Células em um microscópio, uvas em uma vinha e espécies animais em uma floresta são apenas algumas das coisas que a AI pode identificar usando a plataforma de anotação de imagens criada pela startup V7 Labs.
Não importa se um usuário quer AI para detectar e rotular imagens mostrando equipamentos em uma sala de operação ou rebanhos em uma fazenda, a empresa sediada em Londres oferece a V7 Darwin, uma plataforma da web com tecnologia fornecida por AI com um modelo treinado que já sabe como quase todos os objetos são, de acordo com Alberto Rizzoli, co-fundador da V7 Labs.
É uma grande vantagem para pequenos negócios e outros usuários que são novos na área de AI ou querem reduzir os custos de treinamento de modelos de deep learning com dados personalizados. Os usuários podem carregar seus dados na plataforma, que segmenta os objetos e os anota. Além disso, ela ajuda a implantar o modelo recentemente treinado.
A V7 Darwin é treinada com vários milhões de imagens e otimizada com as GPUs da NVIDIA. A startup também está explorando o uso da NVIDIA Clara Guardian, que inclui o framework de análise de vídeo inteligente do NVIDIA DeepStream SDK em sistemas integrados de AI no edge. Até agora, ela tem projetos pilotos que usam os módulos NVIDIA Jetson AGX Xavier e Jetson TX2 para a implantação de modelos treinados no edge.
A V7 Labs é membro do NVIDIA Inception, um programa que fornece AI para startups com suporte para o mercado, expertise e assistência em tecnologia.
Classificação de Objetos com Pixels Perfeitos
“Para que a AI aprenda a ver algo, é preciso dar exemplos a ela”, explica Rizzoli. “Além disso, para identificar corretamente um objeto baseado em uma imagem, você precisa certificar-se de que ela captura 100% dos pixels da imagem.”
Anotar e rotular um objeto com base em um nível de detalhamento granular com “pixels perfeitos” leva apenas dois segundos e meio para a V7 Darwin, até 50 vezes mais rápido que um humano, dependendo da complexidade da imagem, disse Rizzoli.
Economizar tempo e custos com anotação de imagens é especialmente importante no contexto de serviços de saúde, diz ele. Os profissionais da área de saúde precisam analisar centenas de milhares de digitalizações de raio-x e tomografia computadorizada e anotar anormalidades, afirmou Rizzoli. Contudo, isso pode ser automatizado.
Por exemplo, durante a pandemia de COVID-19, o V7 Labs trabalhou com o Serviço de Saúde Nacional do Reino Unido e o Hospital de San Matteo da Itália para desenvolver um modelo que detecta a gravidade da pneumonia em um raio-x do tórax e prevê se um paciente precisará ser levado para uma UTI.
A empresa também publicou um conjunto de dados aberto com mais de 6.500 imagens de raios-X mostrando pneumonia, 500 casos dos quais foram causados pela COVID-19.
A V7 Darwin pode ser usada em uma configuração de laboratório, ajudando a detectar erros de protocolo e registrar automaticamente os experimentos.
Aplicação em Todos os Setores
As empresas em uma ampla variedade de setores, além da área da saúde, podem se beneficiar da tecnologia da V7.
“Nosso objetivo é capturar toda a visão computacional e torná-lo extremamente fácil de usar”, afirmou Rizzoli. “Acreditamos que, se podemos identificar uma célula no microscópio, também podemos identificar, digamos, uma casa através de um satélite. Além disso, se podemos identificar um médico fazendo uma operação ou um técnico de laboratório realizando um experimento, também podemos identificar um escultor ou uma pessoa preparando um bolo.”
Os usos globais da plataforma incluem avaliar os danos de desastres naturais, observar o crescimento de embriões humanos e animais, detectar cáries em radiografias dentais, criar máquinas autônomas para avaliar protocolos de segurança na fabricação e permitir que robôs agrícolas contem suas colheitas.
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