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Em 5 anos, o avanço tecnológico, os conhecimentos e as experiências adquiridas permitiram ao Eldorado atuar em diversos projetos da área de Visão Computacional e se preparar para o avanço de novas tecnologias oriundas desses conhecimentos. Neste ano, a oficina focou em três grandes frentes de aplicações: robô autônomo, aprendizado de máquina para auxílio a diagnósticos médicos (com classificação de imagens por conteúdo) e realidade virtual e aumentada.

"Em 2016, voltamos a olhar para a realidade virtual utilizando o dispositivo móvel Gear VR (óculos de realidade virtual) para fazer experiências sem o uso de equipamentos tão sofisticados. Trabalhamos em um case de visualização de objetos, que pode ser útil para área de engenharia e energia.”, explica Edgar Gadbem, líder de projetos do Eldorado. Outro ponto estudado foi a visualização de dados volumétricos em realidade virtual, que trará ganhos para a área médica e de Oil & Gas, consideradas estratégicas para o Eldorado.

A Oficina possui, também, uma grande ligação com as tecnologias de Smart Machines. Nessa área o foco do trabalho tem sido na evolução de tecnologias de controle e navegação de robôs. O objetivo futuro é tornar as soluções mais robustas, aplicando tecnologias que permitam que um robô autônomo compreenda sua rota e seus objetivos, e que ele seja capaz de entender quando recolheu todas as informações disponíveis no espaço em que estava atuando.

Já em Machine Learning, foi construído um sistema de busca de imagem por conteúdo mediante uma base de dados. Desse modo, é possível procurar uma imagem que tem pontos semelhantes aos da imagem dada de entrada, como o Google faz, por exemplo. "Pensamos em conteúdo e não em similaridade. Às vezes, o médico pega a imagem de um exame e faz uma busca. Nem sempre a imagem é parecida, mas o conteúdo sim”, esclarece o líder de projetos do Eldorado.

Outro estudo realizado nessa área e já finalizado abordou a técnica de aprendizado por reforço. "Trata-se de uma inteligência artificial para a qual você entrega incentivos e não incentivos. Fizemos isso com um simulador de carrinhos e um grid com semáforos, e aplicamos algumas regras de trânsito, deixando a máquina ‘fazer suas escolhas’ e ir aprendendo com os dados que computava mediante suas decisões”, finaliza Edgar.

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(Eldorado - 28/10/2016)