Como o aprendizado de máquina profundo está alimentando sistemas inteligentes.
A inteligência artificial é uma maneira de descrever qualquer sistema que possa executar tarefas semelhantes que anteriormente exigiam inteligência humana. Então, isso é, em alto nível, o que a inteligência artificial realmente é amplamente definida. Quase todos os sistemas de IA hoje são criados com aprendizado de máquina, que usa grandes quantidades de dados para criar e validar lógicas de decisão. Isso é chamado de modelo.
Quero dizer, praticamente quando você faz IA, você precisa de um modelo. O sistema de IA alimenta dados de entrada nesse modelo e, em seguida, o modelo produz previsões de classificações semelhantes às humanas. Claro, ninguém pode replicar um cérebro humano, mas tentamos chegar o mais próximo possível. Essencialmente, o aprendizado de máquina é a tecnologia subjacente que alimenta os sistemas de inteligência.
Agora, sua pergunta sobre ferramentas e técnicas, ferramentas e técnicas de inteligência artificial estão mudando rapidamente para serem implementadas em uma ampla gama de aplicativos. Foi aplicado em vários setores. Assim, o aprendizado de algumas aplicações em outras indústrias também está sendo aplicado no setor industrial.
O aprendizado de máquina existe há décadas, mas dependia de grandes quantidades de dados de qualidade e exigia um esforço significativo e habilidades especializadas para treinar os modelos. Então, isso não é amplamente adotado na indústria. Mas com as novas ferramentas que entraram no mercado, tornando a aplicação de ML, machine learning muito mais fácil, eles podem filtrar. Essas ferramentas podem filtrar grandes quantidades de pontos de dados bons e ruins e melhorar a qualidade dos dados coletados.
É essencial, porque realmente, para construir o modelo, você precisa de dados de boa qualidade. Assim, da mesma forma, a inclusão de ferramentas baseadas em nuvem, aproveitando os data lakes, estão se tornando cada vez mais populares. Eles oferecem mais flexibilidade e agilidade, o que permite que as empresas gerenciem tipos de dados, todos os tipos de dados, estruturados ou não estruturados, a partir de uma ampla variedade de fontes.
Então, é interessante, obviamente, à medida que as coisas se tornam mais fáceis de usar, elas se tornam mais populares. Eles se tornam mais amplamente adotados, e isso alimenta ainda mais a exploração e novas iterações de seus aplicativos. Coisas interessantes. Então, está se tornando mais mainstream. Como isso está alterando as estratégias industriais? O que é isso capacitar os tomadores de decisão a fazer melhor, mais fácil, mais rápido ou mais inteligente?
Boa pergunta. Quero dizer, o aprendizado de máquina pode ser usado para mais do que IA. Muitas pessoas pensam que é apenas IA, mas, no momento, a maior parte do aprendizado de máquina está relacionada à IA, porque essa tecnologia está evoluindo. Portanto, está sendo aplicado em toda a cadeia de suprimentos para trazer maior eficiência por meio de modelos sofisticados de planejamento e previsão de demanda. Então, você vê que está sendo usado hoje, especialmente hoje com os problemas da cadeia de suprimentos que estamos vendo no setor.
Ele está ajudando as empresas a tomar decisões mais informadas e mais rápidas, habilitadas por dados e análises avançadas e mais inteligentes. Então, você não está indo apenas por intuição. Agora você tem dados que você pode aplicar e modelar, e então você pode tomar decisões com base nisso.
Então, o aprendizado de máquina também está sendo usado para analisar e enriquecer uma variedade de produtos e processos existentes. Não é apenas no lado do aplicativo. É até mesmo para desenvolvimento de produtos, melhoria de processos, melhoria da qualidade geral do produto e aprimoramento de recursos e funcionalidades, com base em experiências mais profundas do cliente. Quer dizer, ele tem uma ampla gama de aplicações.
Portanto, está se tornando mais comum ver essas abordagens mudando para estratégias maiores, à medida que as empresas se esforçam para permanecer competitivas, aumentando a eficiência e reduzindo o custo de fabricação, você verá essa adoção.
Com esta quarta revolução industrial, Indústria 4.0, como a chamamos, estamos testemunhando a tendência de migrar para a infraestrutura em nuvem. Uma série de soluções que têm se mostrado bem-sucedidas na aplicação inicial, as coisas que fizemos no chão de fábrica, no chão de fábrica e usando sistemas, agora estamos vendo muita migração gradual delas, usando o quarto mudanças tecnológicas industriais que estão chegando e migrando para a nuvem.
Isso permite recursos computacionais adicionais, bem como escalabilidade. Portanto, alavancar soluções de ponta, coletar dados, digitalização, digitalizar os dados para fornecer conectividade na nuvem e análises avançadas, são algumas soluções que encontramos cada vez mais. E é isso que estamos promovendo ativamente também, como uma das soluções para o futuro.
Eles são complementados com sensores inteligentes, e é aí que entra o nosso SICK Sensor Intelligence. Esses sensores inteligentes vão além do sensoriamento. Eles fornecem uma infinidade de informações contextuais, o que está sendo feito, que distorção você está fazendo, qual produto você está fazendo, qual é a mudança, quando, que horas foram e todas as outras coisas, e os diagnósticos que são chegando, então tornando muito melhor seguir em frente.
Há uma série de novas ferramentas e todas elas são boas e empolgantes. Muitos avanços acontecendo nisso. Temos, nosso departamento de P&D tem estado muito ocupado avançando nossos sensores e adicionando muito mais novas ferramentas para obter uma melhor visualização do que está acontecendo. Então, há uma série de novas ferramentas em várias plataformas que me animam.
Mas a coisa mais importante que pessoalmente, para mim, é o aprendizado profundo. É uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina que é essencialmente uma rede neural, com três ou mais camadas. Agora, essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano o mais próximo possível, como eu disse anteriormente. Você nunca pode realmente duplicar o cérebro humano. É realmente muito complicado.
Temos um algoritmo chamado SICK Studio, que fornece aos usuários todas as ferramentas necessárias para treinar seus modelos. A melhor parte é que nenhum hardware ou software adicional é necessário. É baseado em navegador. Você pode fazer isso na nuvem. Nossas redes neurais otimizadas permitem um sucesso mais rápido com treinamento, mesmo para usuários sem profundo conhecimento de aprendizado de máquina.
Os modelos são executados em nossos dispositivos SICK, nossas câmeras e todos os outros diversos dispositivos que temos sem a necessidade de acesso à rede neural. Assim, você nem precisa estar conectado a uma nuvem ou a qualquer coisa. Uma vez que o modelo foi construído, ele foi baixado nos sensores. Agora, eles tomam as decisões muito mais rápido, mais rápido, porque está acontecendo o mais próximo possível do processo e muito mais confiável.
A transformação digital é o que está acontecendo também no setor da indústria. E o que percebemos, em nossa experiência, em minhas experiências avançando, não é um caminho direto. Quando você começa, quando você decide, você entra, é uma jornada. A transformação digital é uma jornada que requer mais do que apenas uma grande tecnologia.
Agora, isso também significa garantir que a organização esteja alinhada aos objetivos de negócios corretos. Você não quer fazer automação ou transformação digital só porque essa é a última palavra da moda. Você quer fazer isso para tentar alguns de seus objetivos de negócios que você tem. Assim, identificar e cumprir esses objetivos de negócios, às vezes, exige grandes mudanças nos processos, gestão e cultura de uma empresa.
Assim, a transformação digital requer todos os três: processo, gestão e mudanças culturais. Portanto, em uma jornada de transformação digital bem-sucedida, que é o que ajudamos enquanto consultamos, as organizações aproveitam consultores e recursos internos para criar equipes multifuncionais criadas para resolver problemas de negócios específicos. E você vai continuar me ouvindo, estou enfatizando os problemas de negócios. Porque realmente, você quer fazer algo para resolver quais são seus desafios operacionais, certo?
Embora os especialistas técnicos assumam o peso da criação do modelo, a maioria das empresas não possui todo o conhecimento interno e continuará a alavancar consultores. Portanto, eles precisam do conhecimento de campo dos especialistas do domínio para definir os desafios de negócios precisos e identificar os dados mais importantes para encontrar uma solução, e isso torna o sistema verdadeiramente inteligente.
O único erro que a maioria das organizações costuma cometer ao iniciar essa jornada de transformação digital é implantar uma equipe técnica em um silo. Muitas vezes as pessoas lideram com tecnologia, e isso é algo que tenho visto que a tecnologia é uma forma de resolver, mas não é a solução definitiva. A solução é descobrir qual é o desafio do seu negócio que você está tentando resolver? Resolva o problema real do negócio, certo.
Fonte: Smart industry
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