Os termos Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) são facilmente confundidos quando falamos em tecnologias digitais. Mas, o fato é que são conceitos diferentes e com aplicações distintas, apesar de possuírem uma ligação direta entre eles. Se você tem alguma dúvida a respeito deste assunto, continue lendo e conheça as diferenças entre IA e ML.
O que é Inteligência Artificial?
O conceito de Inteligência Artificial é complexo e não possui uma definição concreta. Em síntese, a IA utiliza ciência da computação and dados robustos para solucionar problemas.
É comum relacionar IA com a mente ou o comportamento humano, mas essa relação é rasa. A Inteligência Artificial busca ultrapassar os limites humanos e, para isso, utiliza uma característica presente em todos nós: a racionalidade.
A IA utiliza técnicas da computação e dados sofisticados para que sistemas consigam desenvolver soluções racionais de forma independente, ultrapassando os limites da mente humana.
Com o avanço dos estudos sobre Inteligência Artificial, o seu conceito foi ampliado e, atualmente, possui subdivisões, como a IA generativa.
No ambiente industrial, a Inteligência Artificial possibilita o desenvolvimento de soluções personalizadas para as necessidades específicas de cada empresa, contribuindo com a evolução da Indústria 4.0.
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O que significa Machine Learning?
O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, pode ser definido como a capacidade de autoaprendizado conferida à sistemas tecnológicos de diferentes segmentos através de padrões previamente estabelecidos.
O ML é caracterizado por sistemas inteligentes com a capacidade de fazer análises e previsões a partir de dados robustos. Os resultados são utilizados para diferentes finalidades, como tomada de decisões corporativas, detecção de padrões inusitados, reconhecimento de voz, entre outros fatores.
Esses sistemas conseguem reproduzir uma ação a partir da exposição a padrões já definidos como ideais e da análise estatística. Essas informações são armazenadas em históricos e trabalhadas de forma automática and independente.
Como o Machine Learning funciona?
O Machine Learning funciona por meio de combinação de dados de entrada e saída. Esses dados são usados para treinar e criar algoritmos que serão necessários para formar o comportamento da máquina.
Essas combinações resultam em vários algoritmos que, por sua vez, reproduzem uma série de comportamentos distintos. Existem, basicamente, quatro tipos de algoritmos utilizados no aprendizado de máquina, que são:
- Machine Learning Supervisionado: utiliza dados rotulados e definidos para que a máquina faça as relações dentro de um padrão definido;
- Machine Learning Não Supervisionado: os dados não são rotulados e a máquina precisa criar cenários lógicos para aquela combinação;
- Machine Learning Semissupervisionado: utiliza dados rotulados e não rotulados em uma mesma programação;
- Machine Learning de reforço: investe em recompensas para estimular o cumprimento das etapas.
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Quais são as diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning?
Embora sejam comumente usados como sinônimos, a Inteligência Artificial e o Machine Learning não são a mesma coisa e, consequentemente, possuem funções diferentes.
The Inteligência Artificial utiliza os conceitos de Machine Learning para atuar, reproduzindo-os em outras ferramentas que formam o seu imenso catálogo de ação.
Enquanto a Inteligência Artificial sustenta a ideia de que uma máquina é capaz de imitar o comportamento humano, no Machine Learning, a máquina é ensinada a tomar decisões, com base em parâmetros estabelecidos e reconhecimento de padrões.
Aplicações de Inteligência Artificial na indústria
A Inteligência Artificial tem ampliado o campo de atuação na indústria. O conceito pode ser utilizado em aplicações capazes de colaborar com a otimização dos processos, o aumento da produtividade, the aceleração dos resultados and the melhoria da gestão do segmento.
Com os inúmeros recursos permitidos pelo uso de IA, atividades complexas são simplificadas, os processos ganham mais eficiência e precisão, enquanto a produtividade alcança uma escalabilidade difícil de mensurar, mas, sem dúvida, com um abismo gigantesco em comparação com o processo produtivo tradicional.
Na prática, a Inteligência Artificial pode ser aplicada nas seguintes atividades industriais:
- manutenção preventiva e preditiva;
- controle de estoque e de qualidade;
- desenvolvimento de produtos;
- segurança do trabalho, prevenção de riscos e muito mais.
Como o Machine Learning está transformando a indústria?
O Machine Learning impulsionou o processo de desenvolvimento da indústria. Conheça seus principais benefícios para o setor industrial:
Otimização de processos
Como vimos, o Machine Learning funciona a partir de algoritmos criados para que sistemas reproduzam ações esperadas. Esses algoritmos analisam dados operacionais em tempo real, otimizando a produção and identificando áreas de melhoria.
Outra aplicação é a utilização de sistemas preditivos para a gestão de ativos. Com isso, é possível praticar a manutenção preventiva com mais planejamento e precisão, reduzindo o tempo de inatividade das máquinas.
É desta forma que opera o sistema de prevenção de paradas desenvolvido pela Altus e que tem o objetivo de identificar alterações no funcionamento de plataformas de trabalho.
Logo que percebe que há algo de errado, o sistema emite alertas que permitem o reparo ágil da máquina, antes que ela seja forçada a pausar as suas funções.
Melhoria da eficiência energética
A eficiência energética está na mira da indústria, um dos setores que mais consomem energia elétrica, o que gera muitos custos para o segmento e para o país. Mais uma vez, as inovações tecnológicas têm muito a oferecer nesse quesito.
Com o Machine Learning, é possível desenvolver equipamentos capazes de monitorar e otimizar o consumo de energia nesses ambientes, evitando desperdícios e reduzindo os custos relacionados a esse serviço, além de resultar em boas práticas de sustentabilidade.
Controle de qualidade
Criar um sistema rigoroso e eficiente de controle de qualidade é indispensável para a indústria. O Machine Learning pode contribuir com a integração de sistemas de visão computacional para a inspeção automática de produtos.
Desta forma, é possível identificar defeitos com precisão e rapidez, evitando a reprodução em grande escala de itens defeituosos e diminuindo os custos envolvidos nessa atividade.
Como resultado temos um número maior de produtos fabricados dentro dos padrões e menos desperdício de material e de tempo de trabalho.
Personalização da produção
A previsibilidade é uma das características do Machine Learning. Essa vantagem vem sendo utilizada como forma de atingir um objetivo muito buscado pelas empresas em geral: a satisfação do consumidor.
Uma maneira atual de alcançar esse objetivo é oferecendo personalização de produtos, mesmo tendo que produzi-los em larga escala. Isso também é possível com o Machine Learning.
A ideia é investir em sistemas de produção flexíveis, adaptados às demandas do mercado com base em modelos de Machine Learning que, como vimos, conseguem prever e identificar informações valiosas, como as preferências do consumidor.
Entregando aquilo que o cliente deseja, a empresa garante a sua satisfação, investe em fidelização e fomenta a sua competitividade, destacando a personalização como diferencial no mercado.
Segurança industrial
A partir das informações coletadas, é possível identificar potenciais riscos and prevenir acidentes causados pelo mau desempenho de máquinas e equipamentos industriais, garantindo a integridade física do colaborador.
Além das aplicações em segurança do trabalho, o Machine Learning também avança na segurança cibernética, monitorando os acessos virtuais, impedindo a ação de ameaças digitais e o vazamento de informações.
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O futuro da Indústria 4.0 com IA e Machine Learning
Com o avanço da Indústria 4.0 e o fortalecimento das transformações digitais em todos os setores, a expectativa é que os recursos de IA e ML sejam ainda mais aprimorados e requisitados.
As empresas já perceberam que as novas tecnologias chegaram para ficar, que os resultados são favoráveis e que as vantagens são imensas, ou seja, são muitos pontos a favor dessa implementação.
Além disso, o mercado consumidor está cada dia mais ávido pelos resultados eficientes e precisos que apenas uma fábrica inteligente pode oferecer.
Obviamente, não podemos negligenciar os muitos desafios enfrentados, como os investimentos financeiros, a desconfiança de algumas empresas e as etapas de implementação desses recursos.
O caminho é longo, recheado de percalços e exige muita determinação, além de uma boa dose de coragem daqueles que possuem uma visão otimista do mercado. Mas, os resultados comprovados e os previstos são um estímulo eficiente para que esse barco esteja cada dia mais cheio de investidores.
O Machine Learning e a Inteligência Artificial são sinônimos de eficiência, agilidade, segurança, controle e qualidade, características essenciais para um processo produtivo industrial de excelência.
A perspectiva é que tais recursos sejam alvos de estudos de aperfeiçoamento para que atendam às novas demandas do mercado e alcancem ainda mais setores de forma democrática e eficiente.
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