Quando falamos sobre inovação tecnológica, a parceria entre Shutterstock AI e AWS (Amazon Web Services) é um exemplo brilhante de como duas gigantes podem colaborar para impulsionar o avanço da visão computacional. Este campo, embora menos conhecido pelo grande público, está revolucionando a maneira como as empresas operam, tornando o mundo mais inteligente e seguro. Mas, como exatamente essa colaboração está ajudando as empresas a fazer mais com a visão computacional? Vamos mergulhar nesse tema fascinante.
O que é a Shutterstock.AI?
A Shutterstock AI é uma divisão da renomada plataforma de conteúdo visual Shutterstock, dedicada ao desenvolvimento e aplicação de tecnologias de inteligência artificial no campo da criação e gestão de imagens, vídeos e modelos 3D. A iniciativa visa revolucionar a maneira como o conteúdo visual é criado, descoberto e utilizado em diversos setores, incluindo publicidade, mídia, e-commerce e desenvolvimento de tecnologia.
Utilizando algoritmos avançados de aprendizado de máquina e processamento de imagem, a Shutterstock AI oferece soluções inovadoras que permitem:
- Geração Automática de Conteúdo: Criação de imagens e vídeos personalizados com base em especificações do usuário, reduzindo o tempo e o custo associados à produção de conteúdo visual.
- Melhoria e Otimização de Imagens: Aprimoramento automático da qualidade de imagens, incluindo correção de cores, ajuste de iluminação e remoção de ruídos, garantindo que o conteúdo visual atenda aos padrões profissionais.
- Análise e Classificação de Conteúdo: Classificação e categorização automatizadas de imagens e vídeos, facilitando a busca e o gerenciamento de ativos visuais em grandes bibliotecas.
- Reconhecimento e Detecção de Objetos: Identificação de objetos, pessoas e cenários em imagens e vídeos, permitindo aplicações como vigilância, controle de qualidade e análise de comportamento do consumidor.
- Geração de Metadados Descritivos: Criação automática de tags e descrições para conteúdo visual, melhorando a precisão da busca e a descoberta de imagens relevantes.
A Shutterstock AI está na vanguarda da integração de inteligência artificial no mundo da fotografia e do vídeo, capacitando criadores, marcas e desenvolvedores a explorar novas fronteiras na criação e uso de conteúdo visual.
Entendendo a Visão Computacional
A visão computacional é uma área da inteligência artificial que treina computadores para interpretar e entender o mundo visual da mesma forma que os humanos.
Ela permite que carros autônomos naveguem com segurança, empresas de mídia social identifiquem e removam conteúdo inapropriado rapidamente e pessoas encontrem imagens específicas em seus smartphones usando apenas palavras-chave. A colaboração entre a Shutterstock AI e a AWS está fornecendo dados cruciais para empresas que desenvolvem tecnologias inovadoras nesse campo.
O Desafio da Diversidade de Dados
Para treinar modelos de visão computacional com precisão, é necessário um volume massivo de conteúdo específico e metadados associados. Aqui reside o desafio: adquirir conjuntos de dados de qualidade com a variedade e a diversidade necessárias é uma tarefa árdua. A parceria entre a Shutterstock AI e a AWS aborda essa questão ao disponibilizar uma biblioteca de 400 milhões de ativos, incluindo imagens, vídeos e modelos 3D, que são essenciais para o desenvolvimento de tecnologias como carros autônomos e aplicações de comércio eletrônico.
Uma Colaboração Pioneira
A AWS Data Exchange agora inclui conjuntos de dados da biblioteca de ativos da Shutterstock AI, facilitando para as empresas o acesso a conteúdos específicos necessários para treinar seus modelos de visão computacional. Essa colaboração não apenas resolve o problema da escassez de dados de qualidade mas também oferece conjuntos de dados curados que abrangem várias categorias e aplicações industriais.
Além disso, a Shutterstock AI e a AWS estão trabalhando juntas para desenvolver coleções personalizadas que atendam às necessidades únicas de projetos específicos, garantindo que o conteúdo esteja sempre atualizado e seja diversificado, minimizando assim o viés implícito nos modelos de aprendizado de máquina.
Em conclusão, a parceria entre a Shutterstock AI e a AWS é um marco significativo no campo da visão computacional. Ela não apenas fornece às empresas os dados necessários para treinar modelos de visão computacional com precisão e eficácia mas também abre caminho para inovações que podem transformar indústrias inteiras. À medida que essa colaboração evolui, podemos esperar avanços ainda mais significativos na forma como as máquinas veem e entendem o mundo ao nosso redor.
Resolvendo um Desafio Fundamental: A Necessidade de Dados Precisos para a Visão Computacional
Para treinar modelos de visão computacional com eficácia, as empresas requerem grandes quantidades de conteúdo altamente específico, acompanhado de metadados detalhados. Muitas vezes, é um desafio encontrar conjuntos de dados de alta qualidade com a diversidade e abrangência de imagens e metadados necessários.
Tomemos, por exemplo, um pesquisador de uma empresa fictícia que desenvolve tecnologia para veículos autônomos. Para assegurar que um carro autônomo reconheça consistentemente um sinal de parada, seria necessário um vasto conjunto de fotos desses sinais.
Seriam necessárias imagens com sinais de parada em primeiro plano e em segundo plano, fotos de sinais novos e brilhantes, bem como de sinais antigos e desbotados. Seriam desejáveis sinais parcialmente ocultos por árvores e sinais molhados pela chuva. Além disso, se o carro estiver operando em diferentes países, seria útil ter variações de sinais de parada com “STOP” em diversos idiomas.
Agora, considere a necessidade de reconhecer todos os outros sinais de trânsito, semáforos, árvores, pedestres e objetos com os quais um carro precisa interagir – rapidamente se torna evidente que a demanda por imagens pode se tornar imensa.
Além das imagens 2D, modelos 3D de objetos e ambientes poderiam aprimorar o treinamento de um carro autônomo, permitindo uma melhor percepção de distâncias e outras dinâmicas espaciais enquanto o veículo se desloca a velocidades superiores a 60 quilômetros por hora.
Os metadados associados às imagens e modelos 3D são cruciais, pois fornecem ao algoritmo do computador a capacidade de processar rapidamente as informações visuais e analisá-las em termos de contexto e relevância. Por exemplo, os metadados de uma imagem podem indicar o tipo de objeto retratado (“árvore”), sua localização na imagem (“à esquerda”) e outras características descritivas (“verde”).
Desenvolvendo Bibliotecas Abrangentes de Conteúdo Visual
A Amazon Web Services (AWS) precisava de uma vasta quantidade de conteúdo visual específico e de alta qualidade para desenvolver o Amazon Rekognition, uma ferramenta que facilita a incorporação de análise de imagem e vídeo em aplicativos sem necessidade de experiência em aprendizado de máquina. A solução foi encontrada na rica biblioteca de ativos da Shutterstock AI, que conta com 400 milhões de imagens, vídeos e modelos 3D variados, fornecidos por mais de 1,7 milhão de colaboradores ao redor do mundo.
“Recorremos frequentemente à Shutterstock AI para acessar um dos maiores acervos de imagens, gráficos vetoriais e ilustrações disponíveis. As funcionalidades oferecidas pela Shutterstock.AI, como algoritmos avançados de marcação e pesquisa que nos permitem localizar rapidamente imagens relevantes para nossos projetos, além da capacidade de organizar imagens em coleções específicas para cada projeto e, posteriormente, fazer a curadoria dessas imagens para referências futuras, tudo isso economiza um tempo precioso em nossos projetos.
A qualidade, diversidade e a experiência do usuário proporcionada pela Shutterstock AI fazem dela um dos melhores recursos para encontrar conteúdo excepcional para nossos projetos”, afirma Roger Barga, gerente geral de aprendizado de máquina da AWS – Visão Computacional.
Após constatar o sucesso obtido com o uso do conteúdo da biblioteca Shutterstock AI para treinar seus próprios modelos de visão computacional, a equipe da AWS teve uma ideia inovadora: por que não disponibilizar coleções de conteúdo Shutterstock AI para outras empresas através do AWS Data Exchange?
Acesso a Coleções Curadas da Shutterstock AI por meio do AWS Data Exchange
O AWS Data Exchange oferece soluções que simplificam a descoberta, a subscrição e a utilização de dados de terceiros na nuvem. Atualmente, os clientes da AWS podem acessar coleções de conteúdo da Shutterstock AI para aprimorar o treinamento de seus modelos de visão computacional.
“Existe uma sinergia natural entre nossas empresas”, afirma Alex Reynolds, vice-presidente e gerente geral de soluções de plataforma da Shutterstock.AI. “A AWS proporciona a escala e a expertise necessárias para apoiar empresas que desenvolvem aplicações de aprendizado de máquina. O AWS Data Exchange é a plataforma ideal para distribuir nossos conjuntos de dados de visão computacional, auxiliando empresas de todos os tamanhos a inovar e criar novas soluções.”
A equipe da AWS e da Shutterstock.AI colaborou para delinear uma série especial de coleções alinhadas com os casos de uso mais comuns de visão computacional. Esses conjuntos de dados abrangem diversas categorias e aplicações setoriais, incluindo coleções de imagens e modelos 3D para e-commerce (como vestuário, alimentos e bebidas, móveis), viagens e turismo, eletrônicos de consumo (como dispositivos para casas inteligentes, Internet das Coisas) e, claro, veículos autônomos (como segurança em carros autônomos, simulações de direção). Cada item do conjunto de dados vem acompanhado de metadados detalhados, incluindo um título descritivo e 7 a 50 palavras-chave, ideais para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
Além dos conjuntos de dados pré-selecionados disponíveis, os assinantes da AWS podem solicitar à Shutterstock.AI o desenvolvimento de coleções personalizadas que atendam às necessidades específicas de seus projetos. Com mais de 400 milhões de imagens, vídeos e modelos 3D, a biblioteca da Shutterstock.AI é constantemente atualizada com contribuições de mais de 1,7 milhão de colaboradores de 150 países, garantindo que o conteúdo esteja sempre fresco e relevante.
A diversidade do conteúdo contribui para minimizar o viés nos modelos de aprendizado de máquina, assegurando que uma ampla gama de indivíduos e perspectivas seja representada. Além disso, todo o conteúdo passa por rigorosos processos de revisão, tanto humanos quanto baseados em IA, para garantir a precisão e a consistência dos metadados.