A inteligência artificial - IA já faz parte do dia a dia da população mundial e ajuda muitos setores da sociedade a melhorarem e evoluírem. Nas organizações, ela colabora com o aumento da produtividade, potencialização dos resultados e redução de custos. Parte destas melhorias devem-se às tecnologias de machine learning e deep learning, que são formas de inteligência artificial.
Machine learning é uma tecnologia em que os computadores são capazes de aprender e responder, com base em análises de diferentes tipos de dados. Ela consegue agregar valor às empresas que tentam interpretar grande volume de dados e as ajuda a entender melhor as preferências e mudanças de comportamento do consumidor.
Já o deep learning é útil para padrões de dados não estruturados e está cada vez mais inserido na rotina das organizações. Um método específico que utiliza algoritmos mais complexos que o machine learning, o aprendizado profundo de máquina incorpora redes neurais para aprender com os dados e gerar resultados efetivos a partir deles. O principal ponto em comum entre machine learning e deep learning é tornar o raciocínio das máquinas mais próximo com o dos humanos.
Presença em todos os mercados
Essas tecnologias fazem parte de todos os mercados e são realidade no cotidiano de grande parte das empresas. Dados da Pesquisa Global de Inteligência Artificial da McKinsey de 2020 mostram que as organizações estão usando a Inteligência Artificial como uma ferramenta para gerar valor, adotando-a em operações de serviço, desenvolvimento de produto e em marketing e vendas.
A mesma pesquisa ainda indica que 16% estão pela primeira vez levando o deep learning além do estágio piloto nos seus negócios. Já nas empresas de alta tecnologia e telecomunicações, as incorporações de recursos de deep learning chegam a 30%. Em resposta à pandemia, 61% aumentaram seus investimentos em IA, mostrando que os desafios econômicos do período não impediram a evolução da tecnologia.
A startup Hypercubes, fundada em 2015 pelo empreendedor Fábio Teixeira, desenvolve tecnologias que ajudarão grandes empresas e líderes mundiais a tomarem decisões mais inteligentes. Baseadas em análises de dados obtidos através de informações de nanossatélites presentes no espaço, que monitoram e fotografam a Terra, será possível analisar diferentes aspectos, identificar e detectar problemas. “A inteligência artificial nos habilita encontrar informações dentro dos dados, porque eles sozinhos não significam nada”, afirma.
Tecnologias para a otimização de processos
Os nanossatélites da Hypercubes farão análises do planeta Terra, permitindo que organizações vejam o que nunca foi visto antes e tenham informações úteis para a tomada de decisões assertivas. Um mecanismo de busca autônomo que, segundo Fábio, permite fornecer informações precisas de forma simultânea. “Nós só podemos melhorar aquilo que medimos - é preciso ter métricas, é preciso entender se hoje desempenhamos melhor ou pior do que ontem”, completou.
O foco maior da startup é o agronegócio, o monitoramento do solo e o fornecimento de dados aos produtores rurais para que identifiquem doenças, anomalias, espécies invasoras e pragas, e assim consigam entender as necessidades específicas de cada plantação. Tornando-se possível produzir mais alimentos com menos recursos, de forma mais sustentável e em maior quantidade, alcançando o objetivo maior da startup que é acabar com a fome no mundo.
As soluções desenvolvidas são promissoras para diversos setores produtivos, as análises de dados geoespaciais criam maneiras de identificar diferentes aspectos em imagens muito detalhadas. Com essas tecnologias é possível que empresas realizem estudos com maior rapidez e eficiência, para diminuir o retrabalho de equipes e aumentar a capacidade da produtividade.
Futuro da tecnologia de nanossatélites
A Hypercubes irá quantificar recursos globais em grande escala todos os dias, e através da inteligência artificial entender e fazer o forecast da produção de uma lavoura, por exemplo, antes mesmo da sua colheita. “Através de inteligência artificial, produzimos modelos customizados para identificação de parâmetros, processando dados dentro do satélite quase em tempo real, o que tem muito valor para a indústria”, afirma.
Homem e máquina trabalham em conjunto, do humano provêm a inteligência e a experiência de décadas para que através da tecnologia seja possível escalar esse conhecimento, ou seja, a máquina procura por aquilo que o produtor ensinou. “Treinamos o sistema para identificar casos de uso específicos, explica.
Em 2021 a startup prevê enviar um protótipo ao espaço, que será instalado para a realização dos primeiros testes. Quando começarem as análises do solo o machine learning e o deep learning serão essenciais para o monitoramento ativo e a construção de informações inteligentes.
