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Google Street View usa uma incrível rede neural para identificar números de casas

O Google Street View é sensacional. Ele nos situa quando estamos perdidos, nos mostra onde estamos, revela lugares que nunca poderemos visitar, e assim por diante. Mas sabe o que é ainda mais surpreendente? A insana rede neural que está na base do Street View. O que é isso? Basicamente, trata-se de um modelo computacional […]

O Google Street View é sensacional. Ele nos situa quando estamos perdidos, nos mostra onde estamos, revela lugares que nunca poderemos visitar, e assim por diante. Mas sabe o que é ainda mais surpreendente? A insana rede neural que está na base do Street View.

O que é isso? Basicamente, trata-se de um modelo computacional que é baseado no sistema nervoso de animais. Assim como eles, a rede neural tem “neurônios” interconectados, capazes de aprender com o ambiente e reconhecer padrões – mas é tudo feito por um computador.

Isso é útil, por exemplo, para analisar números de casa em imagens panorâmicas, como as que o Street View possui. Há centenas de milhões de números de casas e prédios em cada país, então encontrar e identificar cada um no Street View seria um trabalho de Sísifo.

Em vez disso, os engenheiros do Google criaram uma “profunda rede neural convolutiva” que age sobre os próprias pixels das imagens, analisando-os para identificar números e registrando o que encontrar.

Esta rede neural tem onze camadas de neurônios, o que torna possível identificar milhões de números de casa por dia a partir das imagens não-processadas do Street View. “Podemos, por exemplo, transcrever todas as imagens que temos de números de rua na França em menos de uma hora, utilizando nossa infraestrutura do Google”, escrevem os engenheiros em um novo artigo no Arxiv sobre o projeto.

Mas e os números que estão muito borrados para este cérebro gigante entender? Sem problema! Eles são identificados por seres humanos. Você certamente já teve que reconhecê-los no CAPTCHA de algum site, como nos exemplos acima – saiba mais sobre isso aqui.

Ou seja, você já deve ter contribuído para a causa, mesmo sem perceber. [Arxiv via MIT Technology Review]

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