O que é isto? Como funciona? Como treiná-la e o que o futuro reserva à inteligência artificial.  

Hoje a equipa da Alexhost.com vai tentar responder a todas estas perguntas. Tentaremos ir mais fundo e desvendar o tema, e claro que não vos deixaremos sem atenção.

História

A história das redes neuronais remonta à década de 1940, quando um grupo de investigadores científicos começou a estudar a utilização de redes de neurónios artificiais para imitar um processamento de informações semelhante ao do cérebro humano.

Nas décadas seguintes, os avanços na tecnologia informática e uma melhor compreensão da neurociência levaram ao desenvolvimento moderno de modelos de redes neuronais mais sofisticados.

Um dos primeiros desenvolvimentos mais influentes neste domínio foi o algoritmo Perceptron, desenvolvido por Frank Rosenblatt na década de 1950. Este algoritmo mostrou que as redes neuronais simples podem ser ensinadas a reconhecer padrões nos dados – este é atualmente o princípio do algoritmo para o funcionamento das redes neuronais.

No entanto, apesar das promessas iniciais, o domínio das redes neuronais esteve estagnado durante várias décadas devido à falta de desenvolvimento das máquinas e da capacidade de computação e, claro, à falta de conhecimentos teóricos. Só no final dos anos 80 é que o campo ressurgiu com o desenvolvimento da retropropagação, um poderoso algoritmo de aprendizagem que permitiu o treino de redes neuronais grandes e complexas.

Desde então, as redes neuronais tornaram-se uma pedra angular da inteligência artificial e têm sido utilizadas para uma vasta gama de tarefas, desde o reconhecimento de imagens e de voz até ao processamento de linguagem natural.

Até à data, o desenvolvimento e treino de redes neuronais é a área de investigação e desenvolvimento mais sensacional e mais ativa, sendo constantemente propostos e testados novos métodos e arquitecturas.

Vamos familiarizar-nos com a rede neural.

Uma rede neuronal é um modelo de perceção informática e de aprendizagem subsequente baseado na estrutura e função das acções do cérebro humano. Este modelo consiste em “neurónios” interligados que processam dados entre si e transmitem mais informações.

A entrada para uma rede neuronal passa por uma série de nós interligados, cada um dos quais efectua um cálculo simples. Estes cálculos podem ser considerados como decisões ou transformações, bem como a aprendizagem a que os dados são sujeitos no seu percurso. As ligações destes nós estão associadas a pesos, que determinam a força da influência de um nó sobre outro.

A tarefa de treinar redes neurais é selecionar pesos que minimizem o erro entre as previsões da rede e os resultados reais de saída, tanto quanto possível. Esse processo é conhecido como retropropagação de erros, que usa a descida gradiente para ajustar os pesos e minimizar o erro.

Neurónio e sinapse, o que é e que função desempenham?

O neurónio é o elemento básico do sistema nervoso de qualquer animal, bem como das redes neuronais artificiais. No contexto das redes neuronais artificiais, um neurónio é uma unidade de processamento de dados que recebe dados de outros neurónios, efectua cálculos e produz resultados que são posteriormente transmitidos a outros neurónios semelhantes para cálculos subsequentes, reduzindo assim os erros entre as previsões da rede e os resultados reais.

Uma sinapse é o que liga dois neurónios. No cérebro humano, as sinapses transmitem sinais entre neurónios através da libertação de substâncias químicas que se ligam a receptores no neurónio recetor. Nas redes neurais artificiais, a analogia de uma sinapse é uma conexão entre nós, representada por um peso que determina a força da conexão.

Quais são os tipos de redes neuronais?

Existem vários tipos de redes neuronais, e cada tipo foi concebido para tarefas específicas.

Os tipos de redes neurais mais utilizados são:

Redes neurais feedforward: Este é o tipo mais simples de rede neural, em que os dados fluem apenas numa direção, da entrada para a saída.

Redes neurais convolucionais (CNN): Este é um tipo de rede neural feed-forward que é particularmente adequado para tarefas de reconhecimento de imagem. Utilizam camadas convolucionais para aprender automaticamente as características relevantes.

Redes neurais recorrentes (RNN): As ligações desta rede neuronal formam um ciclo dirigido que permite o armazenamento de informações. São mais frequentemente utilizadas para o reconhecimento da fala e o processamento de linguagem natural.

Autoencoders: Um tipo de rede neural feedforward utilizado para aprendizagem não supervisionada. O processo neste tipo de rede ocorre sob codificação parcial dos dados de entrada e descodificação parcial dos dados originais, que recuperam a partir da representação comprimida.

Redes Adversariais Generativas (GAN): um tipo de rede neural com duas partes: um gerador que cria novas amostras de dados e um discriminador que avalia as amostras geradas pelo gerador e tenta também distingui-las dos dados reais. As GAN são mais frequentemente utilizadas para síntese de imagens e aumento de dados.

Estes são os tipos mais comuns de redes neuronais, mas existem outros, incluindo redes de crenças profundas, máquinas de Boltzmann e mapas auto-organizáveis.

Em que domínios são utilizadas as redes neuronais?

Redes neuronais – podem ser utilizadas para resolver uma enorme variedade de problemas:

Processamento de linguagem natural (PNL): classificação de texto, tradução automática e análise de sentimentos.

Sistemas de recomendação: para fornecer recomendações personalizadas aos utilizadores, tais como recomendações de filmes ou produtos, com base no seu comportamento anterior.

Deteção de anomalias: Pode ser utilizada para detetar valores atípicos ou anomalias, como a deteção de fraudes em transacções financeiras.

Modelação preditiva: Pode ser utilizada para fazer previsões com base em dados anteriores, como preços de acções ou condições meteorológicas.

Jogos: As redes neuronais têm sido utilizadas para desenvolver jogadores de IA para jogos como o xadrez, o go e os jogos de vídeo.

Estes são apenas alguns exemplos de como as redes neuronais podem ser utilizadas. A versatilidade destes modelos significa que podem ser aplicados a uma vasta gama de aplicações e sectores, desde as finanças e os cuidados de saúde aos transportes e ao marketing.

Âmbito de aplicação das redes neuronais.

Âmbito de aplicação das redes neuronais.

O âmbito de aplicação das redes neuronais é muito vasto e abrange uma grande variedade de sectores. As redes neuronais são utilizadas para tarefas:

– como a classificação de imagens, a deteção de objectos e a segmentação de imagens

– escrita e classificação de textos,

– reconhecimento de voz e análise de sentimentos

– fornecer recomendações personalizadas aos utilizadores, tais como filmes ou produtos, com base no seu comportamento passado

– para detetar valores discrepantes ou anomalias num conjunto de dados, como a deteção de fraudes em transacções financeiras

– fazer previsões com base em dados anteriores, como preços de acções ou condições meteorológicas

– desenvolver jogadores de IA para jogos como o xadrez, o go e os jogos de vídeo

– para diagnosticar doenças, prever resultados de pacientes e analisar imagens médicas.

– para deteção de fraudes, previsão de preços de acções e análise de dados financeiros.

– para melhorar o fluxo de tráfego, prever acidentes e otimizar as rotas dos veículos.

– para analisar o comportamento dos clientes, prever vendas e personalizar a publicidade.

Estes são apenas alguns exemplos dos muitos domínios em que as redes neuronais são aplicadas. A versatilidade destes modelos significa que podem ser utilizados para resolver uma vasta gama de problemas e otimizar vários processos em muitas indústrias. O âmbito das redes neuronais continua a expandir-se com o desenvolvimento de novas aplicações e os avanços na aprendizagem automática.

Que servidores são utilizados para as redes neuronais e porquê?

Os servidores usados para redes neurais são tipicamente sistemas de computação de alto desempenho que fornecem poder de processamento, memória e armazenamento suficientes para treinar e executar redes neurais grandes e complexas. A equipa da AlexHost.com recomenda a utilização de vários tipos de servidores, incluindo:

– Unidades de processamento gráfico de servidor (GPUs): GPUs são aceleradores de hardware especializados otimizados para computação paralela e amplamente utilizados em aplicativos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Os servidores de GPU fornecem alto desempenho de computação paralela e podem acelerar significativamente o processo de treinamento de redes neurais grandes e complexas.

– Servidores de unidades centrais de processamento (CPU): Os servidores de CPU são sistemas de computação de uso geral que fornecem poder de processamento suficiente para treinar e executar redes neurais. Embora possam ser mais lentos do que os servidores GPU, são mais versáteis e podem ser utilizados para uma gama mais vasta de aplicações.

– Unidades de Processamento Tensorial (TPU): As TPUs são aceleradores de hardware especializados desenvolvidos pela Google especificamente para aplicações de aprendizagem automática e aprendizagem profunda. As TPUs proporcionam um elevado desempenho de computação paralela e foram concebidas para funcionar de forma integrada com a plataforma de computação em nuvem TensorFlow da Google.

– Plataformas de computação em nuvem. As plataformas de computação em nuvem, como o Amazon Web Services (AWS), o Microsoft Azure e o Google Cloud, fornecem acesso a uma vasta gama de recursos de computação que podem ser utilizados para treinar e executar redes neuronais. As plataformas de computação em nuvem podem ser rentáveis e escaláveis, permitindo aos utilizadores aprovisionar e remover rapidamente recursos conforme necessário, sem investir em hardware dispendioso.

A escolha do servidor para redes neurais depende de vários factores, incluindo a dimensão e a complexidade da rede, a dimensão dos dados de treino e a velocidade e precisão pretendidas para o processo de treino. Regra geral, os servidores GPU são preferidos para treinar redes neuronais grandes e complexas, enquanto os servidores CPU e as plataformas de computação em nuvem são mais adequados para redes mais pequenas e menos complexas ou para implantação e inferência.

Conclusões

As redes neuronais (inteligência artificial (IA)) são um domínio em rápida evolução que tem por objetivo desenvolver máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam a inteligência humana. Nos últimos anos, a inteligência artificial registou progressos significativos.

A IA está a transformar as indústrias e a criar novas indústrias, podendo trazer benefícios sociais e económicos significativos.

No entanto, o desenvolvimento e a aplicação da IA levantam também importantes questões éticas, jurídicas e sociais, como a privacidade, a responsabilidade, a transparência e a parcialidade. Garantir que os sistemas de IA são concebidos e utilizados de forma responsável e que são coerentes com os valores e objectivos humanos é um grande desafio para a comunidade da IA.

Além disso, o desenvolvimento da IA continuará a depender dos avanços na aprendizagem automática, nos grandes volumes de dados e na computação de alto desempenho, e exigirá a colaboração entre investigadores, profissionais, decisores políticos e a sociedade em geral.

P.S

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