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A Inner Eye, oferece uma solução que permite que algoritmos de IA aprendam o reconhecimento de padrões a partir da consciência humana através de EEG (dispositivo de medição de eletroencefalograma)

Reconhecimento de padrões de imagem através de ondas cerebrais

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A InnerEye oferece uma solução que permite que algoritmos de Inteligência Artificial ( IA), aprendam o reconhecimento de padrões através de ondas cerebrais.

Normalmente, quando uma pessoa olha para um objeto, atividades de processamento, como reconhecimento e julgamento do objeto, são realizadas no cérebro, gerando ondas cerebrais específicas.

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.

Desta forma, isso significa que a imagem rotulada pode alimentar um algoritmo de Inteligência Artificial (IA), aumentando significativamente a velocidade de aprendizado da mesma.

BrainTech (Brain + Technology ) é uma palavra que combina determinado conhecimento e tecnologia baseada na ciência do cérebro.

É utilizada em vários campos, como verificações de segurança, inspeções visuais em fábricas, assistência diagnóstica em atendimento médico, entre outros.

Trata-se de uma iniciativa que promove inovação social e transformação digital

A empresa israelense InnerEye, oferece uma solução que permite que algoritmos de IA aprendam o reconhecimento de padrões a partir da consciência humana através de EEG (dispositivo de medição de eletroencefalograma), que captura a atividade do cérebro humano.

Esta solução permite a geração de redes capazes de fazer julgamentos com base no reconhecimento e na consciência da pessoa.

Dados de ondas cerebrais + dados de imagem ⇒ aprendizagem de IA

Ao rotular dados a partir de ondas cerebrais humanas, a IA é feita para aprender julgamentos baseados na experiência e conhecimento de especialistas que são profissionais da área, os chamados “julgamentos que podem ser entendidos pelo espectador” em um curto período de tempo.

Assim, é possível transmitir com eficiência habilidades especializadas para algoritmos de IA.

Além disso, monitorando, por exemplo, a concentração, o cansaço ou os interesses das pessoas, é possível auxiliá-las no trabalho e promover o equilíbrio entre vida pessoal e profissional.

Desafios de IA

Geralmente a utilização de Inteligência Artificial em dados ligados ao conhecimento de especialistas exige muito tempo dedicado para preparar o material.

Além disso, pode haver muita resistência do profissional para desenvolver o material base, visto que, o volume necessário é alto.

Em outros casos, existe uma gama muito grande de dados que dificulta a classificação, como os de áudio e vídeo.

Nestes casos, isso pode ser resolvido com a tecnologia InnerEye que utiliza a inteligência diretamente do cérebro do profissional, diminuindo o trabalho de preparação do material e mantendo os resultados o mais fidedigno possível.

Soluções utilizadas no Japão

No Japão, com a escassez de mão de obra e o envelhecimento das pessoas com experiência e habilidades especializadas foram levantados problemas em alguns campos, e a transferência de tecnologia eficiente está se tornando necessária.

A Macnica, em parceria com a InnerEye, promove o compartilhamento de conhecimentos e experiências que não podem ser claramente declarados pelas pessoas.

Sobre InnerEye:

A InnerEye foi fundada em Israel em 2014. Com base em muitos anos de pesquisa conduzida pelo Professor Amia, que realiza pesquisas de engenharia de computação eletrônica na Universidade de Benglion em Israel, e pelo Professor Leon, que faz pesquisas em neurociência cognitiva na Universidade de Hebraico, o Departamento de Pesquisa e Desenvolvimento (MAFAT) do Ministério da Defesa de Israel) nasceu através deste desenvolvimento conjunto.

Os produtos da InnerEye estão sendo adotados em vários campos, como verificações de segurança, inspeções visuais em fábricas, assistência diagnóstica em atendimento médico, entre outros, que estão sendo testados e examinados.

Se quiser saber mais, mande uma mensagem para nós que entraremos em contato. Clique Aqui

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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.