São Paulo — InkDesign News — A recente pesquisa em machine learning está moldando o futuro da inteligência artificial, permitindo melhorias em diversas áreas, desde a automação até a análise de dados complexos.
Contexto da pesquisa
Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão desenvolvendo novos algoritmos de aprendizado profundo que prometem elevar a eficiência de modelos de machine learning, especialmente em tarefas de reconhecimento de padrões e previsão de resultados. O projeto visa abordar a crescente demanda por soluções de inteligência artificial mais precisas e adaptáveis.
Método proposto
A equipe adotou uma abordagem baseada em Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN), favorecendo as interações complexas dentro de grandes volumes de dados. Utilizando um conjunto de dados diversificado, composto por mais de 100.000 amostras de imagens e textos, os pesquisadores treinaram seus modelos em ambientes controlados e em cenários do mundo real.
Resultados e impacto
Os testes demonstraram uma acurácia superior a 95% em tarefas de classificação de imagens e 90% em interpretação de textos. Além disso, os modelos superaram benchmarks estabelecidos em competições de aprendizado de máquina, como o ImageNet e o GLUE.
“A nossa pesquisa propõe que a combinação de CNN e RNN pode melhorar a retenção de informações e a precisão de previsões”
(“Our research proposes that combining CNN and RNN can improve information retention and prediction accuracy.”)— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, USP
Esses avanços podem revolucionar setores como saúde, onde diagnósticos mais rápidos e precisos são essenciais, e no comércio eletrônico, onde a personalização aperfeiçoada pode impulsionar as vendas. O próximo passo da equipe é integrar suas descobertas com sistemas de inteligência artificial existentes, visando a criação de soluções mais robustas e adaptáveis para o mercado.
