Visão geral
Inteligência Artificial (IA) refere-se ao amplo campo de pesquisa e desenvolvimento de sistemas e máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Essas tarefas incluem aprender com dados, reconhecer padrões, tomar decisões e resolver problemas.
A IA está revolucionando as indústrias ao automatizar processos complexos, fornecer insights preditivos baseados em dados e melhorar a eficiência ao economizar tempo e reduzir custos.
Como funciona a IA
Os sistemas de IA usam algoritmos para aprender com os dados e tomar decisões informadas. Alguns componentes principais incluem:
Aprendizado de máquina (Machine Learning / ML): um subconjunto de IA que permite que os sistemas aprendam com os dados sem programação explícita. Com o tempo, esses sistemas melhoram à medida que processam mais dados.
Deep Learning: Uma forma especializada de Machine Learning que usa redes neurais para reconhecer padrões em dados, impulsionando aplicações como reconhecimento de imagem e fala.
Floresta Aleatória (Random Forest) em IA
Random Forest é uma técnica poderosa de IA comumente usada em setores como geologia e exploração mineral, e é o método que DORA utiliza para gerar previsões precisas. Esta abordagem de aprendizagem em conjunto é excelente tanto em tarefas de classificação quanto de regressão, tornando-a especialmente adequada para a análise de dados geológicos complexos.
Como funciona: Random Forest (Floresta Aleatória) constrói múltiplas árvores de decisão a partir de subconjuntos aleatórios de dados e recursos. A previsão final é feita calculando a média ou votando nas previsões de todas as árvores.
Benefícios: Random Forest lida com grandes conjuntos de dados, lida com dados ausentes, é resiliente a ruídos nos dados e minimiza erros de previsão, tornando-a ideal para tarefas como identificação de alvos de perfuração promissores na exploração mineral.
O que são transformadores de visão
Em DORA, uma variedade de arquivos baseados em imagens (topografia, interpretações geológicas, levantamentos geofísicos, sensoriamento remoto, mapas geoquímicos, etc.) são inseridos no modelo como parte das etapas de treinamento para produzir mapas de probabilidade de mineralização.
Para o modelo de aprendizagem profunda digerir esses dados de exploração e realizar o complexo mapeamento e previsão de relacionamentos, os arquivos de imagem precisam primeiro ser fundidos e depois convertidos em matrizes numéricas ou tensores. Como parte do modelo de previsão, a rede neural codifica os dados multicanais das imagens em um espaço latente, e esse processo é chamado de “codificação ou incorporação” (encoding or embedding).
Em DORA, “Vision Transformers” (Transformadores de Visão) são usados para incorporar a informação geológica, que é então alimentada no algoritmo de previsão.
Benefícios da IA
Eficiência: A IA pode processar grandes quantidades de dados mais rapidamente do que os humanos, acelerando a tomada de decisões e permitindo que os geólogos se concentrem em análises de nível superior.
Precisão: modelos de IA bem treinados, como Random Forest, melhoram a precisão, reduzindo erros em tarefas de previsão e classificação.
Escalabilidade: a IA lida facilmente com grandes conjuntos de dados e operações complexas, tornando-a valiosa em setores com uso intenso de dados.
Tomada de decisão baseada em probabilidade: para fazer previsões, a IA usa modelos probabilísticos. As probabilidades, juntamente com parâmetros estatísticos como a variância, ajudam os tomadores de decisão a tomar decisões baseadas em dados.
Saiba mais sobre IA
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IA Para Todos, por Andrew Ng: Um curso para iniciantes que explica conceitos de IA em termos simples.
Fundamentos de Inteligência Artificial: Um curso curto e acessível sobre noções básicas de IA e aprendizado de máquina (Machine Learning).
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