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Artigo: O que acontece quando Geo encontra inteligência artificial?

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Por Eduardo Freitas*

quando a inteligencia artificial encontra a geotecnologiaQuando se fala em Inteligência Artificial, logo nos vem à cabeça imagens como a do robô Hal do filme 2001: Uma Odisseia no Espaço, de Stanley Kubrick, do menino-robô que só queria uma mãe no filme AI, de Steven Spielberg, ou ainda dos mais recentes Ela (Her) e Ex-Machina, disponíveis na Netflix.

Mas a inteligência artificial está muito mais presente no seu dia-a-dia do que você imagina, através de sugestões de buscas que você recebe no Google, reconhecimento de rostos no Facebook, dicas de novos filmes para assistir no YouTube…

E no setor de Geotecnologia não seria diferente.

Na verdade, mesmo não sendo um tema tão trivial, a Inteligência Artificial já é algo até mesmo “antigo” em nosso setor, como por exemplo no uso de sensoriamento remoto orbital e redes neurais para classificação de imagens, na utilização de drones em voo automático para mapeamento de propriedades rurais e urbanas, dentre outras aplicações onde algumas decisões são tomadas por máquinas e/ou equipamentos, aprendendo e melhorando a cada interação.

Indo além da Inteligência Artificial, temos o Machine Learning e o Deep Learning, mas antes de avançarmos neste assunto, é preciso entender como se dá a evolução de uma nova tecnologia e em que momento ela se torna uma inovação disruptiva.

Lei de Moore e Inovação Disruptiva

A Lei de Moore surgiu em 1965 através de um conceito estabelecido por Gordon Moore, presidente da Intel na época. Tal lei dizia que o poder de processamento dos computadores – e aqui podemos estender para a informática em geral – dobraria a cada 18 meses.

Até hoje a Lei de Moore tem correspondido à realidade, com alguns ajustes, e isto pode ser extrapolado também para outras tecnologias, que no início eram caras e acessíveis a um pequeno grupo, mas à medida em que sua performance aumentou e seus custos diminuíram, passaram a ser acessíveis para mais profissionais e empresas.

Os drones – com sua inteligência artificial embarcada – são um bom exemplo de evolução exponencial, pois antes de sua popularização tinham altos preços e hoje têm uma relação custo x benefício muito vantajosa se levarmos em conta toda a tecnologia envolvida.

Quando falamos em inovação disruptiva, estamos falando em abandonar um processo antigo e, mais do que isso, torná-lo obsoleto. E não apenas o processo, mas todo o modelo de negócios que o usava, afetando toda uma indústria, como por exemplo como ocorreu com o surgimento do Uber, AirBnb e WhatsApp.

Em suma, inovação disruptiva é a inserção de um produto ou serviço que cria um novo mercado e desestabiliza os concorrentes que antes o dominavam. Geralmente é algo mais simples, mais barato e automatizado ou algo capaz de atender um público que antes não tinha acesso ao mercado. E a inteligência artificial é um dos maiores vetores para ocorrer a inovação disruptiva em um setor…

Machine Learning e Deep Learning

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são vistos como ameaças para algumas profissões, por trazerem automação de tarefas e gerarem a disrupção em formas tradicionais de trabalho. Por outro lado, podem e devem ser vistas por empreendedores como oportunidades justamente de automatização para gerar cortes de custos e aumento de produtividade.

O uso de drones com tecnologia RTK – por minimizar e em alguns casos até mesmo eliminar a necessidade de pontos de apoio em campo – é um exemplo de tecnologia que possui um alto grau de robotização e que pode eliminar postos de trabalho, mas por outro lado traz maior eficácia e pode abrir novas frentes.

Algumas interações entre Inteligência Artificial e Geotecnologia são evidenciadas em notícias recentes no portal MundoGEO:

Consórcio Geoespacial Aberto (OGC) busca integrar Geo com Inteligência Artificial
99 usa inteligência artificial para melhorar segurança de motoristas e passageiros
Inteligência artificial, aprendizagem das máquinas e cidades inteligentes
Cientistas treinam robôs para identificação automática de plantas
Inteligência artificial movimenta 2,5 bilhões de dólares em quatro anos

Em relação aos conceitos, indo do conceito mais abrangente e antigo até o mais específico e recente, temos:

• Inteligência Artificial é a capacidade das máquinas de simular o pensamento humano, podendo aprender e evoluir com o tempo. Tecnologias que podem executar tarefas tão bem – ou até melhor – que humanos são chamadas de IA Limitadas;

• Já o Machine Learning – ou Aprendizado de Máquina – é a possibilidade de coletar dados, aprender com eles e enfim encontrar padrões escondidos nos dados, sem ser especificamente programado pra isto. Desta forma, ao invés do programador ter que implementar rotinas de software e instruções para completar uma tarefa específica, a máquina é “treinada” e aprende como executar esta tarefa a partir de uma grande quantidade de dados;

• Por sua vez, Deep Learning é uma evolução da inteligência artificial e do machine learning através de redes neurais com várias camadas – daí a origem da palavra “deep” – e treinamento através de imensas quantidades de dados. É a habilidade de encontrar padrões escondidos nos dados, simulando o pensamento humano. Hoje, por exemplo, o reconhecimento de imagens por máquinas treinadas através de Deep Learning, em alguns cenários, possui taxa de acerto maior que a de humanos.

Fonte: NVIDIA

Nos últimos anos a aplicação de inteligência artificial, machine learning e deep learning avançou muito, especialmente após 2015, devido à imensa disponibilidade de dados e ao avanço das unidades de processamento. A Inteligência Artificial está em constante desenvolvimento e, hoje, fala-se das IA Superinteligentes, uma tecnologia considerada melhor que os cérebros humanos em praticamente todos os campos.

Nos setores de Geotecnologia e Drones, o avanço da inteligência artificial, machine learning e deep learning poderá gerar a inovação disruptiva que trará redução de custos e aumento de produtividade. O que pode ser preocupante para profissionais que trabalham em atividades repetitivas pode também ser uma oportunidade de negócios para os empreendedores do setor.

Eduardo-Freitas-400x400*Eduardo Freitas, coordenador da programação técnica dos eventos MundoGEO Connect e DroneShow. Engenheiro Cartógrafo, Técnico em Edificações, Especializando em Drones, com mais de 20 anos de experiência no setor de Geotecnologia e Obras Civis

Geo e Drones na Indústria 4.0

Você já pode marcar na sua agenda: de 25 a 27 de junho acontecem em São Paulo (SP) os eventos MundoGEO Connect e DroneShow 2019, os maiores da América Latina e entre os cinco maiores do mundo no setor. Alinhados às tendências globais e com foco na realidade regional, o tema geral do MundoGEO Connect e DroneShow em 2019 será “Drones e Geotecnologia na Indústria 4.0”.

Os conteúdos dos cursos, palestras e debates estão sendo formatados por um time de 32 curadores para atender as demandas de empresas, profissionais e usuários principalmente nos setores de Agricultura, Cidades Inteligentes, Governança Digital, Infraestrutura, Meio Ambiente, Recursos Naturais, Segurança e Defesa.

Dentre as tecnologias disruptivas que estarão em destaque, estão Big Data, Inteligência Artificial / Machine Learning, Internet das Coisas, Realidade Virtual e Aumentada, BIM, Tecnologia Autônoma, entre outras, tudo isso cada vez mais integrado às Geotecnologias (Mapeamento, Cadastro, Imagens de Satélites, Inteligência Geográfica, GIS).

Os sites do MundoGEO Connect e DroneShow 2019 apresentam o time de curadores que está ajudando a desenhar de forma inovadora os conteúdos dos eventos. Ainda este ano será divulgado o formato e prazos para submissão de trabalhos, as formas de participação de startups e a lista completa de cursos inéditos e atividades paralelas da feira. Confira um resumo de como foi a última edição:

Fonte: MundoGEO Connect

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