Aprendizado de máquina na indústria

O ‘machine learning’ faz parte da inteligência artificial e consiste em que as máquinas aprendam a partir de dados reais sem serem diretamente programadas para isso. Neste post veremos como usar a vantagem que esses algoritmos podem trazer para a indústria.

Aprendizado de máquina 

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (AI) que permite que as máquinas aprendam por meio de algoritmos. Esses algoritmos aprendem com dados reais com os quais um modelo é gerado. Este modelo permite prever que classe ou que tipo é um novo dado.

Dentro do aprendizado de máquina encontramos dois tipos:aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.

Em aprendizagem supervisionada os dados devem ser rotulados corretamente com a classe a que pertencem, é necessário ter um conjunto de dados com rótulos.

No caso de aprendizagem não supervisionada , os dados são inseridos no modelo sem nenhum tipo de referência em relação à classe a que pertencem, e é o mesmo algoritmo que classifica esses dados com base em suas características.

Esse tipo de algoritmo de aprendizado de máquina permite detectar padrões e classificar novos dados dos modelos treinados . Por exemplo, eles podem ser usados ​​para detectar falhas ou tomar decisões sem a necessidade de intervenção humana, o que abre muitas possibilidades para automatizar processos que não eram possíveis até o surgimento desse tipo de algoritmo.

Estes são alguns dos necessários fases para identificar e realizar um projeto baseado em aprendizado de máquina:

• Aquisição de dados :imagens, dados numéricos, bancos de dados existentes, etc. São necessárias grandes quantidades de dados.
• Criação do conjunto de dados a partir dos dados obtidos. Para a criação do conjunto de dados é necessário realizar a rotulagem de todos os dados (aprendizagem supervisionada). Normalmente, essa tarefa é feita manualmente e é bastante tediosa.
• Treinamento de modelo . O modelo é treinado com parte dos dados do conjunto de dados.
• Avaliação do modelo . Para obter o comportamento do modelo, ele é avaliado com novos dados que não foram usados ​​durante o treinamento.

Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo

Há alguns anos, surgiu um ramo de aprendizado de máquina conhecido como aprendizado profundo ou aprendizado profundo . Os algoritmos de aprendizado de máquina são baseados em equações de regressão e árvores de decisão, entre outros. No entanto, os algoritmos de aprendizado profundo usam o que é conhecido comoredes neurais que de certa forma tentam imitar o funcionamento dos neurônios em organismos vivos. Eles são um conjunto de neurônios conectados entre si e que realizam operações matemáticas para extrair parâmetros e características, para finalmente obter um resultado de classificação.

Aprendizagem profunda em visão computacional

A visão computacional aliada ao aprendizado profundo permite resolver problemas mais complexos do que a visão tradicional, utilizando algoritmos mais robustos baseados nos métodos de aprendizado fornecidos pelo aprendizado profundo. Com o avanço dessa tecnologia, problemas podem ser abordados e soluções projetadas que até então não eram viáveis.

Esses tipos de aplicativos são projetados para ambientes complexos e mutáveis ​​nos quais as características não podem ser extraídas com algoritmos tradicionais. Eles são usados ​​no reconhecimento de caracteres aplicações, inspeção de defeitos de superfície, aplicações de segurança entre outras.

Principalmente, o aprendizado profundo permite expandir soluções limitadas a aplicativos de visão tradicionais.

Possíveis aplicações de aprendizado de máquina no setor

Aplicativos baseados em algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​em diferentes setores e para resolver problemas muito diferentes.

• Sistemas de qualidade :algoritmos de aprendizado de máquina criam modelos que permitem, por exemplo, detectar defeitos em peças. Defeitos do tipo superficial de fabricação, pintura, etc. Permitem também verificações de qualidade em um processo de montagem, presença ou ausência de peças, inspeção de soldas, etc.

• Produção :na produção, sistemas de visão e robótica são combinados com algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar os processos e aumentar a produtividade. É possível automatizar tarefas com variabilidade que um robô tradicional não poderia realizar sozinho:reconhecer e localizar tipos de peças, processos e caminhos variáveis, etc. Isso permite em muitos casos reduzir custos e aumentar a competitividade das empresas.

• Manutenção de máquinas e manutenção preditiva :analisando dados (de qualquer tipo) obtidos das diferentes máquinas, podem ser gerados modelos capazes de prever quando ocorrerá uma falha. Isso serve para melhorar os processos e evitar falhas antes que as máquinas quebrem. Evite o tempo de inatividade na produção e reduza os tempos de manutenção preventiva.

A capacidade desses algoritmos de aprendizado de máquina de processar um grande número de dados permite que os processos sejam monitorados e todos os seus parâmetros controlados, o que evita erros e falhas e, portanto, aumenta a qualidade final do produto.

Benefícios do aprendizado de máquina no setor

Como você viu, o uso de algoritmos de aprendizado de máquina traz muitos benefícios. Os sistemas baseados nesse tipo de algoritmo são mais versáteis e são capazes de trabalhar em ambientes em mudança e se adaptar a eles . Você pode executar tarefas e resolver problemas relacionados à visão computacional, robótica e análise de dados, entre muitos outros, o que, até o surgimento desses algoritmos, era impensável. Tudo isso faz dos aplicativos de machine learning um grande aliado da Indústria 4.0 quando o assunto é automatizar processos.

Alguns dos benefícios claros que podem ser obtidos com o uso desses sistemas são:

• Taxa de redução de falhas . Permitem a deteção de falhas e a sua redução, o que tem impacto direto na qualidade do processo e na sua melhoria. Os erros cometidos ajudam a melhorar o processo.
• Previsão de ações . Esses sistemas também permitem evitar erros e falhas. Modelos criados a partir de dados são capazes de prever quando um erro ocorrerá, o que permite que ações preventivas sejam tomadas para que ele não ocorra.
• Automação de processos . Com esses algoritmos, processos podem ser automatizados isso não seria possível sem sistemas baseados em aprendizado:inspeções variáveis , ambientes em mudança etc.

Deseja usar aplicativos baseados em aprendizado de máquina em algum de seus projetos? Entre em contato conosco!

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