Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

A inteligência artificial (IA) é um dos maiores chavões para 2020 e só continuará a se tornar mais popular no futuro, à medida que começarmos a capitalizar totalmente seu potencial. Para quem é novo no assunto, você pode se perguntar por que quase sempre vê o conceito “inteligência artificial” acompanhado de “aprendizagem de máquina”?

O que eles são? Como eles são diferentes? Onde eles podem ser aplicados em um ambiente industrial? Por que eles são tão importantes? Semelhante a muitos outros termos que surgiram através da Indústria 4.0, inteligência artificial e aprendizado de máquina parecem ser frequentemente usados ​​em demasia e mal aplicados. Este artigo tenta esclarecer a diferença sem qualquer exagero de marketing.

Definição de IA e ML

Inteligência Artificial é uma técnica que permite que as máquinas imitem o comportamento humano. Aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto de IA que usa métodos estatísticos para melhorar ao longo do tempo à medida que ganha experiência. Existem muitos tipos de inteligência artificial, abrangendo tópicos como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e robôs inteligentes.

A inteligência artificial tem a capacidade de sentir, raciocinar e aprender . O aprendizado de máquina, que é a base de muitos sistemas de inteligência artificial, só tem a capacidade de fazer previsões sobre os resultados . Embora o ML possa identificar diferenças nos padrões de dados, ele nunca entenderá o que está realmente fazendo. A IA usará os resultados do aprendizado de máquina, juntamente com outros métodos analíticos, para chegar a algum nível de inteligência.

Diagrama de inter-relações:inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Diferença

O aprendizado de máquina é encarregado de tomar decisões binárias. Algo é verdade ou não é. Com o tempo, o método usado para tomar a decisão é aprimorado, levando a uma maior confiança de que a decisão é a correta. O reconhecimento facial é um exemplo clássico de aprendizado de máquina. É você ou não é você em uma foto. A inteligência artificial, por outro lado, usa as decisões combinadas de muitos insumos para melhorar todos eles. Ele se baseia em muitos aspectos diferentes das decisões. Se você aparece frequentemente em fotos com outra pessoa, a inteligência artificial aprenderá com essa experiência e atualizará o algoritmo de aprendizado de máquina para melhorar o processo de decisão.

Aplicativo

A aplicação mais comum do aprendizado de máquina é o reconhecimento de padrões . Usando o aprendizado supervisionado, um algoritmo de aprendizado de máquina recebe um conjunto robusto de dados. Dois dos métodos de aprendizagem mais comuns são a regressão e a árvore de decisão. O programador identifica as condições que são de interesse. O algoritmo procurará condições semelhantes no futuro.

Os sistemas de aprendizado de máquina geralmente são aplicados para monitorar a integridade dos ativos. Por exemplo, a análise de vibração é usada para detectar problemas com um rolamento em um equipamento rotativo. Usando aprendizado de máquina, um algoritmo recebe um grande conjunto de dados de vibração, talvez de vários anos, e identifica padrões nos dados. O programador identificará as vezes que uma falha de rolamento ocorreu no conjunto de dados. O sistema tomará uma decisão, juntamente com um nível de confiança. Por exemplo, o sistema pode ter 90% de confiança de que o rolamento falhará em seis semanas.

Onde a inteligência artificial entra nessa situação é por meio do uso de outros métodos de análise de dados . Isso pode ser a introdução de dados de fabricação, como dados de processo ou dados de qualidade. O sistema de IA procurará aprimorar o algoritmo de aprendizado de máquina para detectar melhor as falhas dos rolamentos. Ele também tem a capacidade de fornecer as melhores condições para alcançar algum resultado desejado. Talvez haja um desligamento planejado em oito semanas. O sistema de IA fornecerá as condições necessárias para aumentar a probabilidade de o rolamento não falhar antes disso.

Importância

As técnicas de ML e IA se tornarão críticas para o sucesso na fabricação. Por meio da capacidade de capturar mais dados e do uso de ferramentas analíticas, melhores decisões podem ser tomadas com mais rapidez . Isso melhorará drasticamente a eficiência operacional e comercial. Os processos podem ser melhorados otimizando certos parâmetros enquanto restringem outros valores – por exemplo, maximizando a eficiência enquanto mantém a qualidade. As decisões de compra podem ser otimizadas durante as diversas condições de mercado. Conforme observado acima, o equipamento pode ser operado em níveis otimizados.

Conclusão

Uma palavra de cautela antes de tentar implementar inteligência artificial e aprendizado de máquina. Embora haja muitos benefícios em usá-los em seus negócios, eles não devem ser o primeiro passo em sua transformação digital . Você precisará ter um sistema que tenha uma quantidade significativa de poder computacional. É recomendável explorar uma arquitetura de nuvem, pois esses sistemas podem ser dimensionados para atender às necessidades do seu aplicativo.

A qualidade dos dados também é fundamental para o sucesso desses esforços. O ditado “entra lixo, sai lixo” certamente se aplica. Mas uma vez que seus dados estejam corretos e organizados, e você tenha o poder de processá-los, a inteligência artificial usando aprendizado de máquina certamente levará aos resultados mencionados acima.