Os avanços tecnológicos das últimas décadas causaram uma verdadeira revolução no mercado. Com isso, as empresas passaram a adotar ferramentas ainda mais sofisticadas para otimizar seus processos operacionais. Um bom exemplo disso é a visão computacional e sua colaboração para a gestão de ativos no setor elétrico.
No entanto, é comum se deparar com certas dúvidas, principalmente ao lidar com uma tecnologia que por muito tempo pareceu coisa de filmes de ficção científica. Afinal, o que é visão computacional? De que forma ela pode ser aplicada no setor de energia? De que forma a gestão de ativos pode se beneficiar?
Neste post responderemos a essas e outras questões, mostrando como essa tecnologia vem ganhando espaço no mercado. Confira!
O conceito de visão computacional
A visão computacional é a tecnologia que tem como objetivo replicar a visão humana. Essa capacidade humana, que nos dá a percepção espacial do ambiente ao nosso redor, é fascinante e complexa. Por isso, replicá-la em um sistema de inteligência artificial é um desafio enfrentado por cientistas há décadas.
A visão computacional pretende entender e aplicar os mecanismos e sistemas utilizados pela visão — e pela mente — humana com diferentes finalidades. Resumidamente, isso significa desconstruir, reconstruir e compreender uma imagem qualquer, ou até mesmo um vídeo, por meio de análises gráficas (de pixels, identificações de padrões etc.).
Para isso, é fundamental estudar também a capacidade humana em suas diversas facetas, identificando novos fatores que possam interferir na nossa relação com o mundo físico ao nosso redor. Já para definir as aplicações da visão computacional, são adotadas algumas estratégias diferentes.
Atualmente, um método comum é a transformação de uma imagem 3D em várias imagens 2D para que seja feito então um processamento dos dados. Com base na estrutura neural humana, hardwares e softwares são aplicados de forma a otimizar esse processo, sempre em busca de um funcionamento similar ao da visão humana.
Em outras palavras, não se trata apenas de tentar reproduzir a captação de imagens. O principal objetivo da visão computacional pode ser compreendido como a busca por maneiras de replicar nosso córtex visual ou, pelo menos, seus processos. Mas, afinal, de que forma essa ideia pode ser aplicada em um ambiente industrial?
As aplicações da visão computacional
Algumas das mais famosas aplicações de redes neurais costumam marcar presença em eventos de tecnologia. Uma câmera que trafega pelo meio do público e identifica pessoas, cadeiras e objetos diversos é um exemplo de visão computacional aplicada.
Em outros casos, um data set (conjunto de dados) com um volume gigantesco de informações sobre objetos é disponibilizado para que desenvolvedores treinem suas redes neurais. Com o uso de machine learning, elas aprendem a identificar padrões e reconhecer coisas.
Já pensando em aplicações presentes no mercado atual, essa mesma identificação de pessoas tem mostrado seus benefícios. Sistemas de segurança, por exemplo, utilizam a tecnologia para reconhecer pessoas, diferenciando-as de objetos e contando quantas estão presentes naquele ambiente.
Na agricultura, alguns drones já utilizam a visão computacional para identificar, por meio dos formatos das mordidas nas folhas, qual o tipo de praga pode estar acometendo aquela região. Assim, é designada uma pulverização de um agrotóxico específico em cada área, economizando recursos e otimizando o plantio.
Graças a essas características da tecnologia, algumas empresas identificaram rapidamente a oportunidade de adotá-la na gestão de ativos.
O uso para a gestão de ativos no setor elétrico
As aplicações da visão computacional podem variar bastante. Afinal, estamos falando de uma tecnologia muito abrangente. Consequentemente, pesquisadores vêm desenvolvendo formas cada vez mais criativas e eficientes de aplicá-la — algo que já está dando resultados no setor elétrico.
Um bom exemplo disso é o uso de drones. Assim como no caso citado anteriormente, eles são colocados para sobrevoar campos abertos com torres de transmissão de energia. Porém, a meta principal aqui é identificar as torres e os diferentes objetos ligados a elas: transformadores e outros equipamentos elétricos, por exemplo.
Essas informações são extraídas das imagens e cruzadas com a geolocalização para facilitar a gestão de ativos. É possível apurar se uma torre possui, na prática, um número diferente de equipamentos em relação ao estabelecido no cadastro da empresa.
Além disso, o sistema identifica se esses equipamentos estão em boas ou más condições, podendo disparar uma solicitação de manutenção. São problemas comuns que afetam o setor de energia e representam obstáculos para a eficiência operacional dos profissionais.
A cada visita no campo, é possível identificar visualmente uma quantidade de transformadores e apenas desconfiar que não bate com o controle. Para piorar, os roubos de equipamentos não são incomuns. Logo, em uma área tão ampla de cobertura do serviço, é difícil realizar uma boa gestão de ativos dependendo apenas da presença humana no local.
A visão computacional aliada a drones não só otimiza esse processo como reduz a necessidade da exposição humana aos riscos do trabalho de campo. Esse tipo de serviço fica restrito a ações de manutenção, enquanto a verificação dos ativos é transferida para uma máquina.
As previsões para o futuro
Os estudos relacionados à visão computacional datam de décadas atrás, desde meados de 1970. No entanto, a tecnologia avança agora a passos largos e com investimentos cada vez maiores. Consequentemente, as aplicações tendem a se multiplicar e, com isso, o mercado deve aderir em larga escala a essa ferramenta.
Veículos autônomos, por exemplo, dependem diretamente da visão computacional para se locomoverem com segurança. A tecnologia não só facilita a identificação de carros e pedestres como auxilia na escolha de trajetos.
Vale destacar que a visão computacional já é amplamente utilizada para processamento de imagens. No marketing, por exemplo, a tendência é utilizá-la para processar conjuntos enormes de imagens compartilhadas nas redes sociais para identificar padrões de comportamento e adaptar as ações a cada cliente.
Temos ainda avanços importantes para o controle de tráfego, já que o sistema é poderoso o suficiente para identificar um veículo, seu trajeto etc. Em cada caso, a aplicação pode variar de acordo com as necessidades específicas do usuário.
Como você pôde ver, a visão computacional representa um importante avanço da ciência e tende a beneficiar nossas vidas em diversos âmbitos. Faça uma análise na sua empresa e veja de que forma ela pode otimizar as suas operações!
Se gostou do post, deixe seu comentário e conte-nos o que você espera dessa tecnologia tão promissora!
