Até meados da década passada, os sistemas de visão computacional baseavam-se majoritariamente em algoritmos analíticos, ou seja, funções matemáticas e estatísticas dedicadas a detectar bordas, cores, geometrias, entre outros. Assim, muitas vezes, havia a necessidade de desenvolver novas ferramentas mais especializadas a cada novo desafio que se apresentava, isto é, o problema a ser resolvido com a visão computacional precisava ser bem compreendido matematicamente para que a própria ferramenta fosse elaborada aderente aos requisitos verificados.
Porém, a própria computação se encarregou de encontrar outro caminho.
Com a popularização da inteligência artificial (AI), e o avanço e a acessibilidade das técnicas de aprendizado de máquina (ML), amparados por sofisticados recursos nas unidades de processamento (CPU/GPU), um novo vasto caminho se abriu para a aplicação de visão computacional suportado por regressões, predições, redes neurais, entre outras metodologias, em condições de resposta em tempo real e caracterizadas pela adaptabilidade de modelamento das soluções de problemas.
Seguindo esta tendência, a Ponfac tem orientado o desenvolvimento de sua tecnologia, para a elaboração de ferramentas que busquem a sinergia entre os algoritmos analíticos e as técnicas de aprendizado de máquina, propiciando solucionar os mais diversos desafios propostos por seus clientes usando a metodologia mais adequada (ou até um mix de ambas), propiciando uma melhor robustez e assertividade nas aplicações de visão computacional.
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Artigo produzido por André Weissheimer, Gerente de Projeto da Ponfac S.A .
