PAPOFÁCIL #107 Nvidia Inteligência Artificial, , novo posicionamento da empresa
GPUs NVIDIA AI ajudam o Bing a pesquisar imagens dentro de fotos
Pesquisas estão mais inteligentes graças à AI e as GPUs NVIDIA
Pesquisas estão mais inteligentes graças à AI e as GPUs NVIDIA
O Bing da Microsoft tem como diferencial perante aos demais navegadores a possibilidade de o usuário pesquisar imagens dentro de fotos. É possível até comprar itens encontrados nas fotos. Por exemplo, um fã de “Velozes e Furiosos” que quer personalizar seu carro com os acessórios que viu no filme pode descobrir onde comprar selecionando o item. Em outro caso, uma pessoa que está reformando a sala de estar e viu uma foto de um lustre reluzente que adicionaria o tipo certo de elegância ao ambiente pode saber qual é a marca do produto e onde encontrá-lo.
Em ambos os casos, a inteligência artificial pode ajudar com um sistema de identificação de imagens dentro da imagem. Para isso, basta ao interessado desenhar uma caixa ao redor da figura para destacá-la. A Pesquisa Visual do Bing mostrará fotos semelhantes à sua seleção, onde comprar o item e, em muitos casos, já aparecerá com o preço.
“Queremos ir além da caixa de pesquisa”, diz Meenaz Merchant, líder do Grupo de Pesquisa Visual do Bing.
Em ambos os casos, a inteligência artificial pode ajudar com um sistema de identificação de imagens dentro da imagem. Para isso, basta ao interessado desenhar uma caixa ao redor da figura para destacá-la. A Pesquisa Visual do Bing mostrará fotos semelhantes à sua seleção, onde comprar o item e, em muitos casos, já aparecerá com o preço.
“Queremos ir além da caixa de pesquisa”, diz Meenaz Merchant, líder do Grupo de Pesquisa Visual do Bing.
Como o Bing reconhece uma Louis Vuitton
Este novo tipo de pesquisa não é apenas para compras. O usuário pode fazer upload das suas próprias fotos ou selecionar qualquer coisa on-line — uma torta de maçã, uma cachoeira, um hotel — e a Pesquisa de Imagens do Bing retornará fotos semelhantes e tags que descrevem como o mecanismo de pesquisa entende o que está na foto. Ao selecionar uma imagem parecida, você poderá ver informações úteis, como receitas de tortas de maçã, a localização da cachoeira ou o nome do hotel.
A Pesquisa Visual funciona com deep learning, tornando-se mais precisa quanto mais for usada. Por enquanto, as imagens relacionadas às vezes parecem visualmente semelhantes, mas não são de fato a mesma coisa. Pesquise aquele vestido esportivo amarelo usado por Emma Stone em “La La Land” e você encontrará mais vestidos amarelos, mas todos eles são vestidos de noite.
Embora o Bing não seja o primeiro a apresentar a pesquisa em uma imagem, sua vantagem, de acordo com Merchant, é a vasta coleção de imagens do índice de pesquisa do Bing.
“Se alguém estiver segurando uma bolsa Louis Vuitton, podemos identificá-la porque vimos milhares de imagens dessas bolsas”, explica Merchant.
Ao usar a pesquisa de imagem dentro de imagem do Bing, você pode selecionar parte de uma foto, ver imagens semelhantes e descobrir o que aparece na foto.O futuro da pesquisa
Merchant e sua equipe usam imagens do índice de pesquisa do Bing, juntamente com GPUs da NVIDIA, para treinar o algoritmo de deep learning para a Pesquisa Visual. Todas as imagens são identificadas ou, na linguagem do deep learning, rotuladas.
Os pesquisadores fornecem uma explicação técnica detalhada de como funciona a Pesquisa de Imagens do Bing e das tecnologias de compreensão de imagens por trás dela nesta publicação no blog. Além da pesquisa de imagens no website e no aplicativo móvel, o Bing lançou uma API para que os desenvolvedores possam incorporar a Pesquisa Visual aos seus aplicativos. Merchant destaca que sua equipe continua a trabalhar na simplificação das pesquisas. “Estamos trabalhando em melhorias”, afirma.
Em breve, a Pesquisa de Imagens do Bing ajudará as pessoas a escolherem objetos sem precisar desenhar uma caixa, afirmou Merchant. Ele disse que o Bing também planeja conectar os objetos identificados ao repositório de conhecimento gráfico Satori e Web Bing para que, quando o mecanismo de pesquisa identificar uma celebridade, por exemplo, o usuário possa receber informações detalhadas sobre essa pessoa. Quando for um produto, o Bing mostrará onde comprá-lo.
“A pesquisa visual é uma fração da pesquisa de texto atualmente”, diz Merchant. “Agora que todos estão carregando uma câmera de alta resolução, ela terá rápido crescimento nos próximos anos e talvez até mesmo supere o texto”, finaliza.
Quarto com vista: como a Expedia vai escolher as fotos de hotéis certas para os viajantes
A gigante de viagens Expedia está usando a AI (inteligência artificial) para ajudar os hotéis a mostrar as melhores fotos de acordo com a pessoa que está olhando.
De acordo com a Expedia, os viajantes levam menos de um segundo para decidir o que pensam sobre um lugar. Por isso, é importante que as fotos sejam dignas de serem publicadas no Instagram. “O cérebro é programado para processar imagens primeiro”, afirma Nuno Castro, diretor de ciência de dados na Expedia. “O cliente sabe imediatamente se gosta de uma imagem ou não”, explica.
Castro trabalha na Expedia Affiliate Network, uma marca de parceria de negócios da Expedia, Inc. Ele lidera uma equipe que está usando deep learning e reconhecimento de imagens acelerados por placas de vídeo da NVIDIA para desenvolver um sistema que escolhe automaticamente as fotos de hotéis mais atraentes e decide o que o cliente verá e quando verá.
“A ordem das imagens é importante, especialmente se você estiver acessando a partir de um dispositivo móvel e tiver somente alguns minutos”, afirma. “Se todas as fotos forem da recepção, você pode acabar reservando outro hotel”, destaca Castro.
Para Marcio Aguiar, Gerente de desenvolvimento para área Enterprise para America Latina, o uso da inteligência artificial já é algo tão amplamente difundido e utilizado pelas empresas, que muitas vezes as pessoas não percebem que sua navegação em um site como o Expedia está sendo auxiliada pela tecnologia. “Ao examinar o perfil do consumidor, a AI faz com que o tempo de procura por um hotel diminua consideravelmente, já que ele verá nas primeiras imagens exatamente aquilo que ele mais preza em uma acomodação. Isso faz com que uma família em férias veja a piscina e o playground antes do que, por exemplo, a sala de ginástica”, explica.
Primeiro a academia, depois a piscina
A Expedia tem 10 milhões de fotos dos 300 mil hotéis em sua rede de associados. A empresa seleciona manualmente a primeira foto de cada hotel, mas não é prático fazer isso para todas as imagens de todos os hotéis. Segundo Castro, as outras fotos são ordenadas aleatoriamente ou agrupadas de acordo com o que mostram, o que pode gerar resultados longe do ideal.
“Algumas pessoas querem ver o banheiro para ter certeza de que o quarto é limpo, mas talvez essa não seja a melhor imagem para ser exibida no topo”, aponta.
Com a Inteligência artificial, há mais chance de mostrar aos clientes imagens mais atraentes, como um quarto de hotel com uma vista bonita da janela. Os viajantes preferem hotéis que têm uma janela com vista, de acordo com um estudo de 2014 conduzido para a Expedia.
Castro espera que a AI mostre mais do que imagens de vistas para a praia antes de banheiros. Ele está desenvolvendo modelos de deep learning que adaptarão as imagens conforme os tipos de clientes. Viajantes de negócios podem preferir fotos da academia em vez de fotos da piscina, e o oposto vale para famílias de férias.
A Expedia quer usar deep learning para adaptar as fotos dos hotéis conforme os diferentes públicos, mostrando às famílias a piscina em vez do centro de escritórios.
Classificação das melhores fotos
A Expedia treina e desenvolve sua rede neural usando placas de vídeo GeForce GTX da NVIDIA localmente e os aceleradores de placa de vídeo NVIDIA Tesla na nuvem da Amazon. Segundo Castro, sua equipe primeiro construiu um conjunto de dados para 100 mil imagens de hotéis da Expedia. Os participantes do teste classificaram cada imagem seis vezes para produzir meio milhão de classificações de imagens.
Os pesquisadores, então, ensinaram uma rede neural chamada VGG16 para classificar cada imagem em uma das mil categorias de imagem. A rede também prevê quais objetos têm mais probabilidade de aparecerem juntos — uma bebida, uma mesa e um restaurante, por exemplo.
Busca mais fácil de hotéis
De acordo com Castro, sua equipe precisa experimentar mais dados, ajustar o modelo e testá-lo antes que a empresa possa implementá-lo. Além dos sites da marca Expedia e sua rede de associados, a Expedia é proprietária do Hotels.com, Trivago, Orbitz e Hotwire, entre outros.
“Navegar por fotos de hotéis é muito demorado”, disse ele. “Queremos que os viajantes consigam encontrar o melhor hotel da maneira mais eficiente. Ainda que estejamos somente em fase de testes, trata-se de um exemplo do nosso comprometimento com essa meta”, finaliza.
Sobre a NVIDIA
A invenção da GPU pela NVIDIA (NASDAQ: NVDA) em 1999 provocou o crescimento do mercado de jogos para PCs, redefiniu a computação gráfica moderna e revolucionou a computação paralela. Mais recentemente, a aprendizagem profunda via GPU abriu caminho para a AI moderna – a próxima era da computação – com a GPU atuando como o cérebro dos computadores, robôs e carros autônomos que percebem e entendem o mundo. Mais informações em http://www.nvidia.com.br/page/home.html.
Nenhum comentário:
Postar um comentário