Entenda o que é a inteligência computacional e quais são as suas atuais aplicações

Muito se fala sobre a crescente transformação digital nas empresas, onde essas passam a se tornar mais modernas, acompanhando os avanços tecnológicos que constantemente surgem. Dentro desses avanços, se encontra a inteligência computacional.

Contudo, conhecimentos sobre o ramo da inteligência computacional não estão disponíveis no currículo da maioria dos profissionais pertencentes ao universo da tecnologia, deixando-os defasados com relação aos conceitos desse ramo.

Portanto, para alunos e profissionais que fazem parte das áreas de STEM (ciências, tecnologia, engenharia e matemática) é essencial conhecer mais a respeito da inteligência computacional para estar apto às demandas do mercado de trabalho.

Por conta disso, nesse artigo abordaremos os principais pontos sobre o assunto como também quais são as suas aplicações na atualidade. Assim, se quer entender mais sobre, continue conosco nos seguintes tópicos:

• O que é inteligência computacional?
• Qual a diferença entre inteligência artificial e computacional?
• As aplicações da Inteligência Computacional

Começamos do básico, explicando o que exatamente é esse ramo!

O que é inteligência computacional?

A inteligência computacional, normalmente, se refere a um conjunto de metodologias computacionais que possuem o objetivo de resolver problemas do mundo real a partir de inspirações na natureza, com métodos que se aproximam dos aspectos da cognição humana.

Ou seja, as pesquisas nessa área buscam identificar padrões na natureza que possam ser aplicados em outras situações.

Também, a inteligência computacional se baseia em em cinco principais técnicas para a resolução de problemas, são elas:

• Lógica Fuzzy (ou nebulosa ou difusa): É a que lida com imprecisão semântica, ou seja, é a abordagem lógica que cogita qualquer número real que esteja entre 0 e 1, diferente da lógica booleana ou binária.  
• Redes neurais artificiais: Estratégia inspirada na estrutura lógica do sistema nervoso que busca representar os neurônios humanos, possuindo a capacidade de reconhecer padrões já determinados, como se tivesse a memória humana, sendo úteis para lidar com dados empíricos. 
• Aprendizagem de máquina (Machine Learning): Através de investigações estratégicas, possibilita que um software identifique padrões, faça previsões e tome decisões baseadas na análise de dados simulando o comportamento do cérebro humano.
• Aprendizagem profunda (Deep Learning): É um dos ramos do Machine Learning, assim, é um aprendizado de máquina que treina computadores para executar tarefas humanos, porém, ela adota o reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento, o que potencializa a identificação.

Sabendo a importância da análise de dados nesse ramo, se você quer entender ainda mais sobre o universo da inteligência computacional, saiba que a principal ferramenta utilizada para analisar dados na atualidade é a linguagem de programação Python. Sendo assim, temos uma dica para você!

Nos últimos anos a o crescimento da linguagem Python foi enorme. Grandes sites como GitHub, Stack Overflow e TIOBE mostram como a popularidade dessa linguagem aumentou, se tornando a segunda linguagem mais amada, segundo a pesquisa do Stack Overflow com milhares de desenvolvedores.

Além disso, o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar o máximo da linguagem.

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Ainda, existem outros métodos como a computação natural, que é a que busca as inspirações matemáticas na natureza e almeja a suas reproduções.

Visto isso, esses métodos, assim como outros existentes dentro da inteligência computacional, podem ser utilizados de diferentes maneiras, ao depender do objetivo que se pretende alcançar.

Assim, ela é capaz de transformar dados em conhecimentos que são úteis para dar soluções, por exemplo, ao dia a dia de corporações.

Portanto, ela atua oferecendo sistemas necessários para a identificação de tendências, otimização de processos e logística, reduzindo custos e riscos financeiros, além de aumentar a segurança operacional e criando oportunidades para criação de negócios.

Agora que entendeu o conceito desse tipo de inteligência e suas técnicas, você pode estar se perguntando qual é a diferença entre a inteligência computacional e a inteligência artificial? Vamos te mostrar agora!

Qual a diferença entre inteligência artificial e computacional?

A diferença entre elas está no fato de que a inteligência computacional é um ramo da inteligência artificial, assim, elas se diferem no que diz respeito aos modelos estudados.

A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação que simula a inteligência humana e possui diversas áreas e conceitos.

Apesar de que ambas buscam maneiras de aumentar a capacidade do ser humano de processar informações e, por meio disso, resolver problemas, a inteligência artificial estuda modelos baseados no raciocínio humano, enquanto a computação estuda baseados nas áreas complexas da natureza.

Porém, isso não significa que a inteligência computacional não estude conceitos relacionados ao ser humano. Ela também possui pesquisas que se relacionam com o raciocínio lógico, percepção e aprendizagem.

Desta forma, entendendo as diferenças, podemos concluir que a inteligência computacional tem a grande vantagem de possuir um leque extenso de aplicações possíveis, assim te mostraremos agora quais são essas possibilidades!

As aplicações da Inteligência Computacional

São diversos os setores e áreas que a inteligência computacional pode ser aplicada, como por exemplo no setor financeiro, nas inúmeras áreas de engenharia, assim como nas áreas da saúde, como é o caso da medicina e da odontologia.

Quando se trata do setor financeiro, é possível fazer uso dela para: realizar a gestão de carteira de clientes, realizar análise de créditos, detectar fraudes, fazer a previsão de ativos financeiros, entre outros.

Já com relação aos ramos da engenharia, uma importante aplicação é a automatização da tomada de decisão na indústria 4.0. Além disso, é possível realizar o levantamento de padrões em enormes bancos de dados, reconhecer imagens por redes neurais, assim como identificar comportamentos fora do comum em máquinas.

Nas áreas da saúde, o uso da inteligência computacional pode trazer maior precisão e velocidade na realização de exames de imagem complexos, como radiografias e ressonâncias magnéticas.

Além do mais, as diferentes aplicações também estão presentes nas empresas,  como por exemplo na Petrobrás, já que as tomadas de decisões nessas empresas dependem do conhecimento que se tem de seus negócios.

Assim, essa grande companhia faz o seu uso para simular qual é o melhor ponto para se perfurar um poço de petróleo, além de otimizar a linha de produção de uma refinaria, como também identificar fraudes em seu sistema elétrico.

Por fim, esperamos que através dessa leitura tenha sido possível aprimorar os seus conhecimentos a respeito da inteligência computacional, e que tenha atiçado ainda mais a sua curiosidade sobre o assunto! Se esse for o caso, não deixe de conferir nossa dica final e continue acompanhando os artigos do Blog Voitto!

Super dica! 

Graças às características de programação moderna e volátil, o Python se tornou a linguagem queridinha dos cientistas de dados. Como a área trabalha com grandes volumes de dados, o famoso Big Data, a principal função da linguagem é ajudar a transformar dados em informações úteis para empresas e negócios.

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