Licenciamento exclusivo de pedido de patente BR102023015958-3 (1871_DATASETS)

Redes neurais são modelos computacionais projetados para reconhecer padrões e resolver problemas complexos em diversas áreas, sendo um componente essencial da chamada inteligência artificial (IA). Neste invento, pesquisadores da Unicamp desenvolveram um método para treinamento de uma rede neural, usando técnicas de machine learning, para detectar anomalias em produtos manufaturados.

Para treinar a rede neural, o método usa como referência um banco de imagens de um determinado produto com informações referenciadas de anomalias já registradas. O conjunto compreende vários pares de imagens de referência, e esse banco de imagens “ensina” o modelo a identificar anomalias em produtos manufaturados, usando para isso um escore de similaridade.

Cotitularidade: Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda.

Unidades da Unicamp: Faculdade de Tecnologia (FT) e Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC)

Inventores: Rangel Arthur (Unicamp), Juan Carlos Minango Negrete (Unicamp), Alex Midwar Rodriguez Ruelas (Unicamp), Angelica Moisés Arthur (Unicamp), Gabriel Gomes De Oliveira (Unicamp), Gabriel Caumo Vaz (Unicamp), Yuzo Iano, Giulliano Paes Carnielli (Unicamp), Júlio César Pereira (Unicamp), Luis Augusto Libório Oliveira Fonseca (Unicamp), Marcos Antonio Andrade (Samsung)

Empresa licenciada: Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda.