Até bem pouco tempo atrás, o controle de qualidade de grãos, como feijão e soja, dependiam do “olho clínico” dos especialistas. Eles tinham de passar horas analisando manualmente os grãos para separar os saudáveis dos doentes. Uma startup brasileira, porém, tem conseguido reduzir bastante esse trabalho com o uso de sistemas de inteligência artificial especializados em analisar imagens.
Para fazer isso, a Tbit alimentou seu sistema com imagens de centenas de tipos de grãos e sementes e criou um algoritmo que aprendeu a identificar os grãos saudáveis e os doentes. Eles vendem uma solução tecnológica para produtores, que inclui uma esteira para captar imagens dos grãos e enviá-las para o computador, onde o software faz a análise.
“Por meio dessas imagens, o sistema consegue identificar a saúde dos grãos e gerar laudos de qualidade automatizados”, diz o fundador da startups, Igor Chalfoun. “Com esse processo, reduzimos o tempo para a avaliação da qualidade dos grãos em até 80% e conseguimos reduzir o custo de mão de obra do produtor em até 50%.”
Nicho. A Tbit é prova de que esses sistemas de inteligência artificial são mais eficientes se tentam resolver um problema de um segmento específico. Isso porque o banco de dados é mais enxuto e, portanto, há menos variações para o sistema analisar a cada consulta.
“Aplicações específicas são o futuro da tecnologia de reconhecimento de imagens”, afirma Guilherme Novaes, especialista da IBM no sistema de inteligência cognitiva Watson. “É assim que vamos usar a imagem para diferentes situações para nosso dia a dia.”
Além do setor agrícola, a IBM destaca usos cada vez mais específicos, como aplicações para o setor bancário, ambiental, de segurança e até mesmo em competições de cosplay (quando pessoas se caracterizam de personagens de quadrinhos, cinema e animações).
“Treinamos o Watson, certa vez, para dar notas em um concurso de cosplay”, afirma Novaes. “Alimentamos ele com centenas de fotos de personagens de quadrinhos, tiramos fotos de pessoas caracterizadas e ele deu uma nota de acordo com a fidelidade do traje.”
Além de aplicações específicas para nichos de mercado, há também startups se dedicando à criação de tecnologias bastante específicas, como reconhecimento facial. Elas podem ser a base de avançadas tecnologias de segurança no futuro.
A startup brasileira FullFace, por exemplo, desenvolveu uma tecnologia de reconhecimento facial que pode comparar imagens obtidas por celulares, como selfies, e outras obtidas por meio de sistemas de segurança de casas. Para isso, os usuários do sistema alimentam o sistema de inteligência artificial com vários ângulos do rosto.
“A gente cria uma identidade da face da pessoa, analisando mais de mil pontos no rosto”, afirma Danny Kabiljo, presidente executivo da startup, que já aplica a solução, entre outras coisas, no aplicativo que permite fazer check-in em voos da companhia Gol. “O mercado de inteligência artificial para imagens está crescendo muito, com diversas aplicação surgindo no dia a dia.”
No check-in da Gol, clientes não precisam mais digitar seus dados para emitir o cartão de embarque de voos domésticos e internacionais. Agora, com reconhecimento facial, o cliente digita seus dados uma única vez ao cadastrar seu rosto no aplicativo. Na hora do check-in, basta fazer uma selfie para emitir o cartão de embarque do voo mais próximo em nome do cliente. “São várias soluções como esta que vão facilitar cada vez mais a nossa vida”, diz Kabiljo.
