Movendo-se em direção à IA contínua em tempo real para fábricas

TÓQUIO - Todas as empresas que prometeram sua fé na “manufatura inteligente” estão depositando suas esperanças em IA.

Este admirável mundo novo requer um grande investimento em sistemas de IA de alto custo, junto com o custo de configuração de uma plataforma de “aprendizado” e contato com provedores de serviços em nuvem. O grande plano começa com a coleta de big data para que a máquina possa aprender e descobrir algo até então desconhecido.

Essa é a teoria.

No mundo real, entretanto, muitas empresas estão achando a IA difícil de implementar. Alguns culpam sua inexperiência em IA ou a falta de cientistas de dados internos para aproveitar ao máximo a IA. Outros reclamam que não foram capazes de estabelecer a prova de conceito de seus sistemas de IA instalados. Em qualquer caso, os fabricantes estão começando a perceber que a IA não é um negócio do tipo “se você construir, eles virão”.

Entra na Renesas Electronics.

A empresa japonesa de chips afirma uma posição de liderança no mercado global de automação de fábricas. Ele está propondo “IA contínua em tempo real” para o mundo da tecnologia operacional (OT). Essa abordagem contrasta fortemente com a “IA estatística”, frequentemente lançada por empresas de big data para promover a automação no mundo da tecnologia da informação (TI).

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IA estatística para TI vs. IA contínua para OT (Fonte:Renesas)

Yoshikazu Yokota, vice-presidente executivo e gerente geral da unidade de negócios de soluções industriais da Renesas, disse ao EE Times que a IA incorporada é crítica para detecção de falhas e manutenção preditiva em OT. Quando uma anomalia surge em qualquer sistema ou processo, a IA incorporada pode “tomar decisões localmente e em tempo real”, explicou ele. A Renesas propôs a ideia de “IA em terminais” três anos atrás e começou a experimentá-la em sua própria fábrica de semicondutores Naka.

“Nosso plano é permitir a inferência em tempo real em OT, aumentando gradativamente as capacidades de IA nos terminais”, disse Yokota.

Yoshikazu Yokota, vice-presidente executivo da Renesas, planeja se concentrar em oferecer inferência em tempo real em OT. (Foto:EE Times)

Ao trazer a IA em passos de bebê para o chão de fábrica, a Renesas espera ajudar os clientes que estão lutando para concluir a prova de conceito em sua própria implementação de IA e entender seu retorno de investimento em IA.

Quando aplicar IA a OT
Mitsuo Baba, diretor sênior da divisão de estratégia e planejamento da unidade de negócios de Soluções Industriais da Renesas, nos disse que a IA pode ser melhor aplicada a OT quando problemas específicos - em linhas de produção, por exemplo - já são identificados.

Por exemplo, suponha que haja um gerente operacional altamente qualificado com experiência suficiente para detectar certas anomalias em uma fábrica. Em vez de enviar esse gerente para verificar todas as fases do processo de fabricação, “poderíamos usar a IA para traçar os limites - e definir - quando e onde uma situação anormal começa a surgir durante os defeitos de produção”, disse Baba. A IA poderia ser o olho vigilante monitorando a linha de produção continuamente, para evitar que pequenos defeitos de produtos avancem para o próximo estágio de produção.

Nesse exemplo de automação de fábrica, a IA precisa ser treinada apenas uma vez com base em problemas pré-identificados. A inferência de IA é executada em dispositivos endpoint em tempo real, sem retornar à nuvem. Baba disse que 30Kbytes de dados costumam ser suficientes para a inferência do ponto final, em comparação com a IA estatística que faz tanto aprendizado quanto inferência, o que normalmente exige o processamento de dados de até 300 megabytes na nuvem.

Resumindo, a Renesas está defendendo a inferência de IA que pode ser feita em um MCU.

Em vez de substituir as linhas de produção existentes por máquinas habilitadas para IA totalmente novas, o que seria caro, a Renesas está propondo um kit de “Solução de Unidade de IA” que pode ser anexado ao equipamento de produção atual.

Baba disse que a Renesas não tem planos de desafiar empresas de chips de IA como a Nvidia. “Nosso objetivo é liderar um novo segmento de mercado de IA incorporada, no qual os dados necessários para inferência são tão pequenos que podem até mesmo ser executados em MCU / MPU existentes”, disse Baba.