Sabe o sistema do celular que recomenda uma nova palavra à medida que você vai digitando? É uma Rede Neural Artificial atuando!

O algoritmo processa o que você digita e elenca a palavra que você provavelmente quer escrever logo em seguida. Nem sempre funciona, mas vamos concordar que as vezes é bem útil!

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são algoritmos computacionais que apresentam um modelo matemático similar a estrutura neural biológica, que é responsável pelo aprendizado de nós, seres humanos. 

De maneira geral, o objetivo desse modelo matemático é fornecer auxílio na interpretação de grandes volumes dados. O algoritmo generaliza informações que foram repassadas por nós e memoriza o conhecimento dentro de parâmetros adaptáveis de rede. Ou seja, quando temos um volume extremamente grande de dados que queremos analisar – sendo impossível fazê-lo de forma manual – uma maneira é usar o poder computacional e aplicar algoritmos de RNAs.

Reflita: O Estado do Paraná tem mais de 11 milhões de habitantes, com quase 200.000 km² de área. Imagina ler os dados de toda a extensão do estado em questão de poucos minutos e ainda gerar métricas ambientais relevantes. Impossível, certo? Nesse caso, podemos usar o poder computacional, que otimizará esforços e lidará com esses grandes volumes de dados de maneira muito mais eficiente: em poucos minutos podemos ter informações relevantes e precisas! E essa habilidade da máquina de aprender sozinha com os dados que fornecemos é comumente conhecida como Inteligência Artificial.

São diversas as formas de lidar com esse grande volume de dados, usar Redes Neurais Artificiais é apenas uma delas. E apesar de ser considerado recente, o estudo de modelos computacionais que simulem o funcionamento de neurônios data os anos 40, com o estudo de Warren McCulloch, neurofisiologista, e Walter Pitts, matemático, em 1943, que interpretou o cérebro sob a ótica computacional.

E como essa ferramenta pode ser aplicada?

Para desenvolver Redes Neurais Artificiais que tenham de fato uma alta performance, faz-se necessário a seleção criteriosa dos dados que vão ser disponibilizados para o modelo. Se esse desafio inicial for ultrapassado, as possibilidades de aplicações são as mais diversas: previsão de safra, reconhecimento facial, algoritmos de marketing, criação de vídeos, leitura de laudos médicos, etc.

No Paraná, adotou-se ferramentas de Inteligência Artificial para aprimorar o ensino de matemática e melhorar a gestão de informações, por exemplo. Na educação, há aplicações para elaboração de materiais didáticos, capacitações e até mesmo sistemas de avaliação do aprendizado. Algumas secretarias utilizam IA para melhorar processos manuais - como agendamento de reuniões, que passa a ser feito de maneira automática, possibilitando que os funcionários se concentrem em atividades estratégicas e não tão operacionais.

Foi ainda divulgado um Plano de Diretrizes de Inteligência Artificial na Administração Pública Estadual – que aborda temas como IA generativa, regulação e recomendações gerais de uso – fique por dentro do assunto e confira o material desenvolvido!

A arquitetura mais comum de uma Rede Neural artificial é a da imagem a seguir, nesse caso teríamos 2 dados de entrada no modelo, representado pelos círculos verdes e o algoritmo forneceria 1 resultado, representado pelo círculo amarelo. 

Uma aplicação real: podemos fornecer os dados históricos do preço do petróleo e os dados históricos do preço do dólar (2 entradas) e a Rede Neural Artificial faria o processamento nos dados, a inteligência artificial, e retornaria um valor futuro do preço do petróleo (1 saída). Com base nos dados que fornecemos, o modelo aprenderia de maneira automática e nos forneceria um número que tem a maior chance de ser o preço do petróleo. Essa é uma aplicação em que a inteligência artificial fornece a previsão de uma série temporal – que é uma forma de organizar dados quantitativos ao longo do tempo. 

Analisar séries temporais se torna um importante fator para verificação de padrões e tendências importantes e criar previsões de movimentos futuros que podem, então, pautar tomada de decisões – e nós somos capazes de escolher o escopo da análise, podemos lidar com valores do petróleo, água, ou qualquer outro setor que desejamos. Nesse contexto, as redes neurais oferecem uma série de prerrogativas que podem elevar a precisão das projeções e proporcionar valiosas perspectivas para os agentes decisórios.

Seja utilizando redes neurais artificiais ou outros métodos de inteligência artificial, o Lab.PR atua para construir a era de políticas públicas de alta precisão!


Artigo Escrito por:

Alexia Zoppo
Engenheira - LAB.PR