A visão computacional ajuda a ensinar e dominar a visão, assim como a IA conversacional ajuda a ensinar e dominar o sentido do som através da fala. Graças à visão computacional, os aplicativos de realidade aumentada podem detectar objetos físicos em tempo real e colocar objetos virtuais em seu ambiente. O uso e o alcance reais da visão computacional estão aumentando, e suas aplicações questionam e modificam sua importância.

A visão computacional, que existe de uma forma ou de outra há décadas, é agora uma expressão cada vez mais comum em conversas em todo o mundo e em todos os setores: sistemas de visão computacional, software de visão computacional, hardware de visão computacional, desenvolvimento de visão computacional, provas públicas de visão computacional e tecnologia de visão computacional. Como a visão computacional está relacionada a outras formas de IA? A visão computacional ajuda a ensinar e dominar o sentido da visão através de imagens digitais e vídeos, assim como a IA conversacional ajuda a ensinar e dominar o sentido do som através da fala.

Ela se aplica a tarefas como reconhecimento, tradução e verbalização de textos — palavras que definem e descrevem o mundo físico ao nosso redor. Mais amplamente, o termo 'visão computacional' também descreve como os sensores dos dispositivos, geralmente câmeras, percebem e funcionam como sistemas de visão para detectar, rastrear e reconhecer objetos ou padrões em imagens. A IA conversacional multimodal combina as capacidades da IA conversacional com a visão computacional em aplicações de conferência multimídia, como a NVIDIA Maxine. Leia também: A evolução da visão computacional Leia também: A visão computacional é uma ciência de dados?

Exemplos de visão computacional A visão computacional é amplamente utilizada na vida cotidiana, com aplicações que vão do simples ao muito complexo: os aplicativos de realidade aumentada usam a visão computacional para detectar objetos físicos em tempo real e integrar objetos virtuais em seu ambiente. A realidade aumentada é a experiência interativa que combina o mundo real com informações geradas por computador para melhorar a experiência do usuário.

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR), amplamente utilizado no Google Tradutor, converte imagens de texto, como menus ou placas de sinalização, em texto digital que pode ser traduzido para o idioma nativo do usuário. O OCR também é usado em pedágios automatizados em rodovias e para converter documentos manuscritos em formatos digitais. O reconhecimento de objetos, crucial para carros autônomos, envolve algoritmos que identificam objetos em imagens, traçam contornos ao redor deles e os rotulam para auxiliar na tomada de decisões sobre o ambiente do veículo.

A tecnologia de reconhecimento facial, alimentada pela visão computacional, permite que os computadores correspondam imagens de pessoas com sua identidade. Embora tenha sido implementada em aplicativos como o Facebook para marcação automática de fotos, esse recurso não está mais disponível desde o ano passado. Por que a visão computacional é importante? A visão computacional é um campo de pesquisa desde a década de 1950 e continua ganhando importância com inúmeras aplicações.

De acordo com o grupo de pesquisa em aprendizado profundo da BitRefine, a indústria de visão computacional deve atingir quase 50 bilhões de dólares americanos em 2022, com 75% da receita proveniente de hardware. A importância da visão computacional reside na crescente necessidade de os computadores entenderem o ambiente humano. Ao permitir que os computadores 'vejam' como os humanos, melhoramos sua capacidade de entender nosso ambiente, o que é crucial à medida que desenvolvemos sistemas de IA mais complexos com capacidades semelhantes às humanas.

Esses ajustes devem melhorar a clareza e a fluidez do seu texto, mantendo seu conteúdo informativo sobre visão computacional e suas aplicações.