São Paulo — InkDesign News —
O campo de “machine learning” continua a expandir suas fronteiras, oferecendo novas abordagens e aplicações na inteligência artificial (AI). Pesquisadores de diversas instituições têm se dedicado a melhorar a precisão e a eficácia de modelos preditivos por meio de técnicas inovadoras.
Contexto da pesquisa
A pesquisa mais recente, realizada na Universidade de São Paulo (USP), visa aprimorar algoritmos de aprendizado profundo para o reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados. A equipe está focada na aplicação de Redes Neurais Convolucionais (CNN) para otimizar a análise de imagens médicas, uma área em crescimento que promete revolucionar diagnósticos e tratamentos.
Método proposto
Os pesquisadores implementaram uma abordagem que combina CNN com técnicas de aumento de dados, o que permite melhorar a robustez do modelo sem a necessidade de grandes quantidades de dados rotulados. O modelo foi treinado usando o conjunto de dados ImageNet, que contém milhões de imagens categorizadas, e alcançou uma precisão de 92%, superando benchmarks anteriores. Essa métrica destaca um avanço significativo em relação a modelos clássicos.
“Nossa abordagem mostra que é possível aumentar a acurácia e a eficiência de processamento em tarefas complexas utilizando técnicas já consolidadas na literatura de AI.”
(“Our approach shows that it is possible to increase accuracy and processing efficiency in complex tasks using techniques already established in AI literature.”)— Maria Silva, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Resultados e impacto
Os resultados preliminares confirmam a eficácia do método proposto, com redução significativa no tempo de treinamento dos algoritmos. A equipe também observou que as CNNs melhoraram a detecção de anomalias em imagens médicas, o que pode levar a diagnósticos mais ágeis e precisos. Além disso, o modelo demonstrou ser mais eficiente em dispositivos com recursos limitados, ampliando o alcance de suas aplicações no setor de saúde.
As futuras direções da pesquisa incluem a exploração de técnicas de transferência de aprendizado, que poderão adaptar modelos treinados em um contexto para novas tarefas, aumentando ainda mais sua utilidade em ambientes clínicos. “Estamos apenas começando a entender como a AI pode transformar a medicina; cada passo adiante abre novas portas.”
(“We are just beginning to understand how AI can transform medicine; every step forward opens new doors.”)
“Estamos apenas começando a entender como a AI pode transformar a medicina; cada passo adiante abre novas portas.”
(“We are just beginning to understand how AI can transform medicine; every step forward opens new doors.”)— Carlos Mendes, Professor, Universidade de São Paulo
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
