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Na prática

Google libera seu aprendizado de máquinas para startups 

Portal Telemedicina aumentou em dez vezes a capacidade de emissão de laudos médicos

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Inteligência. Waze, que usa os mapas do Google para dar informações sobre o trânsito em tempo real, usa “machine learning”
PUBLICADO EM 03/12/16 - 03h00

Um software conversa com clientes de lojas virtuais para explicar e oferecer produtos. Outro é capaz de enviar imagens de exames – como uma ressonância magnética – para um médico a quilômetros de distância, e ainda sugerir diagnósticos. As duas situações são exemplos de negócios que estão sendo desenvolvidos no Brasil com a tecnologia de aprendizado de máquinas (“machine learning”) do Google. “Hoje o Google disponibiliza todo o código fonte de sua tecnologia de ‘machine learning’ de forma aberta no Tensorflow”, explica o gerente de relações com startups e desenvolvedores do Google para a América Latina, José Papo. A empresa reuniu jornalistas de toda a América Latina em sua sede de Belo Horizonte para apresentar seus avanços na área.

O Tensorflow é uma biblioteca onde o Google disponibiliza o código-fonte de seus softwares de “machine learning”. Isso significa que a tecnologia desenvolvida pela gigante norte-americana pode ser utilizada e modificada por qualquer desenvolvedor ou empresa interessada em incluir a inteligência artificial em seus negócios.

“Machine learning” é uma forma de inteligência artificial que utiliza uma grande quantidade de dados (“big data”) para ensinar as máquinas a resolverem problemas utilizando redes neurais artificiais. “Inteligência artificial é toda forma de tentativa de um computador imitar o comportamento humano. ‘Machine learning’ são máquinas que aprendem olhando para dados”, explica o engenheiro de software do Google Tiago Camolesi. “Com ‘machine learning’ tentamos resolver problemas específicos. São algoritmos diferentes, resolvendo problemas diferentes”, explica José Papo.

O resultado dessa tecnologia para as empresas é a otimização. A startup Portal Telemedicina, que emprega os produtos do Google de ‘machine learning’ em diferentes momentos de seu processo, fornece laudos de exames de imagens online. A empresa é capaz de captar a imagem de um equipamento médico via software, sem necessidade de alteração no próprio equipamento e sem interação humana, avaliar se aquela imagem tem qualidade para gerar um laudo – caso contrário, o sistema pede para que o exame seja repetido automaticamente –, sugere diagnósticos e envia em tempo real para um médico emitir o laudo final. “Com esse processo, os nossos médicos conseguem emitir cem laudos por hora”, conta Rafael Figueroa, CEO do Portal Telemedicina. No processo convencional, um médico consegue emitir dez laudos por hora.

Outro exemplo de otimização é o da FS Tecnologia, que oferece a empresas de tecnologia serviços de vendas via SMS. “Nosso desafio era diminuir o número de mensagens enviadas e manter a taxa de retorno. Com a utilização de ‘machine learning’, foi possível manter o resultado enviando 40% menos SMS”, conta o CTO da FS, Edson Brandi. Um diferencial da FS é a quantidade de dados que são analisados para alcançar esses resultados. Segundo Brandi, a FS realiza até 5 bilhões de envios de mensagens por mês.


Salto

Mais de 1.500 produtos em três anos

Praticamente todos os produtos do Google, como a própria busca, Gmail, Mapas, Tradutor, Waze e Photos, já utilizam ferramentas de inteligência artificial. “Em 2012 não tínhamos nenhum projeto utilizando ‘machine learning’. Em 2015 já eram 1500”, conta o engenheiro de software do Google, Tiago Camolesi.

Entre as funcionalidades que vieram com o “machine learning”, o reconhecimento de imagens e o desenvolvimento da tradução chamam a atenção. Nessa última, o avanço se deu na adoção de uma linguagem mais natural e na interpretação de textos mais longos. “O desafio foi entender o contexto em qualquer língua e sugerir uma interpretação em outra língua”, explica Fernando Pereira, cientista do Google em Mountain View, sede da empresa na Califórnia. O novo sistema de tradução está disponível em oito línguas. (LP)


Tecnologia ainda está só “na adolescência”

Para os especialistas do Google, o “machine learning” ainda está “na adolescência”, e seu desenvolvimento só foi possível em função da grande geração de dados feita pela internet, do aumento da capacidade computacional e da quantidade e qualidade de engenheiros de software que começaram a desenvolver os algoritmos. “As pessoas que lidam com aprendizado de máquinas devem ser responsáveis. E nós, como sociedade, temos que começar a levantar questões sobre como isso vai se desenvolver”, opina Bruno Possas, engenheiro de software do Google. Para ele, o Google Glass é um exemplo de tecnologia que “talvez não estávamos preparados para utilizar”.

Por outro lado, Bruno tranquiliza aqueles que enxergam na inteligência artificial um risco iminente. “As discussões precisam ser feitas, mas a tecnologia ainda é adolescente. Os problemas que estamos resolvendo ainda são muito simples, muito simplórios”, afirma o engenheiro. (LP) 

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