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Treine a sua rede de AI a partir das ondas cerebrais

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O conhecimento, julgamento e entendimento de dados que apenas o ser humano é capaz de fazer, já é algo que pode ser aprendido por uma máquina com AI de forma fácil e rápida. Através da captura de ondas cerebrais é possível, por exemplo, fazer a leitura de um exame e ter não só a “multiplicação” de uma pessoa, mas também a sua especialidade. Isso é o que solução da InnerEye traz para o mercado.

Através da captura de ondas cerebrais, a solução da InnerEye é capaz de identificar o julgamento e classificação de uma imagem observada por uma pessoa, permitindo que a imagem seja então rotulada de forma automática e imediata.

Com isso, uma máquina conseguirá fazer o trabalho que até pouco tempo era apenas de um humano, facilitando e agilizando vários processos.

A solução associa a inteligência direta do cérebro humano com tecnologia AI. Com isso, é possível criar classificações mais precisas, como por exemplo, identificar imagens ou padrões em raio-X, a partir dos sinais neurais de um médico.

O cérebro humano realiza uma série de atividades neurais para identificar uma imagem, como: ver um objeto, reconhecer o que é e tomar a decisão. Esse processo fisiológico leva segundos e pode otimizar o processo de aprendizado de máquina quando estamos transferindo o conhecimento de experts para máquinas. Esse processo agiliza o trabalho, e é possível implementar sistemas de reconhecimento de imagens rapidamente, ou seja, ensinar e treinar uma máquina para que ela faça a classificação de dados.

Através da Artificial Intelligence – AI (Inteligência Artificial), é possível desenvolver soluções inovadoras e disruptivas, como é o caso da BrainTech, desenvolvida pela fabricante InnerEye.

Veja alguns exemplos:

1.    Leitura de Imagens de Raio-X

Os médicos ao verem exames de Raio-X buscam por informações na imagem que justifiquem as queixas dos pacientes, sejam nódulos, tumores, entre outros.

Durante este processo, o cérebro emite diferentes tipos de sinais para cada tipo de imagem visualizada, ou seja, para especialistas identificar se um exame está normal, ou se tem anomalias conhecidas ou desconhecidas, levam alguns segundos.

E a solução da InnerEye é capaz de captar estes sinais cerebrais do especialista com seu “capacete” não invasivo e alimentar uma máquina de AI, como mostra a imagem abaixo. Esta máquina após treinada fará o processo de identificação de anomalias sem a presença de um especialista.

2.    Detecção de doenças em plantas

A solução da InnerEye, também pode ser aplicada no setor de agronegócios. Frequentemente engenheiros agrônomos inspecionam visualmente plantas, folhas e frutos para identificar doenças e prescrever o tratamento correto.

Com a InnerEye, o processo de identificação de doenças pode ser acelerado e feito a partir de fotos das plantas. Pois a máquina de AI foi treinada a partir das ondas cerebrais do especialista.

A rotulagem das imagens pode ser feita manualmente pelo especialista destacando nas fotos os sintomas que identificam a doença, mas isso levaria muito tempo, muitas horas.

Já com o uso do capacete este processo é acelerado e pode levar poucos minutos, já que a decisão do especialista é feita em segundos.

3.    Identificação de conformidade com identificação visual em frotas de veículos  

Outra aplicação que a InnerEye atende com excelência é a identificação visual de veículos. Como, por exemplo, detectar se os veículos de uma frota estão utilizando adesivos de identificação corretamente.

A partir de fotos dos veículos, o especialista é capaz de rotular aqueles que estão em conformidade e os que não estão rapidamente com a solução da InnerEye.

Além disso, aqueles veículos que não estão em conformidade podem ser rotulados de acordo com problema que apresentam.

Com a máquina AI para identificação visual em uso, o processo de verificação será acelerado e a taxa de erro será muito menor, visto que a taxa de acerto é superior a 98%.

A Macnica Japão já está utilizando a solução da InnerEye para treinar redes de Inteligência Artificial com o conhecimento de especialistas de diversas áreas, registrando um legado de anos de trabalho.

Como a solução da InnerEye funciona?

O capacete da InnerEye acelera o processo de identificação das imagens e inserção de rótulos, visto que isso acontece automaticamente a partir do momento que imagem é mostrada no monitor e é feita a captura dos sinais cerebrais de EEG (eletroencefalograma) do especialista.

Ao olhar para a imagem, as atividades de processamento são iniciadas automaticamente no cérebro humano para avaliação e classificação. Ou seja, os neurônios envolvidos geram e distribuem sinais elétricos.

Esses sinais podem ser digitalizados sem técnicas invasivas na superfície do couro cabeludo, como mostra a foto, e transmitidos para unidades de computador para avaliação.

Cabe ressaltar que os padrões de sinal diferem significativamente entre objetos conhecidos e desconhecidos, por exemplo, se objetos suspeitos são detectados na imagem de raios-X de uma bagagem ou não.

Treinamento do time Macnica DHW realizado no Perini City Lab, em Joinville. Saiba mais aqui.

Através da captura de ondas cerebrais, a solução da InnerEye é capaz de identificar o julgamento e classificação de uma imagem observada por uma pessoa, permitindo que a imagem seja então rotulada de forma automática e imediata.

Assim, a solução da InnerEye exibe imagens em uma tela para os especialistas em rápida sucessão e determina uma figura-chave a partir dos sinais de EEG capturados. Ou seja, através das reações cognitivas dos visualizadores rótulos são anexados arquivos de imagem.

Com este método, os algoritmos de AI podem ser treinados muito rapidamente e carregados com a experiência dos especialistas. Deste modo, a transferência da experiência da pessoa para máquina ocorre de forma eficiente.

Além disso, os padrões de EEG também podem ser usados ​​para mostrar concentração, fadiga ou distração e assim avaliar os resultados com um fator de segurança.

Entre em contato conosco para saber como a solução da InnerEye pode alavancar o seu processo baseado em Inteligência Artificial.

Leia também:

Reconhecimento de padrões de imagem através de ondas cerebrais

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Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.