O que são redes neurais de inteligência artificial?

Redes neurais artificiais são sistemas computacionais, inspirados no cérebro humano, que aprendem com dados para reconhecer padrões e tomar decisões. 

Elas são o motor por trás de tecnologias que você já usa, como assistentes de voz e recomendações de streaming, representando um grande avanço para a IA. O portal Assine te ajuda a entender como essa tecnologia funciona.

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Como surgiram as redes neurais de IA?

Embora a ideia pareça recente, o conceito de redes neurais artificiais nasceu em meados do século XX. 

O marco fundamental veio no final da década de 1950, quando o cientista Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron, um dos primeiros modelos capazes de demonstrar o aprendizado de máquina.

Na prática, o Perceptron podia ser treinado para reconhecer caracteres, provando que um algoritmo simples conseguia se adaptar para melhorar seu desempenho com base nos dados. 

Apesar do avanço, suas limitações com problemas não-lineares levaram a um período de menor interesse na área, conhecido como o "inverno da IA", mas que preparou o terreno para o futuro da tecnologia.

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Como funcionam as redes neurais na prática?

Imagine que você está ensinando uma criança a reconhecer um gato. Você não descreve regras complexas; você simplesmente mostra a ela várias fotos de gatos. 

A rede neural aprende de forma parecida, através de um processo estruturado em três etapas principais:

• Entrada de Dados (Input): A rede recebe informações brutas, como os pixels de uma imagem. Cada pequeno detalhe — o contorno de uma orelha, a cor do pelo, a forma de um olho — é um dado de entrada;
• Processamento em Camadas (Hidden Layers): Aqui está o "cérebro" da operação. Os dados atravessam camadas interconectadas de "neurônios" digitais. A primeira camada pode identificar traços básicos, como linhas e curvas. A camada seguinte combina esses traços para reconhecer formas mais complexas, como um focinho ou um rabo. Camadas mais profundas unem essas formas para consolidar o conceito de "gato". Cada conexão possui um "peso", que define a importância daquela informação para a decisão final;
• Saída do Resultado (Output): Após todo o processamento, a rede entrega sua conclusão. Por exemplo, ela pode retornar um valor "1" se identificar um gato na imagem ou "0" se não identificar.

O verdadeiro poder está no treinamento. Quando a rede erra, ela recebe um sinal de correção e ajusta os "pesos" de suas conexões internas para acertar da próxima vez. 

Repetindo esse processo de tentativa e erro milhões de vezes, ela se torna extremamente precisa em reconhecer padrões e realizar tarefas complexas.

Onde as redes neurais são mais usadas?

Você está em contato com redes neurais agora mesmo, provavelmente sem perceber. Elas são a força motriz por trás dos feeds de redes sociais, das recomendações da sua plataforma de streaming e até do corretor ortográfico do seu celular. 

Esta não é uma tecnologia de nicho; é uma indústria global em plena expansão.

Segundo um estudo recente divulgado pela Consumidor Moderno, o mercado de Inteligência Artificial caminha para um marco histórico: ultrapassar o valor de US$ 1 trilhão até 2031. 

As projeções apontam que o setor deve entrar para o seleto grupo das maiores indústrias do mundo, ao lado de gigantes como saúde e finanças. 

Este crescimento explosivo mostra que a IA não é mais uma promessa futura, mas uma realidade que já transforma a economia global.

Mas como essa tecnologia trilionária se traduz em aplicações práticas que afetam empresas e o nosso dia a dia? Vamos explorar os setores que estão na vanguarda dessa revolução e ver exemplos reais aqui no Brasil.

Setores que mais se beneficiam das redes neurais

Os setores que mais podem ganhar são:

• Saúde: Análise de exames de imagem (como raios-x e ressonâncias) para detectar doenças com uma precisão que, em alguns casos, já supera a dos especialistas humanos;
• Finanças: Detecção de fraudes em transações de cartão de crédito em tempo real, análise de risco para concessão de crédito e robôs de investimento que operam no mercado de ações;
• Varejo: Sistemas de recomendação personalizados que sugerem produtos com base no seu histórico de compras e navegação, otimizando a experiência do cliente e aumentando as vendas;
• Automotivo: Desenvolvimento de carros autônomos, que usam redes neurais para interpretar o ambiente ao redor — identificando pedestres, outros veículos e sinais de trânsito.

Exemplos de aplicações no Brasil

A inovação não acontece apenas no exterior. No Brasil, empresas de ponta já utilizam redes neurais para transformar seus negócios:

Fintechs como o Nubank usam IA para analisar o perfil de crédito de milhões de brasileiros de forma rápida e para identificar padrões suspeitos que possam indicar uma tentativa de fraude;

Gigantes do varejo como a Magazine Luiza empregam a tecnologia para otimizar sua logística, prever a demanda de produtos em diferentes regiões e personalizar as ofertas para cada cliente através do seu superapp;

O agronegócio brasileiro utiliza redes neurais para analisar imagens de drones e satélites, monitorando a saúde das lavouras, identificando pragas e otimizando o uso de água e fertilizantes.

Todas essas inovações, desde o diagnóstico médico até a sugestão do próximo filme, têm algo em comum: elas dependem de uma enorme capacidade de processamento e troca de dados em tempo real. 

Para rodar modelos de IA, desenvolver novas aplicações ou simplesmente usufruir dos serviços que elas proporcionam, uma conexão lenta ou instável não é uma opção.

É aqui que a NIO Fibra (antiga Oi Fibra) se torna essencial. Oferecendo a ultravelocidade e a estabilidade necessárias, ela garante que seu fluxo de trabalho ou entretenimento não sofra interrupções, permitindo um processamento ágil de dados.

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Perguntas Frequentes

Saiba mais sobre o que são redes neurais de inteligência artificial?!

Quem criou as primeiras redes neurais?

As bases teóricas surgiram em 1943 com Warren McCulloch e Walter Pitts, mas o primeiro modelo prático, o Perceptron, foi criado por Frank Rosenblatt no final dos anos 50.

Redes neurais substituem profissionais humanos?

Não, elas otimizam e automatizam tarefas, funcionando mais como uma ferramenta que potencializa o trabalho humano do que como uma substituta completa.

Qual a diferença entre redes neurais e machine learning?

Machine learning é a área geral que ensina máquinas a aprender com dados; redes neurais são um tipo específico de técnica dentro do machine learning, inspirada no cérebro.

Redes neurais falam português?

Sim, modelos de linguagem como o ChatGPT são treinados com enormes volumes de texto em português, permitindo que compreendam e gerem o idioma fluentemente.

É caro usar redes neurais em pequenas empresas?

Não necessariamente, pois hoje existem muitas plataformas e APIs (como as da OpenAI ou Google) que oferecem acesso à tecnologia a custos acessíveis.

Redes neurais são seguras para dados sensíveis?

A segurança depende da implementação; com as devidas práticas de criptografia e proteção de dados, elas podem ser usadas de forma muito segura.

Vale a pena aprender a programar redes neurais?

Sim, é uma das habilidades mais valorizadas e com maior projeção de crescimento no mercado de tecnologia, abrindo portas para carreiras inovadoras e bem remuneradas.