Agricultura

A utilização da IA está a tornar-se predominante em várias indústrias, incluindo a agricultura. A rotulagem de dados orientada para o contexto desempenha um papel crucial para ajudar os agricultores a proteger as suas colheitas, reduzindo o envolvimento humano. A anotação de imagens na agricultura simplifica as seguintes operações:

• Gestão de gado – Drones equipados com anotação de imagens permitem uma monitorização eficiente das culturas e dos animais, simplificando a criação de gado.
• Geo-sensores – As condições do solo no campo podem ser identificadas utilizando a segmentação semântica. Através de deep learning, os sistemas são treinados com grandes conjuntos de dados para detetar com precisão as condições do solo.
• Monitorização da saúde das culturas – A visão por computador detecta infeções causadas por insetos ou fungos, promovendo a saúde das culturas através de anotações precisas.
• Deteção de frutificação de plantas – A anotação de imagens ajuda a determinar os níveis de frutificação e maturidade das culturas, ajudando os agricultores a fazer a colheita no momento certo.
• Deteção de culturas indesejadas – Com uma formação ML adequada e anotação de imagens, as máquinas podem identificar e remover ervas daninhas e flores silvestres, melhorando o crescimento e o rendimento das culturas.

Seguros

Este é um sector que obtém benefícios significativos da IA. A IA deve ser treinada com precisão para substituir a avaliação manual de danos. Os modelos avançados de ML podem prever se uma peça precisa de ser substituída e calcular o custo de substituição com exatidão.

O reconhecimento extensivo de padrões conduz a tempos de resposta reduzidos, a uma melhor experiência do cliente e a poupanças em recursos financeiros e humanos para o sector dos seguros.

Condução autónoma

A anotação de imagens é crucial para criar conjuntos de dados extensos para treinar software de condução para veículos autónomos. Para garantir a segurança do veículo, o algoritmo tem de aprender a reconhecer sinais de trânsito, ciclovias, semáforos, potenciais perigos, condições climatéricas ideais e muito mais.

Outras implementações da anotação de imagens para veículos autónomos incluem a navegação com resposta à direção, a deteção de objetos e dimensões na estrada, o seguimento de movimentos e a deteção LiDAR.

Segurança e vigilância

A necessidade crescente de câmaras de vigilância está a impulsionar a indústria do ML. As empresas dão prioridade à proteção das suas operações e dos dados sensíveis para evitar roubos e acidentes. É importante automatizar a gestão de inventário e a vigilância através do processamento de imagens.

A anotação de imagens desempenha um papel crucial na segurança, permitindo a deteção de multidões, visão noturna, visão térmica, o movimento do tráfego, a identificação facial para deteção de roubos, o seguimento de peões e muito mais. Para este efeito, são usadas imagens anotadas para treinar equipamento de vídeo de alta tecnologia para vigilância de segurança permanente e criar um ambiente mais seguro.

Imagiologia médica

O treino de modelos de machine learning está a revolucionar a indústria médica, contribuindo para o maior sucesso dos cuidados de saúde modernos. A IA desempenha um papel crucial na deteção de doenças como tumores cerebrais e perturbações neurológicas através de tomografias computorizadas e ressonâncias magnéticas. Modelos de ML bem treinados com abundantes dados de imagens médicas permitem estes avanços.

A anotação de imagens no domínio da medicina estende-se a vários casos de utilização, incluindo a análise para deteção de células cancerígenas, pedras nos rins, segmentação de dentes, análise de células oculares e até análise de células microscópicas a níveis nano. Utilizando estes conjuntos de dados, os modelos de ML executam a aprendizagem profunda para criar mecanismos de diagnóstico automatizados para o sector da saúde.