Inspiradas no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais são um recurso valioso que vêm impactando a maneira como nos relacionamos com sistemas diversos.
Elas atuam na resolução de problemas, realizando previsões e influenciando a tomada de decisões. Muito provavelmente você já utiliza as redes neurais em algum momento da sua rotina!
As redes neurais estão presentes em assistentes virtuais, como a Alexa e a Siri, em plataformas de streaming, nas ferramentas de previsão de vendas de muitas empresas, entre inúmeros outros exemplos.
Quer aprender o que são e como funcionam as redes neurais? Neste post, vamos explorar tudo o que você precisa saber sobre o assunto!
Uma rede neural é um subconjunto de aprendizado de máquina (ou Machine Learning) em que residem os algoritmos e que realizam as tarefas especificadas, como as tarefas específicas da automação industrial, por exemplo.
As redes neurais (ou redes neurais artificiais — ANNs) assim são chamadas porque, embora sejam conceitos tecnológicos, sua inspiração está diretamente relacionada com o cérebro humano e o modelo de sinapses dos nossos neurônios para fazer conexões.
Em 1943 surge a primeira rede neural, criada por Warren McCulloch e Walter Pitts, que elaboraram um modelo simples com circuitos elétricos, inspirados no funcionamento dos neurônios.
A partir dessa ideia inovadora, surgiram redes neurais com diversas camadas, capazes de realizar tarefas diferentes. Isso foi possível pois passou-se a usar o Deep Learning, ou Aprendizagem Profunda, que permite a captação de grandes volumes de dados.
As redes neurais são formadas por neurônios artificiais, ou seja, módulos de software conhecidos como “nós” que atuam juntos, em uma arquitetura interconectada, para a resolução de problemas, com o auxílio de sistemas de computação.
Um modelo simples de rede neural apresenta três camadas, que são unidas por meio de “nós” interconectados. Cada “nó” é ativado quando recebe um estímulo, e é gerada uma resposta a esse estímulo, ou seja, um resultado.
As redes neurais artificiais nos ajudam a solucionar problemas em diferentes áreas, possibilitando a tomada de decisões mais inteligentes e instruindo os computadores a realizarem tarefas.
Uma rede neural pode ser treinada para executar tarefas e consegue resolver problemas ou análises complexas computacionais, sendo útil em áreas como a medicina e a engenharia.
Outra tarefa que as ANNs são capazes de realizar é a detecção de fraudes em leitores de impressão digital e em cartões de crédito e de assistência médica.
Isso é extremamente vantajoso para organizações como instituições de serviços financeiros.
Entre as principais contribuições das redes neurais, está a análise inteligente de informações, que impacta diretamente o dia a dia das empresas, pois os gestores passam a ter maior confiabilidade para tomar decisões estratégicas, relacionadas, por exemplo, à otimização de logística, controle de qualidade e de processos.
As redes neurais são tão inteligentes que conseguem entender informações não estruturadas e realizar análises gerais mesmo sem ter sido treinadas.
Elas reconhecem, por exemplo, quando duas frases elaboradas de forma diferente têm o mesmo significado.
Atualmente, as redes neurais têm sido amplamente usadas para a inovação industrial.
Mas as redes neurais também oferecem suporte para outras áreas, imitando as tarefas humanas com muita precisão, possibilitando aos computadores o aprendizado contínuo e os instruindo a reconhecer padrões.
Diversos setores do mercado têm aplicado a rede neural em soluções de reconhecimento de voz, para atividades como:
Com o uso de visão computacional, os computadores conseguem fazer a identificação visual de indivíduos e objetos.
O setor público e outras áreas de atuação já têm adotado sistemas inovadores de reconhecimento facial e outros mecanismos de segurança.
Carros autônomos já são capazes de reconhecer placas, obstáculos e pedestres nas vias. Na Internet, conteúdos inapropriados podem passar por moderação, com o uso desse tipo de tecnologia.
Bancos e instituições financeiras em geral têm se apoiado em redes neurais para detectar e prever ações fraudulentas e automatizar serviços de consultoria, analisando as atividades dos clientes e criando recomendações personalizadas.
Além disso, os setores de telecomunicações e varejo estão operando chatbots continuamente mais inteligentes por meio das redes neurais.
Isso ajuda a agilizar o atendimento e também a identificar o comportamento do usuário, para fazer a indicação de produtos e serviços que mais combinem com ele.
A compilação, o armazenamento e o cruzamento de dados com velocidade e exatidão impressionantes e profunda capacidade analítica tem agregado decisões mais assertivas a empresas de todo tipo de segmento de atuação.
Isso é um diferencial e tanto para quem acompanha muitos indicadores de performance simultaneamente, como é o caso da indústria. O poder de organização e classificação automática de dados coletados também chama a atenção.
Áreas da ciência já têm usado a rede neural como meio de obtenção de diagnósticos preditivos e até mesmo para o monitoramento da saúde de pacientes.
Também podemos citar, aqui, o setor de manufatura, que tem feito bom uso das redes neurais para automatizar a detecção de defeitos e, com isso, antecipar qualquer necessidade energética.
Na área financeira, as redes neurais artificiais contribuem para a previsão de fenômenos, a partir do processamento de dados históricos de levantamentos e outros instrumentos comuns na área.
Os diferentes tipos de redes neurais são assim classificados de acordo com características, como a forma com que os dados caminham do “nó” de entrada para o “nó” de saída.
A seguir, vamos dar destaque a alguns deles para que fique mais claro o quanto esse tipo de tecnologia evoluiu significativamente nos últimos 70 anos:
É o tipo mais antigo de rede neural, criado em 1958, por Frank Rosenblatt, e tido como um classificador linear, contando apenas com um neurônio.
Seu design era bastante semelhante ao das redes neurais modernas, com a diferença de que possuía somente uma camada, com limites e pesos ajustáveis, que ficava entre entradas e camadas de saída.
Também chamadas de perceptrons multicamadas (MLPs), apresentam camadas de entrada, uma ou várias camadas ocultas e uma camada de saída.
Funciona processando informações sempre em uma só direção, iniciando pela entrada e terminando no “nó” de saída. Por sua vez, os “nós” são todos interconectados, para permitir o envio dos dados.
Conhecida como CNN ou RNC, esse modelo de rede neural se parece com o tipo anterior, mas tende a ter aplicações específicas no reconhecimento (seja de imagens ou de padrões).
Suas camadas ocultas conseguem detectar objetos, resumir, filtrar e realizar outras funções matemáticas específicas, denominadas convoluções – que, aliás, são excelentes para classificar imagens, sendo capaz de processar características como cores e bordas.
As redes neurais Recorrentes (RNNs), têm algoritmos de aprendizado usados para lidar, ininterruptamente, com padrões para favorecer as previsões de resultados futuros.
Elas utilizam informações sequenciais, ou seja, compostas por uma sequência de termos e atuam com loops de feedback. São muito aplicadas para reconhecimento de voz ou de texto e para fazer previsões como as de mercado ou de vendas.
Com base no que falamos até aqui, deve ter dado para perceber que as redes neurais já estão presentes em todos os setores produtivos da sociedade.
Da área de TI, para o cruzamento de dados e medidas de segurança antifraude, às previsões financeiras mais precisas e velozes do mercado; da predição de surtos de doenças à automatização de toda uma cadeia produtiva industrial.
A rede neural aprende e não para de aprender, sempre melhorando com treinamento e permitindo criar sistemas que procuram a combinação de parâmetros ideais para um contexto específico.
Isso torna-a eficiente para atividades simples e também aquelas que demandam mais complexidade em diferentes setores.
Quando falamos no treinamento de uma rede neural, o objetivo é autoexplicativo: ensiná-la a executar determinada tarefa para que as conexões assimilem o processo por meio da coleta de dados e, posteriormente, do cruzamento de informações para alcançar o resultado desejado.
Para tanto, existe um padrão que pode ser avaliado e que tende a ser em comum independentemente de qual seja o seu objetivo com as redes neurais.
Digamos, por exemplo, que você queira que um sistema reconheça imagens específicas de animais. Para isso, vai ser necessário:
Cada “nó” de uma rede neural tem um comportamento similar ao de um neurônio humano.
Quando ativado, a ativação em especial é espalhada para o resto da rede, criando respostas a esse estímulo. Em seguida, as conexões vão viajar entre os neurônios artificiais, transmitindo a informação e processando-as pelo caminho.
Diante de um problema complexo, cálculos são feitos rapidamente para compreender se existe informação suficiente para solucionar o obstáculo.
O que serve de base para ajustar, caso o sistema considere insuficiente o volume de dados para uma tomada de decisão.
O treinamento de uma rede neural pode ser concluído quando todas as situações e comportamentos forem aprendidos e assimilados.
Mas, ocasionalmente, processos de atualização devem ser aplicados — especialmente, diante da necessidade de ajustes para minimizar a ocorrência de erros.
Não podemos falar de um, sem falar do outro, afinal, uma rede neural é uma forma de Inteligência Artificial que ensina computadores a realizarem o processamento de informações de uma maneira que tenta emular o cérebro humano.
Em outras palavras, essa tecnologia visa simular o funcionamento dos nossos neurônios e gerar máquinas inteligentes e que aprendem continuamente, com experiências anteriores.
E esse é o princípio da Inteligência Artificial: encontrar maneiras de um equipamento, robô ou sistema “pensar” como um humano.
O universo industrial está atento às inovações da tecnologia, que podem trazer resultados cada vez melhores para as práticas produtivas.
A Kalatec Automação é uma das empresas que buscam trazer ao mercado opções que garantam alta performance e que, ao mesmo tempo, ofereçam um bom custo-benefício.
Afinal, para um negócio conseguir se destacar, frente a uma imensidão de concorrentes, é preciso encontrar soluções que aumentem a produtividade.
Uma alternativa inteligente que muitos empreendedores buscam é a automação industrial, com a adoção de motores, CLPs, IHMs, inversores de frequência e outros itens de comprovada eficiência.
Com base em tudo o que vimos aqui, as redes neurais se revelam como mais um marco revolucionário a ser aplicado em todas as camadas produtivas de nossa sociedade.
Na indústria, suas aplicações são tão amplas quanto benéficas para o crescimento do setor e para agregar mais valor a todo o segmento.
E conte conosco para apontar os melhores caminhos para você também se beneficiar da quarta revolução industrial e implementar as redes neurais no dia a dia da sua indústria!
