São Paulo — InkDesign News — O desenvolvimento de ferramentas de machine learning está revolucionando a maneira como lidamos com os dados, e uma das inovações mais recentes é o AI-OCR. Esta ferramenta combina aprendizado de máquina com reconhecimento óptico de caracteres para transformar medições experimentais em visualizações significativas.
Arquitetura de modelo
O AI-OCR é dividido em dois componentes principais: um frontend, desenvolvido em Streamlit, e um backend que realiza a extração de dados e visualizações. A especificidade dessa arquitetura permite a personalização dos modelos e a adaptação às necessidades do usuário. O sistema utiliza modelos de linguagem (LLMs) que podem ser configurados para tarefas específicas, oferecendo flexibilidade e evitando o bloqueio de fornecedores.
“AI-OCR é uma solução para reduzir o trabalho manual, proporcionando liberdade de software proprietário.”
(“AI-OCR is a solution to reduce manual work while providing freedom from proprietary software.”)— Jens Winkelmann, Desenvolvedor, AI-OCR
A extração de dados ocorre através de um processo de otimização que utiliza um pequeno modelo de linguagem (SLM) para aprimorar as perguntas do usuário, gerando saídas estruturadas em pandas.DataFrame. Assim, os dados extraídos são precisos e facilmente manipuláveis.
Treinamento e otimização
O AI-OCR foi testado com diversos modelos de LLM, como o GPT-4.1 da OpenAI. O treinamento do modelo focou em padrões de reconhecimento óptico, crucial para a precisão da extração de dados. Os resultados indicam que, apesar das imprecisões em medições analógicas, as taxas de acerto em configurações controladas são elevadas.
“Embora convenientes, os sistemas baseados em OCR enfrentam desafios, como a correta interpretação de dados analógicos.”
(“While convenient, OCR-based systems face challenges, such as accurately interpreting analogue data.”)— Jens Winkelmann, Desenvolvedor, AI-OCR
A eficiência do sistema em termos de tempo de resposta e consumo de memória também foi uma prioridade durante o desenvolvimento. O AI-OCR deve balancear essas métricas para maximizar o desempenho na extração e visualização de dados.
Resultados e métricas
A ferramenta se destacou em casos práticos, como o monitoramento de parâmetros de saúde e a extração de valores de relatórios financeiros. A facilidade de uso, ao permitir que usuários solicitem extrações por meio de comandos simples, resultou em um aumento significativo na produtividade.
“Essa abordagem oferece controle total sobre a análise de dados, permitindo insights personalizados.”
(“This approach provides total control over data analysis, allowing for tailored insights.”)— Jens Winkelmann, Desenvolvedor, AI-OCR
Os resultados mostraram que o AI-OCR é capaz de gerar gráficos significativos a partir de dados extraídos com alta precisão, demonstrando seu potencial em diversos setores além da ciência, como finanças e saúde.
O próximo passo no desenvolvimento do AI-OCR envolve colher feedback dos usuários para aprimorar a interface e a experiência geral, além de explorar novos modelos de aprendizado de máquina que podem aumentar ainda mais a precisão dos resultados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
