O uso de dados e inteligência artificial garante mais segurança
Pela própria natureza do produto, softwares compõem a categoria que tende a crescer mais e mais rápido na adoção das técnicas de Inteligência Artificial, especialmente no que tange assistentes e chatbots, além de Deep Learning e Machine Learning que atuam de maneira transversal em vários mercados.
O Deep Learning é considerado a grande revolução das aplicações em Inteligência Artificial, graças à sua capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados
As aplicações usando Inteligência Artificial têm crescido em ritmo acelerado, a ponto de este ser um mercado que já movimenta mais de US$ 24 bilhões. E, até o ano de 2030, estima-se que 70% de todas as empresas tenham algum tipo de tecnologia ligadas à área.
De acordo com artigo publicado pela IDC (International Data Corporation), empresas que adotam esse tipo de tecnologia estão se beneficiando em termos de receita, lucro e liderando suas indústrias e segmentos, graças à inovação proporcionada pela tecnologia.
Quem lidera?
Pela própria natureza do produto, softwares compõem a categoria que tende a crescer mais e mais rápido na adoção das técnicas de Inteligência Artificial, especialmente no que tange assistentes e chatbots, além de Deep Learning e Machine Learning que atuam de maneira transversal em vários mercados.
O Deep Learning é considerado a grande revolução das aplicações em Inteligência Artificial, graças à sua capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados e gerar inteligência sobre eles. Além de números e textos, imagens e sons podem alimentar esses sistemas.
Segurança é uma oportunidade
Aplicações de Inteligência Artificial em áreas como direito, mercado financeiro e saúde são bem conhecidas atualmente. Outra área que tem sentido reflexos bastante positivos com a adoção dessas técnicas é a da Segurança.
Prova disso é o reconhecimento biométrico, que permite a identificação de pessoas em aeroportos, por exemplo. A China é bastante conhecida por suas tecnologias nessa área. Em casos comuns, isso sistematiza e facilita todo o processo de embarque e desembarque, mas pode também ser capaz de identificar foragidos.
Conhecidos como VPU (Vision Processing Unit), esse produto se vale do Deep Learning para gerar essas informações, permitindo alertas desde a entrada da pessoa no terminal ou compreendendo as atividades que o mesmo fará dentro do aeroporto.
Além do reconhecimento de pessoas, essas câmeras inteligentes já são usadas para fazer o reconhecimento de veículos. Através da leitura de placas, o sistema consegue medir o tráfego, reconhecer veículos e, em caso de automóveis roubados ou furtados, acionar a polícia. Essa aplicação, considerada até mais simples que o reconhecimento de pessoas, já é vista e bastante difundida em rodovias, entradas e saídas de cidade, como uma forma de mitigar roubos e furtos.
Aplicações: por onde começar
Um passo anterior à adoção de sistemas inteligentes é a produção e organização dos dados. Máquinas inteligentes só o são porque se alimentam de informações. As empresas que vislumbram os ganhos de produtividade, redução de custo e a própria melhoria na segurança, como citamos há pouco, precisam se valer de um trabalho prévio dessas informações. Daí a importância dos cientistas de dados, profissionais capazes de trabalharem essas informações e modelarem para gerar inteligência.
No ramo da segurança pública, a estruturação dessas informações parte de bancos de dados robustos e que devem ser tratados e organizados, para a garantia de assertividade e melhor desempenho das tarefas pelas máquinas.
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