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3 de setembro de 2019, 17:53h

No IMPA, pesquisadora da IBM Research detalha deep learning

Como o deep learning pode ser usado na área  de processamento de imagens e visão computacional? No seminário desta quarta-feira (4) do Laboratório de Computação Gráfica (Visgraf) do IMPA, Bianca Zadrozny, da IBM Research Brazil, irá detalhar a técnica, que passou a ser usada em aplicações de diversas áreas do conhecimento a partir da ampliação do poder computacional das máquinas e da enxurrada de dados que produzimos diariamente. 

Em “Deep learning: why all the hype?”, palestra aberta ao público, às 13h30, no auditório 3, Bianca irá explicar a técnica por meio da qual o computador tem capacidade de aprender a partir de dados não estruturados (imagens e textos). 

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Na IBM Research Brazil, Bianca desenvolve técnicas avançadas para analisar problemas críticos nos setores de recursos naturais. Combinando o estado da arte em gerenciamento de banco de dados, estatísticas e aprendizado de máquina, são criados modelos preditivos que ajudam as empresas na tomada de decisão.

Pesquisador titular do IMPA, da área de computação gráfica, Luiz Henrique de Figueiredo observa que a existência de um volume enorme de imagens de fácil acesso já permite que, em determinados casos, algoritmos complicados sejam substituídos por redes neurais profundas. 

Em 2018, estudos sobre redes neurais profundas garantiram aos pesquisadores Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton and Yann LeCun o ACM A.M. Turing Award, em 2018, distinção considerada Nobel da Computação. Elas imitam o processamento feito pelo cérebro humano, compreendendo a fala humana e reconhecendo objetos visualmente. Com isso, estão sendo usadas para resolver problemas variados em áreas do conhecimento.

“Exemplos de problemas com boas soluções desse tipo são o reconhecimento e classificação de objetos em imagens, remoção de ruídos e reparo de imagens danificadas, transferência de cor e colorização de imagens preto e branco”, enumera Figueiredo.

Além de ser usado na área de processamento de imagens e visão computacional, o deep learning é aplicado nas tarefas tradicionais de computação gráfica, como síntese de imagens realistas, reconstrução de modelos 3D a partir de pontos, animação baseada em física, e modelagem geométrica. 

Na palestra desta quarta-feira, Bianca também abordará redes adversárias generativas (GANs), uma arquitetura de aprendizado profundo que permite a síntese de dados quando treinados em um conjunto de dados reais. Ela irá apresentar um aplicativo desenvolvido pela equipe da IBM Research que usa GANs para gerar dados sísmicos realistas a partir de esboços de geocientistas.

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