O processamento de dados consiste em todo o ciclo pelo qual os dados passam desde a coleta, armazenamento, ordenação e filtragem, processamento em si, análise, visualização e até predições. Hoje, com o uso de Big Data, a inteligência artificial tem se mostrado efetiva na extração de conhecimento a partir de quantidades imensas de dados de forma efetiva e de menor custo.

Alguns argumentariam que a A.I vem sendo usada já há muitos anos na indústria e, de fato, tem permitido inovações revolucionárias, desde o funcionamento do teclado de um celular à construção de um perfil preciso de cada usuário da web para o envio de anúncios altamente personalizados. Entretanto, nunca antes tivemos acesso ao uso de uma quantidade tão massiva de dados que, antes não se acreditava serem relacionados, como agora com o Big Data exigindo modelos de inteligência artificial que usam Deep Learning e Redes Neurais que literalmente imitam o funcionamento do cérebro para extrair o máximo de informações úteis dos dados para a criação de modelos preditivos para os mais variados usos.

Mas, afinal, qual a relação entre IA e Big Data?

No sentido amplo, é chamado Inteligência Artificial qualquer comportamento apresentado por máquina ou sistema que se assemelha a atividades humanas. Ocorre que, tal como o ser humano, para se alcançar excelência nas atividades da IA, é preciso que se submeta a treinamento, de forma que, quanto mais rico e intenso for o ensaio do computador, mais preciso e capaz ele será nas atividades de prever e de reagir aos cenários a que ele for submetido.

Todo esse treinamento é realizado a partir de dados. Esse é o combustível das Inteligências Artificiais. O programador, dispondo de um conjunto de dados, educa a máquina no reconhecimento de padrões, de modo que esta conquiste “autonomia” na tomada de decisões diante de novos cenários.

Já o Big Data faz referência a conjuntos cada vez mais volumosos e complexos de dados analisados e processados a velocidades crescentes. A partir disso, estabelecer um laço entre esses dois conceitos, torna-se imediato: conforme incrementa-se a velocidade e a precisão com que essa massa de dados é processada, aumenta-se o leque de possibilidades para aperfeiçoar práticas e processos de modo a mitigar erros, intensificar a produtividade e aprimorar experiências.

Mas e as novas aplicações?

Hoje, talvez, a maior promessa do uso de inteligência artificial no processamento de dados são os carros autônomos. O software desses veículos está sendo treinado para compreender os obstáculos com que lidamos ao dirigir como semáforos de trânsito, cones, outros veículos, cruzamentos, placas e muito mais. Isso é feito justamente por meio da tecnologia de Machine Learning que reconhece padrões em imagens e vídeos com esses obstáculos se aprimorando a ponto de ser preciso o suficiente para ser tão ou mais confiável que nós humanos.

Um exemplo de como ocorre esse processo de treinamento está no link, que mostra uma rede neural aprendendo a identificar os dados azuis e laranjas a partir de um conjunto de dados de treinamento. A cada iteração, verifica-se se a rede neural consegue classificar adequadamente os dados de teste fazendo pequenos ajustes em seu funcionamento até alcançar o melhor resultado possível.

Como a EESC jr. pode trabalhar com I.A e processamento de dados?

O núcleo de tecnologia da EESC jr. tem experiência no desenvolvimento de sistemas web e aplicativos para os quais desenvolvemos APIs que podem conter o uso de inteligência artificial e Machine Learning em seu funcionamento. Por isso, traga a sua ideia inovadora para nós e faremos o possível para transformá-la em realidade.

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