Computer vision: olhos digitais ao serviço dos Parceiros

O avanço tecnológico trouxe consigo a capacidade de replicar tarefas simples de forma eficiente e precisa. À medida que a analítica e a Inteligência Artificial (IA) ganham uma posição de destaque no cenário tecnológico atual, a análise de grandes quantidades de dados, a classificação de imagens e a deteção de objetos, antes reservadas ao domínio humano, têm sido cada vez mais delegadas às máquinas computorizadas, cujos “olhos” permitem não só extrair de forma automática informações de conteúdos visuais com maior precisão, como fornecer insights sobre os mesmos.

Designa-se visão computacional e, habilitada pela maturidade crescente das tecnologias de IA, propõe-se atender às crescentes necessidades das organizações, que cada vez mais procuram adotar soluções que lhes permitam maximizar o valor dos seus dados para otimizar processos, reduzir custos e tomar melhores decisões, bem como evitar a falha humana.

Crescimento de olhos postos na IA

A visão computacional, alicerçada na tecnologia de IA, procura reproduzir as capacidades do cérebro humano no que diz respeito ao reconhecimento de imagens e objetos, conseguindo compreender automaticamente o seu contexto. O “impulso significativo de desenvolvimento com os avanços na inteligência artificial”, nas duas últimas décadas, permitiu aperfeiçoar o computer vision, levando-o “a ter desempenhos superiores ao ser humano em algumas tarefas que se julgava impossível”, constata Miguel Velhote Correia, diretor do mestrado em Visão por Computador na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Atualmente, a indústria da visão computacional encontra-se em rápida expansão em todo o mundo. De acordo com o Statista, prevê-se que o tamanho do mercado mundial atinja os 26,26 mil milhões de dólares este ano. Até 2030, o mercado de computer vision deverá registar um volume de mercado de 50,97 mil milhões de dólares, com uma taxa de crescimento anual (CAGR) de 11,69%.

Vítor Pereira, Diretor do Inetum FabLab em Lisboa, atribui o crescimento da visão computacional a uma confluência de fatores: “a disponibilidade de dados é maior do que nunca, o que é essencial para treinar a maioria dos modelos baseados em IA”; as “importantes evoluções em IA” que marcaram os anos recentes, nomeadamente machine learning, deep learning e generative adversarial networks; e “a contínua evolução na potência e disponibilidade de computação graças aos fornecedores de serviços em cloud”.

	Miguel Velhote Correia, diretor do mestrado em Visão por Computador na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

O investimento a nível de investigação, que viabiliza a “contratação e dedicação de talento especializado para inovar e levantar a fasquia frequentemente”, refere Susana Silva, Data Scientist da IBM Consulting Portugal, tem também impulsionado a expansão do setor. Em Portugal, “os mais prestigiados laboratórios nacionais todos os anos contribuem com resultados muito relevantes para a sua evolução”. Trata-se de um “nicho de mercado”, diz Miguel Velhote Correia, onde “o número de empresas com atividade em visão por computador está a aumentar significativamente”. Além disto, “a procura de profissionais especializados nestes domínios está a acompanhar essa evolução”, salientando-se que o número de “estudantes que procuram esta formação é ainda reduzido, com tendência a aumentar, dada a empregabilidade elevada que oferece”.

Em particular, “estima-se que o mercado da videovigilância cresça cerca de 10% até 2030 e que, dessa percentagem, cerca de 25% seja com utilização de IA”, indica Bruno Bento, Portugal Regional Sales Manager da Hikvision, sublinhando que a visão computacional “deixou de ser uma solução de segurança inteligente para ser um sensor que nos permite melhorar a operacionalidade de uma instituição, cidade, fábrica, empresa e até mesmo a nossa vida pessoal”.

Ver para crer

A visão computacional é comummente associada à sua aplicabilidade bem-sucedida na área da segurança, nomeadamente na videovigilância; todavia, “todos os setores da atividade humana já usufruem desta tecnologia, alguns já há muitos anos”, relembra Miguel Velhote Correia. Na verdade, estende-se a uma ampla variedade de aplicações em diversas indústrias, incluindo a agricultura, saúde, retalho, videojogos e transportes.

Vítor Pereira, Diretor do Inetum FabLab, Lisboa

A maioria das organizações, independentemente do seu setor, pode usufruir de “ganhos importantes em produtividade e eficiência” com estas soluções, garante Vítor Pereira, da Inetum, especialmente a nível de “classificação e processamento automatizado de documentos”. Além disto, o setor industrial “poderia beneficiar enormemente com o controlo de qualidade automatizado”, podendo ainda esta tecnologia, aplicada à agricultura, “desempenhar um papel vital no aumento do rendimento e qualidade das colheitas”.

A indústria automóvel tem também utilizado soluções para “a condução de veículos autónomos, identificando e classificando obstáculos, sinais e outros carros”, sendo igualmente útil na deteção de “comportamentos perigosos na estrada”.

Uma das principais aplicações da visão computacional prende-se com a tecnologia de reconhecimento facial ou reconhecimento de impressão digital, segundo Susana Silva. Atualmente, qualquer smartphone de “média/alta gama” já traz “este tipo de tecnologia incorporado com um alto grau de eficácia, garantindo ao seu utilizador uma segurança extra no acesso ao equipamento e aos dados”.

O computer vision ganha destaque no campo da medicina a nível da “deteção e diagnóstico precoce de doenças graves, através da aplicação de algoritmos avançados sobre imagens médicas tais como raio-x e ressonância magnética”.

Hoje é possível fazer compras em lojas físicas “de forma completamente autónoma e sem necessitar de registo em caixa no final” – uma solução construída com recurso ao computer vision, que “através de câmaras de vigilância poderá validar a quantidade e tipo de produto que um cliente coloca na cesta”.

	Susana Silva, Data Scientist da IBM Consulting Portugal

Os algoritmos de IA e machine learning, que permitem a análise de “grandes quantidades de dados em tempo real”, refere Vítor Pereira, tornam os modelos de deteção de ameaças “mais robustos” e permitem “analisar padrões e comportamentos, possibilitando a previsão e/ou alerta de um evento em tempo recorde”. Assim, os modelos preditivos, diz Susana Silva, podem ajudar “os profissionais de segurança a agir sobre as vulnerabilidades preventivamente e a tomar ações ainda antes de um ataque acontecer”.

Oportunidades à vista dos Parceiros

Cientes do potencial transformador da IA, são cada vez mais as empresas interessadas em adotar soluções de computer vision – soluções estas que “não podem ser abordadas por produtos prontos”, frisa Vítor Pereira, e exigem Parceiros de Canal “verdadeiramente especializados em visão computacional, capazes de desenvolver os seus próprios algoritmos personalizados”.

Ao integrar a visão computacional no seu portfólio, os Parceiros “poderiam oferecer serviços e produtos mais avançados, precisos e eficientes em termos de custo, ou até mesmo criar novas fontes de receita”.

A visão computacional é “cada vez mais requisitada por clientes das mais diferentes indústrias, dado o seu vasto leque de aplicações”, constata Susana Silva, que perceciona a área como “apenas mais uma peça da grande revolução que o boom da IA está a provocar na nossa economia”.

“A ideia de colocar ‘olhos artificiais’ a substituir ou aumentar as capacidades humanas será, sem dúvida, um acrescento de produtividade e melhoria dos processos dos diferentes Parceiros, quer seja ao nível da segurança, desenvolvimento de produto ou automação de processos manuais”, afirma a cientista de dados.

Bruno Bento, Portugal Regional Sales Manager da Hikvision

A procura por soluções de deteção de situações anómalas, refere, tem aumentado significativamente nos últimos anos, à medida que as organizações procuram delegar tarefas repetitivas a algoritmos inteligentes. Nesta ótica, Bruno Bento, da Hikvision, acredita que os Parceiros veem na visão computacional o caminho para “uma melhor operacionalidade, redução de custos, redução da falha humana, gestão de tempo e, muito importante, uma melhor experiência de utilização dos sistemas”.

Olhar cauteloso

Não obstante as oportunidades proporcionadas, a tecnologia emergente acarreta uma série de desafios com os quais os Parceiros serão confrontados para assegurar uma implementação bem-sucedida e resultados positivos.

Para Vítor Pereira, a privacidade de dados é uma “preocupação constante” quando se fala em computer vision, devido à “necessidade de utilizar grandes quantidades de dados para treino dos modelos”, sendo essencial garantir a segurança e integridade das empresas e pessoas. Além disto, o debate sobre o “uso ético da IA de forma geral” estende-se às suas subáreas, nomeadamente a nível da “propriedade intelectual de imagens e vídeos gerados pela IA generativa”.

Uma das principais dificuldades na adoção da visão computacional, diz Susana Silva, assenta na “construção de datasets com quantidade e qualidade de dados suficiente para os casos de uso que são propostos”. Ainda que os modelos fundacionais tenham mitigado “um pouco a quantidade de dados necessária”, a garantia da sua qualidade é cada vez mais “crucial para resultados de sucesso e de acordo com as expectativas dos Parceiros”.

A expansão da indústria de computer vision levará à necessidade de criação de novos empregos, o que exigirá “maiores níveis de formação e mais especializada”, destaca Miguel Velhote Correia. A explicabilidade será uma necessidade crescente das organizações face à “dificuldade de tornar facilmente interpretáveis e explicáveis os processos muito automatizados e normalmente opacos, de modo a assegurar a fiabilidade e confiança nesses processos”.

Com uma oferta cada vez mais alargada de soluções tecnológicas, os Parceiros devem compreender aquelas que se encaixam no perfil dos seus clientes, que, muitas vezes, “são levados a acreditar que uma solução viável de visão computacional é aquela que é 100% precisa, 100% do tempo, quando isso, muitas vezes, não é realista e nem necessário”, adverte Vítor Pereira.

O “hype em torno desta tecnologia” despoletou a “crença de que existe um botão mágico que executa tudo automaticamente, quando na maioria das aplicações esse não é o caso”, sendo que “desenvolver e treinar soluções personalizadas muitas vezes é mais caro do que os clientes esperam”.

Futuro à espreita

A indústria de visão computacional está em constante evolução, existindo frequentemente novos desenvolvimentos que possibilitam novas aplicações e casos de uso. Miguel Velhote Correia prevê uma “continuidade na tendência de aumento do mercado, volume de negócios e expansão da visão por computador e da sua aplicação a mais setores de atividades”, culminando no aumento do número de organizações no setor e “consequente procura de mais profissionais qualificados”.

Este ano, uma novidade em destaque é o lançamento do modelo generativo de vídeo SORA por parte da OpenAI, que tem a “capacidade de gerar vídeo realístico a partir de instruções de texto dadas por um utilizador”, diz Susana Silva, através do recurso “ao treino de uma grande quantidade de imagens e vídeos”.

Ao longo de 2024 e anos subsequentes, é “altamente expectável que as novidades na área da visão computacional sejam anunciadas praticamente numa base diária”, nomeadamente “cada vez mais e melhores modelos de geração de conteúdo com base em imagem”.

Esperam-se ainda melhorias significativas no que diz respeito aos modelos de “image-to-text”, sendo “mais uma ferramenta ao dispor dos “data scientists” e “prompt engineers” para criação de novas soluções de aumento de produtividade, quer ao nível dos processos, quer ao nível humano”, acrescenta Susana Silva.

“Uma das maiores tendências mantém-se na geração de imagens e em todas as aplicações que a utilizam”, projeta Vítor Pereira, que considera que “os veículos autónomos e a robótica continuarão a melhorar os seus sistemas com a necessidade da visão computacional”. Além disto, será necessário “melhorar os casos de uso da edge computing, e assim, o uso local da visão computacional”.