Entenda como funcionam os aspiradores-robô alimentados com AI

Entenda como funcionam os aspiradores-robô alimentados com AI

Os aspiradores-robô estão na moda, mas eles ainda geram dúvidas como: “como o aspirador computadorizado sabe onde já limpou?”, “Como ele sabe quando terminou o serviço?” ou “Por que alguns parecem limpar de maneira ordenada, enquanto outros seguem um caminho desordenado?”. As respostas não são tão complicadas: existem, basicamente, duas maneiras de um robôzinho aspirador percorrer uma casa.

Para realmente limpar um cômodo, ele precisa mover-se livremente pelo espaço. Para isso, eles usam vários sensores que detectam obstáculos e outros perigos, medem até onde já andaram e descobrir novas áreas. Esses sensores ativam comportamentos programados que determinam como o robô responde.

Quais sensores um robô aspirador usa e como eles funcionam podem variar de acordo com o fabricante e modelo, mas estes são comuns a todos:

Sensores de obstáculos: Do ponto de vista aspirador com AI, a casa é uma pista de obstáculos com pernas de cadeira, mesas de centro, sofás, entre outros.

Sensores localizados instalados sobre ou perto dos pára-choques do aspirador permitem que ele passe por essas obstruções sem se tornar mais lento. Quando o amortecedor percebe um objeto, o sensor é acionado e o robô muda de rota até encontrar um caminho claro. A direção é determinada por onde o pára-choque faz contato. Se o robô for atingido do lado esquerdo, ele geralmente girará para a direita. Leia Mais

As melhores linguagens para desenvolver AI (Inteligência Artificial)

As melhores linguagens para desenvolver AI (Inteligência Artificial)

A inteligência artificial (AI) abre um mundo de possibilidades para desenvolvedores de aplicativos. Aproveitando o aprendizado de máquina ou o aprendizado profundo, o programador pode produzir perfis de usuário, personalização e recomendações muito melhores, além de incorporar uma pesquisa mais inteligente, uma interface de voz ou assistência inteligente.

Para isso, é preciso ter uma boa linguagem de programação, com bom desempenho em tempo de execução, bom suporte a ferramentas, grande comunidade de programadores e ecossistema saudável de pacotes de suporte.

Confira algumas dessas melhores linguagens de programação para desenvolvimento de AI:

1. Python

Embora existam alguns desafios sobre o Python, como a divisão massiva entre o Python 2.x e o Python 3.x, ou os cinco sistemas de empacotamento de maneiras diferentes, quem está fazendo um trabalho de AI quase certamente usará o Python em algum momento.

As bibliotecas disponíveis são praticamente únicas. O NumPy se tornou tão onipresente que é quase uma API padrão para operações de tensor e o Pandas traz os poderosos quadros de dados do R para o Python. Para o processamento de linguagem natural, há o NLTK e o SpaCy. Para aprendizado de máquina, existe o Scikit-learn. E quando se trata de aprendizagem profunda, todas as bibliotecas atuais (TensorFlow, PyTorch, Chainer, Apache MXNet, Theano, entre outros) são projetos feitos pioneiramente no Python.

Ou seja, o Python é a linguagem na vanguarda de pesquisa da AI, onde será possível encontrar a maioria das estruturas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Por esses motivos, o Phyton é o primeiro entre as linguagens de programação de AI. Leia Mais