ChatGPT e a evolução da geração de conteúdo automatizado

ChatGPT e a evolução da geração de conteúdo automatizado

Para exemplificar do que o ChatGPT é capaz, nada melhor que o próprio ChatGPT se expressando. Para contextualizar, o ChatGPT é um modelo de linguagem grande treinado pela OpenAI. Ele foi treinado usando uma grande quantidade de dados de texto e é capaz de gerar texto de forma autônoma, responder perguntas e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem natural. 

A ferramenta é usada principalmente para aplicações de conversação, como chatbots e assistentes virtuais. Fiz a ele a seguinte requisição: Escreva uma introdução de um texto que vai explicar o ChatGPT no blog da Aquarela Advanced Analytics, uma empresa que produz soluções em inteligência artificial

Bem-vindo ao mundo da inteligência artificial avançada! Hoje, gostaríamos de apresentar a você o ChatGPT, um modelo de linguagem de ponta desenvolvido pela OpenAI. Com sua capacidade de gerar textos humanos-como, o ChatGPT é capaz de realizar uma variedade de tarefas, desde a geração de conteúdo até a interação com os usuários. Neste post, vamos explicar como o ChatGPT funciona e como ele pode ser usado para melhorar sua empresa e seus negócios.

Diferente de outros chatbots que surgiram ao longo dos anos, o ChatGPT é baseado em aprendizado de máquina profundo, enquanto muitos outros chatbots são baseados em regras ou algoritmos específicos. 

Isso significa que o ChatGPT é capaz de aprender e se adaptar a partir de dados de exemplo, enquanto outros chatbots são programados com respostas específicas para diferentes entradas. Isso geralmente permite que o ChatGPT tenha uma capacidade de compreensão e geração de linguagem natural mais avançada do que outros chatbots.

Nesse artigo iremos trazer exemplos do que o ChatGPT é capaz e como ele pode mudar profundamente a maneira como construímos conteúdo.

“Explique o que é o ChatGPT?”

ChatGPT: “ChatGPT é um modelo de linguagem grande treinado pela OpenAI. Ele foi treinado usando uma grande quantidade de dados de texto e é capaz de gerar texto de forma autônoma, responder perguntas e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem natural. Ele é usado principalmente para aplicações de conversação, como chatbots e assistentes virtuais.”

“Como funciona o ChatGPT?”

ChatGPT: “O ChatGPT funciona usando o que é conhecido como “aprendizado profundo“. Ele foi treinado em um grande conjunto de dados de texto, o que permitiu que ele aprendesse as relações entre palavras e frases em inglês. Ele usa essas relações para gerar texto de forma autônoma, responder perguntas e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem natural.

O modelo é baseado em uma arquitetura chamada “Transformer“, que é composta por camadas de processamento de linguagem natural (NLP) como camadas de atenção e camadas de codificação/decodificação. A camada de atenção permite que o modelo preste atenção nas palavras específicas no contexto dado, enquanto as camadas de codificação/decodificação permitem que o modelo entenda e gere texto, respectivamente.

Quando o ChatGPT é alimentado com um pedaço de texto (como uma pergunta ou uma frase de contexto), ele usa essa informação para prever a próxima palavra ou frase com base nas relações aprendidas durante o treinamento. Isso permite que ele complete frases ou gere texto autônomo. Ele também pode ser usado para responder perguntas, resumir textos, entre outras tarefas.”

Para quem tem interesse, uma introdução ao assunto de redes neurais, tópico de aprendizado profundo, pode ser encontrado aqui: www.aquare.la/ia-na-tomada-de-decisao.

Aproveitamos para perguntar que informações o ChatGPT possui sobre a empresa Aquarela Advanced Analytics.

ChatGPT

“Fale sobre a empresa Aquarela Avanced Analytics.”

ChatGPT: “Aquarela é uma empresa de análise avançada de dados com sede em Florianópolis, Brasil. Eles fornecem soluções de inteligência artificial e análise de dados para ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais informadas. Eles trabalham com uma variedade de setores, incluindo financeiro, varejo, saúde e energia. 

Os serviços da Aquarela incluem coleta e limpeza de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina, visualização de dados e implementação de soluções. Eles também oferecem treinamento e consultoria para ajudar as empresas a se tornarem mais proficientes em análise de dados e inteligência artificial. 

A Aquarela tem uma equipe de especialistas em dados e tecnologia, incluindo cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de software e especialistas em inteligência artificial. Eles se esforçam para entender as necessidades dos clientes e fornecer soluções personalizadas para atender a essas necessidades.”

Na mosca! Agora…

“ChatGPT, fale um pouco sobre previsão de demanda.”

ChatGPT: “Previsão de demanda é o processo de estimar a quantidade de um produto ou serviço que será necessário para atender às necessidades dos clientes em um período futuro. 

É uma ferramenta importante para as empresas, pois ajuda a planejar e gerenciar suas operações, incluindo produção, estoque, logística e vendas. Com uma previsão precisa da demanda, as empresas podem evitar problemas como falta de estoque ou sobras de inventário, o que pode resultar em perdas financeiras.

A previsão de demanda geralmente é baseada em dados históricos, como vendas passadas, tendências de mercado e informações demográficas. Existem várias técnicas e ferramentas que podem ser usadas para prever a demanda, incluindo:

  • Modelos estatísticos: Esses modelos utilizam técnicas estatísticas, como regressão linear e séries temporais, para prever a demanda com base em dados históricos.
  • Aprendizado de máquina: Esses modelos utilizam técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais e algoritmos de árvore de decisão, para prever a demanda com base em dados históricos e outras variáveis.
  • Modelos híbridos: Esses modelos combinam técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para prever a demanda.”

Perfeito. É exatamente isso que abordamos no artigo anterior sobre o assunto: www.aquare.la/previsao-de-demanda-tudo-o-que-voce-precisa-saber-sobre-o-tema.

“Agora fale um pouco sobre previsão de falhas de sistemas HVAC.”

ChatGPT: “Previsão de falhas de sistemas HVAC (aquecimento, ventilação e ar-condicionado) é o processo de usar técnicas de análise de dados e inteligência artificial para prever quando um componente ou equipamento HVAC pode falhar ou precisar de manutenção. Isso ajuda as empresas a planejar e programar manutenções preventivas, evitando falhas inesperadas e interrupções no funcionamento dos sistemas HVAC.

Existem várias técnicas e ferramentas que podem ser usadas para prever falhas de sistemas HVAC, incluindo:

  • Análise de dados históricos: Essa técnica usa dados históricos de operação e manutenção dos sistemas HVAC para identificar padrões e tendências que podem indicar falhas futuras.
  • Modelagem estatística: Essa técnica usa modelos estatísticos, como regressão linear e séries temporais, para prever quando um componente ou equipamento HVAC pode falhar com base em dados históricos.
  • Aprendizado de máquina: Essa técnica usa algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais e árvores de decisão, para prever falhas futuras com base em dados históricos e outras variáveis.
  • Monitoramento em tempo real: Essa técnica usa sensores e outros dispositivos para monitorar a operação dos sistem”

Ótimo. É exatamente isso que tratamos em www.aquare.la/smartvac.

“E qual importância desses projetos para a indústria, ChatGPT?“

ChatGPT: “A importância da Aquarela para a transformação da indústria do Brasil é que ela fornece ferramentas para que as empresas possam acessar e analisar grandes volumes de dados, o que pode ajudar a melhorar a eficiência operacional, aumentar a receita e tomar decisões estratégicas mais precisas.

A análise de dados é cada vez mais importante para as empresas em todos os setores, e a Aquarela oferece uma ampla gama de soluções para atender às necessidades específicas de cada cliente. Isso inclui análise de dados preditiva, análise de sentimento, análise de texto, entre outras. Essas soluções podem ajudar as empresas a identificar tendências, entender melhor seus clientes e fornecedores, e tomar decisões com base em dados concretos em vez de intuição ou suposição.

Em resumo, a Aquarela Advanced Analytics oferece soluções valiosas para ajudar as empresas a obter uma visão mais profunda dos seus dados, a tomar decisões informadas e a se adaptar às regulamentações. Isso pode ajudar a transformar a indústria do Brasil, tornando-a mais eficiente e competitiva a nível mundial.”

É nítida como essa tecnologia é assertiva na criação de conteúdo qualificado. Sendo uma ferramenta poderosa assim, preocupações sobre a necessidade de maturidade no uso entram em jogo. 

Os primeiros problemas de se utilizar a ferramenta de maneira maliciosa já estão gerando polêmica. Um exemplo, que veio à tona recentemente, se trata de um caso na Northern Michigan University em que um dos alunos utilizou o ChatGPT para escrever seu artigo. A qualidade do artigo chamou a atenção do professor. Questionado, o aluno afirmou que havia de fato utilizado o chat para escrever o artigo. 

Para evitar tais problemas, o Professor decidiu que iria mudar a forma com que o teste de escrever os artigos é aplicado em sala de aula. A ideia que surgiu foi de solicitar aos alunos construírem um primeiro rascunho do artigo em sala de aula utilizando browsers que monitoram e restringem atividades maliciosas. 

Cada aluno deve explicar no rascunho seguinte o processo de revisão do anterior até chegar no artigo final. Para ampliar ainda mais o campo de conhecimento, o Professor pretende confrontar as versões com respostas do Chatbot. 

A ideia trazida pelo professor une as duas perspectivas: “Temos aqui certo assunto para discutir, e vamos fazê-lo como seres humanos. Mas, também, vamos perguntar para esse robô alienígena o que ele acha deste tópico.” (Fonte: www.nytimes.com/2023/01/16/technology/chatgpt-artificial-intelligence-universities.html)

Essa é uma postura madura que concilia o exercício intelectual do aluno ao criar o conteúdo e, ao mesmo tempo, exercita a sua criticidade no ato de revisão do conteúdo trazido pela IA.  

Várias abordagens têm surgido para lidar com o uso malicioso da tecnologia chatbot no ambiente de ensino. Algumas escolas públicas, como as de New York City e Seattle, baniram o ChatGPT da rede Wi-Fi. 

Já na educação superior, colégios e universidades estão relutantes. Os administradores vêm dúvidas sobre qual seria a ação mais efetiva em termos de liberdade acadêmica e construção do conhecimento. 

Em contraste, mais de seis mil professores de Harvard University, Yale University, University of Rhode Island e outras universidades assinaram um manifesto contrário ao uso da ferramenta nesses ambientes, a favor do GPTZero, criado na Princeton University, que seria um programa que promete detectar rapidamente textos gerados por uma inteligência artificial. 

Enfim, o que todos concordam de fato é que a maneira com que os professores ensinam está mudando e precisa discutir o uso dessas novas ferramentas de produção de conteúdo.

Aproveitando, vamos ver como o ChatGPT capta essa percepção. 

“Como tem sido o uso do ChatGPT nas escolas e no ambiente de trabalho e quais as possíveis mudanças surgirão a partir disso?”

ChatGPT: “O uso do ChatGPT nas escolas e no ambiente de trabalho tem sido principalmente como assistente virtual, auxiliando professores e alunos em tarefas de pesquisa, respondendo perguntas e ajudando em tarefas de escrita. Ele também pode ser utilizado como ferramenta para ensino de língua inglesa, ajudando os alunos a praticar a escrita e a compreensão de textos em inglês.

Além disso, o ChatGPT também tem sido usado em ambientes de trabalho para automatizar tarefas de escrita, como redigir relatórios, cartas e outros documentos. Isso pode economizar tempo e esforço dos funcionários e aumentar a eficiência das empresas.

Em ambos os casos, é esperado que o uso de assistentes virtuais como o ChatGPT continue a crescer e se expandir para novas áreas, como ensino de idiomas e geração automatizada de relatórios e documentos.

Isso pode levar a mudanças no ensino e na educação, como uma maior personalização e interatividade, além de melhorias na eficiência e eficácia das tarefas de escrita.”

Não obstante, o ChatGPT ou versões superiores irão mudar não só o processo de ensino, mas o ambiente de trabalho. A ferramenta tende a ficar cada vez mais embutida em outros serviços. Inclusive o próprio CEO do Google afirma ter acendido “sinal vermelho” por entender que o Google possa estar a poucos anos de uma disrupção total em termos de tecnologia de busca de conteúdo, pois o ChatGPT pode eliminar a necessidade de um mecanismo de busca tradicional. Ademais, a Microsoft já demonstrou sinais de que estaria a poucos meses de integrar o ChatGPT ao Bing.

Conclusão

Fica evidente como a ferramenta ChatGPT é poderosa. O poder dela não fica só no campo da tecnologia, como a interessante pergunta sobre como o aprendizado de máquina consegue criar conteúdo de forma automatizada e natural.  Seu poder se estende a reflexões profundas de como o ensino, o aprendizado e as relações de trabalho humanas podem ser modificadas e afetadas pelo uso da ferramenta. 

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial),  Auren (energia), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Telefônica Vivo (Telecomunicações), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal!

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A importância do processamento de dados na IA: uma introdução e aplicação prática

A importância do processamento de dados na IA: uma introdução e aplicação prática

O desenvolvimento de soluções que fazem uso de inteligência artificial (IA) está intimamente ligado aos dados que estas soluções utilizam. Na era da transformação digital, a qualidade dos dados (data quality) desempenha um papel essencial nas tomadas de decisões e gera valor para o negócio. 

Nesse contexto, o processamento dos dados utilizados na construção da IA tem uma notável importância para garantir seu bom funcionamento. Neste conteúdo, iremos falar sobre limpeza e estruturação de dados e sua relevância no processo de elaboração de soluções em IA.

Limpeza de dados

A limpeza de dados (data cleaning ou data cleansing) é um dos processos que garantem uma boa qualidade dos dados utilizados para estratégias de decisão e que geram valor. Esse processo se baseia em corrigir, remover, selecionar e padronizar os dados de uma determinada fonte.

A Tabela 1 apresenta um exemplo fictício da quantidade de itens vendidos por uma loja em determinados meses. É possível notar que a representação da quantidade de itens vendidos está na forma decimal; entretanto, sabemos que esse valor é sempre um número inteiro.

Além disso, o mês de maio apresenta valor duplicado. Sendo assim, o processo de limpeza de dados para este exemplo seria converter a coluna “Quantidade de itens vendidos no mês” para valores inteiros e remover o valor duplicado do mês de maio da tabela.

Tabela 1 – Exemplo de dados a serem corrigidos

DataQuantidade de itens vendidos no mês
01/0120,00
01/0218,00
01/035,00
01/044,00
01/056,00
01/056,00
Tabela 1

Alguns outros problemas que poderiam ocorrer nesse exemplo e que deveriam ser corrigidos são: valor de vendas negativo e valor de vendas em branco (sem valor). 

Diferentes estratégias podem ser adotadas no processo de limpeza de dados. Tais estratégias são definidas pelos responsáveis pelo procedimento em conjunto com o conhecimento do problema de negócio em questão.

Estruturação de dados

Outro ponto importante no processamento de dados é sua estruturação. De forma simplificada, damos o nome de estruturação às diversas formas de organização e agrupamento de dados. Todo esse processo depende muito de questões como eficiência de busca, volume e relacionamento entre dados e deve ser levado em consideração na criação de banco de dados no desenvolvimento de soluções de IA. Além disso, a estruturação de dados também tem o objetivo de realizar operações como inserção/exclusão, busca e ordenação. 

Esse tópico é de muita importância no desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial e possibilita uma maior eficiência na utilização e processamento dos dados, além de também ser uma grande área de estudo no campo da ciência da computação.

processamento de dados - exemplo

Exemplo prático

O mercado livre de energia é um ambiente em que os consumidores podem negociar as condições de contratação de energia com os fornecedores, o que traz diversos benefícios. Um dos principais desafios dessa modalidade é prever com precisão a quantidade de energia que determinado consumidor irá consumir no futuro, para que este possa negociar um contrato com as melhores condições possíveis. Uma das soluções para esse problema é a previsão de séries temporais.

O histórico de consumo de energia elétrica de todos os consumidores inseridos no mercado livre de energia é disponibilizado publicamente na página da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE).

Sendo nosso objetivo prever o consumo de energia de determinado consumidor para os meses seguintes, com base no seu consumo histórico, precisamos garantir que os dados utilizados estejam com uma boa qualidade para que a previsão seja a melhor possível. Essa qualidade pode ser obtida através da limpeza e estruturação dos dados.

Inicialmente, é preciso analisar os dados disponíveis e identificar quais colunas das tabelas são essenciais para a tarefa a ser realizada. Posteriormente, é preciso analisar se essas colunas possuem algum tipo de problema como dados duplicados, erro de formatação, campos em branco, se o nome das colunas permanece o mesmo em todos os arquivos, entre outros. 

Feitas as correções necessárias (limpeza dos dados), os dados selecionados para a previsão podem ser estruturados em uma tabela ou até mesmo em um banco relacional para que possam ser utilizados posteriormente no desenvolvimento da IA de previsão de consumo.

Dessa forma, podemos observar que as tarefas de limpeza e estruturação dos dados desempenham um papel essencial no desenvolvimento de uma aplicação de inteligência artificial, como, por exemplo, a previsão de consumo de energia elétrica através de séries temporais.

Conclusão – A importância do processamento de dados na IA

É notória a importância da utilização de dados para a construção de soluções em inteligência artificial. Além do mais, é necessário que os dados utilizados retratem bem o problema de negócio associado à solução desenhada e proposta. Nesse sentido, o processamento de dados desempenha uma função de suma importância para garantir o bom funcionamento dessas soluções. 

Neste texto, foi possível entender um pouco dos procedimentos de limpeza e estruturação dos dados e como estes contribuem no processo de inteligência artificial e, também, analisar de forma prática a contextualização desses procedimentos.

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Indústria 4.0 e inteligência artificial: como as empresas podem se preparar para a próxima geração de produção.

Indústria 4.0 e inteligência artificial: como as empresas podem se preparar para a próxima geração de produção.

Diante da história das Revoluções Industriais, desde a era Ford – conhecida por Indústria 2.0 – no início do século 20, vivemos momentos de padronização e uniformidade graças à produção em escala associada às linhas de montagem, passando pela automatização com ênfase na robótica na década de 70. Agora, muito tem se falado sobre a Indústria 4.0. Você, que trabalha na indústria, com certeza sabe do que estou falando…

A Indústria 4.0, também conhecida como Quarta Revolução Industrial, é uma tendência atual que envolve a utilização de tecnologias avançadas, como a inteligência artificial (IA), para aumentar a eficiência e eficácia da produção industrial. 

A IA tem um papel importante na Indústria 4.0, pois permite que os processos industriais sejam automatizados e otimizados, resultando em ganhos de produtividade e redução de custos.

MAS COMO A IA TEM AFETADO O CONTEXTO DAS INDÚSTRIAS ATUAIS?

IA na automação de tarefas e monitoramento de processos industriais

Uma das formas em que a IA favorece a Indústria 4.0 é através da automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado. Por exemplo, a IA pode ser utilizada para controlar sistemas de produção automatizados, como linhas de montagem, reduzindo o tempo e o esforço humano necessários para realizar essas tarefas. 

Além disso, a IA também pode ser utilizada para monitorar os processos industriais em tempo real, identificando problemas ou falhas e alertando os operadores para que possam tomar medidas corretivas. 

Como um exemplo disso temos o SmartVaC. Com ele, através do monitoramento em conjunto com hardwares (sensores) instalados, podemos prever e alertar com antecedência o usuário quanto a possíveis falhas nos equipamentos da sua empresa.

IA com ênfase na tomada de decisão embasada em dados

Outra forma é através da análise de grandes quantidades de dados gerados pelos processos industriais. A IA pode utilizar técnicas de aprendizado de máquina para detectar padrões e tendências nos dados, permitindo aos gerentes tomar decisões informadas e otimizar os processos de produção

Além disso, a IA também pode ser utilizada para prever falhas ou problemas futuros, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas para minimizar o impacto desses problemas. 

IA e a impressão 3D: como aliar marketing com produção customizada

Termos como agilidade, flexibilidade e personalização compõem o modelo idealizado por Lester Wunderman, tido como o “pai do marketing direto”, em que coloca o consumidor final como protagonista no processo, através da customização em massa da produção

Com o emprego das tecnologias, como a IA, a coleção e análise de dados passam a fazer parte da rotina empresarial, possibilitando a entrega de produtos altamente segmentados e sob demanda. Permitindo, assim, que as empresas atendam às necessidades específicas dos seus clientes de maneira eficiente, em massa e rentável. 
Um bom exemplo disso é o Projeto Adidas FutureCraft 4D. Através da impressão 3D, a Adidas desenvolveu um processo de customização da sola com a produção impressa em 3D, aumentando a performance dos esportistas e se aproximando das necessidades de cada um.

IA no desenvolvimento de produtos

Pensando na minimização de erros e consequente gastos extras, a IA também pode ser utilizada para desenvolver novos produtos e processos de produção. 

Por exemplo, a IA pode ser utilizada para simular e prototipar novos processos de produção e avaliar sua viabilidade antes de serem implementados, o que pode resultar em economias de tempo e dinheiro.

IA para previsão de demanda na Indústria 4.0

Além dessas, mas não como última, a IA pode favorecer a Indústria 4.0 através da previsão de demanda. A IA pode utilizar técnicas de aprendizado de máquina para analisar dados históricos de demanda e identificar padrões e tendências que podem ajudar a prever a demanda futura. 

Isso pode ajudar as empresas a planejarem suas produções de maneira mais eficiente e a garantirem que elas tenham os produtos certos disponíveis para atender à demanda dos clientes. 

Além disso, a previsão precisa da demanda também pode ajudar as empresas a evitar o excesso de estoque, o que pode reduzir os custos de armazenamento e diminuir o risco de produtos ficarem obsoletos.

Previsão de demanda indústria 4.0

Com o uso de dados e dashboards customizados, alinhados com o mercado, conseguimos prever o impacto no lucro e na demanda baseado nos preços aplicados.

E COMO O SEU NEGÓCIO PODE GANHAR COM ISSO?

Nós da Aquarela Analytics entendemos que as necessidades de cada indústria são padrões, porém a forma como cada uma conduz a sua evolução e o seu mercado são únicas e a solução deve ser personalizada, adaptando-as da melhor forma ao seu negócio, seja no processo, na produção ou no produto. 

Uma estratégia bem feita pode economizar um investimento inicial, eliminar estoques ou mesmo te posicionar como empresa inovadora em um mercado absolutamente novo.

Teve um insight que gostaria de dividir? Conte conosco! Adoramos novos desafios 🙂

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Inteligência Artificial DALL-E 2 e seu impacto no Design

Inteligência Artificial DALL-E 2 e seu impacto no Design

A Inteligência Artificial DALL-E 2, criada pela empresa OpenAI, é um sistema que transforma imagens e textos em novas imagens sintetizando 12 bilhões de parâmetros herdados pelo GPT-3. O modelo é treinado usando conjunto de dados de pares texto-imagem. O DALL-E 2 é a segunda versão dessa IA, e está sendo desenvolvido a partir da primeira versão DALL-E, lançada em Janeiro de 2021, sendo disruptiva, mas ainda com diversas limitações e necessidades de treinamentos. Agora, na segunda versão, consegue-se gerar imagens com maior correspondência em 71,7% das vezes em relação à legenda disposta pela pessoa usuária e resolução de imagens até quatro vezes maior do que com a versão original.

O uso dessa IA nas aplicações em Design irá trazer inúmeras possibilidades de aplicação. Ele tem o intuito de auxiliar e capacitar as pessoas a expressarem a criatividade, afetando assim diversas áreas do Design.

Banco de imagens em Design Gráfico 

A utilização do DALL-E 2 como recurso de banco de imagens é uma alternativa futura favorável para empresas e agências de Design e Publicidade. Isso ocorre devido à capacidade extraordinária do sistema de replicar, transformar e sintetizar imagens, assim como incluir e excluir elementos de acordo com as necessidades apresentadas pela pessoa usuária. Entretanto, ainda se espera o consentimento para que a utilização das imagens no mercado, visto que, por estar em desenvolvimento e em processo experimental, só se permite o seu uso individual e para fins não comerciais.

Design de Produtos e Ambientes

É rica a contribuição do sistema para diversas áreas do Design de Produtos e até mesmo de Ambientes. A utilização por parte de profissionais para a criação de MoodBoards e geração de novas ideias pode ser uma alternativa de otimização de processos. Ainda assim, as possibilidades de imagens surrealistas podem causar confusão por parte de não profissionais, acreditando em situações que não correspondem à realidade de aplicação.

Políticas e Licenças de Uso

Como um sistema capaz de gerar uma enorme diversidade de imagens realistas, a OpenAI reforça o seu compromisso de criar uma IA para o bem da sociedade, trabalhando na nova versão já em testes para retirar alguns conteúdos dos treinamentos, limitando o DALL-E 2 para que não gere conteúdos adultos, de ódio ou violência, entre outras categorias. Além disso, evita-se a capacidade de reproduções realistas de indivíduos reais, incluindo figuras públicas.

Enquanto uma Inteligência Artificial ainda em testes e pesquisas, não se sabe ao certo as possibilidades de licenças de uso das imagens geradas com DALL-E 2. 

Conclusão

Conforme apresentado, o DALL-E 2 possui diversos indicativos para melhorias e implicações quando utilizado no Design. Ele poderá ser usado como uma excelente ferramenta para profissionais, instituições de ensino e até mesmo empresas de modo geral. Embora as expectativas sejam grandes e otimistas sobre o uso e futuro do sistema, ainda é incerto como ele poderá ser explorado.

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Referências

https://thehardcopy.co/what-does-dall-e-mean-for-the-future-of-design/

https://openai.com/blog/dall-e/

https://openai.com/dall-e-2/

https://www.showmetech.com.br/inteligencia-artificial-cria-imagens/

https://labs.openai.com/policies/content-policy

https://openai.com/api/

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Digital Twins: simulação digital com IA

Digital Twins: simulação digital com IA

Cientistas do Laboratório de Pesquisa de Inteligência Artificial da Meta (Facebook), nos Estados Unidos, e do Laboratório de Engenharia e Modelagem Neuromecânica da Universidade de Twente, nos Países Baixos, desenvolveram um modelo de IA com o uso de Digital Twins (Gêmeos Digitais), denominado MyoSuite, capaz de replicar movimentos precisos e complexos do corpo humano.

A partir disso, abordaremos neste post os Digital Twins e os principais setores de aplicação dessa tecnologia, apresentando o funcionamento do MyoSuite e seus impactos na área da saúde.

O que são Digital Twins?

O Digital Twins, também conhecido como Gêmeos Digitais, são réplicas virtuais criadas com o objetivo de simular objetos ou pessoas do mundo real com a maior proximidade com a realidade. Essa tecnologia vem sendo aplicada em diversos setores, pois possui um alto nível de detalhamento e aplicabilidade. Assim, possibilita a execução de diversos testes em simulações, evitando que sejam desperdiçados recursos financeiros e vitais. São diversas as áreas que podem se beneficiar com essa tecnologia, por exemplo: Forças Armadas, medicina, perfuração de petróleo e eletrônica aplicada.

Digital Twins – MyoSuite

O uso da modelagem e simulações são essenciais para as tecnologias da saúde humana. Isso se deve à segurança, economia de recursos e à possibilidade de personalização de tratamentos.

Diante disso, o Laboratório de Pesquisa de Inteligência Artificial da Meta, em parceria com o Laboratório de Engenharia e Modelagem Neuromecânica da Universidade de Twente, desenvolveu o MyoSuite.

O sistema consiste em um conjunto de modelos e tarefas musculoesqueléticas que permitem a aplicação de Machine Learning para resolver problemas de controle biomecânico, não sendo apenas uma abordagem virtual com o uso de Digital Twins, mas também para a realização de simulações em dispositivos musculoesqueléticos que interagem fisicamente com exoesqueletos sofisticados.

MyoSuite simulando a ativação de tendões da mão direita. Imagem: Reprodução/Meta AI).

MyoSuite simulando a ativação de tendões da mão direita. Imagem: Reprodução/Meta AI).

Funcionamento do MyoSuite

Ademais, o sistema é uma ótima referência de desenvolvimento, devido aos modelos musculoesqueléticos aplicados ao MyoSuite apresentaram uma velocidade 4 mil vezes maior do que outros simuladores. Esse sistema tem um método de aprendizagem que permite a unificação de inteligência motora e neural.

O comportamento do corpo humano possui um alto grau de complexidade por existir uma grande quantidade de terminações nervosas, sistemas e detalhamentos na estrutura corporal. Portanto, a necessidade de um grau de conhecimento e precisão é essencial para a construção de um modelo aplicável para o ecossistema motor e neural de uma IA com alto grau de proximidade entre o real e o virtual. Outrossim, deve-se levar em consideração uma série de fatores biológicos que são importantes para a otimização do modelo “gêmeo” ao original.

O sistema desenvolvido é rico em detalhes e eficiente por possuir uma boa responsividade às perturbações e reações que possam eventualmente acontecer, tal como acontece com o nosso corpo naturalmente.

O MyoSuite é capaz de realizar a simulação de fenômenos biológicos, por exemplo: fadiga muscular, sarcopenia muscular, ruptura do tendão e reafirmação do tendão.

Com o avanço do desenvolvimento do sistema, o MyoSuite possui perspectivas para a simulações na robótica a fim de auxiliar na recuperação de pessoas debilitadas ou acidentes que causam alguma debilitação.

Ilustração de recuperação de modelo neuromotor. (Imagem: University of Twente, 2022)

Digital Twins – Considerações finais

O MyoSuite é um dos exemplos de avanço da IA no nosso cotidiano que soluciona problemas em que há poucos anos nem imaginávamos que seriam possíveis de resolvê-los de forma tão sofisticada. Desse modo, podemos ficar entusiasmados com o avanço desse sistema, pois os cientistas do Laboratório Meta pretendem desenvolver modelos virtuais de avatares que possam replicar movimentos mais realistas, sendo um ótimo salto para os entusiastas do Metaverso.

Fontes

  1. University of Twente.
  2. https://tech.fb.com/artificial-intelligence/2022/05/myosuite/

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