O que é 'machine learning'
Conheça os principais benefícios do 'Machine Learning'
Carros autônomos, assistentes que traduzem instantaneamente de um idioma para outro ou sugestões de compra personalizadas. Tarefas complexas que antes pareciam impossíveis hoje são possíveis graças ao Machine Learning, uma disciplina que permite aos computadores aprenderem por conta própria e agirem de forma autônoma, sem a necessidade de serem programados.
Em seu livro Sobre a inteligência, publicado em 2004, Jeff Hawkins definia a inteligência como a capacidade de prever o futuro, por exemplo, o peso de um copo que vamos levantar ou a reação dos outros em relação às nossas ações, com base nos padrões armazenados na memória (o quadro memória-previsão). Esse mesmo princípio está por trás do Machine Learning (ML), também conhecido como aprendizagem automática.
O que é 'machine learning' e para o que serve?
Machine Learning é uma disciplina da área da Inteligência Artificial que, por meio de algoritmos, dá aos computadores a capacidade de identificar padrões em dados massivos e fazer previsões (análise preditiva). Essa aprendizagem permite que os computadores efetuem tarefas específicas de forma autônoma, ou seja, sem necessidade de serem programados.
O termo foi utilizado pela primeira vez em 1959. No entanto, ganhou relevância nos últimos anos devido ao aumento da capacidade de computação e ao boom dos dados. As técnicas de aprendizagem automática são, de fato, uma parte fundamental do Big Data.
Essa disciplina, cada vez mais avançada graças ao desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), trouxe diversos desafios éticos, com o objetivo de ser aplicada em benefício da sociedade. Nesse cenário, surge o conceito de IA responsável, uma abordagem de gestão adotada por empresas tecnológicas e instituições com foco na transparência e na prestação de contas aos consumidores.
Por outro lado, na Europa, já existe um marco regulatório voltado para coibir o uso inadequado dessa tecnologia, classificando a IA em três categorias de risco: aplicações e sistemas que representam um risco inaceitável, aplicações de alto risco, como ferramentas de escaneamento de currículos que classificam candidatos a uma vaga de trabalho, e as aplicações que não são explicitamente proibidas ou classificadas como de alto risco, com regulação mais flexível.
Diferentes algoritmos do 'machine learning'
Os algoritmos do Machine Learning se dividem em três categorias, sendo as duas primeiras as mais comuns:
- Aprendizagem supervisionada: esses algoritmos têm uma aprendizagem prévia baseada em um sistema de etiquetas associadas a dados, o que permite tomar decisões ou fazer previsões. Um exemplo é um detector de spam que etiqueta um e-mail como spam ou não, dependendo dos padrões que aprendeu do histórico de e-mail (remetente, relação texto/imagens, senha no assunto etc.).
- Aprendizagem não supervisionada: esses algoritmos não têm um conhecimento prévio. Eles enfrentam o caos de dados, com o objetivo de encontrar padrões que permitam, de alguma forma, organizá-los. Por exemplo, na área do marketing são utilizados para extrair padrões de dados massivos das redes sociais e criar campanhas de publicidade altamente segmentadas.
- Aprendizagem por reforço: seu objetivo é fazer com que um algoritmo aprenda a partir da própria experiência. Isto é, ser capaz de tomar a melhor decisão diante de diferentes situações de acordo com um processo de teste e erro em que se recompensam as decisões corretas. Atualmente, esse algoritmo está sendo utilizado para possibilitar o reconhecimento facial, fazer diagnósticos médicos ou classificar sequências de DNA.
Regulamento Europeu de IA
Objetivos do regulamento: ética, transparência e segurança
-S. Núñez, P. Salas-
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Benefícios do ‘Machine Learning’ para as empresas
Ao analisar os hábitos de compra, é possível prever quais produtos terão mais demanda e qual é o melhor momento para aumentar ou diminuir os preços.
Graças à massa de dados que é capaz de analisar, o ‘Machine Learning’ auxilia na busca por novas soluções.
Algoritmos de aprendizado não supervisionados encontram padrões nas informações coletadas pelas empresas sobre os consumidores
O ‘Machine Learning’ automatiza tarefas para economizar em recursos humanos ou otimizar lojas on-line e shopping centers, usando dados de navegação e fluxos de clientes.
Algoritmos do ‘Machine Learning’ podem prever qual é o conteúdo mais efetivo para cada público-alvo e qual época do ano e meio de comunicação são mais apropriados.
Os chatbots respondem aos clientes 24 horas por dia, sete dias por semana e coletam dados para aumentar o conhecimento sobre os consumidores.
Aplõcaçoes práticas do 'machine learning'
O Machine Learning é um dos pilares em que se baseia a transformação digital. Atualmente, já está sendo utilizado para encontrar novas soluções em diferentes áreas, dentre as quais vale destacar:
Recomendações
Permite fazer sugestões personalizadas de compras em plataformas online ou recomendar músicas. Em sua forma mais básica, analisa o histórico de compras e reproduções do usuário e compara com o que fizeram outros usuários com tendências ou consumos semelhantes. O Spotify, o YouTube e as principais plataformas de streaming usam esse recurso para recomendar novos conteúdos e manter o usuário o maior tempo possível conectado, por exemplo.
Veículos inteligentes
Os veículos inteligentes já são uma realidade, com vários deles sendo testados nas estradas. Graças ao machine learning, esses veículos poderão definir a configuração interna (temperatura, música, inclinação do encosto etc.) de acordo com as preferências do condutor e, inclusive, mover o volante sozinho para reagirem em relação ao ambiente.
Redes sociais
O X, por exemplo, utiliza algoritmos de machine learning para reduzir boa parte do spam publicado na rede social. O Facebook, por sua vez, utiliza para identificar e bloquear automaticamente notícias falsas e conteúdos não permitidos em transmissões ao vivo.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Por meio da compreensão da linguagem humana, assistentes virtuais como Alexa ou Siri podem traduzir instantaneamente de um idioma para outro, reconhecer a voz do usuário e inclusive analisar seus sentimentos. Por outro lado, o PLN também é utilizado para outras tarefas complexas como traduzir o jargão legal dos contratos para uma linguagem simples ou ajudar os advogados a organizarem grandes volumes de informações relativas a um caso.
Buscas
Os motores de busca utilizam o machine learning para mensurar os cliques dos usuários e otimizar os seus resultados de acordo com a performance.
Medicina
Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) já usam o machine learning para identificar o câncer de mama precocemente, algo de extrema importância, já que a identificação precoce da doença aumenta as probabilidades de cura. Também é altamente eficaz para detectar pneumonias e doenças da retina, que podem provocar cegueira.
Cibersegurança
Os novos mecanismos de identificação dos antivírus já usam o machine learning para aumentar a varredura, acelerar a detecção do vírus e melhorar a capacidade de reconhecer anomalias no sistema.
IA agêntica com Machine Learning
Novos modelos de agentes de IA podem planejar, decidir e executar tarefas complexas, utilizando Machine Learning como base para realizar previsões e operar de maneira eficiente. Um exemplo são os assistentes de IA para programação ou execução de tarefas, como o Claude.
Redes elétricas inteligentes ou smart grids
Graças ao Machine Learning e ao processamento de dados com IA, é possível fortalecer a resiliência das redes elétricas ou smart grids frente a eventos extremos associados às mudanças climáticas, como tempestades, ondas de calor e inundações. Além disso, a tecnologia pode analisar grandes volumes de dados históricos e padrões de consumo, permitindo fornecer eletricidade a um maior número de pessoas sem a necessidade de construir novas infraestruturas. Um exemplo disso é a tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), um sistema de dados capaz de criar modelos 3D de todas as linhas de distribuição e transmissão, além de seu ambiente ao redor, permitindo otimizar os trabalhos de manutenção e inspeção.
Machine Learning no setor energético
O Machine Learning e a inteligência artificial (IA) estão transformando o setor elétrico, tornando as redes mais eficientes, seguras e sustentáveis. Com a IA, as empresas podem antecipar problemas, otimizar o uso de recursos e garantir que a energia elétrica chegue de maneira mais confiável e econômica. A IA também é uma ferramenta essencial na luta global contra as mudanças climáticas, uma vez que contribui para a adaptação aos seus impactos, como a antecipação dos riscos derivados de catástrofes naturais, otimizando sistemas elétricos, melhorando a eficiência energética e facilitando a integração de fontes de energia renovável em larga escala.
As soluções e inovações oferecidas por essa tecnologia são fundamentais para o objetivo do Grupo Iberdrola de reduzir suas emissões de carbono, já que possibilitam fornecer energia a um maior número de pessoas sem a necessidade de construir novas infraestruturas. Além disso, por meio da análise de imagens de satélite e dados de sensores, os algoritmos de IA ajudam a identificar áreas prioritárias para a eletrificação e a projetar microrredes adaptadas às necessidades locais, desempenhando um papel crucial no acesso à energia.