Os impactos da visão computacional na Transformação Digital

Presente em muitos lugares e dificilmente notada, a visão computacional é uma tecnologia disruptiva que vem trazendo grandes impactos para a Transformação Digital e beneficiando diretamente a indústria 4.0. José Larrucea, Sênior Vice-Presidente Internacional de Vendas da RealNetworks, empresa que integra a Associação Brasileira de Internet Industrial (ABII), concedeu uma entrevista e contou em detalhes qual é o real impacto dessa tecnologia tão inovadora.
A RealNetworks, empresa global de tecnologia e pioneira em soluções de vídeo, é uma companhia com sede em Seattle (EUA) e presença em 14 países. Fundada em 1994, vem trabalhando nos últimos cinco anos com Machine Learning e Inteligência Artificial, criando, em 2015, a solução líder de reconhecimento facial, SAFR.
Na entrevista, Larrucea fala sobre os benefícios, as potencialidades e as possibilidades de aplicações do uso da tecnologia de visão computacional para as indústrias. A entrevista foi pautada em 7 questionamentos. Confira os principais tópicos:
O que é a Visão Computacional
Para iniciar, Larrucea foi questionado a respeito do conceito técnico da visão computacional, para que pudesse descrever de fato o que ela é. O executivo resume que “é uma vertical dentro da ciência da computação por meio do qual você atribui qualidades humanas às máquinas, em especial a visão”. A vantagem da visão computacional está em entregar às máquinas características humanas, complementando-a com tecnologias avançadas que permitem superar as limitações de qualquer ser humano.

A tecnologia que possuir a visão computacional integrada em seu sistema poderá realizar múltiplas tarefas em simultâneo. Podem ser citadas: a identificação de rostos em multidões e as placas de veículos em estradas, por exemplo.
RealNetworks e a inovação
Globalmente, a principal oferta de negócios da RealNetworks é a solução global de mercado SAFR (Secure Accurate Facial Recognition), considerada a principal plataforma de reconhecimento facial e visão computacional do mundo para vídeo ao vivo. A solução foi projetada para detectar, comparar e identificar milhões de rostos em tempo real, com alta precisão e desempenho, mesmo sob condições desafiadoras. O SAFR tem sido aplicado em projetos de smart cities, transportes, saúde, indústria, educação, aeroportos, contribuindo no aumento da segurança, eficiência de processos e na criação de indicadores para a rápida tomada de decisão.
Segundo o NIST (National Institute of Standards and Technology), o desempenho da plataforma da RealNetworks atinge 99,87% de precisão. Adicionalmente, as aferições do NIST revelam que a plataforma é o modelo mais leve da categoria, o que propicia ganhos significativos em termos de investimento em infraestrutura de hardware para projetos de grande escala. Com relação à privacidade, o SAFR usa criptografia AES-256 e HTTPS e está em conformidade com a GDPR (General Data Protection Regulation), que é a base para a lei de proteção de dados no Brasil, LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Larrucea ressalta 3 pontos importantes que diferenciam o SAFR no mercado da visão computacional:
É diferente das outras visões computacionais pois ela foi concebida em mobile first (foco nas plataformas de dispositivos móveis);
Por se tratar de uma plataforma leve, desenvolvida para o mobile, ela tem um processamento extremamente ágil, que é de menos de 50 milissegundos;
Possui altíssima acuracidade o que significa que o nível de precisão na identificação é muito alto.
Diferenciais do SAFR
Alguns diferenciais técnicos do SAFR foram explorados por Larrucea, que relatou a sua importância dentro do mercado, destacando a tecnologia perante a concorrência:
As necessidades dos clientes sempre foram colocadas em primeiro lugar, por isso o software recebeu constantes updates para atuar com o que há de melhor no mercado;
O sistema é leve e pequeno, o que permite um funcionamento muito mais ágil e de muito mais precisão, pois não exige tanto do processamento local;
Sua compactação elimina a necessidade de novos servidores, já que pode funcionar diretamente no servidor do VMS, por exemplo. Essa economia de recursos é benéfica para a eliminação dos custos relacionados à manutenção da infraestrutura.
Exemplos nacionais
Questionado a respeito dos cases nacionais, o especialista utilizou exemplos de utilização do próprio SAFR e explicou o funcionamento. Em 2019, a cidade de Praia Grande (SP) escolheu a tecnologia de reconhecimento facial, por meio da plataforma SAFR para automatizar o processo de identificação de criminosos. A solução foi utilizada como tecnologia embarcada nas câmeras de monitoramento da cidade, da empresa Digifort (parceira da RealNetworks).
O SAFR adicionou uma consciência situacional superior na cidade, detectando facilmente milhares de rostos entre a multidão e comparando-os a uma lista de criminosos registrados pelas autoridades locais. Com 1 ano de uso, 6 criminosos que estavam foragidos da polícia foram recapturados, graças às correspondências feitas pelo reconhecimento facial. Desde a implementação da tecnologia de monitoramento e alarme na cidade, a taxa de criminalidade de Praia Grande caiu mais de 80% nas áreas monitoradas e as invasões em edifícios públicos foram quase eliminadas. De acordo com os profissionais envolvidos no projeto, o software de reconhecimento facial foi crucial para obter esses ganhos.

De acordo com os profissionais envolvidos no projeto, o software de reconhecimento facial foi crucial para obter esses ganhos  

Oportunidades e mercado em expansão
Segundo o executivo, o Brasil é um dos principais mercados de tecnologia do mundo, e a RealNetworks tem o país como ponta de lança de sua estratégia de negócio na América Latina para 2021.
“O Brasil é um país especialmente receptivo ao uso de tecnologias digitais emergentes, e a expressiva atuação dos brasileiros nas redes sociais são prova disso. O mercado de tecnologia está igualmente aberto ao uso de Inteligência Artificial, Visão Computacional, IoT, Reconhecimento Facial, entre outras abordagens, em grandes setores da economia como Saúde, Varejo e Educação, porque já entenderam que essas soluções trazem ganhos efetivos de eficiência e escala, reduzem custos e, se somadas a uma série de outros esforços em termos de investimentos em processos, resolvem problemas complexos de negócios”, observa Larrucea.
Visão computacional e a Internet Industrial
As indústrias podem ser muito beneficiadas com a utilização da visão computacional, principalmente quando operada em parceria com tecnologias de automação como a IIoT (do inglês – Internet Industrial das Coisas). O exemplo utilizado foi o do controle de entrada e saída de pessoas em determinados ambientes. Com o suporte dessas tecnologias é possível traçar com precisão as movimentações de qualquer pessoa, incluindo os horários.
As linhas de produção, acopladas com a internet industrial podem se beneficiar com a contagem de produtos e com o apoio da IIoT para centralizar o processamento desses dados em edge computing (computação de borda).
O futuro da tecnologia
O futuro da tecnologia é sem dúvidas muito promissor, e Larrucea traz algumas ideias do que se pode esperar da visão computacional ao longo dos próximos anos. Diminuir custo da infraestrutura das empresas tem sido uma tendência, portanto, espera-se que a visão computacional seja menos dependente de servidores internos e mais utilizada em edge computing. A internet industrial deverá ser aprimorada para suprir altas demandas de conectividade e baixa latência, dando suporte para que a visão computacional opere de forma integrada em um número cada vez maior de dispositivos inteligentes.