Nos últimos anos, as redes neurais ajudaram – e muito – a Inteligência Artificial a evoluir, especialmente no que diz respeito ao reconhecimento de imagens. Mas nos casos em que há uma enorme quantidade de dados para aprender, há uma suspeita quanto à sua eficiência.

Atentos ao futuro da IA, os pesquisadores do Google, liderados por Geoff Hinton, vêm trabalhando no que eles chamam de redes de cápsulas. Em alguns artigos, como os publicados no arXiv e no OpenReview, a equipe liderada explica como é o seu funcionamento.

Segundo eles, são pequenos grupos de neurônios (ou cápsulas) dispostos em camadas para identificar imagens ou vídeos. Assim, quando um número x de cápsulas em uma camada “concorda” que detectou alguma coisa, uma cápsula em um nível mais alto é ativada, em seguida outra e assim sucessivamente, até que a rede como um todo identifique o que vê. Isso porque cada uma das cápsulas tem a função de detectar um ponto específico de uma imagem, fazendo o reconhecimento em diferentes ângulos e cenários.

De acordo com Hinton, as redes de cápsulas são capazes de fazer o reconhecimento com menos dados que as redes neurais, ainda que sejam um pouco mais lentos (por enquanto). E conforme os artigos dizem, ficam no mesmo nível no reconhecimento de caracteres manuscritos e cometem menos erros para identificar brinquedos já conhecidos, mas em ângulos distintos.

Nós que somos apaixonados pelo assunto e trabalhamos com inteligência artificial já queremos saber como é que vai se dar essa evolução das redes de cápsulas e os benefícios que virão.