Entenda um pouco mais sobre as tecnologias que fazem parte do coração da Take, para você ficar por dentro de como nossas geladeiras inteligentes funcionam.
Se você se interessa por tecnologia, assim como nossos Takers, ou se você é uma pessoa curiosa que adora adquirir conhecimento, essa postagem é para você.
Como você já deve saber, a Take é movida por tecnologia. Somos uma empresa focada em tecnologia de ponta, que desenvolve sistemas próprios de Inteligência Artificial para transformar simples geladeiras em máquinas de vendas inteligentes e autônomas, dispensando a necessidade de humanos em sua operação de vendas de produtos de consumo recorrente, como bebidas, congelados, sorvetes e etc.
Esse post é para te deixar um pouco mais por dentro de como essas tecnologias funcionam e fazem da Take uma das maiores empresas do mundo no setor. Acompanhe a seguir.
O que é Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da informática que se dedica a criar sistemas e máquinas capazes de executar tarefas que normalmente requerem a inteligência humana. Em outras palavras, a IA visa desenvolver sistemas que podem aprender, raciocinar, tomar decisões e resolver problemas de forma autônoma.
Para atingir esse objetivo, a IA utiliza uma variedade de técnicas e abordagens, sendo uma das mais notáveis o aprendizado de máquina. Essa técnica envolve a construção de algoritmos e modelos que permitem às máquinas aprender com dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Assim, a IA pode ser treinada para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de padrões em imagens, processamento de linguagem natural e até mesmo jogar xadrez ou Go* em níveis superiores aos humanos.
*O “Go”, também conhecido como “Baduk” em coreano e “Igo” em japonês, é um dos jogos de tabuleiro estratégicos mais antigos e complexos do mundo. Ele é jogado por dois jogadores que se revezam colocando pedras pretas e brancas em um tabuleiro quadriculado. A origem do Go remonta a mais de 2.500 anos na China, tornando-o um dos jogos de tabuleiro mais antigos ainda praticados.
Além do aprendizado de máquina, a IA também inclui outras áreas, como o processamento de linguagem natural, que permite que as máquinas compreendam e gerem texto de maneira semelhante aos seres humanos, e a visão computacional, que ensina as máquinas a interpretar imagens e vídeos.
A aplicação da IA é vasta e abrange diversos setores, desde a medicina, onde ajuda na análise de imagens médicas, até o setor automobilístico, com o desenvolvimento de carros autônomos. As assistentes virtuais, como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon e o Google Assistant, também são exemplos de IA usada para interagir com os usuários de maneira inteligente.
Em resumo, a Inteligência Artificial é uma área empolgante da tecnologia que visa criar sistemas capazes de imitar a inteligência humana e executar tarefas complexas. À medida que a pesquisa e o desenvolvimento nesse campo continuam a avançar, podemos esperar ver mais aplicações da IA em nossas vidas diárias (como a Take, por exemplo), tornando nossas interações com a tecnologia mais eficientes e inteligentes.
O que é Visão Computacional?
A Visão Computacional é um campo da Inteligência Artificial que se concentra em ensinar as máquinas a “ver” e interpretar o mundo visual, assim como os seres humanos o fazem. É uma área interdisciplinar que combina elementos da matemática, da computação e da neurociência para possibilitar que computadores processem e entendam imagens e vídeos.
Em um nível mais técnico, a visão computacional envolve a extração de informações úteis de imagens digitais ou sequências de vídeo. Isso é feito por meio de algoritmos e técnicas que analisam a estrutura, a forma, a cor e outros atributos das imagens. Por exemplo, a detecção de rostos em fotografias ou a identificação de objetos em vídeos são aplicações práticas da visão computacional.
Esse campo desempenha um papel fundamental em diversas áreas, incluindo medicina (na análise de imagens médicas), segurança (monitoramento por câmeras), veículos autônomos (para navegação e reconhecimento de obstáculos), câmeras (reconhecimento facial, de objetos ou códigos) e muitas outras aplicações.
A visão computacional utiliza uma variedade de técnicas, como aprendizado profundo (deep learning), redes neurais convolucionais (item bônus ao final dessa postagem) e processamento de imagens. À medida que a tecnologia avança, estamos vendo uma crescente integração da visão computacional em nossa vida cotidiana, desde reconhecimento facial em smartphones até sistemas de segurança avançados, e até mesmo nas geladeiras inteligentes da Take, levando hiperconveniência para todo o Brasil.
Portanto, a visão computacional é um campo fascinante que continua a evoluir e desempenhar um papel importante em várias indústrias, tornando-se uma área de estudo e aplicação muito promissora.
Onde a Take entra nessa história?
A Take cria e desenvolve essas tecnologias para o funcionamento das geladeiras inteligentes autônomas (você também deve ouvir falar delas como coolers inteligentes ou smart vending coolers em nossas publicações). É assim que elas reconhecem e processam a retirada dos produtos e informam o sistema, com total segurança dos dados, para que o mesmo efetue a cobrança no cartão de crédito cadastrado no Take App.
Já somos referência mundial nesse mercado e continuamos em evolução, para futuramente conquistarmos novas áreas de operação baseadas em nossa tecnologia.
E você pode fazer parte disso, tanto desfrutando de toda nossa hiperconveniência quando precisar de algum produto, quanto investindo, lucrando e crescendo com a gente. Você pode saber mais ao final dessa postagem.
Bônus – Redes Neurais Convolucionais
Redes Neurais Convolucionais, ou CNNs (Convolutional Neural Networks) em inglês, são um tipo de arquitetura de rede neural artificial projetada para processar e analisar dados de forma semelhante à maneira como o cérebro humano interpreta informações visuais. Elas são amplamente usadas em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de padrões em imagens e vídeos.
Essas redes são chamadas “convolucionais” devido a uma operação matemática chamada convolução, que desempenha um papel fundamental em seu funcionamento. A convolução permite que a rede aprenda a identificar características específicas em imagens, como bordas, texturas e formas, em diferentes níveis de abstração.
As CNNs são altamente eficazes em tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação semântica e muitas outras aplicações de visão computacional.
Em resumo, as Redes Neurais Convolucionais são uma classe de arquitetura de redes neurais projetada para processar dados visuais, usando a convolução como base para a extração de características. Elas desempenham um papel essencial na revolução da visão computacional e no avanço da Inteligência Artificial.
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