Aproveitando o Machine Learning para Inovação Industrial

O "machine learning" é parte da inteligência artificial e consiste em máquinas aprenderem de dados reais sem serem programadas diretamente para isso. Neste post, veremos como usar a vantagem que esses algoritmos trazem à indústria.

Machine Learning

Machine Learning é ramo da inteligência artificial (IA) que permite máquinas aprenderem através de algoritmos. Estes aprendem de dados reais com os quais se gera um modelo. Esse modelo permite prever que classe ou tipo é um novo dado.

Dentro do Machine Learning, encontramos dois tipos: aprendizado supervisionado e não supervisionado.

No aprendizado supervisionado, dados devem ser rotulados corretamente com a classe a que pertencem; necessário ter dataset com rótulos.

No aprendizado não supervisionado, dados entram no modelo sem referência de classe, e o próprio algoritmo classifica baseado em características.

Esses algoritmos permitem detectar padrões e classificar novos dados a partir de modelos treinados. Exemplo: detectar falhas ou tomar decisões sem intervenção humana, abrindo possibilidades para automatizar processos impossíveis antes desses algoritmos.

Fases necessárias para identificar e realizar projeto baseado em Machine Learning:

• Aquisição de dados: imagens, dados numéricos, bases de dados existentes, etc. Grandes quantidades de dados são necessárias.
• Criação do dataset a partir dos dados. Necessário rotular todos os dados (aprendizado supervisionado). Geralmente tarefa manual e tediosa.
• Treinamento do modelo. Treina-se com parte dos dados do dataset.
• Avaliação do modelo. Para obter comportamento, avalia-se com novos dados não usados no treinamento.

Machine Learning vs Deep Learning

Há alguns anos surgiu ramo do Machine Learning chamado Deep Learning. Algoritmos de ML baseiam-se em equações de regressão e árvores de decisão. Deep Learning usa redes neurais que tentam imitar funcionamento de neurônios em organismos vivos. São conjuntos de neurônios conectados que realizam operações matemáticas para extrair parâmetros e características, obtendo classificação final.

Deep Learning em visão computacional

Visão computacional combinada com Deep Learning resolve problemas mais complexos que visão tradicional, usando algoritmos mais robustos baseados em métodos de aprendizado do Deep Learning. Com avanço tecnológico, abordam-se problemas e projetam-se soluções antes inviáveis.

Essas aplicações são para ambientes complexos e variáveis onde características não podem ser extraídas com algoritmos tradicionais. Usadas em reconhecimento de caracteres, inspeção de defeitos superficiais, aplicações de segurança, entre outras.

Principalmente, Deep Learning expande soluções limitadas a aplicações de visão tradicional.

Possíveis aplicações de Machine Learning na indústria

Aplicações baseadas em algoritmos de Machine Learning podem ser usadas em diferentes setores e resolver problemas variados.

• Sistemas de qualidade: algoritmos criam modelos que permitem, por exemplo, detectar defeitos em peças. Defeitos superficiais em fabricação, pintura, etc. Também permitem verificações de qualidade em montagem, presença/ausência de peças, inspeção de soldas, etc.

• Produção: visão e robótica combinadas com algoritmos de ML melhoram processos e aumentam produtividade. Automatizam tarefas com variabilidade que robô tradicional não faria: reconhecer e localizar tipos de peças, processos e trajetórias variáveis. Reduz custos e aumenta competitividade.

• Manutenção de máquinas e manutenção preditiva: analisando dados (de qualquer tipo) de diferentes máquinas, geram-se modelos capazes de prever quando ocorrerá falha. Melhora processos e previne falhas antes que máquinas quebrem. Evita paradas na produção e reduz tempos de manutenção preventiva.

A capacidade desses algoritmos de processar grande volume de dados permite monitorar processos e controlar todos parâmetros, evitando erros e falhas, aumentando qualidade final do produto.

Benefícios do Machine Learning na indústria

Como visto, uso de algoritmos de ML tem muitos benefícios. Sistemas baseados nesse tipo são mais versáteis e capazes de trabalhar em ambientes variáveis e adaptar-se a eles. Realizam tarefas e resolvem problemas de visão computacional, robótica e análise de dados, antes impensáveis. Isso faz aplicações de ML grandes aliadas da Indústria 4.0 na automação de processos.

Benefícios claros:

• Redução da taxa de falhas. Permitem detecção e redução de falhas, impactando diretamente qualidade do processo e sua melhoria. Erros ajudam a melhorar o processo.
• Previsão de estoque. Sistemas previnem erros e falhas. Modelos de dados preveem quando erro ocorrerá, permitindo ações preventivas.
• Automação de processos. Com esses algoritmos, processos podem ser automatizados impossíveis sem sistemas baseados em aprendizado: inspeções variáveis, ambientes cambiantes, etc.

Quer usar aplicações baseadas em Machine Learning em seus projetos? Entre em contato conosco!

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