What Is The Future Of Machine Learning Like?

Muitas pessoas vêem visões de robôs desonestos superando seus programadores humanos quando pensam em inteligência artificial. Entretanto, a IA tem muitas aplicações no mundo real que não são tão apocalípticas quanto o cinema de Hollywood levaria a crer, e o principal entre elas é o campo da aprendizagem de máquinas.

O aprendizado de máquinas tem sido um dos avanços mais comentados na ciência da computação nos últimos anos. Você pensaria que se trata de uma nova tecnologia, mas na verdade ela existe há décadas. No entanto, o que é novo são muitas das maneiras como a usamos, e estamos apenas começando. Neste breve relatório, vamos lhe dar algumas idéias sobre como será o futuro da ML.

Predição e Prevenção de Doenças

Você acredita que já se passaram quase dois anos desde que fomos avisados pela primeira vez sobre a COVID-19? Durante esta pandemia, aprendemos sobre a importância da saúde pública e os papéis que todos nós desempenhamos para tornar nosso mundo um lugar mais saudável. Também temos que ver como os cientistas nos laboratórios podem usar a ciência dos dados para prever a propagação do vírus.

O ML deve desempenhar um papel proeminente na previsão e prevenção de tais surtos no futuro. Por exemplo, os algoritmos serão capazes de identificar fatores que se prestam à propagação da doença. Além disso, os algoritmos de aprendizagem de máquinas poderiam até mesmo aprender quais tratamentos são mais eficazes baseados na bioquímica de doenças e nos ingredientes ativos de certos medicamentos, e isso sem a intervenção humana.

Automóveis com autocontrole

Não se pode falar sobre o futuro da aprendizagem de máquinas sem falar sobre veículos sem condutor. Tesla, Google e outras empresas de tecnologia avançada têm trabalhado para tornar os veículos automatizados uma realidade, e estamos quase lá.

Esta tecnologia ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento, mas grandes avanços foram feitos em um curto espaço de tempo. Usando avanços como visão computadorizada e aprendizado de reforço, estes veículos serão capazes de reconhecer pedestres, outros carros, e muito mais. O objetivo final é que estes veículos processem dados visuais e tomem decisões com base nos dados da mesma forma que nossos cérebros fazem quando estamos dirigindo.

Manutenção Preventiva

As falhas de equipamento são a mordida venenosa da indústria de manufatura. Elas provocam paradas prolongadas e colocam as empresas para trás em suas metas de produção, dificultando o atendimento das necessidades de seus clientes.

Algumas fábricas começaram a utilizar o aprendizado de máquinas para identificar falhas no funcionamento de uma máquina e prever falhas no equipamento. Estes modelos preditivos podem prever quando e como um equipamento irá funcionar mal, permitindo que as empresas programem a manutenção preventiva em vez da manutenção reparadora.

Aprendizado profundo

Você já usou sua impressão digital ou reconhecimento facial para destravar seu telefone? Ou, talvez você tenha um assistente virtual como Alexa que reconhece a linguagem natural e responde a seus comandos verbais. Processamento de linguagem natural, impressões digitais e reconhecimento facial são excelentes exemplos de tecnologia de aprendizado profundo, e é o futuro da IA.

Os casos de uso de aprendizagem profunda são encontrados principalmente em medidas de biossegurança e assistentes virtuais. No entanto, deixe para Elon Musk a tarefa de levar as coisas ainda mais longe.

Musk revelou recentemente seus planos para um robô humanóide chamado Tesla Bot. Estes robôs usarão a mesma plataforma de inteligência artificial que os veículos sem condutor do Tesla. Musk diz que o robô executará tarefas que são muito perigosas, monótonas, ou minúsculas para os humanos.

O futuro da aprendizagem de máquinas

A tecnologia de aprendizagem de máquinas tem muitas aplicações no mundo real, e você pode esperar que seus usos continuem a se expandir. Espera-se que o mercado ML cresça de seu tamanho atual de 15,9 bilhões de dólares para 152 bilhões de dólares até 2028. Máquinas com redes neurais profundas que entendem a linguagem natural e reconhecem rostos são apenas o começo.

Será que os veículos com direção própria se tornarão o novo normal? Seremos capazes de usar algoritmos de aprendizagem de máquinas para prever surtos infecciosos e desenvolver planos de contingência eficazes? Bem, os cientistas de dados certamente pensam que sim. Em resumo, a aprendizagem de máquinas e outras disciplinas de inteligência artificial têm um futuro brilhante.