Muito presente nas grandes corporações, como Amazon e IBM, o Machine Learning se mostra cada vez mais versátil. De assistentes pessoais — como a Alexa e o Watson — até a Netflix — que identifica padrões e gostos de seus usuários — , cada novo invento apenas comprova: inovação e machine learning são uma combinação perfeita.

E, nesse texto, queremos falar justamente sobre a versatilidade que o Machine Learning possui. Em exemplos reais, saiba do que essa tecnologia é capaz:

O aroma perfeito

A rede de cosméticos ‘O Boticário’ realizou uma ousada e surpreendente combinação de inovação e machine learning. A empresa paranaense criou, em parceria com a IBM —  gigante da tecnologia — , a “fragrância perfeita” para a geração Millenial.

Utilizando-se a Philyra —  máquina inteligente da IBM capaz de aprender fórmulas, matérias-primas, dados históricos de sucesso e tendências de mercado —  , foi possível analisar milhares de amostras dos materiais utilizados globalmente na produção de perfumes e comparar tais combinações com os gostos dos brasileiros. A intenção era encontrar a fórmula perfeita para quem é curioso, adora viver novas experiências e quer aproveitar a vida ao máximo.

Como resultado desse processo, ‘O Boticário’ lançou uma fragrância que mistura frutas, flores, doces, especiarias, madeira e pepino.

Sem glúten (de verdade)

A empresa uruguaia BlockBear, aliando-se à tecnologia da IBM Food Trust, pretende desenvolver um sistema que permita rastrear toda a cadeia produtiva de um alimento, a fim de atestar se itens comercializados como “sem glúten” de fato não contêm a proteína.

O projeto tem colaboração da Associação Celíaca do Uruguai e beneficiará não apenas os consumidores celíacos —  intolerantes ao glúten —  , mas todos os demais, pois tornará as compras mais seguras e transparentes.

Nesse caso, o Machine Learning servirá para ensinar às máquinas como a proteína do glúten pode se manifestar ao longo da cadeia de produção de um alimento, e, assim, identificar, ou não, a sua presença em uma composição.

Escrevendo músicas

A banda americana YACHT (Jovens Americanos Desafiando a Alta Tecnologia, em tradução literal), conhecida por utilizar a tecnologia para produzir e divulgar suas músicas, inovou mais uma vez ao fazer uso do Machine Learning para compor suas canções. 

Em seu sétimo álbum, o grupo alimentou um algoritmo com todo o material que já havia produzido durante a carreira e deixou que o ML entendesse os melhores trechos e criasse letras a partir disso. A melodia de uma das músicas ainda foi composta usando o sintetizador neural do Google, o NSynth.

Escolhendo filmes

Recentemente, a gigante da indústria cinematográfica ‘Warner Bros’ anunciou que fechou contrato com uma startup de Machine Learning para tentar prever as chances de sucesso ou fracasso de um longa-metragem. 

Durante as fases iniciais das suas próximas produções, a empresa alimentará a tecnologia com seus dados e, em comparação com os dados históricos dos filmes, terá uma previsão sobre as chances de mercado da sua produção. 

A iniciativa ainda é bastante discutida no meio cinematográfico: alguns produtores acreditam que, assim, as decisões serão baseadas apenas no passado e não oferecerão novidades para a indústria.

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