O reconhecimento de padrões automatiza o processo de identificação de padrões ou regularidades de dados usando algoritmos de computador.
O reconhecimento de padrões é definido como um processo de análise de dados que usa algoritmos de aprendizado de máquina para classificar dados de entrada em objetos, classes ou categorias com base em padrões, recursos ou regularidades reconhecidos nos dados.
Tem diversas aplicações em astronomia, medicina, robótica, sensoriamento remoto por satélite, entre outras.
Este artigo explica os princípios do reconhecimento de padrões, como ele funciona e várias aplicações.
O que é reconhecimento de padrões?
O reconhecimento de padrões é um processo de análise de dados que usa algoritmos de aprendizado de máquina para classificar dados de entrada em objetos, classes ou categorias com base em padrões, recursos ou regularidades reconhecidos nos dados. Possui diversas aplicações nas áreas de astronomia, medicina, robótica, sensoriamento remoto por satélite, entre outras.
O reconhecimento de padrões envolve dois métodos de classificação principais:
- Classificação supervisionada: em um método de reconhecimento de padrão supervisionado, um ser humano treina um algoritmo de computador para reconhecer padrões com base em conjuntos de dados rotulados predefinidos. Uma vez que o padrão é identificado, o método subsequentemente classifica os novos dados.
- Classificação não supervisionada: Na classificação não supervisionada, o modelo aprende de forma independente sem qualquer orientação direta de um ser humano. O algoritmo de computador identifica correlações entre vários elementos de dados (entradas) com base em sua pontuação de similaridade e executa a classificação de dados.
O reconhecimento de padrões é implementado por várias abordagens. Embora seja difícil decidir sobre uma abordagem específica para realizar tarefas de reconhecimento, discutiremos seis métodos populares comumente usados por profissionais e empresas para reconhecimento de padrões.
1. Reconhecimento de padrão estatístico
Essa abordagem de reconhecimento de padrão usa dados estatísticos históricos que aprendem com padrões e exemplos. O método coleta observações e as processa para definir um modelo. Esse modelo então generaliza sobre as observações coletadas e aplica as regras a novos conjuntos de dados ou exemplos.
2. Reconhecimento de padrões sintáticos
O reconhecimento de padrões sintáticos envolve padrões complexos que podem ser identificados usando uma abordagem hierárquica. Os padrões são estabelecidos com base na maneira como os primitivos (por exemplo, letras em uma palavra) interagem entre si. Um exemplo disso pode ser como os primitivos são montados em palavras e frases. Esses exemplos de treinamento permitirão o desenvolvimento de regras gramaticais que demonstrem como as sentenças serão lidas no futuro.
3. Reconhecimento de padrões neurais
Este método usa redes neurais artificiais (ANN) e aprende a partir de relações complexas e não lineares de entrada/saída, adapta-se aos dados e detecta padrões. O método mais popular e eficaz em redes neurais é o método feed-forward. Nesse método, o aprendizado acontece dando feedback aos padrões de entrada. Isso é muito parecido com os humanos aprendendo com suas experiências e erros passados. O modelo baseado em RNA é classificado como o método de reconhecimento de padrões mais caro em comparação com outros métodos devido aos recursos de computação envolvidos no processo.
4. Correspondência de modelo
A correspondência de modelos é uma das mais simples de todas as abordagens de reconhecimento de padrões. Aqui, a semelhança entre duas entidades é determinada pela correspondência da amostra com o modelo de referência. Esses métodos são normalmente usados no processamento de imagens digitais, onde pequenas seções de uma imagem são combinadas com uma imagem de modelo armazenada. Alguns de seus exemplos reais incluem processamento de imagens médicas, reconhecimento facial e navegação de robôs.
5. Abordagem baseada em Fuzzy
Na abordagem fuzzy, um conjunto de padrões é particionado com base na similaridade das características dos padrões. Quando as características únicas de um padrão são detectadas corretamente, os dados podem ser facilmente classificados naquele espaço de características conhecido. Mesmo o sistema visual humano às vezes falha em reconhecer certos componentes, apesar de escanear objetos por um longo tempo. O mesmo vale para o mundo digital, onde os algoritmos não conseguem descobrir a natureza exata de um objeto. Assim, a abordagem fuzzy visa classificar objetos com base em várias características semelhantes nos padrões detectados.
6. Abordagem híbrida
Uma abordagem híbrida emprega uma combinação dos métodos acima para aproveitar todos esses métodos. Ele emprega vários classificadores para detectar padrões onde cada classificador é treinado em um espaço de recursos específico. Uma conclusão é tirada com base nos resultados acumulados de todos os classificadores.
Como funciona o reconhecimento de padrões?
O reconhecimento de padrão é aplicado para dados de todos os tipos, incluindo texto de imagem, vídeo, texto e áudio. Como o modelo de reconhecimento de padrões pode identificar padrões recorrentes nos dados, as previsões feitas por esses modelos são bastante confiáveis.
O reconhecimento de padrões envolve três etapas principais: analisar os dados de entrada, extrair padrões e compará-los com os dados armazenados. O processo pode ainda ser dividido em duas fases:
- Fase exploratória: Nesta fase, os algoritmos de computador tendem a explorar padrões de dados.
- Fase descritiva: aqui, os algoritmos agrupam e atribuem padrões identificados a novos dados.
Essas fases podem ser subdivididas nos seguintes módulos:
1. Coleta de dados
A coleta de dados é a primeira etapa do reconhecimento de padrões. A precisão do reconhecimento depende na maioria da qualidade dos conjuntos de dados. Como tal, usar conjuntos de dados de código aberto é preferível e pode economizar tempo em vez de processos manuais de coleta de dados. Assim, receber dados reais inicia o processo de reconhecimento.
2. Pré-processamento
Depois que os dados são recebidos como entrada, os algoritmos iniciam a etapa de pré-processamento, onde os dados são limpos e as impurezas são corrigidas para produzir conjuntos de dados abrangentes que geram boas previsões.
O pré-processamento envolve a segmentação de dados. Por exemplo, quando você olha para uma fotografia de grupo postada por um amigo nas redes sociais, percebe que conhece alguns dos rostos da foto, atraindo sua atenção. Isso é o que significa pré-processamento. O pré-processamento é acoplado ao aprimoramento. Por exemplo, considere que você está vendo a mesma fotografia, mas ela é dez anos mais velha. Agora, só para ter certeza de que os rostos familiares são reais, você começa a comparar seus olhos, tom de pele e outras características físicas. É aqui que o aprimoramento acontece. Envolve um processo de suavização e normalização que tenta corrigir a imagem de fortes variações. Como resultado, os dados se tornam fáceis de interpretar para os modelos.
3. Extração de recursos
Em seguida, as características são extraídas dos dados de entrada pré-processados. Aqui, os dados de entrada são convertidos em um vetor de recursos, representando uma versão reduzida de um conjunto de recursos. Esta etapa resolve o problema da alta dimensionalidade do conjunto de dados de entrada. Isso significa que apenas os recursos relevantes são extraídos em vez de usar todo o conjunto de dados.
Depois que os recursos são extraídos, você deve selecionar os recursos com maior potencial de fornecer resultados precisos. Após a pré-seleção de tais recursos, eles são enviados para posterior classificação.
4. Classificação
Os recursos extraídos são comparados a um padrão semelhante armazenado no banco de dados. Aqui, o aprendizado pode acontecer de maneira supervisionada e não supervisionada. O método supervisionado tem conhecimento prévio de cada categoria de padrão, enquanto o aprendizado do método não supervisionado ocorre em tempo real. À medida que os padrões são eventualmente combinados com os dados armazenados, ocorre a classificação dos dados de entrada.
5. Pós-processamento
A classificação é seguida por uma etapa de pós-processamento, que toma decisões sobre as melhores formas de utilizar os resultados para orientar o sistema eficientemente. Além disso, envolve a análise de cada segmento dos dados identificados ou classificados para obter mais informações. Esses insights extraídos são então implementados na prática para futuras tarefas de reconhecimento de padrões.
Aplicações de Reconhecimento de Padrões
O reconhecimento de padrões usa várias ferramentas, como análise estatística de dados, probabilidade, geometria computacional, aprendizado de máquina e processamento de sinal, para extrair inferências dos dados. Como o modelo de reconhecimento é amplamente utilizado em todos os setores, suas aplicações variam de visão computacional, detecção de objetos e reconhecimento de fala e texto a processamento de radar.
Vejamos algumas áreas proeminentes que incorporam o reconhecimento de padrões garantidamente.
1. Reconhecimento de imagem
Hoje, as ferramentas de reconhecimento de imagem são empregadas por sistemas de segurança e vigilância em todos os setores. Esses dispositivos capturam e monitoram vários fluxos de vídeo por vez. Isso ajuda a detectar possíveis intrusos. A mesma tecnologia de reconhecimento de imagem é usada em centros de negócios, empresas de TI e instalações de produção como sistemas de identificação facial.
Outro corolário da mesma aplicação é apresentado pelo ‘sistema de detecção de emoções’. Aqui, o reconhecimento de padrões é aplicado a imagens e vídeos para analisar e detectar as emoções humanas de um público em tempo real. O objetivo desses sistemas é identificar o humor, o sentimento e a intenção dos usuários. Assim, modelos de aprendizagem profunda são usados para detectar os padrões de expressões faciais e linguagem corporal das pessoas. Esses dados podem ser usados pelas organizações para ajustar suas campanhas de marketing e, assim, melhorar a experiência do cliente.
Outro caso de uso de reconhecimento de imagem é o da ‘detecção de objetos’. Esta é uma ferramenta chave para aplicativos de pesquisa visual. Nesse caso, os objetos num segmento de imagem ou vídeo são identificados e rotulados. Ele forma a base da pesquisa visual onde os usuários podem pesquisar e comparar imagens rotuladas.
Graças à transformação digital em todos os setores, os sistemas de IA baseados em reconhecimento de imagem tornaram-se extremamente populares. De acordo com um relatório recente da Expert Market Research, o mercado global de reconhecimento de imagem ficou em US$ 29,9 bilhões em 2022 e está previsto para expandir em um CAGR de 14,80% entre 2023 e 2028.
2. Reconhecimento de padrão de texto e PNL
Os algoritmos de reconhecimento são normalmente usados para identificar padrões em dados de texto, usados em aplicativos como tradução de texto, correção gramatical, detecção de plágio, etc. Alguns algoritmos de reconhecimento de padrão baseados em aprendizado de máquina são usados para classificar documentos e detectar passagens de texto confidenciais automaticamente. Isso se aplica aos setores financeiro e de seguros, onde o reconhecimento de padrões de texto é usado para detecção de fraudes.
3. Digitalização de impressões digitais
Hoje, quase todos os smartphones e laptops possuem um recurso de identificação de impressão digital para proteger o dispositivo contra acesso não autorizado. Isso ocorre porque esses dispositivos inteligentes usaram análise de padrão para aprender os recursos de sua impressão digital e decidir se permitem ou negam a solicitação de acesso do usuário.
4. Análise de atividade sísmica
Ao observar como os terremotos e outras calamidades naturais perturbam a crosta terrestre, o reconhecimento de padrões é uma ferramenta eficaz para estudar esses parâmetros terrestres. Por exemplo, os pesquisadores podem estudar registros sísmicos e identificar padrões recorrentes para desenvolver modelos resistentes a desastres que podem mitigar os efeitos sísmicos no tempo.
5. Reconhecimento de áudio e voz
Assistentes pessoais e conversores de fala para texto são sistemas de reconhecimento de voz e áudio executados com base nos princípios de reconhecimento de padrões. Por exemplo, Siri da Apple e Alexa da Samsung são ferramentas que percebem e analisam sinais de áudio e voz para entender o significado de palavras e frases e realizar as tarefas associadas.
6. Saúde
A relevância do reconhecimento de padrões na área médica foi destacada por um artigo recente publicado pela Nature Communications em fevereiro de 2021. Supunha-se que o COVID-19 afetava mais a faixa etária mais velha do que as pessoas mais jovens, e os pesquisadores do MIT opinaram que não era apenas devido ao envelhecimento do sistema imunológico, mas também devido às alterações pulmonares que acompanham o avanço da idade.
A comunidade científica do MIT estudou imagens pulmonares de idosos e usou o reconhecimento de padrões para identificar uma mudança nos padrões pulmonares de grupos mais velhos. O estudo estabeleceu que o envelhecimento causava enrijecimento dos tecidos pulmonares e mostrava expressões gênicas diferentes daquelas observadas em indivíduos mais jovens.
Essas técnicas de reconhecimento de padrões também são usadas para detectar e prever o câncer. Por exemplo, os sistemas de suporte à decisão clínica (CDSS) usam métodos de reconhecimento de padrões para diagnosticar pacientes com base em seus sintomas, enquanto os sistemas de detecção auxiliada por computador (CAD) auxiliam os médicos na interpretação de imagens médicas. As aplicações CAD incluem câncer de mama, câncer de pulmão e assim por diante.
7. Redes sociais
O reconhecimento de padrões pode ser empregado em plataformas de mídia social como uma ferramenta de segurança. Ele pode ser usado para encontrar postagens ofensivas, detectar ativistas religiosos suspeitos, identificar criminosos ou localizar tweets que causam distúrbios civis. Também pode ser usado para identificar postagens ou comentários que indiquem automutilação e pensamentos suicidas.
Embora a mídia social já gere enormes quantidades de dados todos os dias, a IA pode transformar esses dados em informações acionáveis. Por exemplo, o Facebook é conhecido por empregar reconhecimento de padrões para detectar contas falsas usando fotos de perfil de um indivíduo.
8. Cibersegurança
As redes organizacionais podem usar sistemas de segurança baseados em reconhecimento de padrões que detectam tendências de atividade e respondem às mudanças no comportamento do usuário para bloquear possíveis hackers. Se as equipes de segurança cibernética tiverem acesso instantâneo aos padrões de malware, elas poderão tomar as medidas apropriadas antes que um ataque ou ameaça atinja a rede. Por exemplo, os sistemas de detecção de intrusão são filtros de IA que ficam numa rede corporativa e procuram possíveis ameaças na rede.
9. Robótica
Nos tempos modernos, as forças-tarefa robóticas tornaram-se comuns em todos os setores. Os robôs estão sendo cada vez mais empregados para realizar tarefas perigosas. Por exemplo, a detecção de material radioativo é hoje realizada por robôs. Essas máquinas usam reconhecimento de padrões para concluir a tarefa. Nesse caso, a câmera do robô captura imagens de uma mina, extrai as características discriminativas e usa algoritmos de classificação para segregar as imagens em perigosas ou não perigosas com base nas características detectadas.
10. Reconhecimento óptico de caracteres
O OCR de reconhecimento óptico de caracteres converte imagens digitalizadas de texto, fotos e capturas de tela em documentos editáveis. O processo de reconhecimento de caracteres elimina a necessidade de escrever documentos manualmente, economizando tempo e aumentando a eficiência. Por exemplo, editores de documentos PDF e bibliotecas digitais referem-se a esses programas com recursos integrados de reconhecimento de caracteres.
11. Codificação
A codificação é outro campo onde o reconhecimento de padrões é amplamente utilizado. O reconhecimento de padrões auxilia os desenvolvedores na identificação de erros nos códigos. Alguns dos exemplos populares incluem:
- GitHub Copilot: Esta ferramenta orientada por IA funciona ao lado de um editor e sugere algumas linhas de código ou funções inteiras. É uma ferramenta amigável ao desenvolvedor projetada pelo GitHub e OpenAI e oferece suporte a várias linguagens de programação, como JavaScript, TypeScript, Python, Go e Ruby. É uma ferramenta de codificação avançada que não apenas recomenda código, mas também sugere algoritmos ou testes de unidade inteiros. A ferramenta é treinada em bilhões de linhas de código de fontes públicas.
- Tabnine: Este é outro assistente de IA para programadores. Seus modelos oferecem sugestões para cada tecla digitada por um usuário. Além disso, as recomendações estão na forma de linhas inteiras ou funções em IDEs. Ele suporta diferentes IDEs, como VSCode, Android Studio, IntelliJ, Eclipse e Webstorm.
- Clever-Commit: Este é um assistente de codificação desenvolvido pela Mozilla em parceria com a Ubisoft. A ferramenta de IA é baseada em um estudo de pesquisa de 2018 que propõe uma abordagem CLEVER (Combining Levels of Bug Prevention and Resolution Techniques). O assistente não apenas identifica o código incorreto, mas também sugere possíveis alterações.
Conclusão
À medida que os aplicativos de reconhecimento de padrões se tornam mais futuristas e inteligentes, os sistemas avançados de IA estão bem posicionados para automatizar totalmente as tarefas e resolver problemas analíticos complexos. Embora existam possibilidades infinitas sobre o que essas ferramentas inteligentes de IA podem alcançar, o futuro do reconhecimento de padrões está nas mãos da PNL, diagnóstico médico, robótica e visão computacional, entre outros.
