A Inteligência Artificial (IA) é um dos tópicos mais relevantes da tecnologia, com um enorme potencial na área empresarial. Ela deve ser tratada com urgência nas empresas, não importando tamanho ou ramo econômico, por poder ser considerada parte de estratégias de inovação, aperfeiçoamento de processos e entrega de valor para o cliente.
Por si só, IA é uma área de estudo imensa, que desenvolverá a inteligência a partir de softwares e outros mecanismos. Além disso, ela possui várias maneiras de ser aplicada.
Neste artigo, vamos explorar uma das maneiras em que IA é aplicada à área de negócios: Redes Generativas Adversarias ou GANs (Generative Adversarial Networks). Saiba tudo sobre o poder das GANs para a inovação e como as empresas já vêm trabalhando com elas para crescer seus negócios.
O que são GANs?
GAN é uma classe da Inteligência Artificial que trabalha com geração de conteúdo que, ao ser analisado, pode facilmente enganar, deixando incerto se foi produzido por humanos ou falso feito pela rede.
Esta técnica foi inventada por Ian Goodfellow, em 2014, e, em síntese, é constituída de dois componentes principais: o discriminador e o gerador. Eles possuem responsabilidades diferentes: o discriminador é uma rede responsável por avaliar se um determinado conteúdo é real ou desenvolvido; já o gerador possui a responsabilidade de produzir o conteúdo em si.
Dessa forma, a ligação entre os dois componentes é realizada de forma adversária, ou seja, enquanto o discriminador é treinado para diferenciar o real do falsificado, o gerador trabalha para enganar o discriminador através do conteúdo produzido.
Consequentemente, por esse processo, as redes se desenvolvem conjuntamente, de maneira a aperfeiçoar as suas responsabilidades cada vez mais.
As diferentes GANs
Aprofundando mais esta classe da IA, pode-se observar que existem diversas GANs, que são, por sua vez, propostas para serem aplicadas com diferentes finalidades:
Deep Convolutional GANs (DCGANs)
São arquiteturas de redes geradoras e discriminadoras específicas para se trabalhar com imagens. Em geral, são usadas no contexto de geração de novas imagens, modelos 3D, remoção de ruídos, identificação de fraudes, entre outras coisas.
Conditional GANs (cGANs)
São uma extensão das GANs tradicionais, com o adicional de que a geração deve levar em consideração certas condições ou atributos definidos. Ou seja, elas possuem a capacidade de conduzir resultados a partir de condições pré-estabelecidas determinadas pelo próprio usuário.
InfoGANs
Assim como as cGANs, o InfoGAN tem por objetivo produzir conteúdo semelhante aos avaliados pelo discriminador, porém, é fornecido também um vetor de informação sobre o dado avaliado. Essa técnica é usada comumente na tarefa de geração de conteúdo mais conciso e produz um vetor de informação, que condensa as características mais relevantes desse aprendizado;
Super Resolution GANs (SRGANs)
São redes que combinam a ideia de geração das GANs para produzir imagens que antes estavam em baixa qualidade para uma alta resolução. Em síntese, DCGANs recebem imagens de baixa resolução como entrada da rede e, ao final, produzem a mesma imagem com aprimoramento da resolução a cada iteração.
Empresas que já utilizam GANs
As GANs vêm se tornando uma ferramenta cada vez mais utilizada nas empresas para a exploração de criatividade, inovação e novas tendências e isso tudo se dá a partir dos resultados relevantes obtidos por elas em diferentes áreas.
Como a ideia é relativamente simples, as empresas vêm explorando-a em diversos contextos, como geração de imagens, texto e áudio. Além disso, há um grande esforço por parte das companhias no desenvolvimento de técnicas que auxiliam na avaliação de conteúdo que pode ser classificado como fraudulento.
Veja alguns exemplos de mercados que utilizam GANs:
Finanças
Um caso de uso muito interessante foi a utilização das GANs para simular a distribuição real do preço de bolsa de valores. Utilizando as GANs como fonte geradora, a aproximação conseguiu ser mais precisa do que o método comum e obteve uma melhor estimativa da série temporal da bolsa. Consequentemente, o retorno financeiro a partir destes dados foi maximizado.
Marketing
As GANs podem ser utilizadas como estratégias de predição e melhoramento de como os usuários reagem a novos produtos e serviços. Além disso, empresas do ramo vêm explorando o perfil de compra dos usuários, simulando-os através das GANs, de modo a melhorar ainda mais as recomendações de produtos em webservices.
Saúde
Na área da biomedicina, algumas empresas farmacêuticas estão explorando os benefícios oferecidos pelas GANs na tarefa de identificar moléculas que possuem maior probabilidade de ter propriedades desejadas, objetivando o desenvolvimento de novos fármacos e medicamentos. Esse processo, quando feito da forma usual, pode ter um custo muito elevado e levar tempo. Além disso, a sintetização e o teste de uma nova molécula custam milhões de dólares.
Aplicar IA ao seu negócio
Seja qual for o seu setor, a IA tem potencial para revolucioná-lo. As possibilidades são infinitas, desde otimização de processos até inovação.
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