Entenda como funciona o machine learning nas indústrias

O machine learning é uma promessa importante para a indústria, que já pode contar com sensores espalhados por toda a planta e em cada equipamento, monitorando a operação e gerando uma infinidade de dados que não são facilmente aproveitados sem tecnologia, especialmente a de aprendizado de máquina.

É por isso que conversamos com José Carlos de Aguiar, Especialista de Automação & Software da Ladder Automação Industrial, uma empresa EDGE Brasil, para poder passar informações práticas sobre o tema para você. Entre todos os detalhes que ele nos trouxe, escolhemos a seguinte frase para começar:

“O Machine Learning não vem para substituir o ser humano nas aplicações industriais, mas para reduzir a carga cognitiva do pessoal envolvido, deixando as mentes mais livres para pensar no negócio da empresa.”

A partir desse ponto de vista, já dá para imaginar o quão dinâmico será a fábrica do futuro. Vamos conhecer um pouco mais sobre ela? Confira!

O que é machine learning?

Para começar, precisamos esclarecer o conceito do termo, pois é muito fácil confundir inteligência artificial e machine learning. Pois bem, o termo inteligência artificial (IA) não é exatamente uma novidade. Ele foi criado em 1956 por um matemático e professor do Dartmouth College, em New Hampshire nos EUA, chamado John McCarthy, mas foi só em 2012 que a tecnologia começou a se tornar realidade.

Com maior capacidade de processamento das máquinas, pudemos desenvolver algoritmos e métodos de inteligência artificial que já estão em nosso dia a dia, como os assistentes de voz e até os mecanismos de pesquisa.

A característica marcante dessa inteligência é que ela precisa ser programada para comparar dados e, de acordo com as semelhanças que encontra, responder de uma determinada maneira.

Para além dos algoritmos inteligentes

O Machine Learning vai além disso. No lugar de apenas comparar os dados e dar uma resposta pronta, ela é desenvolvida e literalmente treinada para aprender e deduzir respostas a partir dos dados que acessa. Tudo isso em uma velocidade extraordinária.

Esses sistemas usam análises estatísticas complexas para que, ao comparar um alto volume de dados, possam deduzir a probabilidade de um evento se repetir. Por exemplo, ao analisar a imagem de uma radiografia de pulmão e perceber que um determinado formato de mancha, imperceptível ao olho humano, tem uma probabilidade X de gerar um câncer, a IA pode deduzir um diagnóstico antecipado e informar o médico.

Ela também pode comparar fatores como a idade do paciente e o histórico de saúde de cada um deles para aumentar a precisão de seu diagnóstico e, caso não encontre dados suficientes para uma conclusão confiável, informar que ela é incapaz de tomar uma decisão precisa. Essa mesma funcionalidade pode ser aplicada no diagnóstico de cada equipamento da indústria.

Qual a importância e benefícios para a indústria?

Segundo José Carlos, “quando bem aplicado, o Machine Learning disponibiliza uma facilidade inédita para a indústria: a possibilidade de ‘ver o futuro’. Assim, é possível se antecipar e agir de modo a otimizar os recursos, aumentando os ganhos em produtividade e eficiência.”

O Machine Learning oferece a possibilidade de analisar contextos mais complexos, dados mais numerosos e de combinar um número maior de variáveis. Desse modo, fica mais fácil construir modelos operacionais mais eficientes, lucrativos e promissores, evitando riscos que nem seriam conhecidos e aproveitando oportunidades que não poderiam ser identificadas.

Como o machine learning pode ser aplicado na indústria?

José Carlos explicou ainda que as principais aplicações de Machine Learning funcionam basicamente em duas etapas, que são:

1. a de aprendizado do processo e/ou sistema: gerando um modelo de funcionamento;
2. a de operação: na qual o aprendizado alcançado permite a geração de predições, baseadas nos dados coletados.

Ao ser capaz de prever resultados e tendências futuras, a IA diminui a margem de erro na tomada de decisão. Depois disso, o algoritmo de Machine Learning pode continuar aprendendo, se tiver contato com dados que reflitam mudanças no funcionamento do sistema.

Os bancos de dados

O Machine Learning consegue encontrar padrões e correlações em dados, mesmo com grande quantidade de variáveis a serem processadas simultaneamente. Mais do que organizar e classificar, os padrões “aprendidos” comumente geram “insights” de grande valor para o seu negócio.

A aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, os resultados gerados pelo algoritmo de Machine Learning são avaliados por um especialista, que transmite seu feedback ao sistema sobre o que faz e o que não faz sentido, refinando as conclusões, ou seja, é como em um processo de treinamento prático. Na indústria, a experiência dos colaboradores pode ser usada para “supervisionar” o aprendizado de máquina.

A eficiência operacional

Ao analisar os comportamentos, padrões e correlações de forma lógica, sem emoções, o Machine Learning ajuda a melhorar a eficiência operacional. Em muitos casos, o sistema pode propor soluções inovadoras, pois não trabalha com apego emotivo a um paradigma.

Com a instalação de “sensores virtuais”, é possível fazer leituras de variáveis que até agora eram inalcançáveis. Esse tipo de informação pode ser transmitido ao controlador do processo/sistema, permitindo uma atuação mais precisa das malhas de controle.

Como implantar o machine learning?

Antes de tudo, é importante ter um objetivo em mente e manter o foco do projeto, estabelecendo métricas e metas para avaliação dos resultados. Com base nessa diretriz estratégica é preciso montar uma infraestrutura tecnológica de hardware e software, que suporte a implementação do Machine Learning.

Existem componentes que podem operar dentro dos painéis das máquinas e alternativas que podem gerenciar toda a planta a partir da nuvem, com todo um espectro de opções entre um extremo e outro.

Depois disso, será necessário “treinar” os algoritmos com base na observação do desempenho em condições reais de operação do processo/sistema, fazendo os ajustes para que ele passe a operar em definitivo. Durante esse processo, é fundamental observar as melhores práticas de implantação, que são:

• definição de um piloto: com resultados e objetivos claros ou a partir da identificação de um problema para resolver;
• a instalação de uma rede de telecomunicação estruturada;
• a calibração dos instrumentos e sensores: usados para monitorar as condições de operação do processo/sistema e evitar erros de aprendizado;
• construir um mindset alinhado com a transformação digital.

Para concluir, precisamos chamar a atenção da importância do trabalho em equipe para o sucesso do machine learning. A ação interdisciplinar, cooperativa e alinhada sempre foi importante, mas com uma maior quantidade de dados e variáveis sendo trabalhadas, as relações sistêmicas de tarefas e procedimentos ficam mais evidentes e impactantes. A sinergia é fundamental para dar conta de todos os detalhes.

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