Redes Adversariais Generativas: Uma Exploração Detalhada
As Redes Adversariais Generativas (GANs) representam uma das inovações tecnológicas mais promissoras da atualidade, com um vasto leque de aplicações que se estendem desde a restauração de fotografias antigas até a síntese de voz e avanços significativos em setores como o médico e outros.
Esta tecnologia de ponta oferece a capacidade de personalizar e aperfeiçoar produtos e serviços, além de aprimorar a qualidade de imagens para preservar memórias preciosas.
Contudo, enquanto as GANs são vistas como uma ferramenta valiosa por muitos, alguns manifestam preocupações sobre seu potencial uso inadequado.
Mas, afinal, o que são exatamente essas redes e como elas operam?
Neste artigo, vamos explorar em profundidade o conceito de GANs, seu funcionamento e suas diversas aplicações.
Vamos começar!
O que é uma Rede Adversarial Generativa?
Uma Rede Adversarial Generativa (GAN) é uma estrutura de aprendizado de máquina que se baseia na interação competitiva entre duas redes neurais, com o objetivo de gerar resultados cada vez mais precisos. Esses resultados podem incluir imagens, músicas originais, desenhos e muito mais.
As GANs foram concebidas em 2014 pelo cientista da computação e engenheiro Ian Goodfellow, juntamente com seus colegas. Elas são redes neurais profundas e únicas, capazes de criar novos dados com características semelhantes aos dados de treinamento. A dinâmica de operação assemelha-se a um jogo de soma zero, onde o sucesso de uma rede neural implica no “fracasso” da outra.
Inicialmente, as GANs foram propostas como um modelo generativo para aprendizado de máquina, particularmente em abordagens não supervisionadas. No entanto, sua versatilidade as torna úteis também em cenários de aprendizado supervisionado, semissupervisionado e por reforço.
Os dois componentes centrais de uma GAN são:
O gerador: Uma rede neural convolucional que produz artificialmente dados que se assemelham aos dados reais.
O discriminador: Uma rede neural deconvolucional capaz de identificar os dados gerados artificialmente.
Conceitos Fundamentais
Para melhor compreender o conceito de GANs, é essencial entender alguns conceitos-chave:
Aprendizado de Máquina (ML)
O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial (IA) focado no desenvolvimento de modelos que aprendem e aprimoram seu desempenho por meio da análise de dados. Esses modelos são capazes de executar tarefas, tomar decisões e fazer previsões com maior precisão.
Os algoritmos de ML constroem modelos a partir de dados de treinamento, melhorando continuamente seu desempenho com o aprendizado. Suas aplicações abrangem diversos setores, como visão computacional, tomada de decisão automatizada, filtragem de e-mail, medicina, finanças, segurança cibernética e reconhecimento de voz.
Modelo Discriminativo
Em aprendizado profundo e aprendizado de máquina, um modelo discriminativo atua como um classificador, distinguindo entre diferentes categorias ou classes de dados. Por exemplo, pode ser utilizado para diferenciar entre tipos de frutas ou animais.
Modelo Generativo
Os modelos generativos utilizam amostras aleatórias para criar novas imagens realistas. Eles aprendem com exemplos de objetos ou seres vivos para gerar suas próprias representações realistas, embora imitadas. Existem dois tipos principais desses modelos:
Autoencoders Variacionais: Usam codificadores e decodificadores como redes neurais separadas. Uma imagem realista passa por um codificador que a representa como vetores em um espaço latente. Em seguida, um decodificador interpreta esses vetores para produzir cópias realistas da imagem. A qualidade da imagem inicialmente pode ser baixa, mas melhora com o treinamento do decodificador.
Redes Adversariais Generativas (GANs): Como já discutido, uma GAN é uma rede neural profunda capaz de gerar novos dados semelhantes aos dados de entrada. Ela se baseia no aprendizado de máquina não supervisionado.
Aprendizado Supervisionado
No aprendizado supervisionado, a máquina é treinada com dados que já estão rotulados, ou seja, com a resposta correta associada. O algoritmo analisa esses dados para produzir resultados precisos a partir de novos dados semelhantes.
Aprendizado Não Supervisionado
O aprendizado não supervisionado treina a máquina com dados não rotulados. O algoritmo de aprendizado de máquina opera nesses dados sem orientação, categorizando-os com base em padrões, semelhanças e diferenças, sem nenhum treinamento prévio.
As GANs são amplamente utilizadas no aprendizado não supervisionado, com seus dois modelos (gerador e discriminador) capazes de descobrir e aprender padrões nos dados de entrada automaticamente.
Vamos aprofundar um pouco mais nesses conceitos.
Componentes de uma GAN
O termo “adversarial” reflete a natureza competitiva entre os dois componentes de uma GAN: o gerador e o discriminador. Essa competição é crucial para que o sistema capture, analise e reproduza as variações existentes em um conjunto de dados. Vamos examinar mais detalhadamente esses dois componentes:
Gerador
O gerador é uma rede neural capaz de aprender a gerar dados falsos, como imagens e áudios, que se assemelham aos dados reais. Ele é aprimorado por meio de treinamento contínuo.
Os dados gerados pelo gerador servem como exemplos negativos para o discriminador. O gerador recebe um vetor aleatório de comprimento fixo como entrada e produz uma amostra de saída. O objetivo do gerador é fazer com que essa saída seja considerada autêntica pelo discriminador.
O treinamento do gerador envolve os seguintes elementos:
- Vetores de entrada com ruído.
- Uma rede geradora que transforma uma entrada aleatória em uma amostra de dados.
- Uma rede discriminadora para classificar os dados gerados.
- Uma função de perda que penaliza o gerador se ele não conseguir enganar o discriminador.
O gerador funciona como um “ladrão” que tenta replicar dados realistas para enganar o discriminador. Apesar de falhar nos estágios iniciais, ele melhora continuamente até produzir dados realistas e de alta qualidade. Após alcançar esse patamar, é possível utilizar apenas o gerador, sem a necessidade de um discriminador separado.
Discriminador
O discriminador é outra rede neural que distingue entre dados falsos e reais. Assim como o gerador, ele desempenha um papel crucial durante a fase de treinamento.
Ele age como a “polícia”, buscando identificar os dados falsos produzidos pelo gerador. O objetivo do discriminador é detectar anomalias e diferenciar os dados falsos dos reais.
Como mencionado, o gerador aprende e melhora continuamente até se tornar capaz de gerar dados de alta qualidade que não exigem mais um discriminador. Quando os dados de alta qualidade do gerador são apresentados ao discriminador, este não consegue mais distinguir entre dados reais e falsos, e o gerador pode operar sozinho.
Como Funciona uma GAN?
Uma Rede Adversarial Generativa (GAN) envolve três aspectos:
- Um modelo generativo para descrever como os dados são gerados.
- Um cenário adversarial no qual o modelo é treinado.
- Redes neurais profundas como algoritmos de IA para o treinamento.
As duas redes neurais de uma GAN (gerador e discriminador) participam de um jogo competitivo. O gerador utiliza os dados de entrada para gerar uma instância de dados semelhante, enquanto o discriminador verifica a autenticidade dessa instância. O discriminador determina se a instância de dados é real ou não.
Por exemplo, se você quiser verificar se uma imagem é real ou falsa, o gerador receberá dados de entrada gerados manualmente. Ele irá criar novas imagens replicadas como saída.
O objetivo do gerador é que todas as imagens geradas sejam consideradas autênticas, mesmo que falsas. Ele busca criar resultados aceitáveis para evitar ser detectado.
Em seguida, a saída do gerador, juntamente com um conjunto de imagens reais, é apresentada ao discriminador. O discriminador busca distinguir entre as imagens reais e as falsas, agindo como um contraponto ao gerador.
O discriminador avalia dados falsos e reais, retornando uma probabilidade de 0 ou 1, onde 1 representa autenticidade e 0 indica falsidade.
Existem dois ciclos de feedback neste processo:
- O gerador se une a um ciclo de feedback com o discriminador.
- O discriminador se une a outro ciclo de feedback com um conjunto de imagens reais.
O treinamento de uma GAN funciona porque tanto o gerador quanto o discriminador estão em constante aprendizado. O gerador melhora ao gerar entradas falsas, enquanto o discriminador aprende a melhorar a detecção. Ambos são dinâmicos e se aprimoram mutuamente.
O discriminador é uma rede convolucional que categoriza imagens. Ele funciona como um classificador binomial, rotulando imagens como falsas ou reais.
Por outro lado, o gerador é como uma rede convolucional inversa que coleta amostras aleatórias de dados para gerar imagens. O discriminador verifica os dados com técnicas de downsampling.
Ambas as redes tentam otimizar uma função de perda oposta em um jogo adversarial, incentivando-as a se aprimorar continuamente.
Tipos de GAN
As redes adversariais generativas existem em diversos tipos, dependendo de sua implementação. Abaixo estão os principais tipos de GANs:
- GAN Condicional (CGAN): Esta técnica de aprendizado profundo incorpora parâmetros condicionais específicos para distinguir entre dados reais e falsos. Um parâmetro adicional “y” é incluído na fase do gerador para produzir dados correspondentes. Além disso, rótulos são adicionados à entrada e fornecidos ao discriminador para permitir a verificação da autenticidade.
- Vanilla GAN: É um tipo simples de GAN, onde o discriminador e o gerador são perceptrons multicamadas. Seus algoritmos são simples, otimizando equações matemáticas com o auxílio do gradiente descendente estocástico.
- Deep Convolutional GAN (DCGAN): Considerada uma das implementações mais bem-sucedidas de GAN, a DCGAN utiliza ConvNets em vez de perceptrons multicamadas. Essas ConvNets são aplicadas sem técnicas como max-pooling ou conexões totalmente ligadas entre camadas.
- Super Resolution GAN (SRGAN): Esta implementação de GAN utiliza uma rede neural profunda, juntamente com uma rede adversarial, para produzir imagens de alta qualidade. A SRGAN é particularmente útil para aumentar a resolução de imagens de baixa resolução, melhorando detalhes e reduzindo erros.
- Laplacian Pyramid GAN (LAPGAN): Esta representação linear invertível inclui várias imagens passa-banda com resíduos de baixa frequência. A LAPGAN usa várias redes discriminadoras e geradoras em vários níveis da pirâmide Laplaciana.
A LAPGAN é amplamente utilizada por produzir imagens de alta qualidade. As imagens são reduzidas em cada camada da pirâmide e depois aumentadas, com a adição de ruído até atingirem o tamanho original.
Aplicações de GANs
As redes adversariais generativas são aplicadas em diversas áreas:
Ciência
As GANs podem modelar a formação de jatos de alta energia e realizar experimentos físicos com precisão e rapidez. Elas também podem ser treinadas para estimar gargalos em simulações de física de partículas, acelerando o processo e melhorando a fidelidade da simulação. Além disso, as GANs ajudam a estudar a matéria escura, simulando lentes gravitacionais e aprimorando imagens astronômicas.
Videogames
A indústria de videogames também se beneficia das GANs para aumentar a escala de dados bidimensionais de baixa resolução em jogos mais antigos. O treinamento de imagem permite recriar esses dados em resoluções de 4k ou superiores, mantendo os detalhes da imagem original, como as cores. Exemplos de jogos que utilizam GANs incluem Resident Evil Remake e Final Fantasy VIII e IX.
Arte e Moda
As GANs são usadas para gerar arte, criando imagens de pessoas que nunca existiram, pinturas, fotografias de modelos de moda irreais, desenhos com sombras e esboços virtuais.
Publicidade
Utilizar GANs para criar anúncios economiza tempo e recursos. Por exemplo, ao vender joias, pode-se criar um modelo imaginário com aparência humana para usar as joias e mostrá-las aos clientes. Isso evita a necessidade de contratar modelos, pagar transporte, alugar estúdios e contratar fotógrafos.
Síntese de Áudio
As GANs podem criar arquivos de áudio a partir de trechos de áudio, conhecido como áudio generativo. Este processo não se confunde com vozes de IA como Amazon Alexa ou Apple Siri. O áudio generativo usa redes neurais para estudar as propriedades estatísticas de uma fonte de áudio, reproduzindo essas propriedades diretamente em um contexto específico.
Transferência de Aprendizado
Estudos avançados de transferência de aprendizado utilizam GANs para alinhar espaços de recursos, como aprendizado por reforço profundo. Para isso, os embeddings da fonte e a tarefa são fornecidos ao discriminador para determinar o contexto. O resultado é propagado de volta através do codificador, permitindo que o modelo continue aprendendo.
Outras aplicações de GANs incluem:
- Diagnóstico de perda de visão por meio da detecção de imagens glaucomatosas.
- Visualização de designs industriais, interiores, vestuário, calçados e bolsas.
- Reconstrução de características faciais forenses de pessoas doentes.
- Criação de modelos 3D de objetos a partir de imagens.
- Simulação da aparência de pessoas em diferentes idades.
- Aumento de dados para melhorar o desempenho de classificadores DNN.
- Pintura de recursos ausentes em mapas e melhoria de visualizações de ruas.
- Geração de imagens e substituição de sistemas de busca de imagens.
- Geração de entradas de controle para sistemas dinâmicos não lineares.
- Análise dos efeitos das mudanças climáticas em edificações.
- Criação do rosto de uma pessoa com base em sua voz.
- Criação de novas moléculas para alvos proteicos em câncer, fibrose e inflamação.
- Animação de GIFs a partir de imagens estáticas.
As aplicações de GANs estão em constante expansão. No entanto, também existem casos de uso indevido, como a criação de vídeos e fotos falsas, perfis realistas de pessoas inexistentes em mídias sociais e a produção de pornografia falsa. É fundamental que sejam estabelecidas diretrizes adequadas para seu uso.
Conclusão
As GANs são um exemplo notável de tecnologia moderna. Elas oferecem uma abordagem única e eficiente para gerar dados e auxiliar em diversas funções, como diagnóstico visual, síntese de imagens, pesquisa, aumento de dados e avanços nas artes e ciências.
Se você está interessado em explorar a criação de aplicativos inovadores, pode ser útil conhecer as plataformas de aprendizado de máquina low-code e no-code.