Novo modelo de IA H-CAST melhora a classificação de imagens com compreensão hierárquica

Investigadores da Universidade de Michigan apresentaram o H-CAST, um modelo inovador de IA que classifica imagens através de uma árvore hierárquica — desde categorias gerais como “ave” até específicas, como “águia-careca”. Ao contrário dos modelos anteriores que tratam as classificações grossas e detalhadas como tarefas separadas, o H-CAST alinha estes níveis através da segmentação intra-imagem, focando a atenção no mesmo objeto em múltiplos níveis de detalhe. Isto conduz a previsões mais precisas e consistentes. Os modelos tradicionais enfrentam dificuldades com imagens imperfeitas ou pouco claras, mas a abordagem hierárquica do H-CAST permite fornecer classificações fiáveis a diferentes níveis de detalhe. Testado em quatro conjuntos de dados de referência, o H-CAST superou modelos de última geração em até 11% de precisão, reduzindo também as inconsistências entre as classificações gerais e específicas.

Esta tecnologia tem forte potencial para aplicações reais, como a monitorização da vida selvagem — onde pode identificar espécies quando possível ou recorrer a categorias mais abrangentes — e veículos autónomos, que podem usar previsões mais gerais para interpretar de forma segura objetos ocultos ou distantes. Ao imitar o raciocínio flexível humano, o H-CAST representa um avanço significativo na criação de sistemas de IA mais interpretáveis e robustos em ambientes visuais complexos.