Mês: abril 2019

Tecnologia

CÂMERAS INTELIGENTES

A MVisia desenvolveu uma linha própria de câmeras inteligentes. Trata-se de um equipamento que imita a capacidade humana de visualizar o ambiente ao seu redor e processar as imagens recebidas, buscando por padrões e eventos pré-definidos e possibilitando o controle de processos sem a subjetividade e os erros humanos.

E como essa tecnologia funciona? Analogamente ao ser humano, a solução é composta por uma câmera (olho), um mini computador (cérebro) e uma rede neural embarcada (inteligência humana), sendo que todo este sistema é encapsulado em um invólucro de proteção para resistir às mais diversas condições de aplicação.

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Diagrama como funciona câmera inteligente

01. Invólucro de proteção

Nossas câmeras possuem um encapsulamento de proteção para operar nos mais diversis tipos de ambiente de trabalho.

02. Câmera integrada

Uma câmera compacta e de máximo desempenho compõe nosso equipamento para realizar a captura das imagens a serem analisadas pelo nosso software de inteligência artificial.

03. Unidade de processamento

Um microcomputador de alta performance é embarcado em nossa solução para realizar o controle do processo que está sendo monitorado.

04. Software de Inteligência Artificial

Com algoritmos próprios de machine learning, fazemos o processamento das imagens capturadas.

Veja o potencial de aplicação das Câmeras Inteligentes

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CÂMERAS HIPERESPECTRAIS

Olhe para o seu braço por um instante e pense no que acabou de ver. É bem provável que os seus olhos tenham registrado aspectos como a cor, o tamanho e o formato dele. A ausência ou a presença de pelos – assim como a cor destes – provavelmente também foi notada. Talvez uma ou outra veia mais saltada também não tenha passado despercebida aos seus olhos.

Todas essas características do seu braço só puderam ser identificadas por você graças à habilidade ocular de interpretar as interações entre a luz e os objetos. Mas há muitas outras informações, propriedades e características do seu braço que passam despercebidas aos olhos. Eles não conseguem enxergar, por exemplo, radiações ultravioletas e infravermelhas e, por isso, muitas informações permanecem invisíveis a eles.

Agora, imagine esse mesmo braço sendo observado por uma camêra de tecnologia de ponta, como é o caso de uma câmera hiperespectral. O que poderia ser constatado? A resposta é: quase tudo.

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Uma câmera hiperespectral é tão potente que poderia enxergar em detalhes os padrões das suas veias. Ela poderia até mesmo observar as diferenças na intensidade da coloração da pele, identificando possíveis tumores ou problemas de saúde nela.

Isso acontece porque câmeras hiperespectrais conseguem observar e interpretar muito mais informações sobre as interações entre a luz e o seu braço do que os seus olhos ou câmeras comuns. Enquanto olhos e câmeras comuns são capazes apenas de enxergar alguns comprimentos de luz e espectros, câmeras hiperespectrais são dotadas de tecnologia capaz de observar centenas de milhares de espectros de luz de um mesmo objeto ou material. Dessa forma, elas conseguem até mesmo distinguir a composição química dos materiais ou objetos analisados.

Essa capacidade visual inigualável das câmeras hiperespectrais traz óbvias vantagens a diversos setores da sociedade – como é o caso do setor agrícola.

Um produtor de tomate que usa a tecnologia hiperespectral consegue identificar a ausência de nutrientes em seus tomates logo no início do processo, sendo possível, assim, corrigir uma colheita aquém do ideal. Um produtor de eucaliptos que usa máquinas com câmeras hiperespectrais vai conseguir identificar o estado de saúde e a presença de doenças já nas mudas da planta.

Ao permitir que o produtor tenha acesso a informações muito mais precisas sobre os seus produtos, a tecnologia hiperespectral antecipa problemas e garante o aumento da eficiência e da qualidade do produto final.

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Quando ouvimos o termo “inteligência artificial”, normalmente imaginamos civilizações avançadíssimas de robôs inteligentes, carros voadores e sociedades futuristas. Mas deixe de lado por um instante as elaboradas ficções de filmes como “O exterminador do futuro”, “Star Wars” e “Eu, Robô” e pense nos dispositivos e plataformas que você já usa no dia-a-dia.

Ao abrir o seu Netflix, os filmes e séries que aparecem em destaque para você não são os mesmos que aparecem para os seus amigos. Ao usar o Facebook, o conteúdo que aparece na sua Página Inicial é baseado nos cliques e likes que você dá em notícias ou publicações de amigos. Quanto mais você ou outras pessoas usam essas plataformas, mais estas aprendem sobre as suas preferências e sobre as tendências de diferentes usuários. E é exatamente isso o que caracteriza a inteligência artificial (I.A.): a capacidade de aprender com base em novas e antigas informações, justamente como nós humanos fazemos. Basicamente, um sistema inteligente é capaz de ensinar a si mesmo e aprender com as próprias experiências.

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Assim como pessoas, máquinas e computadores dotados de I.A. retêm informações e ficam cada vez mais inteligentes à medida que o tempo passa. Este processo de aprendizado é conhecido como machine learning. É possível programar uma máquina para que ela aprenda com suas tentativas e erros: após analisar milhares de exemplos e elaborar diversos algoritmos, o programa entende qual é o algoritmo mais efetivo para cada usuário ou situação. No caso do Netflix e do Facebook, por exemplo, esse tipo de tecnologia permite que a sua experiência nessas plataformas seja cada vez mais personalizada e agradável.

Apesar de muito semelhante a alguns dos nossos processos cerebrais, a I.A. apresenta algumas vantagens inegáveis em relação à inteligência humana: diferentemente do que acontece conosco, a inteligência artificial normalmente não sofre com perda de memórias, cansaço mental, excesso de informação, falta de sono e distrações. Ou seja, uma vez desenvolvida, ela pode executar tarefas de alto grau de complexidade e sofisticação (como, por exemplo, dirigir um carro) praticamente de forma ininterrupta. Além disso, usando processos conhecidos como deep learning e “redes neurais” – que imitam a forma como o cérebro humano identifica padrões – máquinas com I.A. podem acessar bancos de dados gigantescos e encontrar e interpretar informações com muito mais rapidez e eficiência do que nós.

Como resultado do desenvolvimento da I.A., diversas áreas da ciência vêm apresentando grandes avanços e setores produtivos vêm obtendo ganhos em eficiência e produtividade. É o caso, por exemplo, do setor agrícola.

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VISÃO COMPUTACIONAL

Pense no “simples” processo de escolher uma fruta no supermercado: você analisa as suas opções com cuidado, dando atenção especial a aspectos da aparência como tamanho, formato e cor. Entre uma banana verde e uma amarela, você provavelmente dará preferência à segunda; uma maçã com manchas ou imperfeições na casca provavelmente será menos atraente aos seus olhos e não será escolhida.

Embora aconteça em questão de segundos e seja aparentemente simples, esse processo de escolha é extremamente complexo e elaborado. Ao olhar as frutas com cuidado, o que estamos fazendo de fato é retirando informações úteis das imagens. O amarelo da banana é interpretado como um sinal de fruta madura e apetitosa; as manchas, associadas com sujeira ou baixa qualidade. Simples traços ou padrões visuais obtidos pelos olhos são processados pelo nosso cérebro e influenciam as nossas tomadas de decisão.

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A visão computacional é a área da ciência que visa justamente replicar essa complexidade dos nossos processos visuais e, quando possível, aprimorá-los e torná-los ainda mais sofisticados. O seu objetivo é desenvolver sistemas semelhantes à inteligência visual humana – ou seja, sistemas que possam retirar e analisar informações úteis a partir de imagens.

Atualmente, a tecnologia da visão computacional é aplicada em diversas áreas, como por exemplo no raio-x em exames médicos, na identificação da placa de automóveis em radares e na análise de rótulos de garrafas. Até recentemente, a operação desse tipo de tecnologia era inviável por conta da imensa quantidade de poder de processamento que era exigida dos computadores. Com os avanços na computação, estamos vendo um grande aumento na utilização de sistemas que simulam a nossa visão.

O setor agrícola é uma das áreas que mais vêm sendo beneficiadas com esses avanços tecnológicos. Embora máquinas para agricultura tenham começado a utilizar câmeras e sensores já nos anos 80, o desenvolvimento recente de sistemas mais elaborados de visão computacional vêm aumentando ainda mais a eficiência do setor.

Aqui na MVISIA, é exatamente isso o que fazemos: desenvolvemos tecnologia de visão computacional para nossos equipamentos e equipamentos de terceiros, visando aumentar a eficiência tanto no início do processo ao identificar produtos fora do padrão quanto na separação de produtos baseada na preferência do produtor.

Ao capturar uma imagem, nossos computadores podem analisá-la de acordo com diversos parâmetros. Dessa maneira, nosso sistema obtém dados de interesse sobre o material examinado, seja pela sua cor, formato ou por outros critérios pré-estabelecidos. O programa do computador permite que nossas máquinas consigam identificar não somente se algo está fora do normal, como também permite que ajam sobre o sistema de forma a evitar anomalias.