Autor: Gabriel Marques de Souza, aluno de Engenharia de Telecomunicações da Universidade Federal do Ceará e bolsista do PET Telecom.
Introdução
Fala pessoal, tudo bem? Bem vindos a mais um blog do PET Telecom. Vocês gostam de assistir séries? Bem, a nova produção da Netflix “Round 6”, que rapidamente se tornou uma das séries mais assistidas da plataforma, é marcada pelo alto grau de violência e conflitos, mas também é lembrada pela boneca gigante do primeiro jogo “Batatinha frita 1 2 3”.
O jogo funciona da seguinte maneira: os jogadores precisam cruzar um campo andando em direção à boneca até atravessar a linha que está no fim, porém eles só podem se mover quando a boneca não estiver olhando e cantando “Batatinha frita 1 2 3”. Quando a boneca olha para os jogadores, ela percebe quem está se movendo e o jogador ou jogadores são eliminados, no caso do Round 6 os jogadores são apenas mortos.
Talvez você tenha se questionado: “como a boneca consegue detectar os jogadores que se movem?”. Talvez você tenha pensado que é coisa de ficção científica, mas não. Essa tecnologia é atual e é bastante utilizada para muitos fins. Estamos falando da área de Inteligência Artificial. Mais precisamente a área de Visão Computacional.
Fonte: https://www.vulture.com/article/squid-game-an-interview-with-the-giant-robot-doll.html
O que é Visão Computacional?
Visão Computacional é uma sub-área de Aprendizado de Máquina, que pertence a área de Inteligência Artificial, que faz o processamento de imagens e vídeos sendo capaz de captar e interpretar informações visuais. Um exemplo clássico usado para entender é a identificação de raças de cachorro. Se pegarmos um modelo de Visão Computacional, fornecermos diversas imagens de chihuahuas, pinschers e pugs com os devidos nomes e realizar o treinamento, o modelo será capaz de identificar novas imagens dessas raças.
Fonte: https://pixforce.com.br/visao-computacional-simulando-a-visao-e-o-cerebro-humano/
Como podemos perceber a Visão Computacional na série?
Em Round 6 a boneca detecta os jogadores através da visão computacional, como já foi dito. As câmeras posicionadas nos olhos gravam tudo o que acontece durante o jogo e, ao mesmo tempo, o sistema computa os frames (imagens) do vídeo e compara cada frame com o anterior. Porém, é necessário diferenciar cada jogador para que o sistema saiba a posição exata de quem se moveu de forma que não aconteça uma eliminação equivocada. Afinal, são centenas de participantes.
Existem algoritmos de inteligência artificial que conseguem diferenciar a silhueta de várias pessoas e também de objetos em uma imagem. São os algoritmos de segmentação. Isso é o que seria provavelmente usado no sistema do jogo, dessa forma a probabilidade de um jogador ser confundido com outro é muito baixa. Porém, a boneca só tem um ponto de vista, assim quando uma pessoa se esconde atrás de alguém, estratégia usada por alguns, ela não aparece nas imagens, assim há menos riscos de ser detectada. As armas que disparam automaticamente apenas utilizam o posicionamento do jogador calculado pelo algoritmo.
Mais sobre Visão Computacional
Os dados utilizados pelos algoritmos de visão computacional geralmente precisam passar por um pré-processamento. Esse processo consiste em realizar certas transformações nas imagens de modo que algumas características fiquem destacadas. Isso é feito através de aplicações de filtros, redução de dimensionalidade, normalizações etc. Dessa forma, os algoritmos de IA conseguem identificar melhor o que tem na imagem.
A aplicação de filtros é um método que pode destacar bordas das formas presentes, enfatizar cores, reduzir dimensão etc. Esse processo é feito com o produto de uma matriz por cada pixel da imagem. Os valores da matriz determinam como será o resultado. Algumas já são especificadas, como por exemplo as que destacam linhas verticais, horizontais ou diagonais. Um exemplo de algoritmo amplamente utilizado são as Redes Neurais Convolucionais, um modelo que realiza o processo de filtragem com filtros variados, o que o torna tão eficiente pois mais peculiaridades são encontradas e interpretadas.
Fonte: https://ichi.pro/pt/dados-sinteticos-para-visao-computacional-voce-ja-pensou-nisso-201716892152872
Aplicações reais
Certo! Entendi como funciona, mas como podemos aplicar isso de forma útil? De preferência sem que pessoas morram…
Reconhecimento facial é um exemplo muito conhecido, e que você muito provavelmente já usou, que faz parte da área de visão computacional. Temos como outros exemplos a digitalização de manuscritos, que é a transformação de textos manuscritos para textos digitais em que modelos mais avançados conseguem até identificar que sentimento está sendo expressado no texto, e também a utilização em carros autônomos para detectar pessoas, animais, outros carros, etc. no ambiente ao redor do veículo.
É possível utilizar essa ferramenta em várias áreas, como por exemplo na medicina. Processamento de imagens de radiografia, ultrassonografia, tomografia, etc. Na segurança, câmeras de monitoramento conseguem identificar mais facilmente carros ou pessoas que o olho humano, pois tornam a imagem mais precisa. Na indústria, o controle de qualidade dos produtos é essencial para uma empresa, o uso da visão computacional torna o trabalho mais rápido e mais preciso.
Conclusão
A tendência é surgirem mais aplicações dessa ferramenta e ficarmos cada vez mais dependentes da sua utilidade. O que você espera da Inteligência Artificial no futuro? Você consegue imaginar alguma aplicação interessante? Novamente, de preferência sem que pessoas morram… Há há!
Então é isso pessoal, esse foi mais um blog do PET Telecom, esperamos que tenham gostado do nosso conteúdo de hoje! Acompanhem nossas redes sociais, estamos sempre trazendo novos conteúdos! Não vão perder, né? Até a próxima!
