação e tomada de decisão em ambientes digitais, e agora estamos vivenciando a ascensão do reinado da Inteligência Artificial (IA).

Um sistema de IA pode analisar seu ambiente e usar essa informação para tomar alguma ação. IA também são capazes de aprender, nesse caso chamamos de Aprendizado de Máquina (em inglês Machine Learning – ML), e apesar de não ser uma habilidade essencial, ML vem se provando extremamente útil quando aplicado de forma correta.

Um ponto importante para termos em mente é que Inteligência Artificial não é exclusivo para grandes e complexos empreendimentos, de fato, qualquer atividade pode se beneficiar com o uso de IA para simplificar seus problemas e delegá-los a computadores. O objetivo final é guiar companhias para se tornarem mais eficientes e lucrativas.

Abaixo vamos ver alguns exemplos que mostram IA em ação:

Caso 1: Sistema de Agricultura baseada em Inteligência Artificial

A agricultura moderna aproveita soluções integradas baseadas em sensores, tecnologias de nuvem e inteligência artificial, para melhorar sua produtividade. Essas soluções estão sendo usadas para avaliar as condições de cultivo da lavoura no presente e com vários dias de antecedência. Tais soluções coletam, analisam e transformam dados microclimáticos e retornam dicas acionáveis ​​por meio de aplicativos móveis e da web.

Sistema de Agricultura baseada em Inteligência Artificial

Compreender as condições microclimáticas é vital ao cultivar lavouras com irrigação. Usando sistemas integrados baseados em IA, os agricultores podem obter uma visão precisa dos três intervalos de datas importantes: o presente, o futuro próximo e o passado – desde que o sistema tenha dados na fazenda.

Com insights e previsões confiáveis, os agricultores podem tomar as melhores decisões operacionais – planejamento de mão de obra e logística, otimização de água e insumos agrícolas e outras atividades – para garantir altos rendimentos. Mais importante, eles podem revisar as condições passadas para ajudar a planejar o futuro e mitigar os riscos climáticos e de doenças.

Caso 2: Processamento de linguagem natural (PNL), analisando documentos

Um sistema de IA pode ser configurado para aprender com um banco de dados, mesmo quando os desenvolvedores não têm conhecimento prévio do assunto. Em um artigo publicado na revista Nature, um grupo de pesquisa usou o processamento de linguagem natural para analisar uma coleção de incríveis 3,3 milhões de resumos científicos em mais de 1.000 periódicos com pesquisas relacionadas.

No estudo, a IA é usada para atribuir vetores multidimensionais a palavras em uma cópia de texto. Como tal, palavras que aparecem em contextos similares apresentarão uma grande semelhança entre os respectivos vetores. Essa técnica identificou uma grande similaridade entre a palavra ‘termoelétrica’ e materiais que nunca havia sido citada nesse contexto anteriormente. Portanto, o sistema de IA pode recomendar materiais para aplicação funcional mesmo antes de serem efetivamente descoberto.

Processamento de linguagem natural (PNL), analisando documentos

O projeto usou IA para preencher lacunas de conhecimento em ciência dos materiais, comparando contextos nos quais palavras diferentes ocorreram. Este é um exemplo de como um problema de similaridade vetorial, por meio do aprendizado de máquina, substituiu toda a compreensão de química necessária para realizar tal tarefa.

Ainda mais impressionante é que tudo isso se tornou possível sem nenhum conhecimento prévio do problema real. Um ser humano nunca seria capaz de realizar tal análise em um banco de dados tão extenso.

Case 3: Amazon GO – Opens Supermarket

Talvez você esteja se perguntando como o exemplo anterior contribui para os ganhos do negócio. E se precisássemos encontrar semelhanças entre nomes de produtos em um supermercado? Vamos pensar ainda mais longe. Você já imaginou um supermercado sem fila nos caixas?

É isso que a Amazon se propõe a fazer com o Amazon GO. Esse modelo de mercado é inteiramente movida por sistemas de IA que monitoram o produto que os clientes retiram das prateleiras. Os clientes, baixam o aplicativo Amazon, onde podem ver facilmente os preços dos itens selecionados bastando simplesmente escanear o aplicativo na saída do mercado para efetuar a compra dos produtos.

Amazon GO - Opens Supermarket com Inteligência Artificial

O sistema usa sensores, visão computacional e algoritmos de aprendizado de máquina para rastrear os itens que os compradores escolhem. Quaisquer produtos levantados e devolvidos às prateleiras não são incluídos na conta final.

A ideia por trás do desenvolvimento do Amazon GO era otimizar custos e melhorar a experiência do cliente. Usando os dados gerados pelas compras dos clientes, o supermercado pode otimizar os níveis de estoque para que o supermercado não armazene mais ou menos produtos do que o necessário.

Olhando para o futuro: você está pronto?

Como você viu, a inteligência artificial já é uma realidade cotidiana em vários segmentos de negócios, desde a captura inteligente de dados até a realização de previsões confiáveis ​​com base em conjuntos de dados vastos e diversos.

Como sua empresa está respondendo a essa iminente revolução? Você está sendo deixado para trás?

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Jorge Soares é Cientista de Dados, Mestre em Física Aplicada e especialista em descrição e modelagem matemática. Atualmente envolvido em um projeto de sell-out garantindo Data-Quality.

Lucas Thiago Batista é Cientistas de dados, graduado em Análise de Sistemas e especializado em Inteligência Artificial, tem experiência no desenvolvimento de soluções Data-Driven em diversos segmentos de negócios.

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